【摘 要】
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随着物联网的发展,工业设备上安装了大量的传感器,用来监控工业设备的状态.为了提高设备的可靠性,需要通过对多源传感数据的分析,来预测设备的故障,以便安排预测性维护.工业设备之间的相互作用往往具有传递性,存在复杂的时序依赖关系.因此本文旨在挖掘传感器异常事件之间复杂的时序依赖关系,找到设备故障的根本原因,从而避免故障再次发生.本文通过识别多源传感器事件的频繁共现模式,提出一种新的时序依赖关联挖掘算法“GFE-mining”,挖掘事件之间复杂的时序依赖关系,形成异常预测模型.并通过实验来证明该方法的有效性.
【机 构】
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北方工业大学 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室,北京100144;北方工业大学 信息学院,北京100144
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随着物联网的发展,工业设备上安装了大量的传感器,用来监控工业设备的状态.为了提高设备的可靠性,需要通过对多源传感数据的分析,来预测设备的故障,以便安排预测性维护.工业设备之间的相互作用往往具有传递性,存在复杂的时序依赖关系.因此本文旨在挖掘传感器异常事件之间复杂的时序依赖关系,找到设备故障的根本原因,从而避免故障再次发生.本文通过识别多源传感器事件的频繁共现模式,提出一种新的时序依赖关联挖掘算法“GFE-mining”,挖掘事件之间复杂的时序依赖关系,形成异常预测模型.并通过实验来证明该方法的有效性.
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