[发明专利]一种芯粒工作状态监测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种芯粒工作状态监测方法，其特征在于，包括：

获取各芯粒待检测时刻的各项工作参数检测值及一段连续历史时刻的工作参数，并进行标准化处理；

截取待检测时刻前最新一段历史时刻的工作参数，输入训练好的CNN-LSTM预测模型，获得待检测时刻对应的工作参数预测值；所述CNN-LSTM预测模型是以样本工作参数为输入和以相应的预测工作参数为输出进行训练的；

基于一段连续历史时刻的工作参数，确定各项工作参数待检测时刻的参照值；

基于各芯粒待检测时刻的各项工作参数检测值、预测值及参照值，判定各芯粒工作状态是否出现异常，是则报警，否则继续检测；

其中，单个芯粒的各项工作参数至少包括芯粒的温度、输入电压、输出电压和电流；

所述CNN-LSTM预测模型包括连接的CNN网络及LSTM网络；其中，所述LSTM网络包括输入层、全连接层、LSTM层、注意力机制层和输出层，所述输入层用于输入所述CNN网络提取的特征，所述全连接层用于融合输入的特征，所述LSTM层用于基于融合后的特征提取隐层状态，所述注意力机制层用于根据注意力机制调整各隐层状态的概率分布，修正最终输出特征，所述输出层用于通过全连接操作，基于最终输出特征得到对应的工作参数预测值；

所述LSTM层中，LSTM单元结构的输入门和遗忘门的前向通道上分别增设有Dropout层，用于在前向传播中对设定范围内的神经元进行失活处理，以抑制过拟合现象；

其中，设于输入门的前向通道的Dropout层丢弃率取值范围为[0.2, 0.4]，设于遗忘门的前向通道的Dropout层丢弃率取值范围为[0.1, 0.3]，且设于遗忘门的前向通道的Dropout层丢弃率低于设于输入门的前向通道的Dropout层丢弃率；

所述基于一段连续历史时刻的工作参数，确定各项工作参数待检测时刻的参照值，包括：

基于一段连续历史时刻的工作参数，通过多项式拟合，确定各项工作参数对应待检测时刻的参照值；

所述基于各芯粒待检测时刻的各项工作参数检测值、预测值及参照值，判定各芯粒工作状态是否出现异常，包括：

对于每个芯粒，比较各项工作参数待检测时刻的预测值与参照值，若各项预测值与参照值之间的偏差程度之和大于预设的第一阈值，则认为预测结果出现问题或芯粒出现异常征兆，进行报错，否则继续比较各项工作参数检测值、预测值及参照值，若单项工作参数的预测值与检测值之间的偏差大于预测值与参照值之间的偏差，则认为该项工作参数异常；

若单个芯粒有超过一项工作参数异常，则认为该芯粒工作状态出现异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

对于各个芯粒，若有且只有一项工作参数异常，则将该项工作参数的预测值取代检测值作为当前时刻的工作参数存入，更新历史时刻的工作参数数据集。