基于压力流量关联分析的液压阀运行数据异常预警方法

摘要

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于压力流量关联分析的液压阀运行数据异常预警方法，该方法在液压阀的运行过程中，得到预设时段内的压力归一化时序序列和流量归一化时序序列；根据预设时段内的每个采样时间点的不同步评估指标，获取至少一个不同步采样时间点，将所有不同步采样时间点进行分类，以对压力归一化时序序列和流量归一化时序序列中的各个数据进行自适应分配权重，根据权重获取压力归一化时序序列和流量归一化时序序列之间的皮尔逊相关系数，根据皮尔逊相关系数进行液压阀的运行数据异常预警，提高对液压阀的压力和流量之间的相关性分析的准确性，减小了对液压阀进行异常运行预警。

权利要求

1.一种基于压力流量关联分析的液压阀运行数据异常预警方法，其特征在于，所述液压阀运行数据异常预警方法包括：在液压阀的运行过程中，分别获取每个采样时间点的压力归一化值和流量归一化值，得到预设时段内的压力归一化时序序列和流量归一化时序序列；

针对所述预设时段内的任一采样时间点，在所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中分别获取所述采样时间点的压力归一化值和流量归一化值，根据所述压力归一化值和所述流量归一化值之间的差异，获取所述采样时间点的不同步评估指标；

根据所述预设时段内的每个采样时间点的不同步评估指标，获取至少一个不同步采样时间点，对每个所述不同步采样时间点进行瞬时性和响应延迟程度分析，以将所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果；

根据所述时间点分类结果分别对所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中的各个数据进行自适应分配权重，根据所述权重获取压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列之间的皮尔逊相关系数，根据所述皮尔逊相关系数进行所述液压阀的运行数据异常预警；

所述根据所述压力归一化值和所述流量归一化值之间的差异，获取所述采样时间点的不同步评估指标，包括：构建所述压力归一化时序序列的第一变化曲线和所述流量归一化时序序列的第二变化曲线，根据所述第一变化曲线分别获取所述预设时段内的每个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值，得到第一斜率值均值，根据所述第二变化曲线分别获取所述预设时段内的每个采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值，得到第二斜率值均值；

计算所述第一斜率值均值和所述第二斜率值均值之间的第一差值绝对值，计算所述采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值和对应的流量归一化值的第二斜率值之间的第二差值绝对值；

对所述第一差值绝对值和所述第二差值绝对值之间的差值绝对值进行归一化处理，对应得到的归一化值作为所述采样时间点的不同步评估指标；

所述对每个所述不同步采样时间点进行瞬时性和响应延迟程度分析，以将所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果，包括：针对任一不同步采样时间点，根据所述不同步采样时间点的局部范围内存在的不同步采样时间点的数量，获取所述不同步采样时间点的瞬时性指标，根据所述不同步采样时间点与相邻采样时间点之间对应的压力归一化值的第一斜率值差异以及对应的流量归一化值的第二斜率值差异，获取所述不同步采样时间点的响应延迟程度；

根据每个所述不同步采样时间点的瞬时性指标和响应延迟程度，对所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果；

所述根据所述不同步采样时间点的局部范围内存在的不同步采样时间点的数量，获取所述不同步采样时间点的瞬时性指标，包括：将所述不同步采样时间点的前后相邻的预设数量个采样时间点组成所述不同步采样时间点的局部范围，统计所述局部范围内包含的采样时间点的总数量和不同步采样时间点的第一数量，计算所述总数量和所述第一数量之间的比值；

对常数1与所述比值之间的差值进行归一化处理，对应得到的归一化结果作为所述不同步采样时间点的瞬时性指标；

所述根据所述不同步采样时间点与相邻采样时间点之间对应的压力归一化值的第一斜率值差异以及对应的流量归一化值的第二斜率值差异，获取所述不同步采样时间点的响应延迟程度，包括：其中， 表示第j个不同步采样时间点的响应延迟程度， 表示以自然常数e为底数的指数函数， 表示差异值运算，表示第j个不同步采样时间点的延迟采样时间点的数量， 表示第j个不同步采样时间点的第 个延迟采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值， 表示第j+ 个采样时间点的第 个延迟采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值，表示延迟间隔值，N表示预设时段内的采样时间点的数量， 表示第x个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值， 表示第x个采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值，| |表示绝对值符号， 表示取最小值函数；

