往复压缩机相空间LDA模型在异常检测中的应用
来源期刊:机械设计与制造2018年第5期
论文作者:马波 张颖 于雷
文章页码:12 - 15
关键词:相空间;LDA;往复压缩机;异常智能检测;JS距离;多特征融合;
摘 要:针对往复压缩机异常检测不及时、漏报、误报的问题,提出一种多特征融合的相空间LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型的异常检测方法。为了全面描述波形特征,提取往复压缩机正常运行数据和实时运行数据的特征集,对特征集进行预处理后,运用LDA方法计算正常状态和当前状态相空间分布模型,并用JS(Jensen Shannon divergence)距离计算两者差异度,若差异度超过设定值则认为发生故障。实验验证了该方法能有效实现往复压缩机异常检测,并能大幅提前往复压缩机典型故障异常检测报警时间点。
马波1,张颖1,于雷2
1. 北京化工大学诊断与自愈工程研究中心2. 中国石油大连石化公司
摘 要:针对往复压缩机异常检测不及时、漏报、误报的问题,提出一种多特征融合的相空间LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型的异常检测方法。为了全面描述波形特征,提取往复压缩机正常运行数据和实时运行数据的特征集,对特征集进行预处理后,运用LDA方法计算正常状态和当前状态相空间分布模型,并用JS(Jensen Shannon divergence)距离计算两者差异度,若差异度超过设定值则认为发生故障。实验验证了该方法能有效实现往复压缩机异常检测,并能大幅提前往复压缩机典型故障异常检测报警时间点。
关键词:相空间;LDA;往复压缩机;异常智能检测;JS距离;多特征融合;