Mejor algoritmo para la clasificación de las series de tiempo de datos de motor

Question

Estoy trabajando en un proyecto de control de la máquina. Podemos medir el motor de corriente durante el funcionamiento. Datos de ejemplo de dos motores de realizar una operación con éxito a continuación. El rastro rojo se muestra la corriente de un motor, el trazo azul de la corriente de otro. Me gustaría probar y con un algoritmo para la identificación de problemas con la máquina de comportamiento. Los problemas podrían ser excesivamente alto de la corriente del motor, cerca de cero de la corriente del motor, la corriente aumenta al final de la operación, un tiempo más corto de la serie de lo normal, cualquier cosa en general que no tiene el aspecto de una típica operación a continuación. Puede alguien sugerir un buen algoritmo para lograr esto? El único con el que estoy familiarizado con lo que es una red neuronal. He puesto un archivo de Excel con datos reales corrientes del motor

Answer 1

Yo sugiero que este vínculo que se ocupa de la serie de tiempo de clasificación: http://www.r-bloggers.com/time-series-analysis-and-mining-with-r/.

Answer 2

Mi enfoque es formar un Modelo ARIMA para los datos y, a continuación, para emplear varios "cambio de punto de los sistemas de detección" con el fin de proporcionar una advertencia temprana sobre inesperada "cosas". Estos planes incluyen

1. la detección de la presencia o aparición de Pulsos/Nivel de Turnos/Hora Local de Tendencias es decir, los cambios en la media de los errores a lo largo del tiempo
2. la detección de la presencia o aparición de cambios en los parámetros a través del tiempo
3. la detección de la presencia o aparición de cambios en la varianza de los residuos a lo largo del tiempo

Si deseas publicar una de tus series podríamos mostrar que este tipo de análisis que puede "empujar" la idea de que las cosas están cambiando o han cambiado significativamente.