其中，第j个不同步采样时间点的延迟采样时间点是指第j个不同步采样时间点之后相邻的 个采样时间点；

所述根据每个所述不同步采样时间点的瞬时性指标和响应延迟程度，对所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果，包括：分别获取瞬时性指标阈值和响应延迟程度阈值，针对任一不同步采样时间点，若所述不同步采样时间点的瞬时性指标小于所述瞬时性指标阈值，且所述不同步采样时间点的响应延迟程度小于所述响应延迟程度阈值，则将所述不同步采样时间点划分为第二类时间点；

若所述不同步采样时间点的瞬时性指标大于或等于所述瞬时性指标阈值，或者，所述不同步采样时间点的响应延迟程度大于或等于所述响应延迟程度阈值，则将所述不同步采样时间点划分为第一类时间点。

2.根据权利要求1所述的液压阀运行数据异常预警方法，其特征在于，所述根据所述预设时段内的每个采样时间点的不同步评估指标，获取至少一个不同步采样时间点，包括：获取预设的不同步评估指标阈值，若所述预设时段内的任一采样时间点的不同步评估指标大于或等于所述不同步评估指标阈值，则确定所述采样时间点为不同步采样时间点。

3.根据权利要求1所述的液压阀运行数据异常预警方法，其特征在于，所述根据所述时间点分类结果分别对所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中的各个数据进行自适应分配权重，包括：针对所述第一类时间点中的任一不同步采样时间点，将所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中所述不同步采样时间点对应的压力归一化值和流量归一化值的权重设置为第一预设值；

针对所述第二类时间点中的任一不同步采样时间点，将所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中所述不同步采样时间点对应的压力归一化值和流量归一化值的权重设置为第二预设值；

针对所述预设时段内的非第一类时间点和非第二类时间点中的任一采样时间点，将所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中所述采样时间点对应的压力归一化值和流量归一化值的权重设置为常数1。

说明书

基于压力流量关联分析的液压阀运行数据异常预警方法

技术领域

[0001] 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于压力流量关联分析的液压阀运行数据异常预警方法。

背景技术

[0002] 液压阀是液压系统中的关键组件之一，其运行数据异常可能会导致整个系统的故障，因此，通过持续监测液压阀的运行数据可以及早的发现潜在的故障迹象，并提前采取维修或更换措施，有助于避免液压系统的停机时间和生产中断，减少维修成本和损失。而常见液压阀的运行数据指标监测主要为液压阀内部的压力值和流量值，相对应的，对于液压阀的运行数据异常预警，一般通过使用压力传感器和流量传感器进行数据异常值的监测，传统监测方式为设定正常数值区间，当压力数据或流量数据超过设定的正常数值区间时，则触发报警系统实现异常提示，但该方式对于该数据特征多变场景下具有一定局限性。

[0003] 在液压阀运行过程中，压力值和流量值的时序变化趋势通常为同步状态，即具有较强的线性相关，压力的增大会带来流量的增加，因此，现有技术中，通过分析液压阀的压力和流量之间的相关性系数，根据相关性系数进行液压阀的异常运行预警，相关性系数越低，液压阀运行越异常，但是，液压阀的压力和流量会受操作需求变化或液压缸伸出（液压缸活塞杆由于液压力的作用而向外移动的过程）而出现非同步或失调的数据正常变化趋势，此时会影响压力和流量之间的相关性系数分析不准确，从而导致异常预警出现偏差。

[0004] 因此，如何提高对液压阀的压力和流量之间的相关性分析的准确性，以减小对液压阀进行异常运行预警的误差成为亟需解决的问题。

发明内容

[0005] 有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于压力流量关联分析的液压阀运行数据异常预警方法，以解决如何提高对液压阀的压力和流量之间的相关性分析的准确性，以减小对液压阀进行异常运行预警的误差的问题。

