【摘 要】
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变频器设备机理复杂、设备监测数据异常样本少,导致在实际应用中基于经验和基于模型的异常检测方法操作性难、常规的数据驱动方法可行性差。针对上述问题,结合密度峰值聚类与
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院机器人与智能制造创新研究院,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71671182)。
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变频器设备机理复杂、设备监测数据异常样本少,导致在实际应用中基于经验和基于模型的异常检测方法操作性难、常规的数据驱动方法可行性差。针对上述问题,结合密度峰值聚类与时序运行数据的转移特点,提出一种基于大数据分析的变频器异常检测方法。该方法首先通过密度峰值聚类将运行数据聚类,然后将时序过程数据在不同类簇间的动态变化规律用概率表示,并基于聚类结果和转移概率提出异常检测体系框架,最后通过异常案例验证该方法的有效性,表明该方法能够正确识别变频器异常行为。
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