基于控制过度遗漏发现概率的高维数据流异常诊断

摘要：

随着科技的创新和社会的进步,数据采集技术得到显著提升,高维数据流(High-dimensional Data Stream,HDS)在医学、机械、工业工程等领域开始广泛出现.除了HDS的在线监控之外,精确而高效的故障诊断也变的越来越重要.在本文中,我们将HDS的故障诊断问题阐述为一个新颖的多重检验问题,并通过控制过度遗漏发现概率(Missed Discovery Excessive Probability,MDX)来对HDS进行异常诊断,克服了传统诊断方法的限制,并能够显著的提高异常诊断的稳健性和精确度.我们给出了MDX的Monte-Carlo近似计算方法,并在此基础上提出了Oracle和Data-Driven诊断程序.我们通过模拟研究和一个实例分析来阐明所提方法的优越特性.

关键词：故障诊断、高维数据流、统计过程控制、过度遗漏发现概率、多重检验

所属期刊栏目：39

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：上海自然科学基金面上项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：495-510