[发明专利]监控数据故障检测方法及系统在审
申请号: | 201910431312.0 | 申请日: | 2019-05-22 |
公开(公告)号: | CN111984635A | 公开(公告)日: | 2020-11-24 |
发明(设计)人: | 肖姝君 | 申请(专利权)人: | 肖姝君 |
主分类号: | G06F16/215 | 分类号: | G06F16/215;G06F17/16 |
代理公司: | 深圳众邦专利代理有限公司 44545 | 代理人: | 王红 |
地址: | 100029 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 监控 数据 故障 检测 方法 系统 | ||
1.一种监控数据故障检测方法,其特征在于,所述方法包括:
对待测监控数据进行标准化处理;
对所述待测监控数据进行采样,以得到采样数据;
根据所述采样数据构造过去向量与将来向量,并计算关于所述采样数据的过去核矩阵和将来核矩阵;
对所述过去核矩阵和所述将来核矩阵进行标准化处理,并根据预设离线模型计算与状态空间和残差空间相对应的统计量;
将所述统计量与预设控制限进行对比,当判断任意时刻所述统计量大于所述控制限时,判定所述待测监控数据存在故障。
2.根据权利要求1所述的监控数据故障检测方法,其特征在于,所述对待测监控数据进行标准化处理的步骤之前,所述方法还包括:
获取无量纲数据,分别选取第一滞后量和第二滞后量,以构造过去向量与将来向量,并构造过去汉克尔矩阵和将来汉克尔矩阵;
选取径向基核函数,并计算过去核矩阵和将来核矩阵;
分别对所述过去核矩阵和所述将来核矩阵进行矩阵计算,以得到第一拉普拉斯矩阵和第二拉普拉斯矩阵;
根据优化公式计算α和β的参数值。
3.根据权利要求2所述的监控数据故障检测方法,其特征在于,所述分别对所述过去核矩阵和所述将来核矩阵进行矩阵计算的步骤包括:
利用k-近邻法分别对所述过去核矩阵和所述将来核矩阵进行权值计算,以得到第一权值矩阵和第二权值矩阵;
根据所述第一权值矩阵和所述第二权值矩阵计算度矩阵,以得到第一度矩阵和第二度矩阵;
根据所述第一权值矩阵、所述第二权值矩阵、所述第一度矩阵和所述第二度矩阵以计算所述第一拉普拉斯矩阵和所述第二拉普拉斯矩阵。
4.根据权利要求2所述的监控数据故障检测方法,其特征在于,所述优化公式为:
其中,为标准化后的过去核矩阵,为标准化后的将来核矩阵。
5.根据权利要求1所述的监控数据故障检测方法,其特征在于,所述对待测监控数据进行标准化处理的步骤包括:
获取所述待测监控数据中的每一个变量;
将所述变量减去对应训练数据中得到的平均值,以得到目标差值;
将所述目标差值除以所述训练数据中得到的方差,以完成所述标准处理。
6.根据权利要求1所述的监控数据故障检测方法,其特征在于,所述对所述过去核矩阵和所述将来核矩阵进行标准化处理所采用的公式为:
其中1test=1/N[1,…,1]∈R1×N。
7.一种监控数据故障检测系统,其特征在于,所述系统包括:
数据采样模块,对待测监控数据进行标准化处理,对所述待测监控数据进行采样,以得到采样数据;
矩阵计算模块,用于根据所述采样数据构造过去向量与将来向量,并计算关于所述采样数据的过去核矩阵和将来核矩阵;
统计量计算模块,用于对所述过去核矩阵和所述将来核矩阵进行标准化处理,并根据预设离线模型计算与状态空间和残差空间相对应的统计量;
故障判断模块,用于将所述统计量与预设控制限进行对比,当判断任意时刻所述统计量大于所述控制限时,判定所述待测监控数据存在故障。
8.根据权利要求7所述的监控数据故障检测系统,其特征在于,所述监控数据故障检测系统还包括:
离线建模模块,用于获取无量纲数据,分别选取第一滞后量和第二滞后量,以构造过去向量与将来向量,并构造过去汉克尔矩阵和将来汉克尔矩阵;选取径向基核函数,并计算过去核矩阵和将来核矩阵;分别对所述过去核矩阵和所述将来核矩阵进行矩阵计算,以得到第一拉普拉斯矩阵和第二拉普拉斯矩阵;根据优化公式计算α和β的参数值。
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