1.一种流利条产品性能数据检测分析方法，其特征在于，具体数据检测分析方法步骤如下：步骤一、历史数据分析，通过对历史生产的流利条进行数据分析，判断流利条生产数据的合格区间；

步骤二、异常特征分析，对出现故障的流利条进行分析，判断流利条的异常特征；

步骤三、影响因素分析，根据流利条的异常特征获取到流利条的影响因素，从而对流利条异常进行预测；

步骤四、实时检测，对实时完成生产的流利条进行质量分析检测；

步骤一中历史数据分析过程如下：

将历史生产的流利条标记为完工流利条，设置标号i，i为大于1的自然数，采集到完工流利条的故障次数和使用频率，若完工流利条的故障次数未超过故障次数阈值且使用频率超过使用频率阈值，则将对应完工流利条标记为合格流利条；若完工流利条的故障次数超过故障次数阈值且使用频率未超过使用频率阈值，则将对应完工流利条标记为不合格流利条；

将合格流利条进行分析，获取到合格流利条的环境数据和设备数据，环境数据包括环境温度和环境湿度，设备数据包括设备运行时长和设备运行频率，采集到合格流利条生产过程的环境数据和设备数据，将环境数据内环境温度和环境湿度进行数值统计，将环境温度最高数值和环境温度最低数值进行采集，通过环境温度最高数值和温度最低数值获取到环境温度区间；将环境湿度最高数值和环境湿度最低数值进行采集，通过环境湿度最高数值和湿度最低数值获取到环境湿度区间；

将设备数据内设备运行时长和设备运行频率进行数值统计，将设备运行时长最高数值和设备运行时长最低数值进行采集，通过设备运行时长最高数值和设备运行时长最低数值获取到设备运行时长区间；将设备运行频率的最高数值和设备运行频率最低数值进行采集，通过设备运行频率的最高数值和设备运行频率最低数值获取到设备运行频率区间；将合格流利条的环境温度区间、环境湿度区间、设备运行时长区间以及设备运行频率区间进行储存；

步骤二的异常特征分析过程如下：

将历史不合格流利条标记为特征分析对象，采集到特征分析对象的故障特征，将特征分析对象的故障特征设置标号o，o为大于1的自然数；采集到特征分析对象的故障特征出现频率以及维护总耗时长，并将特征分析对象的故障特征出现频率以及维护总耗时长分别标记为PLo和SCo；采集到特征分析对象的故障特征出现频率的增长速度，并将特征分析对象的故障特征出现频率的增长速度标记为SDo；

通过公式 获取到故障特征的分析系数Xo，

其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3，将故障特征的分析系数与分析系数阈值进行比较：若故障特征的分析系数超过分析系数阈值，则将对应故障特征标记为主要故障特征；

若故障特征的分析系数未超过分析系数阈值，则将对应故障特征标记为次要故障特征；

将主要故障特征进行实时更新并储存，若流利条在生产过程中出现主要故障特征，则立即对流利条的生产线进行整顿；

步骤三的影响因素分析过程如下：

设置影响因素采集时间段，且历史不合格流利条的主要故障特征出现时刻为影响因素采集时间段中间时刻；主要故障特征出现时刻将影响因素采集时间段划分为前部时间段和后部时间段；采集到流利条生产的数值数据，并数值数据进行分析；

采集到前部时间段内数值数据的浮动值，若数值数据的浮动值超过对应浮动值阈值，则将对应数值数据标记为导致影响因素；若数值数据的浮动值未超过对应浮动值阈值，则将对应数值数据标记为无关影响因素；采集到后部时间段内数值数据的浮动值，若数值数据的浮动值由未超过对应浮动值阈值转变为超过对应浮动值阈值，则将对应数据数值标记为因变影响因素；若数值数据的浮动值未超过对应浮动值阈值且浮动幅度未超过对应浮动幅度阈值，则将对应数值数据表示为无关影响因素；

将导致影响因素和因变影响因素进行保存，在未出现主要故障特征时对导致影响因素进行实时监控，在出现主要故障特征时对因变应吸纳过因素进行及时整顿控制；

步骤四的实时检测过程如下：

将实时完成生存的流利条标记为实时检测流利条，采集到实时检测流利条的抽检合格率以及频繁使用的最长合格时长，并将实时检测流利条的抽检合格率以及频繁使用的最长合格时长分别与合格率阈值和合格时长阈值进行比较：若实时检测流利条的抽检合格率超过合格率阈值，且频繁使用的最长合格时长超过合格时长阈值，则判定对应实时检测流利条质量合格，并将其标记为实时合格流利条；若实时检测流利条的抽检合格率未超过合格率阈值，或者频繁使用的最长合格时长未超过合格时长阈值，则判定对应实时检测流利条质量不合格，并将其标记为实时不合格流利条。