摘要
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于云计算的汽车电控系统实时性能监测方法及系统,包括:通过转速差值序列中每个时刻的邻域数据之间的差异,从所有时刻中筛选出疑似异常时刻,并获得若干个疑似异常时间段,根据每个疑似异常时间段的长度得到每个疑似异常时刻的长短程度因子;通过每个疑似异常时间段的转速序列中数据的波动幅度和周期性,获得每个疑似异常时间段的波动特征;并得到每个疑似异常时刻的转速可信度,通过所述可信度对转速数据序列修正,获得新转速数据序列;通过新转速数据序列进行汽车电控系统实时性能监测。本发明提高了转速数据采集的精确性,提高了对汽车电控系统实时性能监测的准确性。
技术关键词
汽车电控系统
性能监测方法
时间段
序列
波动特征
性能监测系统
汽车发动机
ARIMA模型
极值
周期性
数据处理技术
因子
处理器
存储器
线性
曲线
邻域
尺寸
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