[发明专利]无监督设备运行轨迹模型建立方法

权利要求书

1.一种无监督设备运行轨迹模型建立方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤S1，建立模型第一层：马尔可夫跳跃过程，描述设备状况的转变，需计算出设备初始所处阶段的概率，及设备在某个时间跨度由一个阶段转换到另一个阶段的可能性；

步骤S2，建立模型第二层：建立一组马尔可夫链，用来捕获设备状态阶段转换和出现异常现象之间的联系；

步骤S3，建立模型第三层：建立双向的noisy-or贝叶斯网络，捕获设备异常现象与监测的指标数据之间的联系；

步骤S1具体包括：

设存在N个设备，设备n在时间段τ1,τ2,…τt共观察了t次，设备由好转坏的过程中存在M个阶段，K种异常现象，d个指标；

计算设备初始所处阶段的概率分布πi，在时间跨度Δ内设备所处阶段由阶段i转变为阶段j的可能性Aij(Δ)；计算方法分别由公式(1)和公式(2)所示；

其中：S表示设备所处的状态，Q表示设备阶段转换的M*M的转换矩阵，Aij(Δ)表示时间跨度Δ内设备所处阶段转换的概率矩阵；

步骤S2具体包括：

计算异常现象发生的概率Bk,m,a，计算方法如公式(3)所示；异常现象Xk,n,t∈{0,1}是二元随机变量，表示在第n个设备在第t次观察中异常现象k是否出现；进一步限制异常现象k只有在设备的状态由Sn,t-1转换到Sn,t时才会出现；Xk,n,t的值取决于当前设备所处的阶段Sn,t，且必须满足在第t-1次观察时异常现象k未出现，即Xk,n,t-1＝0；

其中：a∈{0,1}，当t＝0时，

步骤S3具体包括：

计算异常现象激发指标数值发生改变的可能性Φ(Od,n,t|X)，计算方法如公式(4)所示；

其中，Od,n,t表示观察得到的指标数据，Zk,d表示异常现象k的发生必定会造成指标数据d的出现，表示异常现象遗漏概率。