[发明专利]动力系统运行异常点检测方法

权利要求书

1.一种动力系统运行异常点检测方法，其特征在于，包括：

基于DBSCAN算法从动力系统的运行数据点集合中选出离群点；

基于LOF算法计算各所述离群点的离群程度；

对应任一所述离群点，根据该离群点的离群程度，确定该离群点是否为异常点；

基于DBSCAN算法从动力系统的运行数据点中选出离群点的步骤具体包括：

从所述运行数据点集合中选择任一未归入簇且未标记为离群点的运行数据点；

判断选择的所述运行数据点是否为核心对象；

若否，则判断所述运行数据点为边缘点还是离群点，根据判断结果将所述运行数据点标记为边缘点或离群点；

若是，则基于选择的所述运行数据点建立一个新簇，将由选择的所述运行数据点密度可达和密度相连的所述运行数据点加入所述新簇中，直到所有所述运行数据点归入簇或标记为离群点；

判断选择的所述运行数据点是否为核心对象的步骤具体包括：

根据选择的所述运行数据点的各特征参数的值和所述运行数据点集合中除选择的所述运行数据点以外的其他运行数据点的各特征参数的值，计算选择的所述运行数据点和各所述其他运行数据点之间的直接距离；

获取所述直接距离小于预设半径的其他运行数据点的总数，若所述总数大于预设阈值，则将选择的所述运行数据点作为核心对象；

还包括：

对所述预设半径和预设阈值分别进行多次设定；

计算每次设定的预设半径和预设阈值对应的离散点；

将每次都被确定为离散点的所述运行数据点作为最终离散点；

相应地，基于LOF算法计算各所述离群点的离群程度的步骤具体包括：

基于LOF算法计算各所述最终离散点的离群程度；

基于LOF算法计算各所述离群点的离群程度的步骤具体包括：

对于任一所述离群点，获取所述运行数据点集合中距离该离群点最近的k个运行数据点；其中，k为正整数；

根据k个运行数据点中的各运行数据点和该离群点之间的可达距离，获取该离群点的局部可达密度，并计算所述k个运行数据点的局部可达密度的平均值；

将所述k个运行数据点的局部可达密度的平均值与该离群点的局部可达密度之间的比值作为该离群点的局部异常因子，将所述局部异常因子作为该离群点的离群程度；

k值的取值范围为：

k∈[k_lb,k_ub]＝[max{10,|0.01*|S||},|r*|S||]

其中，k_lb为k的最小值，k_ub为k的最大值，|S|为所述离群点的总个数，r为所述离群点在所述运行数据点集合中的比率；

相应地，基于LOF算法计算各所述离群点的离群程度的步骤具体包括：

在所述取值范围内为k取多个值；

对于任一所述离群点，分别计算各k值下该离群点的离群程度；

将该离群点的所有k值对应的离群程度中的最大值作为该离群点的最终离群程度。

2.根据权利要求1所述的动力系统运行异常点检测方法，其特征在于，当所述动力系统为船舶动力系统时，所述特征参数为所述船舶动力系统中稳压器的特征参数，包括每个压力测试设备测量的压力、每个水位测量设备测量的水位、每个第一温度测量设备测量的温度、每个第二温度测量设备测量的YLG温度和每个第三温度测量设备测量的PFG温度。

3.根据权利要求2所述的动力系统运行异常点检测方法，其特征在于，在计算选择的所述运行数据点和各所述其他运行数据点之间的距离之前还包括：

获取所述压力测试设备、水位测量设备、第一温度测量设备、第二温度测量设备和第三温度测量设备中的冗余设备；

将同一种所述冗余设备测量的值的平均值作为一个特征参数的值；

对所有所述特征参数的值进行标准化。

4.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至3任一项所述动力系统运行异常点检测方法的步骤。

5.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述动力系统运行异常点检测方法的步骤。