【摘 要】
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传统模型驱动的设备故障检测方法不能有效考虑传感数据之间的复杂关联,致使很多潜在的异常难以有效发现。论文从数据驱动的视角出发,提出了一种基于多源传感数据相关性分析的
【机 构】
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北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室,北方工业大学数据工程研究院,天津大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:61672042);北京市自然科学基金(编号:4172018);北京市市委组织部;北京市优秀人才培养资助;青年骨干个人项目资助
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传统模型驱动的设备故障检测方法不能有效考虑传感数据之间的复杂关联,致使很多潜在的异常难以有效发现。论文从数据驱动的视角出发,提出了一种基于多源传感数据相关性分析的设备故障在线检测方法。首先,通过测点聚类和线性回归技术,对设备传感历史数据进行离线训练,检测传感数据之间的潜在关联。然后,利用关联检测结果对传感数据流进行在线异常检测,捕获不符合离线关联模型的传感数据并进行预警异常。最后,基于某大型火电厂真实数据集进行实验,验证了该方法的有效性。
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