کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7116506 | 1461183 | 2017 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A hybrid clustering approach for multivariate time series - A case study applied to failure analysis in a gas turbine
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد خوشه بندی ترکیبی برای سری زمانی چند متغیر - مطالعه موردی به تجزیه و تحلیل شکست در یک توربین گاز اعمال می شود
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی
A clustering problem involving multivariate time series (MTS) requires the selection of similarity metrics. This paper shows the limitations of the PCA similarity factor (SPCA) as a single metric in nonlinear problems where there are differences in magnitude of the same process variables due to expected changes in operation conditions. A novel method for clustering MTS based on a combination between SPCA and the average-based Euclidean distance (AED) within a fuzzy clustering approach is proposed. Case studies involving either simulated or real industrial data collected from a large scale gas turbine are used to illustrate that the hybrid approach enhances the ability to recognize normal and fault operating patterns. This paper also proposes an oversampling procedure to create synthetic multivariate time series that can be useful in commonly occurring situations involving unbalanced data sets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: ISA Transactions - Volume 71, Part 2, November 2017, Pages 513-529
Journal: ISA Transactions - Volume 71, Part 2, November 2017, Pages 513-529
نویسندگان
Cristiano Hora Fontes, Hector Budman,