【技术实现步骤摘要】
检测波形中的异常的方法及其系统
本公开一般地涉及工业车间(plant)监测，更具体地说，本公开涉及检测工业车间中的波形异常。
技术介绍
在制造车间/工厂中，使用安装在工业设备上的各种传感器监测产品质量或各种工艺的进展。例如，监测电动机中的振动、电动机中的定子电流、发电机中的输出电流和电压等以进行分析，从而确定设备质量。类似地，在发电厂或发电设备的运行期间，也通过各种传感器监测所加工厂的电力、输出线的电压和电流等。传感器生成在一段时间内测量的大量的时间序列波形数据。所测量的数据包括大量正常数据(期望的波形)和少量异常数据(非期望的波形或由于设备故障而产生的波形)。准确地检测大量时间序列波形数据中的异常(不正常信号)对于提高车间/工厂的生产率非常重要。而且，这种异常检测改善了所制造产品的质量，从而提高车间/工厂/发电厂的运行可靠性。此外，可以安排及时的维护，从而减少对设备的损害。与异常数据量相比，传感器的正常数据量极高。在传统方法中，使用仅使用正常数据的单个模型来检测波形异常。传统方法泛化了来自传感器的正常数据的模式。然...
【技术保护点】
1.一种用于检测工业车间中的波形异常的异常检测系统，其中所述工业车间包括由多个传感器监测的多个设备，其中每个传感器基于所述监测生成多个训练波形和多个测试波形，所述异常检测系统包括：/n输入模块，其从每个传感器接收所述多个训练波形和所述多个测试波形；/n代表性波形发生器，其使用来自每个传感器的所述多个训练波形生成代表性波形图案；/n分组模块，其基于每个训练波形与所述代表性波形图案之间的偏差，将每个训练波形分组到多个组中的一组内；以及/n异常分类模块，其被配置为使用被分组的训练波形检测所述多个测试波形中的至少一个测试波形中的异常。/n
【技术特征摘要】
20181112 US 16/1867621.一种用于检测工业车间中的波形异常的异常检测系统，其中所述工业车间包括由多个传感器监测的多个设备，其中每个传感器基于所述监测生成多个训练波形和多个测试波形，所述异常检测系统包括：
输入模块，其从每个传感器接收所述多个训练波形和所述多个测试波形；
代表性波形发生器，其使用来自每个传感器的所述多个训练波形生成代表性波形图案；
分组模块，其基于每个训练波形与所述代表性波形图案之间的偏差，将每个训练波形分组到多个组中的一组内；以及
异常分类模块，其被配置为使用被分组的训练波形检测所述多个测试波形中的至少一个测试波形中的异常。
2.根据权利要求1所述的异常检测系统，其中所述分组模块被配置为基于所述偏差将每个训练波形分组到所述多个组中的最佳匹配组内。
3.根据权利要求1所述的异常检测系统，进一步包括模型构建模块，所述模型构建模块被配置为：
基于相应组中的所述训练波形为每个组构建一个或多个模型；以及
基于相应组的所述一个或多个模型为每个组生成参考波形图案。
4.根据权利要求1所述的异常检测系统，进一步包括异常范围估计模块，所述异常范围估计模块被配置为估计每个参考波形图案的异常分数范围。
5.根据权利要求1所述的异常检测系统，其中所述分组模块被进一步配置为基于相应测试波形的一个或多个电气和物理参数将每个测试波形分组到相应组内。
6.根据权利要求4所述的异常检测系统，其中所述异常分类模块通过执行以下操作来检测每个测试波形中的异常：
确定每个测试波形的异常分数；以及
将每个测试波形的异常分数与相应组的参考波形的所述异常分数范围进行比较以检测每个测试波形中的异常。
7.根据权利要求5所述的异常检测系统，其中所述一个或多个电气和物理参数包括电流、电压、形状、振幅、频率和相位中的至少一者。
8.根据权利要求3所述的异常检测系统，其中所述分组模块被进一步配置为为每个组生成组代表性波形图案，其中所述组代表性波形图案由相应的一个或多个模型使用以生成所述参考波形图案，其中所述参考波形图案指示期望的信号。
9.一种用...
【专利技术属性】
技术研发人员：S·P·K·阿雅加里，A·K·卡拉坎迪，峰瑠斗本，真矢滋，西川武一郎，
申请(专利权)人：株式会社东芝，东芝存储器株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP
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