[0006] 本发明实施例中提供了一种基于压力流量关联分析的液压阀运行数据异常预警方法，该液压阀运行数据异常预警方法包括以下步骤：

[0007] 在液压阀的运行过程中，分别获取每个采样时间点的压力归一化值和流量归一化值，得到预设时段内的压力归一化时序序列和流量归一化时序序列；

[0008] 针对所述预设时段内的任一采样时间点，在所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中分别获取所述采样时间点的压力归一化值和流量归一化值，根据所述压力归一化值和所述流量归一化值之间的差异，获取所述采样时间点的不同步评估指标；

[0009] 根据所述预设时段内的每个采样时间点的不同步评估指标，获取至少一个不同步采样时间点，对每个所述不同步采样时间点进行瞬时性和响应延迟程度分析，以将所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果；

[0010] 根据所述时间点分类结果分别对所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中的各个数据进行自适应分配权重，根据所述权重获取压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列之间的皮尔逊相关系数，根据所述皮尔逊相关系数进行所述液压阀的运行数据异常预警。

[0011] 进一步的，所述根据所述压力归一化值和所述流量归一化值之间的差异，获取所述采样时间点的不同步评估指标，包括：

[0012] 构建所述压力归一化时序序列的第一变化曲线和所述流量归一化时序序列的第二变化曲线，根据所述第一变化曲线分别获取所述预设时段内的每个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值，得到第一斜率值均值，根据所述第二变化曲线分别获取所述预设时段内的每个采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值，得到第二斜率值均值；

[0013] 计算所述第一斜率值均值和所述第二斜率值均值之间的第一差值绝对值，计算所述采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值和对应的流量归一化值的第二斜率值之间的第二差值绝对值；

[0014] 对所述第一差值绝对值和所述第二差值绝对值之间的差值绝对值进行归一化处理，对应得到的归一化值作为所述采样时间点的不同步评估指标。

[0015] 进一步的，所述根据所述预设时段内的每个采样时间点的不同步评估指标，获取至少一个不同步采样时间点，包括：

[0016] 获取预设的不同步评估指标阈值，若所述预设时段内的任一采样时间点的不同步评估指标大于或等于所述不同步评估指标阈值，则确定所述采样时间点为不同步采样时间点。

[0017] 进一步的，所述对每个所述不同步采样时间点进行瞬时性和响应延迟程度分析，以将所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果，包括：

[0018] 针对任一不同步采样时间点，根据所述不同步采样时间点的局部范围内存在的不同步采样时间点的数量，获取所述不同步采样时间点的瞬时性指标，根据所述不同步采样时间点与相邻采样时间点之间对应的压力归一化值的第一斜率值差异以及对应的流量归一化值的第二斜率值差异，获取所述不同步采样时间点的响应延迟程度；

[0019] 根据每个所述不同步采样时间点的瞬时性指标和响应延迟程度，对所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果。

[0020] 进一步的，所述根据所述不同步采样时间点的局部范围内存在的不同步采样时间点的数量，获取所述不同步采样时间点的瞬时性指标，包括：

[0021] 将所述不同步采样时间点的前后相邻的预设数量个采样时间点组成所述不同步采样时间点的局部范围，统计所述局部范围内包含的采样时间点的总数量和不同步采样时间点的第一数量，计算所述总数量和所述第一数量之间的比值；

[0022] 对常数1与所述比值之间的差值进行归一化处理，对应得到的归一化结果作为所述不同步采样时间点的瞬时性指标。

[0023] 进一步的，所述根据所述不同步采样时间点与相邻采样时间点之间对应的压力归一化值的第一斜率值差异以及对应的流量归一化值的第二斜率值差异，获取所述不同步采样时间点的响应延迟程度，包括：

[0024]

[0025] 其中， 表示第j个不同步采样时间点的响应延迟程度， 表示以自然常数e为底数的指数函数， 表示差异值运算，表示第j个不同步采样时间点的延迟采样时间点的数量， 表示第j个不同步采样时间点的第 个延迟采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值， 表示第j+ 个采样时间点的第 个延迟采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值，表示延迟间隔值，N表示预设时段内的采样时间点的数量， 表示第x个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值， 表示第x个采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值，| |表示绝对值符号， 表示取最小值函数；

