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申请/专利权人：北京理工大学;羚羊工业互联网股份有限公司
摘要：本申请提出了一种物理知识嵌入的复杂工业系统异常检测方法及系统，该方法包括：采集传感器数据并对其进行预处理；根据历史数据和系统结构参数，提取振动数据和噪声数据的频谱特征，结合设备安全要求设定温度数据、压力数据、流量数据的阈值，构建物理知识特征集合；对振动数据与噪声数据分别采用不同的小波分析过程提取关键频率特征与所有特征频率，对温度数据、压力数据、流量数据采用稀疏变换捕捉特征信息以得到趋势阈值集合，构建测量数据特征集合；比较物理知识特征集合与测量数据特征集合，基于设定的距离阈值与幅度阈值，对工业生产设备进行异常检测。通过本申请提出的方案，能够实现工业生产设备的异常检测和预警。
主权项：1.一种物理知识嵌入的复杂工业系统异常检测方法，其特征在于，包括：采集传感器数据，并对所述传感器数据进行预处理，其中，所述传感器数据包括振动数据、噪声数据、温度数据、压力数据以及流量数据，所述预处理过程包括噪声去除和数据归一化；根据历史数据和系统结构参数，提取预处理后的振动数据和噪声数据的频谱特征，结合设备安全要求设定预处理后的温度数据、压力数据、流量数据的阈值，构建物理知识特征集合；对预处理后的振动数据与噪声数据分别采用不同的小波分析过程提取关键频率特征与所有特征频率，对预处理后的温度数据、压力数据、流量数据采用稀疏变换捕捉特征信息以得到趋势阈值集合，构建测量数据特征集合；比较所述物理知识特征集合与所述测量数据特征集合，基于设定的距离阈值与幅度阈值，对工业生产设备进行异常检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 羚羊工业互联网股份有限公司 物理知识嵌入的复杂工业系统异常检测方法及系统
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