【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业数据检测领域，尤其涉及一种工业生产数据异常检测系统。
技术介绍
0、技术背景
1、工业生产过程中，不同传感器以及不同时刻所获取的设备监测数据被记为多元时间序列数据，通过构建异常检测模型以针对多元时间序列数据进行异常检测，以及时确定异常数据，构建异常检测模型的过程中，需要针对以完成异常原因确定的数据信息进行特征提取，但是工业生产过程中的实际生产状态存在变化，并导致数据特征亦存在变化，但是现有的用于工业生成数据分析的异常检测模型的构建过程往往依据预设的数据提取方式，以确定训练数据，忽略不同数据之间的生产状态的联系，因此，如何基于已有的数据集合对应的实际生产状态的变化情况适应性地调整数据提取过程，以保证用于异常检测模型训练的数据的有效性，此为本领域技术人员亟待解决的问题。
2、中国专利申请公开号cn118898045a公开了一种工业互联网时序数据异常检测方法及系统，包括以下步骤：s1：实时采集原始时序数据；s2：将时序数据按照预设时间窗口进行分割，形成多个时间片段；s3：对每个时间片段进行多层次聚类分...
【技术保护点】
1.一种工业生产数据异常检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工业生产数据异常检测系统，其特征在于，所述生产监测模块基于各多元时间序列数据对应的时间范围内各目标监测设备的运行负载参数确定时序训练数据集合的生产控制差异参数；
3.根据权利要求2所述的工业生产数据异常检测系统，其特征在于，所述窗口分析模块响应的窗口评估条件为时序训练数据集合处于一类生产数据状态，则判定第一提取执行单元根据前瞻生产变更度确定各多元时间序列数据的窗口提取参数的设置方式；
4.根据权利要求3所述的工业生产数据异常检测系统，其特征在于，所述第一提...
【技术特征摘要】
1.一种工业生产数据异常检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工业生产数据异常检测系统，其特征在于，所述生产监测模块基于各多元时间序列数据对应的时间范围内各目标监测设备的运行负载参数确定时序训练数据集合的生产控制差异参数；
3.根据权利要求2所述的工业生产数据异常检测系统，其特征在于，所述窗口分析模块响应的窗口评估条件为时序训练数据集合处于一类生产数据状态，则判定第一提取执行单元根据前瞻生产变更度确定各多元时间序列数据的窗口提取参数的设置方式；
4.根据权利要求3所述的工业生产数据异常检测系统，其特征在于，所述第一提取执行单元响应的第一执行条件为存在多元时间序列数据的前瞻生产变更度大于预设前瞻生产变更度，则基于前瞻生产变更度以及生产主导系数确定该多元时间序列数据的窗口范围参数；
5.根据权利要求4所述的工业生产数据异常检测系统，其特征在于，所述窗口分析模块响应的窗口评估条件为时序训练数据集合处于二类生产数据状态，则判定第二提取执行单元根据漂移趋势参数确定各多元时间序列数据的窗口提取参数的设置方式；
6.根据权利要求5所述的工业生产数据异常检...
【专利技术属性】
技术研发人员：王仁芳，邱虹，史凯凯，顾晓哲，吴礼明，崔璐峰，
申请(专利权)人：浙江万里学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。