[發明專利]時序系統多參數運行態勢圖形表示方法

有效

• 申請號: 201610814544.0
• 申請日: 2016-09-09
• 公開（公告）號: CN106649050B
• 公開（公告）日: 2019-03-12
• 發明（設計）人: 鮑軍鵬;樊恒海;劉軍;楊天社;魏強;王徐華;趙靜;劉健;齊勇
• 申請（專利權）人: 西安交通大學;中國西安衛星測控中心
• 主分類號: G06F11/32
• 分類號: G06F11/32;G06F11/30;G06K9/62
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 張震國

1.時序系統多參數運行態勢圖形表示方法，其特征在于：實現該方法的系統包括數據預處理模塊(1-1)、聚類學習特征字符模塊(1-2)、特征統計模塊(1-3)、圖形表示模塊(1-4)，其具體步驟是：

1)首先，采用數據預處理模塊(1-1)對原始數據進行去野值、等間隔處理以及歸一化處理，獲取標準化的數據，并且提取相關多特征向量；

2)其次，采用聚類學習特征字符模塊(1-2)即采用TK-means聚類算法對歷史數據窗口特征向量進行聚類，然后基于聚類結果，記錄每個參數不同特征字符所對應的特征向量；

3)然后，采用特征統計模塊(1-3)首先用最近鄰策略獲得實時數據各個時間段對應的特征字符，然后對同一時間段內所有參數的特征字符進行統計，得到該段內所有參數特征字符的概率分布；

4)最后，采用圖形表示模塊(1-4)根據特征字符概率分布情況以圖形方式表達該時間段內時序系統的運行態勢；

所述的聚類學習特征字符模塊(1-2)通過TK-Means算法對各個參數的歷史數據窗口特征向量分別進行聚類學習，并將得到的聚類結果表示成特征字符；每個參數的聚類結果反映該參數特征字符與簇中心向量的對應關系，然后將每個參數的特征信息包括參數最大值、最小值，每個特征的最大值、最小值，簇中心向量及其對應特征字符記錄到參數信息庫中；TK-Means算法采用2015105516228，一種時序數據異常特征的挖掘系統及方法，其中，‘a’表示最頻繁出現的特征，‘b’表示次頻繁出現的特征，依此類推；出現概率小于給定閾值0.02的特征通通被表示為‘？’；空數據，即未記錄數據的區間或者被刪除的區間，則用‘#’來表示；

所述的特征統計模塊(1-3)的特征統計包括以下步驟：

2-1)取當前時間窗口上所有參數的數據；

2-2)取當前參數在當前窗口上的特征向量；

2-3)根據最近鄰原則確定特征向量對應的特征字符，即當前參數在當前窗口上的特征字符；

2-4)判斷是否所有參數都已經取得當前窗口上的特征字符；如果有參數沒有取得特征字符，則轉至步驟2-2重復執行上述過程直至所有參數在當前窗口上都已經取得特征字符；如果所有參數都已經取得當前窗口上的特征字符，則執行步驟2-5)

2-5)計算當前窗口上的概率p({a})，即當前窗口上參數特征字符為a的概率；

2-6)計算當前窗口上的概率p({a,b})，即當前窗口上參數特征字符為{a,b}之一的概率；

2-7)計算當前窗口上的概率p({a,b,c})，即當前窗口上參數特征字符為{a,b,c}之一的概率；

2-8)計算當前窗口上的概率p({a,b,c,d})，即當前窗口上參數特征字符為{a,b,c,d}之一的概率；

2-9)輸出當前窗口時間和上述概率值；

其中，T表示特征字符集合，該集合內字符按照字母順序排列；c_i表示某個特征字符；p(T)表示出現該集合內特征字符的概率；L表示參數個數；s_j表示某個參數；c(s_j)表示某參數在當前窗口上的特征字符；δ[x]表示如果x成立則δ[x]取值為1，否則取值為0；在上式中當T分別取{a}、{a,b}、{a,b,c}、{a,b,c,d}、{a,b,c,d,*}時，得到一系列的概率值；其中“*”表示d以后所有的特征字符，所以p({a,b,c,d,*})＝1.0；

2-10)判斷是否還有下一個窗口的數據；如果還有待處理的數據，則轉至步驟2-1)重復執行直至所有數據都已經處理完得到該段內所有參數特征字符的概率分布。

2.根據權利要求1所述時序系統多參數運行態勢圖形表示方法，其特征在于：所述的數據預處理模塊(1-1)“去野值處理”是指刪除無效野值，保留有效值；對數據進行等間隔處理保證在連續時間段內任意兩個數據點之間的時間間隔相同；數據經過等間隔處理之后進行歸一化處理消除不同量綱對結果的影響從而獲取標準化的數據。

3.根據權利要求1所述時序系統多參數運行態勢圖形表示方法，其特征在于：所述的圖形表示模塊(1-4)根據得到的一系列概率值，繪制出用不同顏色覆蓋的曲線圖，圖中用不同顏色對應不同的特征字符集T，T依次取{a}、{a,b}、{a,b,c}、{a,b,c,d}、{a,b,c,d,*}；畫出相對應的線段,橫坐標代表著時間窗口，縱坐標代表著概率值p(T)；數據盲區用黑色區塊表示；由于p({a})≤p({a,b})≤p({a,b,c})≤p({a,b,c,d})≤p({a,b,c,d,*})，所以最下面的曲線表示在某個窗口上參數特征字符是a的概率，即要求參數沒有任何異常，系統運行態勢一切正常的概率；從底向上第二條曲線表示在某個窗口上參數特征字符是a或者b的概率，即允許參數處于次常態，但是沒有特別異常，系統運行態勢基本正常的概率；從底向上第三條曲線表示在某個窗口上參數特征字符是{a，b，c}之一的概率，即允許參數出現一般異常，系統運行態勢一般，允許包含一些問題的概率；從底向上第四條曲線表示在某個窗口上參數特征字符是{a,b,c,d}之一的概率，即允許參數出現較嚴重異常，允許系統運行態勢較差的概率；顯然，若第一條曲線越靠上即越接近1.0概率，則系統運行態勢越正常；若所有曲線出現下行趨勢即概率值隨時間越來越小，則說明系統運行態勢越來越惡化；反之，若曲線出現上行趨勢，則說明系統運行態勢越來越良好；若曲線基本穩定在一個水平線上，則說明系統運行態勢穩定；曲線穩定的水平線越高，則系統運行態勢越良好。