32、基于多视图分析的运行模式性能剖析

基于多视图分析的运行模式性能剖析

在工业领域，准确了解资产的运行模式及其性能表现至关重要。本文将介绍一种基于多视图分析的方法，通过对运行模式的性能进行剖析，帮助我们更好地理解资产的工作状态。

1. 研究贡献概述

本次研究主要有以下几个方面的贡献：
- 多视图数据分析工作流程：建立运行模式与典型性能之间的直接联系。
- 多维分箱方法：能够捕捉多样化的运行环境。
- 上下文感知的性能剖析方法：利用非负矩阵分解（NMF）提取代表典型性能行为的特征轮廓。
- 真实风电场数据验证：验证了所提出的多视图剖析工作流程的有效性和应用潜力。

2. 相关技术介绍

2.1 NMF 剖析

非负矩阵分解（NMF）是一种将非负矩阵近似分解为两个非负矩阵乘积的方法，即 (X_{M×N} \approx S_{M×R} × W_{R×N})。与主成分分析（PCA）相比，NMF 的原型轮廓是基于部分的，更易于解释。例如，在面部图像数据库中，PCA 的特征脸是模糊的轮廓，而 NMF 的原型轮廓是面部的孤立部分。

NMF 的自然表示能力在多个领域得到了广泛应用：
- 生物医学领域：Xu 等人使用 NMF 从 1H 核磁共振数据中提取有生物学意义的模式，用于区分健康人和糖尿病 II 患者的代谢状态。
- 网络流量分析：Qin 等人使用 NMF 对网络流量进行无监督剖析，以优化网络管理和进行入侵检测。
- 癌症检测：Mandache 等人将 NMF 应用于非侵入性动态细胞成像（DCI）技术的数据，用于检测乳腺癌组织。

2.2 多视图数据分析方法