[发明专利]无监督设备运行轨迹模型建立方法

摘要

本发明提供一种无监督设备运行轨迹模型建立方法，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。本发明可用于根据各类指标的变化判断设备是否已产生某些异常现象且进入下一个状况更加严重的阶段，可以为避免设备进一步恶化而进行事前控制。

主权项

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。