[0026] 其中，第j个不同步采样时间点的延迟采样时间点是指第j个不同步采样时间点之后相邻的 个采样时间点。

[0027] 进一步的，所述根据每个所述不同步采样时间点的瞬时性指标和响应延迟程度，对所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果，包括：

[0028] 分别获取瞬时性指标阈值和响应延迟程度阈值，针对任一不同步采样时间点，若所述不同步采样时间点的瞬时性指标小于所述瞬时性指标阈值，且所述不同步采样时间点的响应延迟程度小于所述响应延迟程度阈值，则将所述不同步采样时间点划分为第二类时间点；

[0029] 若所述不同步采样时间点的瞬时性指标大于或等于所述瞬时性指标阈值，或者，所述不同步采样时间点的响应延迟程度大于或等于所述响应延迟程度阈值，则将所述不同步采样时间点划分为第一类时间点。

[0030] 进一步的，所述根据所述时间点分类结果分别对所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中的各个数据进行自适应分配权重，包括：

[0031] 针对所述第一类时间点中的任一不同步采样时间点，将所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中所述不同步采样时间点对应的压力归一化值和流量归一化值的权重设置为第一预设值；

[0032] 针对所述第二类时间点中的任一不同步采样时间点，将所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中所述不同步采样时间点对应的压力归一化值和流量归一化值的权重设置为第二预设值；

[0033] 针对所述预设时段内的非第一类时间点和非第二类时间点中的任一采样时间点，将所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中所述采样时间点对应的压力归一化值和流量归一化值的权重设置为常数1。

[0034] 本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

[0035] 本发明在液压阀的运行过程中，分别获取每个采样时间点的压力归一化值和流量归一化值，得到预设时段内的压力归一化时序序列和流量归一化时序序列；针对所述预设时段内的任一采样时间点，在所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中分别获取所述采样时间点的压力归一化值和流量归一化值，根据所述压力归一化值和所述流量归一化值之间的差异，获取所述采样时间点的不同步评估指标；根据所述预设时段内的每个采样时间点的不同步评估指标，获取至少一个不同步采样时间点，对每个所述不同步采样时间点进行瞬时性和响应延迟程度分析，以将所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果；根据所述时间点分类结果分别对所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中的各个数据进行自适应分配权重，根据所述权重获取压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列之间的皮尔逊相关系数，根据所述皮尔逊相关系数进行所述液压阀的运行数据异常预警。其中，根据压力归一化时序序列和流量归一化时序序列中的变化差异，获取压力变化和流量变化不同步对应的采样时间点，对这些不同步的采样时间点所对应的压力数据和流量数据进行特征分类，以自适应分配相关性计算时的权重值，从而降低预警必要性较低的压力数据和流量数据，使得压力归一化时序序列和流量归一化时序序列之间的皮尔逊相关系数的获取更加符合实际，减小了对液压阀进行异常运行预警的误差。

附图说明

[0036] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0037] 图1是本发明实施例一提供的一种基于压力流量关联分析的液压阀运行数据异常预警方法的方法流程图。

具体实施方式

[0038] 下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。

[0039] 需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

[0040] 本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。为了说明本发明的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

[0041] 参见图1，是本发明实施例一提供的一种基于压力流量关联分析的液压阀运行数据异常预警方法的方法流程图，如图1所示，该液压阀运行数据异常预警方法可以包括：

[0042] 步骤S101，在液压阀的运行过程中，分别获取每个采样时间点的压力归一化值和流量归一化值，得到预设时段内的压力归一化时序序列和流量归一化时序序列。

[0043] 具体的，使用相应的传感器（压力传感器和流量传感器）并调整相同的采集频率采集液压系统中与液压阀相关的压力数据和流量数据，并将其记录下来，故而能够在液压阀的运行过程中，获取每个采样时间点采集的压力和流量，一个采样时间点对应一个压力和一个流量，进而得到预设时段内的压力时序序列和流量时序序列。值得说明的是，本发明对采集频率和预设时段都不做限制，实施者可根据实施场景自行设置。优选的，本发明实施例中的采集频率为1秒，预设时段为1小时。

