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公开(公告)号：CN112733446A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110016872.7
申请日：2021-01-07
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的自适应异常检测方法；其应用于风机发电机轴承的异常检测。该异常检测方法采用无监督学习技术，仅基于风机标准安装的数据采集和监视控制（SCADA:Supervisory Control And Data Acquisition）系统实现。该算法基于对于长时间运行的单台风机而言，其大部分时间应处于正常运行状态这一假设，无需额外的、昂贵的数据标签，即可建立风机正常运行状态的模型，从而检测出可能的轴承异常。实验证明，该算法对风机发电机轴承异常检测的准确率达到80%以上，查全率达50%以上。
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