流程工业异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质

本发明属于流程工业领域，涉及流程工业异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括获取流程工业过程的多模态序列；根据多模态序列，通过iTransformer块提取多模态序列之间的时空关系及全局依赖关系；根据时空关系及全局依赖关系，建立时空序列行为模型；基于时空序列行为模型，将输入的数据与模型重构后的数据进行对比分析，计算出重构误差；基于重构误差，使用预定义阈值将数据点标记为正常数据或异常数据，实现对流程工业过程中异常情况的快速识别。从多角度挖掘多维度特征之间的相关性，提出了基于多模态时空序列行为分析的流程工业过程异常检测模型MSTDetector，进一步提高了安全防护能力。