[发明专利]一种机车车载数据处理方法及系统

权利要求书

1.一种机车车载数据处理方法，包括：

对采集到的机车车载数据进行预处理得到降噪后的机车车载数据；

对所述降噪后的机车车载数据中进行信息挖掘，进而分析机车能耗或机车故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对采集到的机车车载数据进行预处理得到降噪后的机车车载数据的步骤中，

基于马氏距离的方法、最小二乘估计拟合或者聚类中的K均值的方法来检测含噪的机车车载数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在基于马氏距离的方法来检测含噪的机车车载数据的步骤中，进一步包括：

计算所述机车车载数据的均值，确定均值向量；

依次计算每个机车车载数据到均值向量的马氏距离；

根据所述马氏距离判别含噪的机车车载数据，并将其去除以得到降噪后的机车车载数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

利用莱茵达准则、Grubbs检验或者Dixon检验方法对所述马氏距离进行离群点判别进而判别出含噪的机车车载数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

基于SVM算法，通过大数据平台的分布式并行处理来对所述降噪后的机车车载数据中进行信息挖掘。

6.一种机车车载数据处理系统，包括：

预处理模块，其对采集到的机车车载数据进行预处理得到降噪后的机车车载数据；

数据处理模块，其对所述降噪后的机车车载数据中进行信息挖掘，进而分析机车能耗或机车故障。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，

所述预处理模块基于马氏距离的方法、最小二乘估计拟合或者聚类中的K均值的方法来检测含噪的机车车载数据。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述预处理模块进一步用于：

计算所述机车车载数据的均值，确定均值向量；

依次计算每个机车车载数据到均值向量的马氏距离；

根据所述马氏距离判别含噪的机车车载数据，并将其去除以得到降噪后的机车车载数据。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，

所述预处理模块利用莱茵达准则、Grubbs检验或者Dixon检验方法对所述马氏距离进行离群点判别进而判别出含噪的机车车载数据。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，

所述数据处理模块基于SVM算法，通过大数据平台的分布式并行处理来对所述降噪后的机车车载数据中进行信息挖掘。