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申请/专利权人：广东统一机器人智能股份有限公司

摘要：本发明涉及异常数据检测技术领域，具体涉及一种智能恒温恒压冷却水循环系统。该系统首先根据水循环数据样本点的分布确定第一异常点集合，在样本空间中获得水循环数据样本点的位置偏离特征，利用不同尺度的k邻域分析水循环数据样本点的聚集程度，进而筛选出第二异常点集合。根据第一异常点集合和第二异常点集合确定最终异常点集合，并对最终异常点对应的监测节点进行水循环参数的控制调节。本发明通过准确的异常检测，及时有效的检测出异常节点并进行水循环参数的控制调节，保证冷却水循环系统能够保持恒温恒压的高效能运行。

主权项：1.一种智能恒温恒压冷却水循环系统，其特征在于，所述系统包括：水循环数据采集模块，用于实时采集水循环系统中多个监测节点下的水循环数据；第一异常分析模块，用于根据所述水循环数据构建样本空间，根据所述样本空间中水循环数据样本点的分布获得第一异常点集合；第二异常分析模块，用于根据所述样本空间中所述水循环数据样本点之间的距离，获取每个所述水循环数据样本点的位置偏离特征；对于一个水循环数据样本点而言，根据预设不同尺度下的k值构建所述水循环数据样本点的k邻域，每个尺度下k邻域中的k近邻距离构成近邻距离序列；根据所述近邻距离序列中的变化特征，获得所述水循环数据样本点的聚集程度；根据所述聚集程度和所述位置偏离特征筛选出第二异常点集合；水循环参数控制模块，用于根据所述第一异常点集合和所述第二异常点集合筛选出最终异常点集合；对最终异常点对应的监测节点的水循环参数进行控制调整；位置偏离特征的获取方法包括：获得每个所述水循环数据样本点与样本空间质心点之间的距离作为第一距离；获得每个所述水循环数据样本点与其他水循环数据样本点之间的平均距离，作为第二距离；将所述第一距离和所述第二距离的乘积作为所述位置偏离特征；所述近邻距离序列中的变化特征的获取方法包括：获得所述近邻距离序列的差分序列，将所述差分序列中的元素累加和作为所述变化特征；所述聚集程度的获取方法包括：获得所述样本空间的整体密度；在样本空间中，将每个所述水循环数据样本点与距离最近的其他水循环数据样本点构成的范围大小作为局部特征；获得所述整体密度与所述局部特征的差值，作为第一差值；将所述变化特征负相关映射后与所述第一差值相乘，获得所述聚集程度；所述第二异常点集合的获取方法包括：将所述聚集程度归一化后与所述位置偏离特征相乘，获得异常指标；将所述异常指标进行归一化处理，获得异常判断值，根据所述异常判断值筛选出所述第二异常点集合。

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