【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法。
技术介绍
1、在汽车发动机下方的油底壳中装载着润滑油。在发动机工作过程中，润滑油起到减小金属部件间的摩擦和磨损的作用，为发动机提供持久的保护，从而提高发动机的效率和性能，降低摩擦产生的热量，保持发动机在合适的工作温度。良好的润滑油可以有效减少杂质和残留物，保持发动机内部清洁，并防止腐蚀和氧化。因此，需要对润滑油的使用寿命进行预测，并在必要时对油底壳中的润滑油进行更换，确保发动机长时间高效运转。
2、废油分析是评估车辆润滑油寿命的常用方法，在废油分析测量的数据中润滑油的酸值是用于评估润滑油中使用寿命的重要参数。现有技术使用stl分解获得趋势项，在此过程中，对去除了季节项的初始残差使用局部加权回归平滑方法进行拟合获得趋势项。但是在使用局部加权回归平滑进行拟合时，由于局部加权回归平滑的拟合过程是直接根据窗口中数据与拟合点的距离进行权值分配，导致拟合过程容易陷入局部最优，拟合结果不能很好地反映整体时序数据的趋势变化，进而使趋势项的预测结果不准确，降低了润滑油使用寿命预测的准确性。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，以解决现有的问题。
2、本专利技术的基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，该方法包括以下步骤：
4、获取润滑油使用过
5、根据酸值子序列中相邻序列值的差异，得到酸值子序列中每个序列值的变化率；根据酸值子序列中每个序列值以及每个序列值的变化率，得到酸值子序列每个序列值的权重因子；根据酸值更新序列中每个序列值的权重因子的获取方式，得到碱值更新序列中每个序列值的权重因子；
6、根据酸值更新序列和碱值更新序列中每个序列值以及每个序列值的权重因子，得到酸值更新序列中每个序列值的自适应权重；
7、获取酸值更新序列在分解过程中的每个序列值的距离权重；根据酸值更新序列中每个序列值的权重因子、自适应权重以及距离权重，得到酸值更新序列中的每一个序列值的最终权重；
8、基于酸值更新序列中的每一个序列值的最终权重对酸值更新序列进行加权最小二乘回归拟合，得到酸值时序序列的趋势项曲线；对酸值时序序列的趋势项曲线利用预测模型进行迭代预测，得到润滑油的预测使用寿命。
9、进一步地，所述对酸值时序序列进行分解，获得酸值更新序列，包括的具体步骤如下：
10、使用stl算法对酸值时序序列进行分解，得到酸值时序序列的周期项；将酸值时序序列减去酸值时序序列的周期项的结果记为酸值更新序列。
11、进一步地，所述将酸值更新序列等分为若干个酸值子序列，包括的具体步骤如下：
12、从酸值更新序列的第一个序列值开始，不重复的将每个预设的窗口长度划分为一个酸值子序列，得到若干个酸值子序列。
13、进一步地，所述根据酸值子序列中相邻序列值的差异，得到酸值子序列中每个序列值的变化率，包括的具体步骤如下：
14、对任意一个酸值子序列中任意一个序列值，将所述任意一个序列值减去所述任意一个序列值下一个序列值的差值，记为所述任意一个序列值的变化率。
15、进一步地，所述根据酸值子序列中每个序列值以及每个序列值的变化率，得到酸值子序列每个序列值的权重因子，包括的具体步骤如下：
16、将任意一个酸值子序列中任意一个序列值记为目标值；将目标值所在的酸值子序列记为目标子序列；将目标子序列中除目标值以外的序列值记为参考值；
17、使用一阶导数法对目标子序列进行计算，得到目标子序列中的若干个局部极值点；在目标子序列中，将目标值所处的相邻两个局部极值点之间的区间范围，记作目标值的主区间；
18、根据主区间内每个序列值的变化率以及目标子序列中每个序列值，得到目标值的权重因子。
19、进一步地，所述根据主区间内每个序列值的变化率以及目标子序列中每个序列值，得到目标值的权重因子，包括的具体计算方法如下：
20、
21、式中，为目标值的权重因子；表示目标值的变化率；为在目标子序列中，目标值的前一个序列值的变化率；为绝对值函数；表示参考值的个数；为主区间内第i个序列值的变化率；为主区间内第i-1个序列值的变化率；为目标子序列中的第s个参考值；为目标值；为主区间中的序列值个数；表示目标值在目标子序列中的序数值，为线性归一化函数。
22、进一步地，所述根据酸值更新序列和碱值更新序列中每个序列值以及每个序列值的权重因子，得到酸值更新序列中每个序列值的自适应权重，包括的具体步骤如下：
23、在酸值更新序列中，对任意一个序列值，将酸值更新序列中的第一个序列值到所述任意一个序列值的区间，记为所述任意一个序列值的特征区间；
24、根据酸值更新序列中任意一个序列值的特征区间的获取方式，得到碱值更新序列中任意一个序列值的特征区间；
25、根据酸值更新序列中每个序列值的特征区间内序列值的权重因子以及碱值更新序列中每个序列值的特征区间内序列值的权重因子，得到酸值更新序列中每个序列值相关性变化的稳定程度；
