[发明专利]检测系统异常的方法、装置及传感器处理的方法、装置

说明书

本发明实施例中公开了一种检测系统异常的方法，包括：对检测一系统的异常所需的复数个传感器，根据所述复数个传感器检测所述系统在正常状态下得到的历史检测数据，计算所述复数个传感器两两之间的相关性系数；根据所述相关性系数对所述复数个传感器进行聚类，形成至少一个传感器集，其中，每个传感器集用于检测所述系统的一个子系统；针对每个传感器集，根据所述历史检测数据，生成所述子系统的一个模型；根据每个传感器集检测对应的子系统得到的实时数据，利用生成的每一个模型对所述系统进行异常检测。本发明实施例中的技术方案能够有针对性的检测系统，节省排查异常的时间，高效的完成系统的维护工作。

技术领域

本发明涉及一种系统检测方法，尤其是一种检测系统异常的方法及装置，以及一种传感器处理的方法及装置。

背景技术

系统的实时状态监测是工业、医学、经济等领域的一项亟待解决的难题。目前基本上是通过分析检测数据来判断系统是否存在异常。检测数据可以由各种传感器对系统进行检测而获得。以制造业为例，在工厂里布置种类繁多、数目庞大的传感器，对工厂内的机器或装配线进行监控，例如机器的主轴转速、电机温度、管内水温等。

目前的一个异常检测的方法是，根据该系统中的所有传感器所测得的历史数据建立一个总的模型，再将所有传感器实时测量的数据利用该总的模型进行整个系统的异常检测。

上述方法的一个问题是，由于传感器数量巨大，种类繁多，模型的生成过程较复杂，耗时较长。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例中提出了一种检测系统异常的方法，用以实时监测系统的异常。

本发明实施例中的一种检测系统异常的方法，包括：对检测一系统的异常所需的复数个传感器，根据所述复数个传感器检测所述系统在正常状态下得到的历史检测数据，计算所述复数个传感器两两之间的相关性系数，其中，所述相关性系数用于指示每两个传感器检测所述系统得到的历史检测数据的相互影响程度；根据所述相关性系数对所述复数个传感器进行聚类，形成至少一个传感器集，其中，每个传感器集用于检测所述系统的一个子系统；针对每个传感器集，根据所述历史检测数据，生成所述子系统的一个模型；根据每个传感器集检测对应的子系统得到的实时数据，利用生成的每一个模型对所述系统进行异常检测。

本发明实施例中的一种检测系统异常的方法可以将检测一个复杂系统的任务分成一个个子任务，每个子任务间可以并行运行。而且由于每个传感器集中的传感器的数据少于传感器的总数，那么处理数据时的计算复杂度要小得多。并且用于生成对应子系统的模型的数据是同一个传感器集得到的，所以使得每个模型的生成过程变得简单；通过分析每个传感器集的测量数据，即可判断其对应的子系统运行状态是否存在异常。若存在异常，则维修人员只维修运行状态异常的子系统就可，不用再对整个复杂系统进行排查，可以节省排查异常的时间，高效的完成复杂系统的维护工作。

在一个实施方式中，根据所述相关性系数对所述复数个传感器进行聚类，形成至少一个传感器集，包括：

利用所述相关性系数衡量所述复数个传感器聚类时距离的远近，根据所述距离的远近，对所述复数个传感器聚类，得到复数种传感器聚类结果；每种传感器聚类结果包含至少一个传感器集，每个传感器集包括至少一个传感器；

针对每种传感器聚类结果，以传感器聚类结果中包含的传感器集间的距离越远，而每个传感器集中包含的传感器的距离越近为原则，从中确定一种传感器聚类结果作为最终的传感器聚类结果。

上述方法可以将复数个传感器聚类成多个传感器集，每个传感器集中的传感器的个数少于传感器的总数，使得处理数据时的计算复杂度要小得多。而且获取一个最优的传感器聚类的结果可以保证聚类的精准度，减少测量误差。

在一个实施方式中，所述根据每个传感器集检测对应的子系统得到的实时数据，利用生成的每一个模型对所述系统进行异常检测包括：