• CN:11-2187/TH
  • ISSN:0577-6686

机械工程学报 ›› 2020, Vol. 56 ›› Issue (10): 57-63.doi: 10.3901/JME.2020.10.057

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基于变径边界样本界面检测器的异常度检测方法

李栋1, 孙欣2, 刘树林2   

  1. 1. 常州大学石油工程学院 常州 213164;
    2. 上海大学机电工程与自动化学院 上海 200072
  • 收稿日期:2019-05-05 修回日期:2019-10-20 出版日期:2020-05-20 发布日期:2020-06-11
  • 通讯作者: 李栋(通信作者),男,1981年出生,博士,副教授,硕士研究生导师。主要研究方向为设备智能故障诊断方法。E-mail:lidong@cczu.edu.cn
  • 作者简介:孙欣,女,1994年出生,博士研究生。主要研究方向为设备智能故障诊断方法。E-mail:sunxin52@shu.edu.cn;刘树林,男,1963年出生,博士,教授,博士研究生导师。主要研究方向为复杂设备故障诊断。E-mail:lsl346@shu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(51575331)。

Equipment Abnormal Degree Detection Approach Based on Interface Detector with Variable-sized Boundary Samples

LI Dong1, SUN Xin2, LIU Shulin2   

  1. 1. School of Petroleum Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164;
    2. School of Mechatronics Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072
  • Received:2019-05-05 Revised:2019-10-20 Online:2020-05-20 Published:2020-06-11

摘要: 针对机械设备缺少故障样本时如何高效检测其异常度问题,在分析训练样本的分布情况以及其在自己空间边界状态的基础上,优化训练样本半径,提出一种变径边界样本界面检测器。利用变径边界样本界面检测器异常检测方法分析了轴承状态数据,不仅能反映出轴承的各种故障状态,而且能通过异常度函数反映出故障的轻重程度。变径边界样本界面检测器的设备异常度检测方法,是在学习设备正常运行数据的基础上,优化训练样本半径,利用边界样本及其方位信息,构建界面检测器,对设备的运行状态进行检测。变径边界样本界面检测器在构建过程中不需要使用设备的故障数据,适用于对缺少故障数据的机械设备进行异常状态检测。

关键词: 反面选择机理, 人工免疫算法, 异常度, 异常度检测, 轴承

Abstract: The interface detector with variable-sized boundary samples (VI-detector) is presented based on the optimized radii of training samples according to their distributions and the place in the self space, which can detect the abnormal degree of equipment rapidly without fault sample. VI-detector not only reflects the various fault states of bearing, but also reflects the fault degree of the equipment by the abnormal degree function when analyzed the bearing state data used VI-detector. The VI-detector can detect the faults of equipment by learning normal data without fault data, which is built with variable-sized boundary samples and their position information. It can efficiently detect the abnormal of the equipment that lacks fault data.

Key words: negative selection algorithm, artificial immune algorithm, abnormal degree, anomaly detection, bearing

中图分类号: