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基于Seq2Seq深度自编码器的时间序列异常检测方法研究 被引量：5
1
作者 爨莹 吴越 《现代电子技术》 2022年第2期26-30,共5页
传统的时间序列异常检测方法大多以数据点作为检测单位,通过训练模型预测下一时刻数据,这类方法的缺点是没有考虑时间序列数据的特性,即序列模式的多样性。因此文中提出一种基于Seq2Seq深度自编码器的时间序列异常检测方法,以更好地挖... 传统的时间序列异常检测方法大多以数据点作为检测单位,通过训练模型预测下一时刻数据,这类方法的缺点是没有考虑时间序列数据的特性,即序列模式的多样性。因此文中提出一种基于Seq2Seq深度自编码器的时间序列异常检测方法,以更好地挖掘时间序列数据中的异常序列模式。此方法使用Bi-LSTM网络作为深度自编码器,其输入输出均为序列,使用深度自编码器对时间序列进行编码压缩和解码重建。通过计算重建序列与原始序列之间的重建误差,并设置重建异常比率以获取误差阈值,将重建误差大于此阈值的时间序列视为异常序列。异常时间序列的发现取决于模型对原始序列的重建效果,通过在空气质量时间序列数据上的实验,模型初步达到了不错的检测效果,证明了所提方法的可行性。文中方法为时间序列异常检测提供了新的途径。 展开更多
关键词 时间序列 异常检测 深度自编码器 数据挖掘 编码压缩 序列重建
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基于深度自编码法和频域相关峭度的轴承故障诊断
2
作者 史琼艳 杨风波 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期143-146,共4页
在相同状态下各种故障刚出现时和大噪声环境下所收集的信号特征极其相似,导致诊断精准性下降。提出基于深度自编码法和频域相关峭度(FCKT)以实现对轴承运行状况的智能分类。在特征得到加强的前提下,使得数据长度大幅减小,并且在很大程... 在相同状态下各种故障刚出现时和大噪声环境下所收集的信号特征极其相似,导致诊断精准性下降。提出基于深度自编码法和频域相关峭度(FCKT)以实现对轴承运行状况的智能分类。在特征得到加强的前提下,使得数据长度大幅减小,并且在很大程度上增强了算法的识别效率及精准性。研究结果表明:在最大偏移点数取值范畴逐渐扩大的基础上,辨别精准性呈现出不断提高的态势,在该数值为340时,可实现100%的辨别,且有着较强的稳定性。与时域指标相比,频域指标有着更高的辨别精准性。在将FCKT指标当作样本的情况下,稳定性最强、精准性最高。在FCKT计算结束以后、再实施深度自编码智能区分,运行时间减少46.32%,能够在很大程度上减少运行时间。 展开更多
关键词 轴承 频域相关峭度 深度自编码器 故障诊断
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基于深度自动编码器的轴承故障信号诊断及有效性测试 被引量：2
3
作者 刘小娟 夏运东 +2 位作者 张明 马利华 史春娥 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期134-137,共4页
为了提高轴承智能故障诊断能力,利用深度迁移自动编码器处理方法来实现轴承故障智能诊断。通过指数型线性缩放与非负约束处理技术能够促使自动编码器达到更优控制效果,设置足够源域数据预训练深度自动编码器模型,并测试各类该模型故障... 为了提高轴承智能故障诊断能力,利用深度迁移自动编码器处理方法来实现轴承故障智能诊断。通过指数型线性缩放与非负约束处理技术能够促使自动编码器达到更优控制效果,设置足够源域数据预训练深度自动编码器模型,并测试各类该模型故障诊断的有效性。研究结果表明:由于存在噪声因素对结果造成的较大影响,使得源域和目标域都呈现差异很大的分布特征。实验测试诊断准确率均值达到88.46%,有助于对目标域新数据达到更好地匹配状态,再对源域知识实施转换转变至目标域。迁移模型诊断测试获得了89.42%的准确率,与其它迁移模型相比具备更高准确率;达到了0.341的标准差,达到了稳定的测试要求。该研究可以适用于其它的机械传动系统,具有很好的理论支撑价值。 展开更多
关键词 提升深度自动编码器 轴承故障 迁移诊断 准确率
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