DUA-SVDD异常检测模型

抗趋势漂移

联合优化重构与边界，解决DeepSVDD超球塌缩问题，实现风机叶片结冰的高精度无监督检测。

Peng, Dandan · Desmet, Wim A. · Gryllias, Konstantinos C.

Reliability Engineering and System Safety 2025

参数信息

平均AUC

97.54 %

平均AUC

99.45 %

技术优势

无需故障标注

直接从正常运行数据中学习，避免获取故障样本的高昂成本。

解决超球塌缩

联合优化重构误差与超球体积，构建更稳健的球边界。

阈值自适应

基于伪数据的自适应阈值算法，无需人工设定检测阈值。

应用场景

• 风机叶片结冰检测：无需故障样本即可高精度识别叶片结冰，直接处理SCADA数据。
• 工业设备预测性维护：从正常数据学习异常边界，替代依赖故障样本的监督模型。
• 风电场智能运维：自适应阈值减少人工调参，便于集成到现有SCADA监控系统。