檢測不穩定的趨勢（時間序列）

Question

我正在尋找一種方法來檢測物聯網環境中的故障​​傳感器。

在這種情況下的罐水平傳感器。讀數始終有所波動，開始時的「跳躍」是一個「正常」的儲罐填充。 9月16日，傳感器開始出現故障，並在此之後提供明顯的隨機值。

作爲一名程序員，理想情況下，我希望能夠以簡單的方式檢測問題（並在儘可能快地開始後）。

我可以混淆「如果兩個小時平均值之間的矢量方向每天改變方向不止一次，它就不穩定」。但我想有更多的聲音和穩定的算法。

Answer 1

兩個簡單的選擇：

• 領域知識的基礎：如果你知道坦克的最大可能的輸出（比如5升/小時），超出部分的輸出將發出一個錯誤信號。即在示例的情況下，如果

  t1-t2 > 5 
  

  假設t1和t2顯示每小時層間的槽容量。您可能需要添加傳感器精度相關的安全裕度。

• 過去的數據基於：假設所有罐類似於關於輸出能力和所使用的傳感器的質量，計算其非故障傳感器的所有數據執行以下：

  max(t1-t2) 
  

  的結果是錯誤的閾值，以被使用，類似於上面的值5。

注意：儲罐再填充操作可能需要額外考慮。

其他方法描述於例如這裏。你可以找到其他的文件。 http://bourbon.usc.edu/leana/pubs-full/sensorfaults.pdf

Answer 2

標準偏差。

您正在查看測量值之間有多少變化。標準偏差是一個簡單的公式，並且衆所周知。尋找高價值，你知道有一個問題。

您也可以使用變異係數，它是平均值與標準差的比值。