基于大数据分析的变频器异常检测方法

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	基于大数据分析的变频器异常检测方法
	闫会玉 1,2,3; 郑泽宇 1,3; 宋宏 1,3; 高原 1,3
刊名	机械设计与制造
	2021
期号	4 页码:219-222
关键词	密度峰值聚类概率分析变频器异常检测
ISSN号	1001-3997
其他题名	An Abnormal Detection Method of Frequency Converter Based on Big Data Analysis
产权排序	1
英文摘要	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。
语种	中文
资助机构	国家自然科学基金项目（71671182）
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/28758]
专题	沈阳自动化研究所_数字工厂研究室
通讯作者	闫会玉
作者单位	1.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 2.中国科学院大学 3.中国科学院沈阳自动化研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	闫会玉,郑泽宇,宋宏,等. 基于大数据分析的变频器异常检测方法[J]. 机械设计与制造,2021(4):219-222.
APA	闫会玉,郑泽宇,宋宏,&高原.(2021).基于大数据分析的变频器异常检测方法.机械设计与制造(4),219-222.
MLA	闫会玉,et al."基于大数据分析的变频器异常检测方法".机械设计与制造 .4(2021):219-222.