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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114648227A(43)申请公布日2022.06.21(21)申请号202210294001.6(22)申请日2022.03.23(71)申请人成都飞机工业(集团)有限责任公司地址610000四川省成都市青羊区黄田坝纬一路88号(72)发明人张昊龙金筑云石芹芹唐健钧周佳钟学敏叶波况林贾定智李明明(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202专利代理师王志(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)G06K9/62(2022.01)G06Q50/04(2012.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称航空液压泵站时序异常检测方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请公开了一种航空液压泵站时序异常检测方法,通过对航空液压泵站的时序数据进行预处理,筛除无意义数据和不符合工业标准的明显异常数据,通过对预处理后的时序数据按工作状况进行分类分割,在同一类数据中进行异常检测,同时对检测过程进行剪枝处理,能够缩短检测时间并提升检测效率,经过上述两次检测筛除异常数据后,待测数据量大大减少,再进行局部离群因子检测,既保留了局部离群因子检测方法的精准度,又减少了该检测方法的时间复杂度,进一步提升了检测速度,快速的输出异常检测结果,帮助技术人员精确、及时地掌握设备运行过程中的异常情况,提高航空液压泵站设备使用效能,保障飞机总装作业安全顺利进行。CN114648227ACN114648227A权利要求书1/2页1.一种航空液压泵站时序异常检测方法,其特征在于,包括以下步骤:获取目标航空液压泵站运行的时序数据,并对所述时序数据进行预处理,获得第一检测数据和第一异常数据;根据所述目标航空液压泵站的工作状态,对所述第一检测数据中的数据对象进行分类,获得多个数据类别组;根据所述数据对象的k距离和所述数据类别组的平均k距离,对所述第一检测数据进行剪枝处理,获得第二检测数据和第二异常数据;对所述第二检测数据进行局部离群因子异常检测,获得第三异常数据;输出所述第一异常数据、所述第二异常数据和所述第三异常数据。2.如权利要求1所述的航空液压泵站时序异常检测方法,其特征在于,所述获取目标航空液压泵站运行的时序数据,并对所述时序数据进行预处理,获得第一检测数据和第一异常数据的步骤,包括:使用局部均值插补法对所述时序数据进行数据缺失值处理,获得第一预处理数据;判断所述第一预处理数据中连续零值的序列数量是否大于预设的数量阈值,若是,则去除大于所述数量阈值的所述连续零值序列,获得第二预处理数据;判断所述第二预处理数据中各个所述数据对象与所述第一阈值的大小关系,若所述数据对象大于所述第一阈值,则输出为所述第一异常数据,若所述数据对象小于或等于所述第一阈值,则输出为所述第一检测数据。3.如权利要求1所述的航空液压泵站时序异常检测方法,其特征在于,所述根据所述目标航空液压泵站的工作状态,对所述第一检测数据中的数据对象进行分类,获得多个数据类别组的步骤,包括:使用单变量线性回归算法,对所述第一检测数据进行分段拟合,获得拟合后数据;对所述拟合后数据进行断点检测,获得数据断点;根据所述数据断点及所述目标航空液压泵站的工作状态,对所述第一检测数据中的数据对象进行K‑means分类,获得多个所述数据类别组。4.如权利要求1所述的航空液压泵站时序异常检测方法,其特征在于,根据所述数据对象的k距离和所述数据类别组的平均k距离,对所述第一检测数据进行剪枝处理,获得第二检测数据和第二异常数据的步骤,包括:若所述数据对象的k距离与其所属的数据类别组的平均k距离之差的绝对值小于或等于预设第二阈值,则对所述第一检测数据进行剪枝处理,标记为所述第二异常数据;若所述数据对象的k距离与其所属的数据类别组的平均k距离之差的绝对值大于预设第二阈值,则标记为所述第二检测数据。5.如权利要求1所述的航空液压泵站时序异常检测方法,其特征在于,根据所述数据对象的k距离和所述数据类别组的平均k距离,对所述第一检测数据进行剪枝处理,获得第二检测数据和第二异常数据的步骤,包括:通过如下关系式,获得所述数据类别组的平均k距离:2CN114648227A权利要求书2/2页其中,k–dist(c)表示数据类别组c的平均k距离,k–dist(i)表示数据对象i的k距离,i为数据类别组c中的数据对象。6.如权利要求1所述的航空液压泵站时序异常检测方法,其特征在于,所述对所述第二检测数据进行局部离群因子异常检测,获得第三异常数据的步骤,包括:判断所述数据对象的局部离群因子与1之差的绝对值是否大于预设第三阈值;若是,则输出为所述第三异常数据。7.如权利要求1所述的航空液压泵站时序异常检测方法,其特征在于,所述对所述第二检测数据进行局部离