时间序列数据挖掘在发动机故障检测中的应用

"基于时间序列数据挖掘的故障检测方法" 在现代工业系统中，故障检测是保障设备稳定运行和生产安全的重要环节。针对这个问题，研究人员提出了一个创新性的方法，即基于时间序列数据挖掘的故障检测策略，尤其适用于发动机试车实验中的性能参数异常检测。这种方法由华侨大学工商管理学院的李海林、郭崇慧和杨丽彬等人提出，并在大连理工大学系统工程研究所进行了合作研究。 首先，该方法的核心是将发动机参数的时间序列数据转化为具有形态特征的符号序列。这一过程利用了时间序列的结构特性，通过特定的编码方式将连续的数据离散化，以便更好地捕捉数据的模式和变化。转化后的符号序列可以更直观地反映出时间序列中的稳态和过渡态特征。 接下来，通过对稳态序列的统计特征分析，研究人员设计了一种时间序列相似性度量方法。这种方法结合了最不相似模式（Longest Common Subsequence，LCSS）发现技术，可以识别出与正常模式显著不同的异常模式。LCSS是一种在两个序列中寻找最长公共子序列的算法，它在异常检测中特别有用，因为它能找出与其他大部分序列差异最大的部分，而这往往对应着可能的故障模式。 在实际应用中，该方法通过比较当前时间序列与历史正常模式的相似度来判断是否存在故障。数值实验结果显示，与传统的故障检测方法相比，这种基于时间序列数据挖掘的方法能更准确地检测到发动机性能参数的异常，且具有较好的鲁棒性，即使在噪声数据或非线性变化的环境中也能有效工作。 该研究的关键词包括发动机参数、故障检测、异常模式和时间序列数据挖掘。文章的分类号为N9，文献标志码为A，这表明它是一篇科学研究论文，对工业自动化和工程控制领域具有重要的理论与实践意义。通过这种方法，工程师们可以更早地发现潜在的设备故障，从而采取预防措施，减少停机时间和维修成本，提高整体系统的可靠性。