26、根据酸值更新序列中每个序列值的特征区间内序列值以及碱值更新序列中每个序列值的特征区间内序列值，得到酸值更新序列中的每个序列值之前酸值和碱值的相关性的稳定程度；
27、根据酸值更新序列中每个序列值相关性变化的稳定程度与酸值更新序列中的每个序列值之前酸值和碱值的相关性的稳定程度，得到酸值更新序列中每个序列值的自适应权重。
28、进一步地，所述根据酸值更新序列中每个序列值相关性变化的稳定程度与酸值更新序列中的每个序列值之前酸值和碱值的相关性的稳定程度，得到酸值更新序列中每个序列值的自适应权重，包括的具体计算方法如下：
29、
30、式中，为酸值更新序列中第j个序列值的自适应权重；为酸值更新序列中第j-1个序列值的特征区间内所有序列值的权重因子和碱值更新序列中第j-1个序列值的特征区间内所有序列值的权重因子的皮尔逊相关系数；为酸值更新序列中第j个序列值的特征区间内所有序列值的权重因子和碱值更新序列中第j个序列值的特征区间内所有序列值的权重因子的皮尔逊相关系数；为酸值更新序列中的第t-1个序列值的特征区间内所有序列值与碱值更新序列中的第t-1个序列值的特征区间内所有序列值的皮尔逊相关系数；为酸值更新序列中的第t个序列值的特征区间与碱值更新序列中的第t个序列值的特征区间内序列值的皮尔逊相关系数；为绝对值函数，表示以自然常数为底的指数函数；为酸值更新序列中第j个序列值相关性变化的稳定程度；为酸值更新序列中的第j个序列值之前酸值和碱值的相关性的稳定程度。
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1.基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述对酸值时序序列进行分解，获得酸值更新序列，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述将酸值更新序列等分为若干个酸值子序列，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据酸值子序列中相邻序列值的差异，得到酸值子序列中每个序列值的变化率，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据酸值子序列中每个序列值以及每个序列值的变化率，得到酸值子序列每个序列值的权重因子，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据主区间内每个序列值的变化率以及目标子序列中每个序列值，得到目标值的权重因子，包括的具体计算方法如下：
8.根据权利要求7所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据酸值更新序列中每个序列值相关性变化的稳定程度与酸值更新序列中的每个序列值之前酸值和碱值的相关性的稳定程度，得到酸值更新序列中每个序列值的自适应权重，包括的具体计算方法如下：
9.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据酸值更新序列中每个序列值的权重因子、自适应权重以及距离权重，得到酸值更新序列中的每一个序列值的最终权重，包括的具体步骤如下：
10.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述对酸值时序序列的趋势项曲线利用预测模型进行迭代预测，得到润滑油的预测使用寿命，包括的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述对酸值时序序列进行分解，获得酸值更新序列，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述将酸值更新序列等分为若干个酸值子序列，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据酸值子序列中相邻序列值的差异，得到酸值子序列中每个序列值的变化率，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据酸值子序列中每个序列值以及每个序列值的变化率，得到酸值子序列每个序列值的权重因子，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述基于大数据分析的润滑油使用寿命智能预测方法，其特征在于，所述根据主区间内每个序列值的变化率以及目标子序列中每个序列值，得到目标值的权重...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵之玉，付涛，张景华，郑艳，杨仁朋，郭孟凯，
申请(专利权)人：卡松科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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