[发明专利]用于提供均匀的数据块的预处理方法

权利要求书

1.用于由时间上排序的非均匀的数据集来提供均匀的数据块的预处理方法，其中所述数据集具有机器的所采集的运行参数的数值，以便获得适合于通过基于机器学习的算法来监控机器的数据块，所述预处理方法包括：

从所述数据集中形成（110、120）数据块，使得每个数据块包括处于相应的时间段之内的数据集；

对所述数据块中的数据集的量进行调整（120），使得所述数据块包含预先确定的数目的完整的数据集；并且

将所述数据块中的数据集标准化（140），使得所述数据集具有用于预先确定的运行参数的、处于预先确定的数值范围之内的数值。

2.根据权利要求1所述的预处理方法，其中所述标准化包括：

从所有数据集中移除（241）属于至少一个预先确定的运行参数的运行参数值。

3.根据前述权利要求中任一项所述的预处理方法，其中所述标准化包括：

确定其中缺少至少一个运行参数值的数据集；

用相应的基于其它数据集查明的运行参数值、优选相应之前的或之后的数据集或者用预先确定的数值来补充（242）确定的数据集中的缺少的运行参数值。

4.根据前述权利要求中任一项所述的预处理方法，其中针对数据块中的至少一个数据块的调整包括：

从至少一个数据块中删除（221）一个或多个数据集，其中优选所述一个或多个数据集随机地被选择或者是进一步优选处于所述至少一个数据块的末端的彼此相继的数据集。

5.根据前述权利要求中任一项所述的预处理方法，其中针对每个数据集并且针对至少一个运行参数的标准化包括：

将来自一个或多个数据集中的至少一个运行参数的数值添加（243）到数据集上，其中所述一个或多个数据集相对于向其添加了数值的数据集的时间位置分别相同，其中优选所述一个或多个数据集在时间上紧挨着处于向其添加了数值的数据集之前和/或之后。

6.根据前述权利要求中任一项所述的预处理方法，其中所述标准化包括：

给所述数据集中的每个数据集补充（244、246）从至少一个数据集的运行参数值中推导出的运行参数值，

其中从被包含在相应的数据集中的运行参数值中计算出（244）所推导出的运行参数值，或者

从多个数据集的运行参数值中计算出（246）所推导出的运行参数值，其中尤其是计算出快速傅里叶变换的数值。

7.根据权利要求6所述的预处理方法，此外包括：

在所述数据集中删除至少一个运行参数的数值，从所述运行参数中计算出了所推导出的运行参数值。

8.根据前述权利要求中任一项所述的预处理方法，此外包括：

确定多组运行参数；

从每个数据集中形成多个子数据集，其中所述子数据集分别包含运行参数组之一的数值；

从数据块中的每个数据块中形成（245）多个子数据块，使得所述子数据块分别包含与运行参数组之一相对应的子数据集。

9.根据前述权利要求中任一项所述的预处理方法，其中所述调整包括：

删除（222）具有至少一个运行参数的数据集，所述运行参数具有处于用于相应的运行参数的预先确定的数值范围之内或之外的数值。

10.根据前述权利要求中任一项所述的预处理方法，其中针对至少一个数据块的调整包括：

将至少一个数据集添加（223）到至少一个数据块，其中所添加的至少一个数据集基于现有的数据集，其中优选现有的数据集中的运行参数的数值在预先确定的带宽之内或根据统计分布而变化，其中，如果基于现有的数据集来添加多个数据集，则有待添加的不同数据集的运行参数值彼此独立地变化。