[0044] 在得到压力时序序列和流量时序序列之后，分别对这两个序列进行预处理，预处理包括数据清洗、去除噪声等，以确保采集数据的质量和准确性。在对压力时序序列和流量时序序列预处理完之后，分别对压力时序序列和流量时序序列进行归一化处理，从而得到每个采样时间点的压力归一化值和流量归一化值，进而将每个采样时间点的压力归一化值组成预设时段内的压力归一化时序序列，同理，将每个采样时间点的流量归一化值组成预设时段内的流量归一化时序序列。

[0045] 步骤S102，针对预设时段内的任一采样时间点，在压力归一化时序序列和流量归一化时序序列中分别获取采样时间点的压力归一化值和流量归一化值，根据压力归一化值和流量归一化值之间的差异，获取采样时间点的不同步评估指标。

[0046] 具体的，考虑到液压阀的压力数据和流量数据的时序变化是线性相关联的，即随着压力的增加或减小，流量也会相应地增加或减小，如果压力和流量之间没有良好的同步性，例如压力波动较大而流量没有相应的变化，或者压力波动变小而流量没有相应的变化，则表示液压阀存在异常，即液压阀的压力和流量之间存在不一致或失调的现象同样表示当前液压阀存在异常，需要引起重视。

[0047] 而在液压阀的实际运行过程中，液压阀的压力和流量之间的变化不同步或失调也可能是正常的，例如：在液压系统启动或停止时，由于液压系统中的油液需要适应和平衡以达到稳定的运行状态，此时压力和流量的变化率较大，可能会出现短暂的不同步或失调现象，亦或是，工作条件的变化（例如负载变化、温度变化）也可能会导致压力和流量之间的瞬时不同步或失调。然而，只要这种不同步或失调是暂时的，并且在液压系统稳定后恢复到正常状态，则不认为该类变化为异常，预警必要性低。同时，当液压阀接收到控制信号时，执行机构可能需要一定的时间来调整和响应，在这个过程中，压力和流量之间也可能会出现一定的延迟和不同步，只要这种延迟和不同步在可接受的范围内，并且在调节完成后能够恢复到正常状态，则同样不认为该类变化为异常，预警必要性低，因此，本发明实施例中，需要获取预设时段内的压力和流量不同步或失调所对应的采样时间点，故，针对预设时段内的任一采样时间点，根据采样时间点的压力归一化值和流量归一化值之间的差异，获取采样时间点的不同步评估指标。

[0048] 优选的，根据所述压力归一化值和所述流量归一化值之间的差异，获取所述采样时间点的不同步评估指标，包括：

[0049] 构建所述压力归一化时序序列的第一变化曲线和所述流量归一化时序序列的第二变化曲线，根据所述第一变化曲线分别获取所述预设时段内的每个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值，得到第一斜率值均值，根据所述第二变化曲线分别获取所述预设时段内的每个采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值，得到第二斜率值均值；

[0050] 计算所述第一斜率值均值和所述第二斜率值均值之间的第一差值绝对值，计算所述采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值和对应的流量归一化值的第二斜率值之间的第二差值绝对值；

[0051] 对所述第一差值绝对值和所述第二差值绝对值之间的差值绝对值进行归一化处理，对应得到的归一化值作为所述采样时间点的不同步评估指标。

[0052] 在一实施方式中，首先将压力归一化时序序列和流量归一化时序序列映射在同一个二维特征空间中，其中，二维特征空间的横轴为采样时间点，二维特征空间的纵轴为压力归一化时序序列或流量归一化时序序列中的数据，进而在二维特征空间中构建得到压力归一化时序序列的第一变化曲线和流量归一化时序序列的第二变化曲线。对第一变化曲线进行一阶求导，得到第一变化曲线上的每个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值，同理，对第二变化曲线进行一阶求导，得到第二变化曲线上的每个采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值，至此，可以得到每个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值以及对应的流量归一化值的第二斜率值。以预设时段内的第i个采样时间点为例，根据第i个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值以及对应的流量归一化值的第二斜率值，获取第i个采样时间点的不同步评估指标，则第i个采样时间点的不同步评估指标的计算表达式为：

[0053]

