[发明专利]航空液压泵站时序异常检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种航空液压泵站时序异常检测方法，通过对航空液压泵站的时序数据进行预处理，筛除无意义数据和不符合工业标准的明显异常数据，通过对预处理后的时序数据按工作状况进行分类分割，在同一类数据中进行异常检测，同时对检测过程进行剪枝处理，能够缩短检测时间并提升检测效率，经过上述两次检测筛除异常数据后，待测数据量大大减少，再进行局部离群因子检测，既保留了局部离群因子检测方法的精准度，又减少了该检测方法的时间复杂度，进一步提升了检测速度，快速的输出异常检测结果，帮助技术人员精确、及时地掌握设备运行过程中的异常情况，提高航空液压泵站设备使用效能，保障飞机总装作业安全顺利进行。

技术领域

本申请涉及工业设备数据异常检测领域，尤其涉及一种航空液压泵站时序异常检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

飞机总装需要液压泵站进行飞机液压系统的安装、调试、检测等，由于航空液压泵站系统具有压力高、流量大等特性，其使用过程中对周边环境有着较高要求，使用过程易产生大量热，需及时散热，同时也要求油液污染度较小，以便防止滤网出现堵塞、压力波动异常等情况。液压泵站运行过程一旦出现异常，轻则导致任务暂停，计划延期等情况，重则导致产品损坏，甚至出现作业安全事故。针对液压泵站使用过程出现温度过高、油液污染严重、压力波动异常、液位低于工作值等异常问题，对设备运行时序数据进行异常检测是保障设备稳定运行与提高设备使用效能的有效手段。

航空液压泵站的时序数据异常检测主要是通过采集传感器的数据，并在一段时间范围统计数据数量、计算数据间距离和数据的密度等方法检测数据中是否存在异常情况，但存在有检测误差的问题。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种航空液压泵站时序异常检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决航空液压泵站时序数据异常检测准确性低、时间长的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种航空液压泵站时序异常检测方法，包括：

获取目标航空液压泵站运行的时序数据，并对所述时序数据进行预处理，获得第一检测数据和第一异常数据；

根据所述目标航空液压泵站的工作状态，对所述第一检测数据中的数据对象进行分类，获得多个数据类别组；

根据所述数据对象的k距离和所述数据类别组的平均k距离，对所述第一检测数据进行剪枝处理，获得第二检测数据和第二异常数据；

对所述第二检测数据进行局部离群因子异常检测，获得第三异常数据；

输出所述第一异常数据、所述第二异常数据和所述第三异常数据。

可选地，所述获取目标航空液压泵站运行的时序数据，并对所述时序数据进行预处理，获得第一检测数据和第一异常数据的步骤，包括：

使用局部均值插补法对所述时序数据进行数据缺失值处理，获得第一预处理数据；

判断所述第一预处理数据中连续零值的序列数量是否大于预设的数量阈值，若是，则去除大于所述数量阈值的所述连续零值序列，获得第二预处理数据；

判断所述第二预处理数据中各个所述数据对象与所述第一阈值的大小关系，若所述数据对象大于所述第一阈值，则输出为所述第一异常数据，若所述数据对象小于或等于所述第一阈值，则输出为所述第一检测数据。

可选地，所述根据所述目标航空液压泵站的工作状态，对所述第一检测数据中的数据对象进行分类，获得多个数据类别组的步骤，包括：

使用单变量线性回归算法，对所述第一检测数据进行分段拟合，获得拟合后数据；

对所述拟合后数据进行断点检测，获得数据断点；

根据所述数据断点及所述目标航空液压泵站的工作状态，对所述第一检测数据中的数据对象进行K-means分类，获得多个所述数据类别组。