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公开(公告)号：CN112505549A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011343531.2
申请日：2020-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于孤立森林算法的新能源汽车电池异常检测方法，用于解决现有技术中存在的异常检测的准确性和实时性较差的技术问题。实现步骤为：1.获取样本训练样本集合测试样本集；2.构建孤立森林IForest模型；3.获取新能源汽车的电池异常检测结果。本发明通过对多维特征构建IForest模型，对每个特征的异常得分进行判定，解决了只依靠单一维度特征对电池进行异常检测的单一性问题，提高了对新能源汽车电池异常检测的准确性，同时，通过对大量数据进行了预处理工作，降低了构建的孤立森林模型的时间，并且异常阈值是根据异常得分计算公式自动得出的固定值，提高了对新能源汽车电池异常检测的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112329868A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011246905.9
申请日：2020-11-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于CLARA聚类的制造加工设备群能效状态评价方法，用以解决现有技术中存在的评价可靠性较差的技术问题，实现步骤为：获取设备群的能效状态训练数据集和能效状态验证数据集；对能效状态训练数据集和能效状态验证数据集进行预处理；对CLARA聚类算法进行优化；获取设备群在指定时间区间内的能效状态评价结果。本发明通过采集、构造设备群中设备的相关运行参数，通过网格搜索法寻找CLARA聚类算法的最优中心点个数和最优选样次数，通过优化后的CLARA聚类算法对能效状态验证数据集进行聚类处理，具有评价可靠性高和评价成本低的特点，可用于工厂设备的运行状态检测。
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公开(公告)号：CN112505549B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202011343531.2
申请日：2020-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于孤立森林算法的新能源汽车电池异常检测方法，用于解决现有技术中存在的异常检测的准确性和实时性较差的技术问题。实现步骤为：1.获取样本训练样本集合测试样本集；2.构建孤立森林IForest模型；3.获取新能源汽车的电池异常检测结果。本发明通过对多维特征构建IForest模型，对每个特征的异常得分进行判定，解决了只依靠单一维度特征对电池进行异常检测的单一性问题，提高了对新能源汽车电池异常检测的准确性，同时，通过对大量数据进行了预处理工作，降低了构建的孤立森林模型的时间，并且异常阈值是根据异常得分计算公式自动得出的固定值，提高了对新能源汽车电池异常检测的实时性。
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公开(公告)号：CN112329868B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202011246905.9
申请日：2020-11-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F17/16 , G06Q50/04 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/10
Abstract: 本发明提出了一种基于CLARA聚类的制造加工设备群能效状态评价方法，用以解决现有技术中存在的评价可靠性较差的技术问题，实现步骤为：获取设备群的能效状态训练数据集和能效状态验证数据集；对能效状态训练数据集和能效状态验证数据集进行预处理；对CLARA聚类算法进行优化；获取设备群在指定时间区间内的能效状态评价结果。本发明通过采集、构造设备群中设备的相关运行参数，通过网格搜索法寻找CLARA聚类算法的最优中心点个数和最优选样次数，通过优化后的CLARA聚类算法对能效状态验证数据集进行聚类处理，具有评价可靠性高和评价成本低的特点，可用于工厂设备的运行状态检测。
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公开(公告)号：CN112485018B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011297084.1
申请日：2020-11-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种基于机理数据融合的机械设备能耗异常检测方法。本发明方法的具体步骤为：(1)生成待检测机械设备能耗数据集；(2)采用机理数据融合方法计算电压数据集中电压的检验值、计算电流数据集中电流的检验值；(3)采用动态时间规划算法计算功率数据集中功率的检验值；(4)分别计算待检测机械设备电压状态值与电流状态值(5)检测机械设备能耗是否异常。使本发明具有对通用机械设备能耗异常检测泛化能力强，且降低了对传感器种类及数量的要求，降低了数据采集的复杂度及分析成本的优点。
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公开(公告)号：CN112485018A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011297084.1
申请日：2020-11-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种基于机理数据融合的机械设备能耗异常检测方法。本发明方法的具体步骤为：(1)生成待检测机械设备能耗数据集；(2)采用机理数据融合方法计算电压数据集中电压的检验值、计算电流数据集中电流的检验值；(3)采用动态时间规划算法计算功率数据集中功率的检验值；(4)分别计算待检测机械设备电压状态值与电流状态值(5)检测机械设备能耗是否异常。使本发明具有对通用机械设备能耗异常检测泛化能力强，且降低了对传感器种类及数量的要求，降低了数据采集的复杂度及分析成本的优点。
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