基于SSA-LSTM的风速异常波动检测方法
邓立军
袁金波
刘剑
尚文天
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室,辽宁葫芦岛 125105
摘要：针对传统统计方法对风门开闭导致传感器监测数据异常波动的漏报率和误报率高的问题,通过挖掘风速传感器中时间序列数据中的数据特征,提出了一种基于奇异谱分析法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)组合的SSA-LSTM风速异常波动检测方法.首先利用SSA对风速传感器监测数据进行预处理,将风速数据分解为趋势分量、周期分量和噪声分量,通过重组趋势分量和噪声分量去除因湍流脉动产生的数据噪声;然后对LSTM进行参数优化,利用优化后的LSTM模型对预处理数据进行预测并得到重构风速;最后以对数概率密度函数计算监测风速与重构风速的异常分数,通过计算训练集数据样本的异常分数设定阈值对监测风速进行异常检测.试验结果表明:SSA去除因湍流脉动产生的数据噪声效果较好,在不影响数据波动情况下去除噪声分量,有助于提高风速重构效果和异常检测准确率;LSTM在无异常波动时能正确重构因湍流脉动导致的小幅波且与实际数据拟合效果较好,在有异常波动时根据历史波动趋势对异常波动段进行重构,可有效提高异常检测的准确率.通过对比分析,所提方法比ARIMA、BP、CNN模型的重构效果更好,异常检测准确率为99.2％,Fl-Score为0.97,验证了所提方法的可靠性.表明本文所提方法在检测因风门开闭导致的风速异常波动上具有一定的应用价值.
关键词：异常波动风门开闭异常检测奇异谱分析长短期记忆时间序列
分类号：TD723(矿山安全与劳动保护)TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(51904143)
论文发表日期：2024-03-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 139-147 )
英文信息