轴承尺寸检测数据的异常值检测与数据处理研究

作者：何高清，肖健 日期：2021-04-20/span> 浏览：1760 查看PDF文档

轴承尺寸检测数据的异常值检测与数据处理研究*
何高清，肖健
（合肥工业大学 机械工程学院，安徽 合肥 230009）

摘要:针对轴承尺寸检测系统中检测数据存在异常值和数据波动的问题，对异常值检测的方法和轴承尺寸检测数据的分布特点进行了研究，对异常值的产生与数据波动的原因进行了归纳，提出了一种基于箱型图理论异常值检测与最小二乘多项式拟合相结合的方法。首先，运用箱型图理论对检测数据进行了异常值筛选，再使用检测数据的中位数暂代了异常值；然后，利用最小二乘多项式拟合法对异常值暂代处进行了校正，且通过拟合的方式重新估计了检测数据；最后，通过轴承检测设备对其进行了实验验证。实验结果表明：该方法可以快速、高效地识别轴承尺寸检测数据中的异常值，有效地降低检测数据的波动性，箱型图法异常值识别率为7.5%，高于3σ准则法2.3%；最小二乘多项式拟合法可降低检测数据50%的波动性，显著提高检测结果的准确性。
关键词:轴承尺寸检测；异常值；箱型图；中位数；最小二乘多项式拟合
中图分类号:TH133.3;TP274       文献标识码:A       文章编号:1001-4551(2021)02-0198-06

本文引用格式:
何高清，肖健.轴承尺寸检测数据的异常值检测与数据处理研究［J］.机电工程,2021,38(2):198-203.
HE Gao-qing, XIAO Jian. Outlier detection and data processing of bearing dimension detection data［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(2):198-203.《机电工程》杂志:http://www.meem.com.cn