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标题: 基于数据驱动的多模态异常检测方法 [打印本页]

作者: 武帅    时间: 2021-5-1 11:09
标题: 基于数据驱动的多模态异常检测方法
基于数据驱动的多模态异常检测方法
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/ s0 x: t; B9 d( ~  `由于原料性质、设备磨损、过程负荷等因素的影响,复杂工业系统会出现多个稳定- ~2 O+ o* u1 t& N0 C! b
操作模态,各稳态之间的过渡过程具有明显的动态特性。现有多模态处理方法大多没有
1 t% j* ]; M! ~考虑过渡过程的监测;在考虑过渡过程的情况下,因没有进行有效的过渡过程特征提取,
$ Y4 V( _: V) j3 ]- Y使得模态划分及多模态异常检测的效果都不理想。另一方面,工业过程数据多具有多尺! m# p& a2 m+ E5 S! V/ Q
度特性,但多尺度框架下的多模态异常检测研究还较少。本文基于数据驱动的方法对上' N, k# H7 s7 }8 b. Q6 q+ }
述问题展开了研究,以保障多模态系统安全、高效的运行。主要工作如下:3 I  r3 H# [4 Q- M7 S# ^2 ?
(1)本文通过提取过程数据的微分几何特征,刻画过程动态特性,基于扩维后的数& Z4 c7 X% c7 S( r& Y+ ]
据,提出一种基于微分几何特征聚类的模态划分方法。" _, M; B, [, ]8 H
(2)本文从过渡模态数据的动态渐变特性出发,研究过渡过程动态特征抽取技术,2 q$ D' h3 _7 n* E
提出了基于时变滚动球的过渡模态异常检测模型,有效进行过渡模态异常检测。% O" Q/ ~4 _- J: c7 m
(3)针对具有多尺度特性的多模态过程,本文开展了多尺度框架下的多模态异常检
# o% @: h8 J3 R5 Y测研究,分别建立稳态多尺度主元分析模型和过渡模态多尺度微分几何模型,
6 @5 H8 ]8 H3 \, A, c( R' A  a% b最终实现了多尺度框架下的多模态异常检测) p, ^* j+ m( X4 y0 K) P7 E* |

8 G6 ], @( S; v9 |) {1 c  G2 L  l
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