基于等径检测器固定边界反面选择算法的设备异常度检测方法

来源 :2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014 | 被引量 : 0次 | 上传用户:InsideCSharp
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针对在无故障样本情况下如何快速检测设备异常度问题,在传统反面选择算法的基础上,提出一种等径检测器固定边界反面选择算法(Boundary-Fixed Negative Selection Algorithm with Constant-Sized Detectors,CFB-NSA).在描述算法的基础上,以Iris数据集为例进行分析,与其它异常检测方法相比,多数情况下,此算法具有更好检测性能.在引入异常度概念的基础上,分析了轴承状态数据,不仅能反映出轴承的各种状态,而且能通过设备的异常程度反映出同类故障的轻重程度.CFB-NSA设备异常度检测方法,是在学习设备正常运行数据的基础上,达到异常检测的目的,不需要设备运行的故障数据,它适合对故障数据缺乏的设备进行有效的异常检测.
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