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基于符号聚合近似法的钻井液漏失类型自动识别

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石油钻采工艺 2023年第6期45卷 696-703页

作者：史肖燕季勇崔猛李忠明赵飞中国石油集团工程技术研究院有限公司信息中心中国石油集团川庆钻探工程有限公司新疆分公司

目前钻井液漏失类型判断需基于详细的地质工程信息,并辅以人工分析,漏失类型识别存在着主观性和滞后性。基于钻井液漏失原因和参数表征规律,建立了裂缝性、孔隙性、溶洞性和诱导裂缝性4种漏失类型特征曲线模版,并采用符号聚合近似(SAX)... 详细信息

目前钻井液漏失类型判断需基于详细的地质工程信息,并辅以人工分析,漏失类型识别存在着主观性和滞后性。基于钻井液漏失原因和参数表征规律,建立了裂缝性、孔隙性、溶洞性和诱导裂缝性4种漏失类型特征曲线模版,并采用符号聚合近似(SAX)方法对特征曲线进行字符化转换;通过获取待识别井漏失特征曲线的SAX字符串,并计算与模版字符串的相似性,再根据量化的相似度自动识别漏失类型。实例井验证结果显示,该方法能直接利用录井数据自动识别漏失类型,识别效率相比传统的人工分析方法提升了90%以上。该方法既可用于海量历史数据挖掘分析,为后续钻井提供指导,也可用于实时漏失类型判断,为堵漏措施的选择提供科学依据。

关键词：钻井井漏类型特征曲线自动识别符号聚合近似

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融合波动率的时间序列符号聚合近似及其应用

融合波动率的时间序列符号聚合近似及其应用

作者：王琳山东科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着信息技术的飞速发展,各类机器与设备的高效化和智能化程度不断提高,人们的日常生活和工作中有越来越多的时间序列数据被采集下来。为了有效的挖掘和分析出这些数据隐藏的信息和潜在的价值,众多学者提出了许多针对性的方法。... 详细信息

近年来,随着信息技术的飞速发展,各类机器与设备的高效化和智能化程度不断提高,人们的日常生活和工作中有越来越多的时间序列数据被采集下来。为了有效的挖掘和分析出这些数据隐藏的信息和潜在的价值,众多学者提出了许多针对性的方法。但是由于时间序列数据本身具有维度高和数据量大等特点,直接对其进行分析和挖掘的计算复杂度较高,效率较低,所以时间序列数据通常需要进行降维处理。传统降维方法难以有效捕捉时序数据的形态特征。为解决这一问题,本文提出一种融合波动率的时间序列符号聚合近似方法,并将其应用于时序数据分类和故障诊断问题中,主要研究内容如下:（1）融合波动率的时间序列符号聚合近似表示:本文在传统符号化方法的基础上定义波动率指标来同时量化时间序列的波动幅度和变化趋势信息,以此来弥补时间序列数据降维之后的信息丢失问题;然后用融合波动率的符号矢量近似刻画子序列。（2）时间序列相似度计算与分类:在融合波动率的时间序列符号聚合近似的基础上给出一种新的时间序列距离度量方法。以此度量方法为基础,提出了时间序列的相似性计算和分类方法,并在20组UCR时间序列分类档案库中的数据集上进行了分类学习实验,验证所提方法的有效性。（3）时间序列符号聚合近似与故障诊断:在凯斯西储大学的轴承故障数据集上,结合CNN和LSTM的优越性,本文提出了轴承故障诊断模型。在融合波动率的时间序列符号聚合近似方法基础上,将原始时间序列转换为波动率序列和符号均值序列,然后把这两种序列分别依次对应输入到CNN模块和LSTM模块,以此来诊断轴承故障。结合UCR时间序列分类档案库和凯斯西储大学（CWRU）的滚动轴承故障诊断数据对所提的方案进行实验评估。从实验结果来看融合波动率的时间序列符号聚合近似方法在绝大部分数据集上获得了较传统符号聚合近似方法更好的分类准确率和时间效率。在故障诊断方面,使用融合波动率的时间序列符号聚合近似的改进方法对原始数据降维之后的诊断准确率虽然略有降低,但是时间效率却有很大的提高。

关键词：时间序列分析符号聚合近似分类学习故障诊断深度学习

基于改进符号聚合近似的柔性直流牵引供电系统馈线5G保护方案

同方学位论文库评论

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北京交通大学学报 2021年第4期45卷 127-136页

