基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及瞬态检测技术领域，具体为一种基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法及系统，包括采集核电设备历史正常运行状态的温度及压力检测参数数据，使用多级滑窗融合判断进行瞬态点检测；完善瞬态事件，对提取的瞬态事件进行数据扩充，在其首尾各自附加10分钟稳态数据，对所有数据点进行分类标记，并依据最早与最晚瞬态事件时间对其他监测点数据实施时间轴补齐；对瞬态数据预处理，进行异常的检测和特征的提取；使用自适应采样和遗传算法加多元线性规划来共同进行数据降采样；利用改进的动态时间规整算法，通过相似度来确定识别到的瞬态曲线的最终瞬态类型。本发明专利技术不仅提高检测精度降低了计算复杂度，同时能有效保留曲线细节信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及瞬态检测，具体为一种基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法及系统。

技术介绍

1、在当前的工业和科研领域中，长短时瞬态检测和识别技术被广泛应用于信号处理、设备故障诊断、健康监测等关键领域。这些技术的主要功能是在各类复杂信号中检测和识别瞬态事件，以便及时采取相应的措施。然而，尽管这些技术在实际应用中发挥了重要作用，但现有的检测和识别方法仍存在诸多不足之处，具体表现为以下几个方面：

2、检测精度不足：现有技术通常依赖单一滑窗或固定阈值进行检测，这种方法在面对复杂多变的信号环境时，往往表现出检测精度不足的缺陷。单一滑窗方法在处理不同频率和幅度的瞬态信号时，容易产生误检和漏检现象。例如，当信号的频率和幅度出现剧烈变化时，固定阈值往往无法适应这些变化，导致无法准确捕捉所有的瞬态信号。这不仅影响了检测的精确度，还可能导致关键瞬态事件的遗漏，进而影响整体系统的可靠性和安全性。

3、实时性和鲁棒性欠佳：许多现有的检测方法在实时性和鲁棒性方面表现不足，尤其在面对噪声干扰和信号突变时，无法有效滤除噪声和准确识别真正的瞬态信号。这种不足本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法，其特征在于：所述进行瞬态点检测包括初级滑窗检测、中级滑窗检测和高级滑窗检测；

3.如权利要求2所述的基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法，其特征在于：所述进行瞬态点检测还包括根据电厂设备计算出不同发生不同瞬态变化的瞬态点允许间隔时间、瞬态片段允许间隔时间，将瞬态点合并为瞬态片段；

4.如权利要求3所述的基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法，其特征在于：所述完善瞬态事件包括在提取到的瞬态事件的始末两端，向前...

【技术特征摘要】

1.一种基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法，其特征在于：所述进行瞬态点检测包括初级滑窗检测、中级滑窗检测和高级滑窗检测；

3.如权利要求2所述的基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法，其特征在于：所述进行瞬态点检测还包括根据电厂设备计算出不同发生不同瞬态变化的瞬态点允许间隔时间、瞬态片段允许间隔时间，将瞬态点合并为瞬态片段；

4.如权利要求3所述的基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法，其特征在于：所述完善瞬态事件包括在提取到的瞬态事件的始末两端，向前和向后各额外截取10min的稳态片段；

5.如权利要求4所述的基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法，其特征在于：所述瞬态数据预处理包括对监测参数数据进行预处理和关键特征提取；

6.如权利要求5所述的基于多滑窗聚合与自适应降采样的瞬态检测方法，其特征在于：所述进行数据降采样包括生成降采样候选点，使用检测到的曲线瞬态片...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛旭初，马丁，李勇飞，钱奎省，胡杰英，卞志刚，汪江，
申请(专利权)人：朗坤智慧科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：