【摘 要】
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针对传统对电机的异常检测常常出现误判或滞后的情况，采用基于时间序列对电机单一状态参量用AR拟合，同时利用SOM神经网络无监督的方式量化电机数据；然后，利用得到的量化序列结合A
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针对传统对电机的异常检测常常出现误判或滞后的情况，采用基于时间序列对电机单一状态参量用AR拟合，同时利用SOM神经网络无监督的方式量化电机数据；然后，利用得到的量化序列结合AR曲线得到序列的转移概率，及早发现某种状态参量的异常变化；之后，DBSCAN算法挖掘多维参数之间特征关系来确定电机是否出现异常；最后结合实例说明该方法的检测过程，并对比验证了该方法的优越性。
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