[发明专利]异常检测系统、异常检测方法以及存储装置有效
申请号: | 201910536977.8 | 申请日: | 2019-06-20 |
公开(公告)号: | CN110779157B | 公开(公告)日: | 2021-06-08 |
发明(设计)人: | 冈惠子;涩谷久惠;国眼阳子;马场宣明;佐佐木规和;关谷祯夫;平友恒;户仓伯之 | 申请(专利权)人: | 日立环球生活方案株式会社 |
主分类号: | F24F11/38 | 分类号: | F24F11/38;F24F11/64;F24F11/61 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人: | 曾贤伟;范胜杰 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 异常 检测 系统 方法 以及 存储 装置 | ||
1.一种异常检测系统,其特征在于,
所述异常检测系统具有:数据库,其保管表示与空调机制冷剂相应的空调机能力的多个运算式;以及处理装置,其使用从检测空调机的状态的传感器获取的传感器信号来进行信息处理,
上述处理装置具有:
第一处理部,其针对上述传感器信号,从上述数据库中选择多个表示与空调机制冷剂相应的空调机能力的运算式并计算能力值,将该能力值视为正常数据而进行学习;以及
第二处理部,其针对在与上述第一处理部对上述空调机的学习期间不同的期间获取的上述传感器信号,选择多个表示与上述空调机制冷剂相应的空调机能力的运算式并计算能力值,根据上述学习到的正常的能力值数据来进行异常检测,
在上述第二处理部检测出异常的情况下,确定异常相关能力值,并输出与异常状态有关的信息,
上述第一处理部具有:
第一特征矢量提取部,其使用上述能力值来提取特征矢量;
第一异常测量数值计算部,其使用预先指定的学习期间的特征矢量,按照由上述第一特征矢量提取部提取出的每隔规定时间的每个特征矢量来计算异常测量数值;以及
阈值计算部,其计算与上述异常测量数值相应的阈值,
上述第二处理部具有:
第二特征矢量提取部,其使用上述能力值来提取特征矢量;
第二异常测量数值计算部,其使用预先指定的学习期间的特征矢量,按照由上述第二特征矢量提取部提取出的每隔规定时间的每个特征矢量来计算异常测量数值;
异常判断部,其对由上述第二异常测量数值计算部计算出的异常测量数值与由上述阈值计算部计算出的阈值进行比较并判断异常;以及
异常相关能力值确定部,其确定异常关联的能力值。
2.一种异常检测系统,其特征在于,
所述异常检测系统具有:数据库,其保管表示与空调机制冷剂相应的空调机能力的多个运算式;以及处理装置,其使用从检测空调机的状态的传感器获取的传感器信号来进行信息处理,
上述处理装置具有:
第一处理部,其针对上述传感器信号,从上述数据库中选择多个表示与空调机制冷剂相应的空调机能力的运算式并计算能力值,将该能力值视为正常数据而进行学习;以及
第二处理部,其针对在与上述第一处理部对上述空调机的学习期间不同的期间获取的上述传感器信号,选择多个表示与上述空调机制冷剂相应的空调机能力的运算式并计算能力值,根据上述学习到的正常的能力值数据来进行异常检测,
在上述第二处理部检测出异常的情况下,确定异常相关能力值,并输出与异常状态有关的信息,
上述第一处理部针对空调机能力值反复进行各能力值的二维分布密度的数量的以下的处理:
(a)制作基于多个能力值的组合的正常数据的二维分布密度;以及
(b)通过对两个空调机能力值的循环处理,以使二维分布密度的纵横比例变得相同的方式求出每种空调机能力值的最大值和最小值,并且还针对正常的空调机能力值求出纵列与横列的各最大值和各最小值。
3.根据权利要求1或2所述的异常检测系统,其特征在于,
上述处理装置具有数据加工能力值处理部,该数据加工能力值处理部与从上述传感器获取的传感器信号关联地从上述数据库中选择多个运算式,并计算在考虑到空调机的运行状态的运行条件下被提取而指数移动平均化后的能力值,
上述第一处理部或上述第二处理部使用由上述数据加工能力值处理部计算出的上述能力值。
4.根据权利要求1或2所述的异常检测系统,其特征在于,
上述第二处理部在确定了上述异常相关能力值之后,按照空调机的异常状态,将空调机能力值的模式保管于上述数据库中,
所述异常检测系统具有异常状态推定部,该异常状态推定部在上述第二处理部进行了异常检测时,根据在上述数据库中保管的该能力值对空调机的异常状态进行推定。
5.根据权利要求1或2所述的异常检测系统,其特征在于,
在上述数据库中能够追加与新型号的空调机有关的运算式。
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