Mekaniska anordningar som motorer, fordon, flygplan, etc., är vanligtvis instrumenterade med många sensorer för att fånga beteende och hälsa hos maskinen. Det finns dock ofta externa faktorer eller variabler som inte fångas upp av sensorer som leder till tidsserier som i sig är oförutsägbara. Till exempel kan manuella kontroller och/eller oövervakade miljöförhållanden eller belastning leda till i sig oförutsägbara tidsserier. Att upptäcka anomalier i sådana scenarier blir utmanande med hjälp av standardmetoder baserade på matematiska modeller som bygger på stationaritet, eller förutsägelsemodeller som använder förutsägelsefel för att upptäcka anomalier. Vi föreslår en Long Short Term Memory Networks baserad Encoder-Decoder system för Anomaly Detection (EncDec-AD) som lär sig att rekonstruera "normala" tidsserie beteende, och därefter använder rekonstruktion fel för att upptäcka avvikelser. Vi experimenterar med tre allmänt tillgängliga nästan förutsägbara tidsseriedataset: strömförbrukning, rymdfärja och EKG, och två verkliga motordataset med både prediktivt och oförutsägbart beteende. Vi visar att EncDec-AD är robust och kan upptäcka avvikelser från förutsägbara, oförutsägbara, periodiska, aperiodiska och kvasiperiodiska tidsserier. Vidare visar vi att EncDec-AD kan upptäcka anomalier från korta tidsserier (längd så liten som 30) samt långa tidsserier (längd så stor som 500).
Till exempel Malhotra et al. REF presenterar en LSTM-baserad kodare-dekoder metod för multi-sensor tidsserie anomali upptäckt.
LSTM-based Encoder-Decoder for Multi-sensor Anomaly Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}