用于执行高维传感器数据中的异常事件的自动根本原因分析的方法和系统技术方案

本发明专利技术题为“用于执行高维传感器数据中的异常事件的自动根本原因分析的方法和系统”。本发明专利技术的一个实施方案可以提供一种用于识别一个或多个机器的操作中的异常事件的根本原因的系统。在操作期间，该系统可以：从与一个或多个机器相关联的一组传感器获得传感器数据；将该传感器数据转换成一组传感器状态；基于该一组传感器状态来构建最佳DAG以对因果依赖性进行建模；在给定直接相邻传感器的状态的情况下通过使用该DAG来确定目标传感器的异常状态的概率；以及通过追溯DAG中的异常状态来确定与目标传感器相关联的异常事件的根本原因。

【技术实现步骤摘要】
用于执行高维传感器数据中的异常事件的自动根本原因分析的方法和系统
技术介绍

本公开整体涉及用于执行异常事件的根本原因分析的系统和方法。更具体地，本公开涉及从高维传感器数据识别隐藏的异常事件的根本原因。相关技术随着在众多工业应用(例如，数字制造)中越来越多地使用支持物联网(IoT)的设备，大量传感器数据是易得的。在许多网络物理系统(CPS)应用中，传感器数据从配备IoT的设备连续地生成。此类传感器数据包括可用于优化工厂机器的操作效率的可采取行动的信息。特别地，优化操作效率并降低CPS中的故障事件的风险已经成为立即地应用这些技术以减少工厂停工时间并提高制造工艺的生产率的最追求的目标中的一个。然而，当传感器数据的维数和大小增长时，手动地研究和识别在传感器间的因果关系以识别在工厂布局中的机器的操作期间的异常事件的根本原因很快地成为成本极昂贵的任务。为了很好地适应真实世界应用，根本原因分析工作流程需要自动化，以从传感器数据中发现在传感器间的因果关系。
技术实现思路
根据本专利技术的一个实施方案，提供了本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于识别一个或多个机器的操作中的异常的根本原因的方法，所述方法包括：/n从与所述一个或多个机器相关联的一组传感器获得传感器数据；/n将所述传感器数据转换成一组传感器状态；/n基于所述一组传感器状态来构建所述一组传感器的最佳有向无环图(DAG)以对因果依赖性进行建模；/n基于直接相邻传感器的状态通过使用所述DAG来确定目标传感器的异常状态的概率；以及/n通过追溯所述DAG中的所述异常状态来确定与所述目标传感器相关联的所述异常状态的根本原因。/n

【技术特征摘要】
20190621 US 16/4482731.一种用于识别一个或多个机器的操作中的异常的根本原因的方法，所述方法包括：
从与所述一个或多个机器相关联的一组传感器获得传感器数据；
将所述传感器数据转换成一组传感器状态；
基于所述一组传感器状态来构建所述一组传感器的最佳有向无环图(DAG)以对因果依赖性进行建模；
基于直接相邻传感器的状态通过使用所述DAG来确定目标传感器的异常状态的概率；以及
通过追溯所述DAG中的所述异常状态来确定与所述目标传感器相关联的所述异常状态的根本原因。


2.根据权利要求1所述的方法，其中将所述传感器数据转换成一组传感器状态包括：
将数据预处理技术应用于所述传感器数据以使所述传感器数据与统一全局参考时间时间对准，其中所述统一全局参考时间包括一组时间间隔；以及
将数据汇总技术应用于所述预处理的传感器数据。


3.根据权利要求2所述的方法，其中应用所述数据预处理技术还包括：
将数据内插技术应用于所述时间对准的传感器数据以替换丢失的传感器数据样本。


4.根据权利要求2所述的方法，其中将所述数据汇总技术应用于所述预处理的传感器数据包括：
应用数据变换技术来生成与所述统一全局参考时间相关联的每个时间间隔的一组度量；以及
基于所述一组度量，通过使用聚类技术来将与所述一组传感器相关联的一组属性中的类似的属性即强连通分量进行分组以将每个强连通分量缩减到单个元节点；以及
基于一组元节点，构造元图作为所述元节点的DAG。


5.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述一组传感器状态来构建所述一组传感器的所述最佳DAG包括：
基于一组输入和所述一组传感器状态来构建一组DAG；以及
通过使用贝叶斯网络发现技术来从所述一组DAG搜索所述最佳DAG。


6.根据权利要求5所述的方法，其中所述一组输入包括以下项中的一者或多者：
天气数据；
用户指定的黑名单；和
用户指定的白名单。


7.根据权利要求1所述的方法，其中通过使用K均值算法来获得所述一组传感器状态。


8.根据权利要求1所述的方法，其中所述一组传感器的所述DAG包括：
一组节点，其中所述图中的每个节点表示一组传感器集群中的一个传感器；和
一组有向边，其中所述一组边中的每个有向边表示在所述图中的两个节点之间的因果依赖性。


9.一种用于识别一个或多个机器的操作中的异常的根本原因的装置，包括：
一个或多个处理器；
一组传感器，所述一组传感器嵌入所述一个或多个机器中；和
存储器，所述存储器存储指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使所述装置：
从与所述一个或多个机器相关联的一组传感器获得传感器数据；
将所述传感器数据转换成一组传感器状态；
基于所述一组传感器状态来构建所述一组传感器的最佳有向无环图(DAG)以对因果依赖性进行建模；
基于直接相邻传感器的状态通过使用所述DAG来确定目标传感器的异常状态的概率；以及
通过追溯所述DAG中的所述异常状态来确定与所述目标传感器相关联的所述异常状态的根本原因。


10.根据权利要求9所述的装置，其中将所述传感器数据转换成一组传感器状态包括：
将数据预处理技术应用于所述传感器数据以使所述传感器数据与统一全局参考时间时间对准，其中所述统一全局参...

【专利技术属性】
技术研发人员：D·钟，
申请(专利权)人：帕洛阿尔托研究中心公司，
类型：发明
国别省市：美国;US