为实现对智能油液实验室异常值的自动识辨、判定和处理,本研究立足于油液分析的特点以及故障诊断的目的,综合应用数据分类、统计筛查、预设值判定等方法建立基于数据驱动的检测质量控制方法。结果表明,采用Z值判定法可对同源数据的异常值进行筛查和处理;采用相关性分析和趋势分析设置阈值不仅可以识辨异常值,而且可以对异常数据进行解释和分析。本研究可以为智能实验室数据自动判定和处理,实现质量控制的智能化提供思路和方法。
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