DTW-RCK-IF复合异常检测网络

压力信号·抗干扰·F1 98.79%

该网络以动态时间规整分割压力信号，通过随机卷积核与隔离森林，无需故障样本即可高精度识别轴向柱塞泵异常状态。

Wanlu, Jiang · Liqiang, Ma · 张培尧 · Yunfei, Zheng · 张淑清

Applied Sciences (Switzerland) 2023

参数信息

平均F1分数（轴向柱塞泵）

98.79 %

平均F1分数（CWRU轴承）

99.35 %

技术优势

抗环境干扰

压力信号比振动信号更稳定，不受外部环境干扰，检测结果更可靠。

无需故障样本

只用正常工况数据训练，即可检测未知异常状态，降低了数据获取成本。

跨设备通用

在轴向柱塞泵和两种轴承数据集上均取得98%以上的F1分数，说明方法对不同旋转机械都有效。

应用场景

• 液压系统健康监测：用压力信号实时监测液压泵健康状态，提前预警异常。
• 工业设备预测性维护：按需维护，避免计划外停机，降低维护成本。
• 旋转机械故障诊断：无需故障样本即可诊断泵和轴承的早期故障。
• 物联网传感器数据分析：处理压力传感器时序数据，适合物联网在线分析。
• 具身智能运维机器人：为巡检机器人提供设备异常识别能力，辅助自动巡检。