作者：和敬涵王子莹李猛倪平浩张可欣宋元伟北京交通大学电气工程学院北京100044

基于电压源型换流器(Voltage Source Converter,VSC)的柔性技术是提高城市轨道交通直流牵引供电系统灵活性的新手段.为克服现有二极管整流的直流牵引供电系统能量流向单一和新能源并网困难的缺点,采用直流电压下垂控制策略对750 V柔性... 详细信息

基于电压源型换流器(Voltage Source Converter,VSC)的柔性技术是提高城市轨道交通直流牵引供电系统灵活性的新手段.为克服现有二极管整流的直流牵引供电系统能量流向单一和新能源并网困难的缺点,采用直流电压下垂控制策略对750 V柔性直流牵引供电系统建模,并研究该系统下的故障特性.针对远端故障电流和机车启动电流难以区分导致电流变化率和电流增量DDL保护不灵敏的问题,在5G通信实现馈线电流与供电区间机车启动电流数据交互的基础上,提出了一种通过改进符号聚合近似(Symbolic Aggregate Approximation,SAX)算法实现电流数据符号化转换,并结合使用符号距离的动态时间规整算法(Dynamic Time Wrapping,DTW)建立保护判据的新型多端电流差动保护方案.仿真结果表明:所提出的保护方案在噪声为30dB,时钟抖动为200μs的情况下,仍可100%准确区分远端故障与机车启动状态,具有较高可靠性.

关键词：柔性直流牵引供电系统 5G通信符号聚合近似动态时间规整差动保护

一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法

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电力系统保护与控制 2021年第5期49卷 140-148页

作者：唐俊熙曹华珍高崇吴亚雄石颖广东电网有限责任公司电网规划研究中心广东广州510080 北京清软创新科技股份有限公司北京100085

针对目前用户负荷曲线分析方法研究中传统方法在单一用户典型负荷曲线提取以及负荷曲线特征提取的不足,提出了一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法。该方法首先基于分段聚合近似方法对单一用户的负荷曲线降维,并基于符号聚... 详细信息

针对目前用户负荷曲线分析方法研究中传统方法在单一用户典型负荷曲线提取以及负荷曲线特征提取的不足,提出了一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法。该方法首先基于分段聚合近似方法对单一用户的负荷曲线降维,并基于符号聚合近似方法对该用户一段时期内的负荷曲线重表达,用符号化序列表示该用户的负荷曲线,提取该用户的典型负荷曲线。然后结合不同用户典型负荷曲线的负荷特性、指标特征和时间序列特征,基于k-means算法对不同用户的典型负荷曲线聚类分析,分析不同类型用户的用电特征。以UCI一个测试数据集进行算例分析,结果表明所提方法能够挖掘出用户的典型用电行为特征,并提升用户负荷曲线分析效率与聚类质量。

关键词：数据挖掘符号聚合近似典型负荷曲线 k-means 聚类分析

基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法

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控制与决策 2017年第3期32卷 451-458页

作者：李海林梁叶华侨大学工商管理学院福建厦门361021 华侨大学应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

针对传统符号聚合近似方法在特征表示时容易忽略时间序列局部形态特征的局限性,以及动态时间弯曲在度量上的优势,提出一种基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法.将时间序列进行符号和形态的特征表示后,提出动态时间弯曲与符... 详细信息

针对传统符号聚合近似方法在特征表示时容易忽略时间序列局部形态特征的局限性,以及动态时间弯曲在度量上的优势,提出一种基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法.将时间序列进行符号和形态的特征表示后,提出动态时间弯曲与符号距离结合的时间序列距离度量方法,使所提方法能够较好地反映时间序列数据数值分布和形态特征.实验结果表明,所提出的方法在时间序列数据挖掘中能够得到较好的分类效果,具有一定的优越性.

关键词：符号聚合近似动态时间弯曲数值符号形态特征相似性度量

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基于统计特征的时序数据符号化算法

计算机学报 2008年第10期31卷 1857-1864页

作者：钟清流蔡自兴中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所长沙410083

为克服SAX(符号聚合近似)算法对时序信息描述不完整的缺陷,提出基于统计特征的时序数据符号化算法,与SAX不同的是,该算法将时序符号看作矢量,而各时序子段的均值和方差则分别作为描述其平均值及发散程度的分量.由于该算法能够比SAX提供... 详细信息

为克服SAX(符号聚合近似)算法对时序信息描述不完整的缺陷,提出基于统计特征的时序数据符号化算法,与SAX不同的是,该算法将时序符号看作矢量,而各时序子段的均值和方差则分别作为描述其平均值及发散程度的分量.由于该算法能够比SAX提供更多的描述信息,因而在时序数据挖掘应用中能够获得比SAX更精确的结果.大量的实验也证实了它的出色表现.

