(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111651472.X (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 上海零灏智演科技有限公司 地址 200000 上海市浦东 新区自由贸易试 验区临港新片区丽正路1628号4幢1-2 层 (72)发明人 刘利强　张睿　张振兴　 (74)专利代理 机构 上海汇齐专利代理事务所 (普通合伙) 31364 专利代理师 朱明福 (51)Int.Cl. G06Q 10/00(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06F 16/215(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) (54)发明名称 一种工业时序数据通过数据处理进行在线 异常监测方法 (57)摘要 本发明公开了一种工业时序数据通过数据 处理进行在线异常监测方法， 首先对输入的大量 数据进行处理， 对处理后的数据进行质量评价； 建立基于粒子群算法优化的LS TM神经网络模型， 通过该模型训练出一组预测数据， 预测数据和实 际输入数据取残差后计算得到综合监测指数， 最 后通过综合监测指数确定状态 监测模型， 对输入 的工业时序数据进行在线的异常数据监测； 现有 技术相比， 本发 明能够简化处理的数据量并且在 把握关键信息的同时简化数据处理过程； 此外， 本发明还可以及时应对系统的故障， 对异常监测 的友好程度较高， 提高系统运行的可靠性， 为处 理此类问题提出了全新的思路。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114462636 A 2022.05.10 CN 114462636 A 1.一种工业时序数据通过数据处理进行在线异常监测方法， 其特征在于， 所述异常监 测方法包括以下步骤： 步骤1、 通过预处理、 重复记录监测和冲突处理对在线监测的重复数据进行处理， 处理 过程可以通过设置阈值 来实现； 步骤2、 建立合适的关联规则对在线监测的异常数据进行处理， 接着对处理后的数据质 量进行分析评价； 建立数据质量完备性、 有效性、 冗余性和规范性的阈值计算准则； 通过判 断数据是否满足阈值条件， 对异常数据进行重新处 理； 步骤3、 使用处理后的数据在建立的基于粒子群算法优化的LSTM神经网络模型中进行 训练， 得到预测数据； 步骤4、 获取得到预测数据后， 根据预测数据构建基于残差序列偏差中值和离差 中值的 数据管道； 步骤5、 根据得到的数据管道去获取综合 监测指数； 步骤6、 根据综合监测指数建立状态监测模型， 状态监测模型分为传感器采样模型和滑 动窗模型两种； 步骤7、 根据状态监测模型对数据异常变化进行监测。 2.根据权利要求1所述的一种工业时序数据通过数据处理进行在线异常监测方法， 其 特征在于， 所述 步骤4构建数据管道的方法为： 使用建立的神经网络模型获取 预测数据， 获取残差序列的公式为： 其中， {X(tk)∈Rm,k＝0,1,2, …}是时间数据序列， 而 是预测数 据序列。 随后针对不同的监测时刻， 分别计算残差序列的偏差中值和离 差中值： 其中， med是中值 算子， 是用来计算序列的中值。 随后， 就可以根据两个中值确定残差数据管道， 公式为： [Ej(tk)‑4.5Θj(tk),Ej(tk)+4.5Θj(tk)](j＝1,2, …,m)； 。 3.根据权利要求1所述的一种工业时序数据通过数据处理进行在线异常监测方法， 其 特征在于， 所述 步骤5得到综合 监测指数 方法为： 使用获得的残差数据管道计算测量数据的数据管道为： 之后可以得到综合 监测指数Tj(tk)为： 其 中 ， 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114462636 A 2之后进行判断， 当Tj(tk)＝1时， 第j个传感器的节点异常报警。 4.根据权利要求1所述的一种工业 时序数据通过数据处理进行在线异常监测方法的制 备方法， 其特 征在于， 所述 步骤6构建的传感器采样模型和滑动窗模型如下， 构造传感器采样数据模型为： 构建滑动窗模型为： 其中， ta代表数据的采样起始时间点， tb表示采样的结束时间点。 5.根据权利要求1所述的一种工业 时序数据通过数据处理进行在线异常监测方法的制 备方法， 其特 征在于， 所述 步骤7构建的数据是否异常变化的判断规则为： 规则1： 若监测指数满足 可判断数据段{X(tn),…,X(tk)}均处 于正常变化范围； 规则2： 若监测指数满足 则可以判断对应时间段内的数据 {X(ta),…,X(tb)}处于正常变化范围； 规则3： 若是有 且 则第j个传感器节点数据大部 分时间在管道壁上方运行， 说明监测数据多数偏大， 可以认为数据处于偏大型异常； 相反， 若是有 且 则说明数据大部分在管道壁下方运行， 可以认为数据处于偏小型异常。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114462636 A 3