1.數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取

　　采用滑動窗口對測試序列分段，計(jì)算局部均值（μ）和標(biāo)準(zhǔn)差（σ），構(gòu)建統(tǒng)計(jì)特征向量。對非線性趨勢數(shù)據(jù)，通過Savitzky-Golay濾波平滑后，提取一階差分特征（ΔH）和二階導(dǎo)數(shù)特征（Δ²H），增強(qiáng)突變敏感性。

　　2.雙閾值動態(tài)判別機(jī)制

　　統(tǒng)計(jì)閾值法：設(shè)定全局閾值（如μ±3σ），標(biāo)記顯著偏離點(diǎn)。

　　自適應(yīng)閾值法：根據(jù)局部數(shù)據(jù)密度動態(tài)調(diào)整閾值，避免材料硬度梯度變化導(dǎo)致的誤判。

　　復(fù)合規(guī)則：僅當(dāng)連續(xù)3個點(diǎn)滿足ΔH>2σ且Δ²H>1.5σ時判定為突變，平衡靈敏度與噪聲魯棒性。

　　3.深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)模型

　　對于復(fù)雜場景（如多層復(fù)合材料），采用LSTM網(wǎng)絡(luò)建模時序依賴關(guān)系，輸入窗口內(nèi)硬度序列及操作參數(shù)（如壓針?biāo)俣龋?，輸出突變概率。通過遷移學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練通用模型，再在小樣本場景微調(diào)，提升泛化能力。

　　4.工程化優(yōu)化策略

　　實(shí)時性保障：算法復(fù)雜度控制在O(n)，適配嵌入式系統(tǒng)。

　　可視化輔助：突變點(diǎn)自動標(biāo)注并疊加原始曲線，支持人工復(fù)核。

　　自學(xué)習(xí)機(jī)制：通過在線增量學(xué)習(xí)更新模型，適應(yīng)新批次材料特性。

　　應(yīng)用成效

　　某橡膠制品企業(yè)實(shí)測顯示，該算法使突變點(diǎn)檢出率從人工的72%提升至98%，誤報(bào)率低于3%。特別在自動化測試線中，可實(shí)時觸發(fā)報(bào)警并聯(lián)動復(fù)測，顯著提升質(zhì)量控制效率。未來結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，有望實(shí)現(xiàn)測試參數(shù)的動態(tài)優(yōu)化。