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基于Snippets特征提取的航空锂电池异常检测方法

摘要

本发明公开了一种基于Snippet特征提取的航空锂电池异常检测方法,包括以下步骤:(1)对所有锂电池的时间序列提取代表性特征子序列Snippet;(2)使用异常检测算法LOF为步骤(1)提取代表性特征子序列的Snippet评分,计算得到每个Snippet对应的异常值;(3)使用数据集中带标签的数据和步骤(2)得到的异常值计算效果衡量标准F1分数,调节算法参数,重复步骤(2),使得F1分数达到最大;(4)在步骤(3)最佳参数设定下得到未带标签数据的异常值。本发明通过提取代表性特征子序列Snippet,并以Snippet异常值衡量异常程度,实现了异常数据可观解释性和发现异常子片段。

著录项

  • 公开/公告号CN113640675A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京航空航天大学;

    申请/专利号CN202110863022.0

  • 发明设计人 赵文杰;张玉书;

    申请日2021-07-29

  • 分类号G01R31/367(20190101);G01R31/36(20190101);G01R31/378(20190101);G01R31/385(20190101);G01R31/00(20060101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人施昊

  • 地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

  • 入库时间 2023-06-19 13:15:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-20

    授权

    发明专利权授予

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