本發明公開了一種基于時空特征分割重構的動力裝備系統異常檢測方法,將監測系統狀態的多種傳感器產生的多源時序數據,以特定長度劃分后構成多源數據集;對多源數據序列進行預處理后劃分為訓練集和測試集;利用機械設備結構的先驗知識,得到先驗圖結構;利用圖結構參數化學習方式,建立自適應圖結構,并基于圖卷積構建時空特征提取網絡,結合兩種圖結構提取多源數據的時空特征;構建分割重構異常檢測網絡,并使用訓練集對所構建模型進行優化;使用優化后的模型進行訓練集和測試集樣本的狀態評估,根據訓練集評估結果確定閾值,以此對測試集進行異常狀態檢測。本發明為機械設備系統異常狀態檢測提供了一種可靠的通用的方案。
聲明:
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