关键词：时序数据挖掘符号化表示符号聚合近似

基于符号化表示相似度度量的卫星多元工程参数异常检测

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空间科学学报 2023年第1期43卷 164-173页

作者：宋华婷刘玉荣中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院大学北京100049

随着卫星系统复杂程度的日益增加,综合分析卫星多元参数之间的相关性异常对于卫星安全运行和空间任务的正确执行具有重要意义。利用某卫星工程参数数据,基于符号聚合近似算法(SAX),研究卫星多元工程参数的异常检测问题,解决了当前异常... 详细信息

随着卫星系统复杂程度的日益增加,综合分析卫星多元参数之间的相关性异常对于卫星安全运行和空间任务的正确执行具有重要意义。利用某卫星工程参数数据,基于符号聚合近似算法(SAX),研究卫星多元工程参数的异常检测问题,解决了当前异常检测方法中多元参数融合时不考虑上下文信息造成信息丢失的问题,实现多元参数有效融合,形成一种优化的基于快速动态时间规整算法(Fast-DTW)的异常检测算法。研究结果表明,模型在某卫星电源子系统的异常检测过程中,recall,precision和F1 score分别为0.947,0.9和0.923,能够实际应用于卫星异常检测,提高卫星在轨运行的安全性。

关键词：异常检测卫星工程参数符号聚合近似快速动态时间规整(Fast-DTW)

基于SAX和CNN的滚动轴承故障诊断方法研究

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计算机仿真 2020年第12期37卷 299-306页

作者：陈德伦梁晓瑜曾九孙中国计量大学计量测试工程学院浙江杭州310018

针对现有基于深度学习的机械故障诊断方法需要海量训练数据的不足,提出一种基于符号聚合近似(SAX)和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先将正常和故障状态下采集到的振动信号分割成等间隔的数据片段,再利用SAX获取数据片段... 详细信息

针对现有基于深度学习的机械故障诊断方法需要海量训练数据的不足,提出一种基于符号聚合近似(SAX)和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先将正常和故障状态下采集到的振动信号分割成等间隔的数据片段,再利用SAX获取数据片段的符号化表示,并将其转化为特征图形。将SAX获取的正常和故障状态下的特征图形输入CNN训练以获取模型结构和参数,再利用训练好的网络对新的信号样本进行分类诊断。通过数据分割及符号化表示,实现高频数据的降维和压缩,从而节省信号传输的带宽,减轻服务器的计算压力,实现滚动轴承的过程监控和故障诊断。上述方法与K最近邻算法(KNN)和人工神经网络(ANN)的分类结果相比,故障诊断方法具有更高的分类准确率、较好的抗噪性和泛化性。

关键词：故障诊断符号聚合近似卷积神经网络过程监控

基于局部均值分解和改进小波熵的时序SAX模型

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计算机工程与科学 2019年第8期41卷 1490-1496页

作者：白莹莹王会青郭芷榕太原理工大学信息与计算机学院

符号聚合近似表示法是提取时间序列特征的重要方式。然而,传统的符号聚合近似表示法存在平均化分段数、同等对待划分区间,以及无法准确反映非平稳序列的突变信息等多项缺陷。鉴于此,通过引入局部均值分解和改进小波熵的分段算法,建立了... 详细信息

符号聚合近似表示法是提取时间序列特征的重要方式。然而,传统的符号聚合近似表示法存在平均化分段数、同等对待划分区间,以及无法准确反映非平稳序列的突变信息等多项缺陷。鉴于此,通过引入局部均值分解和改进小波熵的分段算法,建立了一种新的时序SAX模型。该模型的基本原理是采用局部均值分解技术对原始序列进行去噪处理,利用滑动窗口阈值法获取分段数,并使用SAX表示法进行符号表示,利用KNN分类器实现分类性能测试。基于这一改进模型,进行了实证检验,实验结果表明,该模型能够有效提取序列的信息特征,具有较高的拟合度,达到了降维的目的,更重要的是,提高了KNN分类算法在SAX表示法中分类的准确率。

关键词：局部均值分解滑动窗口小波熵符号聚合近似