面向多源传感事件序列的时序依赖关联挖掘方法

摘要：

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.

关键词：预测性维护;问题溯源;频繁共现模式;时序依赖关系

所属期刊栏目：42

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFC0804406

在线出版日期：2021-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2307-2312