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監測龐大量測物理量的智慧型異常偵測運算法

Original publish date:Feb 20, 2010

編輯 HCC 報導

 

數量龐大的量測資料進行分析與後處理時,因為雜訊、外在環境干擾、設備問題等等,經常包含許多錯誤資料,工程師必須正確且有效率的去除錯誤數據,並研判感應器是否失效;一套創新的運算技術能協助解決上述問題。

美國National Center for Atmospheric Research (NCAR) 與University of Colorado at Boulder (CU)研究人員研發了上述稱之為智慧型異常偵測運算法(Intelligent Outlier Detection Algorithm. IODA) 的專利技術,論文發表於二月份的Journal of Atmospheric and Oceanic Technology。

IODA係依據統計學、圖形理論、影像處理與決策樹發展,並以MATLAB程式撰寫而成;此專家系統可使用於敏感的複雜技術系統,例如人造衛星、氣象設備、發電廠、雷達、太空探測或各式監測量測系統等。基本上,只要是藉由感應器量測所得之時域(time domain)物理量,數量過於龐大,無法以人工方式檢視篩選(譯者的舊經驗是先把量測物理量時域圖畫出,研判數據不合理的地方,再進入數據資料庫刪除不正常的數據,或寫個小程式研判數據變化率是否合理,很不科學吧!),或者感應器故障的後果很嚴重時,都適用IODA處理。

在量測數據發生錯誤讀數或其他由失效感應器所引起的問題時,IODA能協助警告儀具設備操作者;儀具感應器一旦故障,並開始傳遞謬誤的資料時,IODA即能辨識問題並且將謬誤資料隔離。

一般而言,系統需要辨識出壞數據時,需要佐以多重感應器(利用其他正常感應器讀數辨識出壞的感應器讀數;所以在做物理量監測時,一定要有備份感應器),或以能表現所量測物理量特性的運算邏輯,在數據突然變化時,依據運算結果辨識出問題(例如你在監測高鐵橋樑結構,以應變計長期量測橋樑結構的應變量時,依據工程經驗,所計算出的應力值不應超過待量測材料的降服強度);所以應用工程師所寫的運算邏輯只適用於某種型態的時域物理量,無法遍及其他的物理量。而IODA能將進來的讀數與通用失效模式進行比較,以影像處理方式進行運算,因此能廣泛的應用於各種物理量監測。

 

 

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