一種遙測數據野值剔除方法

摘 要：通過對遙測系統參數特性的分析，法采用前推差分算式進行預測和判斷野值，該算法克服避免野值的逆傳，并對其進行改進，使其可以剔除大量的連片的野值，并且算法簡單且精度高，適用于數據的實時處理的合理性檢驗。

關鍵詞：遙測 野值 剔除

中圖分類號：V417 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）04（b）-0029-01

在一些試驗中，需要使用遙測技術對被試產品的關鍵技術進行實施監控，并做出是否有異常的判斷，而由于遙測數據由于誤碼的原因，數據存在野值和干擾數據，影響推理結果的準確性。遙測指顯軟件顯示各個關鍵參數曲線以及相應的閾值，遙測數據中出現問題主要依靠相關技術人員在現場進行監視與分析，當系統出現問題時常會顯得非常匆忙，對試驗結果判斷也會帶來一定程度的影響。這就需要一種方法，通過比較產品遙測關鍵參數的實測值與期望值之間的差異來判斷產品是否異常。從而代替過分依賴人工經驗以及難以實現故障判斷與預測的自動推理。

1 遙測參數判斷預處理

在許多遙測系統中，由于遙測數據由于誤碼的原因，數據存在野值和干擾數據，影響推理結果的準確性。在判斷之前要先把干擾數據從故障異常數據中分離出來，這樣保證用于判斷的數據是可信度高的，避免因干擾數據影響了判斷正常進行。

2 遙測參數分類

遙測參數多，數據量巨大，要實現遙測參數實時自動判讀，首先要對遙測數據進行詳細的歸納、分析。并了解遙測參數的特性和真實數據之間的聯系。根據實際情況，可以將判斷的緩變參數分為以下幾類：（1）開關指令類；（2）平滑緩變參數；（3）有變化的緩變參數。

2.1 合理性檢驗

在進行知識庫建立和異常判決時，為了得到合理的數據以及相應準確的判決結果，部分參數需要一定的合理性算法進行處理，把數據中那些由于傳感器測量誤差等某些外界因素所產生的錯誤數據加以剔除，以保證下一步具體進行一系列的數據分析和判斷時所使用的數據都是有意義的。

2.2 合理性檢驗的方法

在遙測數據傳輸過程中，由于傳感器、變換器及無線電傳輸中的干擾等造成的異常跳點，往往會導致測量數據中包含一些很不合理的跳點，稱之為野值。如果不將野值從遙測參數中排除掉，用此遙測參數進行異常判決得出的結果必定不正確，所以我們必須在數據合理性檢驗過程中將野值剔除。

本方法采用的是7點二階算法前推差分算式進行預測和判斷野值的，算法的公式如式（1）和（2）所示。

（1）

（2）

其中i=7，8，…，N，yi為原始試驗數據，為插值后數據。先檢驗前六個點是正常點，用式（1）按時間順序逐點計算和信息。對于野值，其vi遠大于正常值。經驗表明，滿足下列公式者為野值：（3）

通常使用數據中的連續跳點的值都比較接近，可用下式剔除連續跳點。當K點為野值時，則滿足下式的點也是野值：

（i=1，2，…m）（4）

公式假定在一般情況下，在飛行試驗任務中，試驗數據中連續跳點很少超過4點，故取m=3，以避免將階躍信號當作野值剔除。當滿足式（4）的點超過3，認為yk，yk+1，…yk+m皆為正常值。野值取為零。或者由于遙測之前，產品說明書會提供一些模擬的理論真值數據，因此針對不同的遙測參數，可以根據具體的參數特點和理論真值的趨勢來設定m。m的確定難以把握。根據經驗，在以往遙測數據中，遙測參數確實會出現了大量的連片的野值，因此這種限定m的算法有一定弊端，本項目對這個算法進行了改進，對m不加以限定，而是只要不滿足式（4），說明后續的點與野值很相近，可以定為野值。具體流程圖見圖1。

2.3 合理性檢驗實例分析

以某次遙測數據為例，對高壓轉子轉速這個參數用該算法進行合理性檢驗，可以有效剔除野值。檢驗前和檢驗后的數據對比如圖2-圖3。

3 結論

該文研究了用前推差分多項式擬合的剔除遙測參數野值的算法，該算法克服避免野值的逆傳，并對其進行改進，使其可以剔除大量的連片的野值，并且算法簡單且精度高，適用于數據的實時處理的合理性檢驗。

參考文獻

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