在现代物流、矿山、港口等行业中，无人值守地磅系统因其高效性和自动化特点被广泛应用。然而，由于环境干扰、设备老化或人为操作失误等因素，传感器采集的数据常会出现异常值，直接影响称重结果的准确性。如何科学设定数据过滤规则，成为保障地磅系统可靠运行的关键。

一、异常数据的常见类型

1. 瞬时跳变数据：因电磁干扰或机械振动导致的数值突变，通常表现为短时间内数据剧烈波动。

2. 持续偏移数据：传感器零点漂移或校准失效引起的长期偏差，数据偏离正常范围但变化平缓。

3. 无效空数据：通信中断或传感器故障导致的缺失值或零值。

二、过滤规则的核心逻辑

1. 阈值限幅法

通过设定静态阈值（如±5%量程）直接剔除超限数据。适用于排除明显不合理数值，但需结合动态工况调整阈值，避免误判。

2. 滑动窗口均值法

以时间窗口（如10秒）内数据的移动平均值为基准，剔除偏离均值超过3倍标准差的异常点。此方法对瞬时跳变数据效果显著。

3. 趋势一致性检验

利用相邻数据点的变化率判断合理性。例如：货车称重时重量应单调递增，若出现骤降则触发报警。

三、规则参数优化要点

- 动态阈值调整：根据历史数据分布（如高斯分布）自动更新阈值范围，适应季节性或设备老化影响。

- 多传感器交叉验证：通过多个传感器的数据比对，排除单一传感器故障导致的异常。

- 人工复核机制：对连续触发报警的数据保留人工干预接口，避免过度过滤。

四、实施案例与效果验证

某钢铁厂地磅系统通过组合“滑动窗口均值+趋势检验”规则，异常数据误报率降低至0.3%，同时系统稳定性提升40%。关键参数包括：窗口宽度15秒、标准差倍数2.5、最小有效重量500kg。

结语

合理的过滤规则需兼顾灵敏度与容错性，建议通过实际场景测试逐步优化参数。未来可结合AI算法实现自适应过滤，进一步提升无人值守系统的智能化水平。