基于时间序列数据挖掘的故障检测方法

发布时间：2017-10-03 00:18

  本文关键词：基于时间序列数据挖掘的故障检测方法

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【摘要】：为了有效地检测发动机试车实验中性能参数发生的异常,提出一种基于时间序列数据挖掘的发动机故障检测方法。通过基于形态特征的时间序列特征表示方法,将发动机参数时间序列转化为符号序列,再根据符号语义对发动机参数序列实现稳态特征和过渡态特征识别。同时,根据稳态序列的数据特征,利用基于统计特征的时间序列相似性度量结合最不相似模式发现方法实现发动机的故障检测。数值实验结果表明,与传统方法相比,本文方法能够有效地对发动机性能参数进行故障检测,并且具有较强的鲁棒性。
【作者单位】： 华侨大学工商管理学院;大连理工大学系统工程研究所;
【关键词】： 发动机参数 故障检测 异常模式 时间序列数据挖掘
【基金】：国家自然科学基金(61300139)资助项目 华侨大学中青年教师科研提升资助计划(ZQN-PY220)资助项目
【分类号】：TK407;TP311.13
【正文快照】： 引言故障检测是用来预防机械故障发生的一种有效手段[1,2],也常用于预防发动机运行故障的发生。近年来,出现多种方法用于发动机故障的检测,例如基于神经网络的方法[3]、基于信号处理的方法[4]和基于规则发现的故障诊断系统[5]等。另外,基于红线系统的检测方法早在20世纪90年代

【相似文献】

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1 方泽南,傅尚新,张勇;时间序列在故障诊断中的应用[J];清华大学学报(自然科学版);1998年09期

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1 张华;基于分形与时间序列理论的锅炉热工参数动态特性分析及其控制[D];大连理工大学;2014年

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本文编号：962082