[發明專利]擾動源定位方法

有效

• 申請號: 201811492521.8
• 申請日: 2018-12-07
• 公開（公告）號: CN111077404B
• 公開（公告）日: 2022-10-04
• 發明（設計）人: 鄭儀誠;陳俊彥;徐振凱
• 申請（專利權）人: 財團法人工業技術研究院
• 主分類號: G01R31/08
• 分類號: G01R31/08
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 任巖

1.一種擾動源定位方法，用于從系統的多個節點中定位擾動源，所述擾動源定位方法包括：

基于振蕩特征將該些節點分為多個節點群組，其中基于該振蕩特征將該些節點分為該些節點群組的步驟包括：

取得該些節點的多個信號頻譜；

提取各該信號頻譜的特征信息；以及

基于該特征信息將該些節點分為該些節點群組；

基于同調振蕩成分的先后順序建立該些節點群組的群間因果關系，其中基于該振蕩成分的該先后順序建立該些節點群組的該群間因果關系的步驟包括：

計算該些節點群組中兩兩之間的同調性(coherence)，以找出至少一相關群組對以及各該至少一相關群組對的該同調振蕩成分；以及

計算每一該至少一相關群組對的交叉頻譜(cross spectrum)，以判斷每一該至少一相關群組對中的該些節點群組的該同調振蕩成分的該先后順序；

基于該群間因果關系從該些節點群組中挑選至少一候選群組；以及

在每一該候選群組內定位出至少一擾動源節點。

2.如權利要求1所述的擾動源定位方法，其中取得該些節點的該些信號頻譜的步驟包括：

收集該些節點的多筆原始信號，其中該些原始信號為時域信號；以及

將該些原始信號轉換為該些信號頻譜。

3.如權利要求1所述的擾動源定位方法，其中提取各該信號頻譜的該特征信息的步驟包括：

利用線性降維(linear dimensionality reduction)或非線性降維(nonlineardimensionality reduction)來提取各該信號頻譜的該特征信息。

4.如權利要求1所述的擾動源定位方法，其中基于該特征信息將該些節點分為該些節點群組的步驟包括：

基于該特征信息利用機器學習法(machine learning)將該些節點分為該些節點群組。

5.如權利要求1所述的擾動源定位方法，其中基于該同調振蕩成分的該先后順序建立該些節點群組的該群間因果關系的步驟包括：

基于每一該節點群組中該些節點的多個原始信號，產生每一該節點群組的代表信號。

6.如權利要求1所述的擾動源定位方法，其中基于該群間因果關系從該些節點群組中挑選該至少一候選群組的步驟包括：

基于該群間因果關系，根據預設規則從該些節點群組中挑選該至少一候選群組，其中該預設規則包括：

若該些節點群組的其中之一并未接收來自其他節點群組的振蕩，則將該些節點群組的該其中之一挑選為該候選群組；以及

若該些節點群組的其中之一所輸出的振蕩頻率數量大于其所接收的振蕩頻率數量，則將該些節點群組的該其中之一挑選為該候選群組。

7.如權利要求1所述的擾動源定位方法，其中在每一該候選群組內定位出該至少一擾動源節點的步驟包括：

若該候選群組中包括單一個節點，則將該候選群組所包括的該節點定位為該至少一擾動源節點；以及

若該候選群組中包括多個節點，則對該候選群組所包括的該些節點進行一流程分析，以定位該候選群組所包括的該些節點的其中之一為該至少一擾動源節點。

8.如權利要求7所述的擾動源定位方法，其中該流程分析包括以拓樸為基礎(topology-based)的流程分析。