【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业生产，尤其涉及一种基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法。
技术介绍
1、在现代工业生产中，设备的正常运行对于确保生产效率和安全性至关重要。然而，设备在长时间运行过程中可能会出现各种异常情况，如故障、磨损、老化等，这些异常如果未能及时发现并处理，可能会导致严重的生产事故和经济损失。因此，设备异常检测成为工业生产中一个重要的研究课题。
2、传统的设备异常检测方法主要依赖于人工经验和定期检查。这些方法不仅耗时耗力，而且容易出现漏检和误检。随着传感器技术和数据采集技术的发展，通过监测设备运行状态的事件序列数据来进行异常检测成为一种新的趋势。然而，现有的事件序列预测方法在处理复杂工业设备数据时，对复杂时间序列数据的建模能力不足，无法有效捕捉设备运行状态中的细微变化，导致异常检测的准确性和及时性不足，方法通用性也很差。
3、因此，目前亟需一种基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法。
技术实现思路
1、（一）要解决的技术问题
2、鉴于现...
【技术保护点】
1.一种基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，其特征在于，所述S100之前还包括：
6.根据权利要求5所述的基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测...
【技术特征摘要】
1.一种基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，其特征在于，所述s100之前还包括：
6.根据权利要求5所述的基于时间序列预...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈庆，田甜，王宽心，吴玉成，胡磊，徐东升，吴哲峰，
申请(专利权)人：中控技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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