电机状态异常数据检测算法研究

• 作者: 任甲举 唐向红 杨全纬 郑阳
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电动机电流 不确定数据流 滑动窗口 K-距离 异常数据检测
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 34-38
• 页数: 5页
• 分类号: TH39|TG506
• 字数: 6457字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.08.010

摘要

针对电动机状态监测中异常数据检测存在的准确度低和测量值不精确等问题,文章提出一种基于区间数的不确定数据流异常检测算法.在该算法中,首先引入区间数的方法描述电动机状态监测中测量信号的不确定性,再利用区间数的位置关系对当前窗口的不确定数据进行剪枝,去除大多数正常的数据,最后根据距离值重新排列当前窗口的数据,收缩数据点的K-最近邻对象的查询范围.实验结果表明,该方法具有较高的检测精度和较低的计算复杂度,并能很好的运用到电动机状态监测中的异常数据检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐向红	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	32	93	5.0	7.0
2	杨全纬	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	4	9	2.0	3.0
3	郑阳	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	5	92	3.0	5.0
4	任甲举	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	3	8	1.0	2.0