基于控制过度遗漏发现概率的高维数据流异常诊断

作者：杨梓樱; 濮晓龙^*; 徐嘉辉

来源：数理统计与管理, 2020, 39(03): 495-510.

DOI：10.13860/j.cnki.sltj.20200420-001

• 故障诊断
• 高维数据流
• 统计过程控制
• 过度遗漏发现概率
• 多重检验

随着科技的创新和社会的进步,数据采集技术得到显著提升,高维数据流(High-dimensional Data Stream,HDS)在医学、机械、工业工程等领域开始广泛出现。除了HDS的在线监控之外,精确而高效的故障诊断也变的越来越重要。在本文中,我们将HDS的故障诊断问题阐述为一个新颖的多重检验问题,并通过控制过度遗漏发现概率(Missed Discovery Excessive Probability,MDX)来对HDS进行异常诊断,克服了传统诊断方法的限制,并能够显著的提高异常诊断的稳健性和精确度。我们给出了MDX的Monte-Carlo近似计算方法,并在此基础上提出了Oracle和DataDriven诊断程序。我们通过模拟研究和一个实例分析来阐明所提方法的优越特性。

• 单位
  华东师范大学