一种压力数据异常特征识别与智能检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种压力数据异常特征识别与智能检测系统及方法，包括数据采集层、数据预处理层、特征提取层、异常检测层、自适应学习层和决策层；所述数据采集层包括压力数据采集模块，所述数据预处理层包括去噪模块和归一化模块，所述决策层包括结果展示模块和报警模块。本发明专利技术属于设备监测技术领域，具体是提供了一种自动分析海量压力数据，精准定位异常特征，为工业监测、健康管理等领域提供强有力的技术支持，多源数据融合、动态特征学习与实时预警一体化的压力数据异常特征识别与智能检测系统及方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于设备监测，具体是指一种压力数据异常特征识别与智能检测系统及方法。

技术介绍

1、在工业过程控制、能源输送、医疗监护等领域，压力数据是反映系统健康状态的核心参数之一，压力数据的异常波动往往预示着设备故障或安全隐患传统的基于固定阈值的报警系统无法识别渐变型异和复杂模式异常，易产生漏报或误报，难以处理非稳态、非线性压力信号；特征提取能力有限，人工设计特征难以捕捉复杂非线性关系，对微弱异常信号不敏感；离线分析模式无法满足高风险场景的即时响应需求。因此，急需一种新型压力数据异常特征识别与智能检测系统及方法解决上述难题。

技术实现思路

1、为解决上述现有难题，本专利技术提供了一种自动分析海量压力数据，精准定位异常特征，为工业监测、健康管理等领域提供强有力的技术支持，多源数据融合、动态特征学习与实时预警一体化的压力数据异常特征识别与智能检测系统及方法。

2、本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术压力数据异常特征识别与智能检测系统，包括数据采集层、数据预处理层、特征提取层、异常检测层、自适应学习层本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种压力数据异常特征识别与智能检测系统，其特征在于：包括数据采集层、数据预处理层、特征提取层、异常检测层、自适应学习层和决策层，所述数据采集层包括压力数据采集模块，实时采集目标系统的压力时序数据；所述数据预处理层对采集到的原始数据进行清洗、去噪和标准化处理，以提高后续分析的准确性；所述特征提取层利用深度学习算法自动提取压力数据中的关键特征；所述异常检测层基于提取的特征运用深度学习模型对压力数据进行异常检测，识别出潜在的故障或异常状态；所述自适应学习层利用滑动窗口新数据微调模型参数，对置信度低的样本请求人工标注，更新训练集；所述决策层将检测到的异常信息以直观的方式展示给用户，并触发报警...

【技术特征摘要】

1.一种压力数据异常特征识别与智能检测系统，其特征在于：包括数据采集层、数据预处理层、特征提取层、异常检测层、自适应学习层和决策层，所述数据采集层包括压力数据采集模块，实时采集目标系统的压力时序数据；所述数据预处理层对采集到的原始数据进行清洗、去噪和标准化处理，以提高后续分析的准确性；所述特征提取层利用深度学习算法自动提取压力数据中的关键特征；所述异常检测层基于提取的特征运用深度学习模型对压力数据进行异常检测，识别出潜在的故障或异常状态；所述自适应学习层利用滑动窗口新数据微调模型参数，对置信度低的样本请求人工标注，更新训练集；所述决策层...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，
申请(专利权)人：张磊，
类型：发明
国别省市：