復(fù)雜結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行過程中將會(huì)產(chǎn)生一系列測(cè)量數(shù)據(jù),這些隨時(shí)間變化的測(cè)量數(shù)據(jù)稱為時(shí)間序列。然而,在系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行過程中,由于外界干擾或自身故障等因素,系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)可能會(huì)發(fā)生異常變化,從而影響系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和安全可靠性。為了能及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)的異常變化并做出有效預(yù)防措施,因此,研究時(shí)間序列異常檢測(cè)是一項(xiàng)具有實(shí)際意義的工作。論文總結(jié)時(shí)間序列的三種常見異常情況,分別為點(diǎn)異常、模式異常以及序列異常。本文主要研究時(shí)間序列的模式異常檢測(cè),包括一維以及多維時(shí)間序列模式異常檢測(cè)。在一維模式異常檢測(cè)中,從時(shí)間序列相似性度量以及分類的角度入手進(jìn)行基于形態(tài)變化的模式表示方法的改進(jìn)。在一維時(shí)序數(shù)據(jù)模式異常檢測(cè)中,改進(jìn)了 DTW算法利用相似性系數(shù)體現(xiàn)模式異常情況以及基于模式特征的k-近鄰的異常檢測(cè)算法,采用異常因子來度量模式異常情況。在多維時(shí)間序列模式異常檢測(cè)中,建立了基于Q濾波的檢測(cè)算法和基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)算法,分別從濾波及預(yù)測(cè)角度入手進(jìn)行異常檢測(cè)。自主研制一套動(dòng)態(tài)系統(tǒng)測(cè)量時(shí)序數(shù)據(jù)異常檢測(cè)系統(tǒng),在該系統(tǒng)中采用實(shí)際飛行器動(dòng)量輪轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)進(jìn)行算法驗(yàn)證,結(jié)果表明該算法在異常檢測(cè)中具有良好的可行性和適用性,并能提高異常檢測(cè)精度。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括采用組合剔野方法進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)處理、改進(jìn)模式表示方法實(shí)現(xiàn)時(shí)序數(shù)據(jù)的形態(tài)表示、建立MW-DTW算法與模式特征的k-近鄰算法實(shí)現(xiàn)一維時(shí)序數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)、優(yōu)化Q濾波檢測(cè)算法和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)多維時(shí)序數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)。動(dòng)態(tài)系統(tǒng)測(cè)量時(shí)序數(shù)據(jù)的異常變化檢測(cè)是具有故障應(yīng)用的實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的核心部分,例如設(shè)備監(jiān)測(cè),欺詐檢測(cè),網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)等領(lǐng)域。該研究為動(dòng)態(tài)系統(tǒng)測(cè)量時(shí)序數(shù)據(jù)的異常變化檢測(cè)工作提供實(shí)用方法和技術(shù)工具。本文工作受國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(編號(hào):61473222,91646108)的資助。
【學(xué)位單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：O211.61
【部分圖文】：

圖 1-1 點(diǎn)異常情況Fig.1-1. Case of point abnormality）序列異常：多條時(shí)間序列中存在與其他時(shí)間序列具有明顯差制得到的時(shí)間序列。圖 1-2 表示序列異常情況，多條正弦序列余弦序列，該條序列則顯示為序列異常。圖 1-2 序列異常情況Fig.1-2.Case of sequence anomaly）模式異常：在一條時(shí)間序列中包含與其他模式存在明顯差別

圖 1-2 序列異常情況Fig.1-2.Case of sequence anomaly3）模式異常：在一條時(shí)間序列中包含與其他模式存在明顯差別，具有異常變化模式。圖 1-3 表示模式異常情況，圖中能夠看出紅色色模式存在顯著差異，能夠認(rèn)為是模式異常情況。圖 1-3 模式異常情況Fig.1-3.Case of Pattern anomaly

制得到的時(shí)間序列。圖 1-2 表示序列異常情況，多條正弦序列中余弦序列，該條序列則顯示為序列異常。圖 1-2 序列異常情況Fig.1-2.Case of sequence anomaly）模式異常：在一條時(shí)間序列中包含與其他模式存在明顯差別，有異常變化模式。圖 1-3 表示模式異常情況，圖中能夠看出紅色模式存在顯著差異，能夠認(rèn)為是模式異常情況。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2845329