[0054] 其中， 表示第i个采样时间点的不同步评估指标， 表示归一化函数，表示第i个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值， 表示第i个采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值， 表示预设时段内的所有采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值均值， 表示预设时段内的所有采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值均值，N表示预设时段内的采样时间点的数量， 表示第j个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值， 表示第j个采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值，| |表示绝对值符号。

[0055] 需要说明的是，计算第i个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值与第i个采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值之间的差值绝对值 ，用于表征第i个采样时间点的压力和流量之间的同步差异，计算预设时段内的所有采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值均值与预设时段内的所有采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值均值之间的第一差值绝对值 ，用于表征预设时段内的压力和流量之间的基准同步差异，因此，通过计算第i个采样时间点的同步差异与预设时段内的基准同步差异之间的差值绝对值
，用于表征第i个采样时间点的不同步差
异特征， 的值越大，说明第i个采样时间点
对应的压力和流量越不同步，不同步变化特征越明显，对应第i个采样时间点的不同步评估指标越大。

[0056] 步骤S103，根据预设时段内的每个采样时间点的不同步评估指标，获取至少一个不同步采样时间点，对每个不同步采样时间点进行瞬时性和响应延迟程度分析，以将所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果。

[0057] 具体的，根据步骤S102的方法，能够获取预设时段内的每个采样时间点的不同步评估指标，进而根据预设时段内的每个采样时间点的不同步评估指标，获取至少一个不同步采样时间点，也即是筛选得到压力和流量之间的不同步变化特征较为明显的采样时间点，则根据预设时段内的每个采样时间点的不同步评估指标，获取至少一个不同步采样时间点，包括：

[0058] 获取预设的不同步评估指标阈值，若所述预设时段内的任一采样时间点的不同步评估指标大于或等于所述不同步评估指标阈值，则确定所述采样时间点为不同步采样时间点。

[0059] 在一实施方式中，设置不同步评估指标阈值为0.7，若预设时段内的任一采样时间点的不同步评估指标大于或等于0.7，则确定该采样时间点为不同步采样时间点，否则，属于同步采样时间点。其中，本发明实施例中对不同步评估指标阈值的设置不做限制，可根据实施场景自适应设置。

[0060] 进一步的，在确定了预设时段内的压力和流量之间的不同步变化特征较为明显的不同步采样时间点之后，对每个不同步采样时间点进行瞬时性和响应延迟程度的特征分析，以对不同步采样时间点进行分类，将其划分为异常预警必要性较低的类别和异常预警必要性较高的类别，则对每个不同步采样时间点进行瞬时性和响应延迟程度分析，以将所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果，具体分类过程为：

[0061] （1）针对任一不同步采样时间点，根据所述不同步采样时间点的局部范围内存在的不同步采样时间点的数量，获取所述不同步采样时间点的瞬时性指标，根据所述不同步采样时间点与相邻采样时间点之间对应的压力归一化值的第一斜率值差异以及对应的流量归一化值的第二斜率值差异，获取所述不同步采样时间点的响应延迟程度。

[0062] 其中，根据所述不同步采样时间点的局部范围内存在的不同步采样时间点的数量，获取所述不同步采样时间点的瞬时性指标，包括：

[0063] 将所述不同步采样时间点的前后相邻的预设数量个采样时间点组成所述不同步采样时间点的局部范围，统计所述局部范围内包含的采样时间点的总数量和不同步采样时间点的第一数量，计算所述总数量和所述第一数量之间的比值；

[0064] 对常数1与所述比值之间的差值进行归一化处理，对应得到的归一化结果作为所述不同步采样时间点的瞬时性指标。

[0065] 在一实施方式中，以第j个不同步采样时间点为例，在预设时段内以第j个不同步采样时间点为中心，选择第j个不同步采样时间点的相邻前后 个采样时间点组成第j个不同步采样时间点的局部范围，也即是第j个不同步采样时间点的前相邻 个采样时间点和后相邻 个采样时间点组成第j个不同步采样时间点的局部范围，优选的，本发明实施例设置，则根据第j个不同步采样时间点的局部范围内存在的不同步采样时间点的数量，获取第j个不同步采样时间点的瞬时性指标，其中，第j个不同步采样时间点的瞬时性指标的计算表达式为：

