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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于密度峰值与异常隔离的极地气象设备故障检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115437038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210938914.7，技术领域涉及：G01W1/18；该发明授权一种基于密度峰值与异常隔离的极地气象设备故障检测方法是由朱怡安;任杰;李联;钟冬;张黎翔设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密度峰值与异常隔离的极地气象设备故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于密度峰值与异常隔离的极地气象设备故障检测方法。首先通过基于密度聚类的方法去除掉极地气象设备电信号的噪声数据；其次在非噪声数据中通过密度峰值挖掘出极地气象设备正常运作时的电信号工作模式；最后通过极地气象设备的实时电信号数据与正常运作时的电信号特征数据共同构建孤立森林的方法来对极地气象设备进行实时的故障诊断。同时在构建孤立森林时，通过分割比例来进行选择性的构建孤立树，从而在一定程度上提高了算法的效率，使其更能满足数字孪生实时性的需要。最后采用降水仪在不同低温环境下的测试数据验证了该模型的有效性和一定的先进性。

本发明授权一种基于密度峰值与异常隔离的极地气象设备故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于密度峰值与异常隔离的极地气象设备故障检测方法，其特征在于步骤如下：S1：确定极地气象设备温度相关或非温度相关的故障检测特征数据；S1.1：计算极地气象设备电信号数据与环境温度的相关性系数 式中covXi,T为极地气象设备电信号数据Xi与环境温度T的协方差；σXi为极地气象设备电信号数据的标准差，σT为环境温度的标准差；S1.2：将的电信号数据Xi作为温度因素相关的故障检测特征数据，否则作为由非温度因素相关的故障检测特征数据；其中当温度相关的特征数据发生短时间持续性的异常，则将其作为启动极地气象设备加热模组决策的依据；当非温度相关的特征数据发生短时间持续性异常，则将其作为重启极地气象设备决策的依据；S2：在所选的衡量极地气象设备是否发生故障的特征数据中采用基于密度聚类的方式将噪声点进行剔除；S2.1：对极地气象设备的电信号数据在单一维度上Xi＝x1,x2,...xm进行基于密度的方式聚类；首先指定最小样本量MinPts和半径ε；S2.2：定义核心点，直接密度可达点以及密度可达点；如果某个电信号数据的ε邻域内电信号的数量大于等于MinPts，那么该点为核心点，即|Nεxi|≥MinPts，其中Nεxi＝{xi∈D|Distxi,xj≤ε}，D是包含所有电信号数据的集合，Distxi,xj为两点间的欧式距离；如果xj在xi的ε邻域内，同时xj为核心点，那么称xj和xi直接密度可达；对于xi,xi+1,...xn，如果任意相邻的两个电信号直接密度可达，那么称xi和xn密度可达；S2.3：从数据集中任意选择一个数据点xi，如果对于参数MinPts和ε，所选择的数据点xi为核心点，则找出所有从xi密度可达的数据点，形成一个簇；若选择的数据对象点xi是非核心点，则重新选择另一个数据点，重复上述过程直到数据选取完成；其中没有被分配到任何一个簇的数据点为噪声点；S2.4：根据上述基于密度聚类的方式，可以识别出每一维度数据的噪声点，当识别出噪声点后将噪声点剔除，即m个数据点在去除噪声后得到n个噪声点，最终得到Xi＝x1,x2,...xn，其中n≤m；S3：获取极地气象设备正常工作时的电信号特征数据；S3.1：采用公式计算每个数据点的密度，n为数据点个数，dij为数据点i到j的距离；χ是指示函数，当x0时，χx＝1，否则χx＝0，dc是截断距离；由此可以得到ρi＝ρ1,ρ2,...,ρn；S3.2：计算每个数据点的其中密度最高的点可以取由此得到δi＝δ1,δ2,...δn；S3.3：将ρi＝ρ1,ρ2,...,ρn和δi＝δ1,δ2,...δn相乘得到peeki＝ρ1δ1,ρ2δ2,...ρnδn＝peek1,peek2,...peekn；将peeki按照降序排序然后取peeki前k个数据作为极地气象设备正常工作时的电信号特征数据Fi＝F1,F2,...Fk，k＜n；S4：采用极地气象设备的实时电信号数据与正常运作时的电信号特征数据选择性的构建多棵有效孤立树，形成孤立森林；S4.1：将待检测电信号数据加入到Fi＝F1,F2,...Fk中得到FiForest＝F1,F2,...Fk,Fdec，选择FiForest作为训练数据，确定FiForest集合中的最大值Fmax，最小值Fmin；S4.2：选择切割点P∈Fmin,Fmax：将切割点小于P的放左节点，构成左侧集合，大于等于P的放右节点，构成右侧集合；设第一个分割点的左侧集合数量为NUMleft,右侧集合数量为NUMright，那么如果τ∈[1,10]，那么认为该树为劣势树，则跳过该树，继续采用递归的方式构建下一棵树，直到构建满100棵树为止；其中树的生长的终止条件为：树的每个节点只有一个数据存在或者达到树的最大生长高度；其中树的最大高度限制h与子样本数量有关：S5：计算极地气象设备实时电信号数据的异常得分值；S5.1：计算构建的二叉树的平均路径长度其中n为构建孤立树时的样本个数，Hn-1＝lnn-1+0.5772156649；S5.2：设待检测电信号数据Fdec在孤立森林中每棵树上的平均高度为Ehx，那么待检测电信号数据Fdec的异常得分值为式中x＝Fdec；S6：判断极地气象设备是否发生故障；S6.1：确定判定极地气象设备电信号异常的得分值ScoreF，当Sx,n＞ScoreF时，判定极地气象设备电信号发生异常，即设备出现故障；当Sx,n≤ScoreF时，则判定极地气象设备电信号正常，即设备状态良好。

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