针对发电机辅机停机时间异常检测，可以采用基于动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）的异常检测算法。该算法通过分析停机过程中的关键特征指标（如振动、压力、温度、气隙等）的时间序列数据，结合历史健康数据样本，训练基准时间序列和距离偏差阈值。在实时监测中，利用DTW算法对实时测量的特征指标时间序列与基准时间序列进行比对，计算累计距离矩阵，判断停机过程是否异常。若实时数据与基准数据的偏差超过设定阈值，则判定为停机时间异常。