[0066]

[0067] 其中， 表示第j个不同步采样时间点的瞬时性指标， 表示归一化函数，1表示常数， 表示第j个不同步采样时间点的局部范围内存在的不同步采样时间点的数量，表示第j个不同步采样时间点的局部范围内包含的采样时间点的总数量。

[0068] 需要说明的是，第j个不同步采样时间点的局部范围内存在的不同步采样时间点的数量越多，说明不同步采样时间点出现的频率越多，越说明第j个不同步采样时间点不属于瞬时出现的，对应第j个不同步采样时间点的瞬时性指标越低。

[0069] 其中，根据所述不同步采样时间点与相邻采样时间点之间对应的压力归一化值的第一斜率值差异以及对应的流量归一化值的第二斜率值差异，获取所述不同步采样时间点的响应延迟程度，具体为：以第j个不同步采样时间点为例，将第j个不同步采样时间点之后相邻的 个采样时间点作为延迟采样时间点，优选的，本发明实施例中 ，同时设置延迟间隔值 ，且令 ，针对第j个不同步采样时间点的第 个延迟采样时间点，获取第 个延迟采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值 ，以及第j+ 个采样时间点的第个延迟采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值 ，得到第一斜率值与第二斜率值之间的差值绝对值 ，获取第j个不同步采样时间点的每个延迟采样时间点与第j+ 个采样时间点的每个延迟采样时间点之间的差值绝对值均值，计算差值绝对值均值 与第一差值绝
对值 之间的差值绝对值，同理，在延迟间隔值 的范围内获取
每个延迟间隔值对应的差值绝对值，取最小差值绝对值，对最小差值绝对值进行负映射，对应得到的映射值作为第j个不同步采样时间点的响应延迟程度，其中，第j个不同步采样时间点的响应延迟程度的计算表达式为：

[0070]

[0071] 其中， 表示第j个不同步采样时间点的响应延迟程度， 表示以自然常数e为底数的指数函数， 表示差异值运算，表示第j个不同步采样时间点的延迟采样时间点的数量， 表示第j个不同步采样时间点的第 个延迟采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值， 表示第j+ 个采样时间点的第 个延迟采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值，表示延迟间隔值，N表示预设时段内的采样时间点的数量， 表示第x个采样时间点对应的压力归一化值的第一斜率值， 表示第x个采样时间点对应的流量归一化值的第二斜率值，| |表示绝对值符号， 表示取最小值函数。

[0072] 需要说明的是，通过计算 的值，用于表征第j个不同步采样时间点的压力数据与其相邻采样时间点（第 个采样时间点）的流量数据之间的斜率差异，该斜率差异与第一差值绝对值 的差异越小，说明第j
个不同步采样时间点与第 个采样时间点之间具有延迟性，且对应响应延迟程度越大，若差异越大，则说明第j个不同步采样时间点与第 个采样时间点之间不具有延迟性，属于正常的数据波动变化差异。

[0073] （2）根据每个所述不同步采样时间点的瞬时性指标和响应延迟程度，对所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果。

[0074] 具体的，分别获取瞬时性指标阈值和响应延迟程度阈值，针对任一不同步采样时间点，若所述不同步采样时间点的瞬时性指标小于所述瞬时性指标阈值，且所述不同步采样时间点的响应延迟程度小于所述响应延迟程度阈值，则将所述不同步采样时间点划分为第二类时间点；

[0075] 若所述不同步采样时间点的瞬时性指标大于或等于所述瞬时性指标阈值，或者，所述不同步采样时间点的响应延迟程度大于或等于所述响应延迟程度阈值，则将所述不同步采样时间点划分为第一类时间点。

[0076] 在一实施方式中，设置瞬时性指标阈值和响应延迟程度阈值都为0.8，对所有不同步采样时间点进行分类的条件为：

[0077]

[0078] 其中， 表示第一类时间点， 表示第二类时间点。

[0079] 需要说明的是，第一类时间点是指对于后续计算压力归一化时序序列和流量归一化时序序列之间的相关性影响较大的采样时间点，也即是异常预警必要性较高的类别；第二时间点是指对于后续计算压力归一化时序序列和流量归一化时序序列之间的相关性影响较小的采样时间点，也即是异常预警必要性较低的类别。

