基于改进DBSCAN算法的航空发动机泵调系统异常检测方法

摘要

本发明提供一种基于改进DBSCAN算法的航空发动机泵调系统异常检测方法。本发明根据航空发动机泵调系统的工作特性选择特征参数，继而从发参数据中进行特征提取，得到算法的输入特征矩阵。同时根据算法输入数据的特点，提出了一种创新型的动态时间规整与具有噪声的基于密度的聚类算法相结合的异常检测算法。相比于传统的基于正态分布的异常检测算法，本发明提出的算法异常检测的结果更为精确。本发明克服了具有噪声的基于密度的聚类算法在处理时间序列问题上无法挖掘各个时间序列之间关系的缺陷，将具有噪声的基于密度的聚类算法与动态时间规整相结合提高了算法处理时间序列问题的能力。