一种异常检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及自动生产线领域，方法包括：获取生产线智能控制系统在当前时刻的实时生产数据；实时生产数据包含控制量特征、干扰量特征及受控量特征，生产线智能控制系统在干扰量的作用下调整控制量以维持受控量；将实时生产数据输入异常检测模型，得到实时生产数据对应的异常值；异常检测模型利用生产线智能控制系统的正常生产数据构建，异常值表征实时生产数据与正常生产数据间的区分度；当确定异常值大于预设阈值时，将实时生产数据与各种异常类型的异常生产数据进行比对，并根据比对结果确定实时生产数据的异常类型；对实时生产数据的异常类型进行可视化输出；可自动检测智能控制系统异常状态。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动化生产领域，特别涉及一种异常检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、随着自动化技术的发展，传统工业制造行业逐渐引入智能控制系统来将人工生产线转换为自动化生产线。相关技术中，智能控制系统将自主控制生产线进行生产，而操作工主要依据成品质量来确定智能控制系统是否异常。由于操作工无法深入了解智能控制系统在稳态生产状态下的控制逻辑，且智能控制系统生产的成品质量通常会在合理范围内波动，因此操作工对智能控制系统异常状态的判定存在主观偏差，容易导致严重的错判、漏判。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够对生产线智能控制系统的异常状态进行自动检测。

2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种异常检测方法，包括：

3、获取生产线智能控制系统在当前时刻的实时生产数据；所述实时生产数据包含控制量特征、干扰量特征及受控量特征，所述生产线智能控制系统在干扰量的作用下调整控制量以维持受控量；

4、将所述实时生产数据输入异常本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，所述获取生产线智能控制系统在当前时刻的实时生产数据，包括：

3.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，在获取生产线智能控制系统在当前时刻的实时生产数据之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的异常检测方法，其特征在于，所述获取所述生产线智能控制系统在异常生产批次中产生的异常生产数据，包括：

5.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，在获取生产线智能控制系统在当前时刻的实时生产数据之前，还包括：

6.根据权利要求1所述的异常检...

【技术特征摘要】

1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，所述获取生产线智能控制系统在当前时刻的实时生产数据，包括：

3.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，在获取生产线智能控制系统在当前时刻的实时生产数据之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的异常检测方法，其特征在于，所述获取所述生产线智能控制系统在异常生产批次中产生的异常生产数据，包括：

5.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，在获取生产线智能控制系统在当前时刻的实时生产数据之前，还...

【专利技术属性】
技术研发人员：戚叶挺，张志勇，倪军，
申请(专利权)人：杭州安脉盛智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：