[0080] 步骤S104，根据时间点分类结果分别对压力归一化时序序列和流量归一化时序序列中的各个数据进行自适应分配权重，根据权重获取压力归一化时序序列和流量归一化时序序列之间的皮尔逊相关系数，根据皮尔逊相关系数进行液压阀的运行数据异常预警。

[0081] 在对预设时段内的所有不同步采样时间点进行分类之后，根据时间点分类结果分别对压力归一化时序序列和流量归一化时序序列中的各个数据进行自适应分配权重，以降低异常预警必要性较低的不同步采样时间点对应的压力归一化值和流量归一化值对后续相关性分析的影响程度，则权重分配的具体过程为：

[0082] 针对所述第一类时间点中的任一不同步采样时间点，将所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中所述不同步采样时间点对应的压力归一化值和流量归一化值的权重设置为第一预设值；

[0083] 针对所述第二类时间点中的任一不同步采样时间点，将所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中所述不同步采样时间点对应的压力归一化值和流量归一化值的权重设置为第二预设值；

[0084] 针对所述预设时段内的非第一类时间点和非第二类时间点中的任一采样时间点，将所述压力归一化时序序列和所述流量归一化时序序列中所述采样时间点对应的压力归一化值和流量归一化值的权重设置为常数1。

[0085] 进一步的，在对压力归一化时序序列和流量归一化时序序列中的每个数据赋予权重之后，则对压力归一化时序序列和流量归一化时序序列进行加权相关性的分析。具体的，由于预设时段内的每个采样时间点对应的压力归一化值和流量归一化值的权重相同，且不同采样时间点的权重不相同，因此，在计算皮尔逊相关系数时，通过压力归一化时序序列中每个数据的权重以及流量归一化时序序列中每个数据的权重，获取数据加权后的皮尔逊相关系数作为压力归一化时序序列和流量归一化时序序列之间的最终相关性分析结果。

[0086] 需要说明的是，皮尔逊相关系数属于现有技术，此处不在赘述。

[0087] 在确定了压力归一化时序序列和流量归一化时序序列之间的皮尔逊相关系数之后，将皮尔逊相关系数与预设的相关性阈值进行对比，若皮尔逊相关系数小于或等于预设的相关性阈值，则说明预设时段内液压阀的压力和流量之间没有良好的同步性，确定液压阀存在异常，反之，若皮尔逊相关系数大于预设的相关性阈值，则说明预设时段内液压阀的压力和流量之间的时序变化是线性相关联的，则确定液压阀处于正常运行状态。

[0088] 综上所述，在液压阀的运行过程中，分别获取每个采样时间点的压力归一化值和流量归一化值，得到预设时段内的压力归一化时序序列和流量归一化时序序列；针对预设时段内的任一采样时间点，在压力归一化时序序列和流量归一化时序序列中分别获取采样时间点的压力归一化值和流量归一化值，根据压力归一化值和流量归一化值之间的差异，获取采样时间点的不同步评估指标；根据预设时段内的每个采样时间点的不同步评估指标，获取至少一个不同步采样时间点，对每个不同步采样时间点进行瞬时性和响应延迟程度分析，以将所有不同步采样时间点进行分类，得到时间点分类结果；根据时间点分类结果分别对压力归一化时序序列和流量归一化时序序列中的各个数据进行自适应分配权重，根据权重获取压力归一化时序序列和流量归一化时序序列之间的皮尔逊相关系数，根据皮尔逊相关系数进行液压阀的运行数据异常预警。其中，根据压力归一化时序序列和流量归一化时序序列中的变化差异，获取压力变化和流量变化不同步对应的采样时间点，对这些不同步的采样时间点所对应的压力数据和流量数据进行特征分类，以自适应分配相关性计算时的权重值，以降低预警必要性较低的压力数据和流量数据，从而使得压力归一化时序序列和流量归一化时序序列之间的皮尔逊相关系数的获取更加符合实际，减小了对液压阀进行异常运行预警的误差。

[0089] 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。