一种基于互信息特征构造的焊割气流传感器异常检测方法

本发明公开了一种基于互信息特征构造的焊割气流传感器异常检测方法，首先采集高频电流时序数据和气体流速时序数据，并进行特征构造，获取特征数据集，基于所述特征数据集进行模型训练，获取焊割气流传感器异常检测模型；最终在边缘侧部署训练完毕的机器学习分类算法模型，实时采集焊割过程中的高频时序电流和气体流速数据，对气流传感器异常进行实时检测；本发明在特征数据集构造时，基于焊割机理设计了包括有效电流均值、互信息在内的多种特征，有效提升异常检测的准确性；本发明提供的异常检测方法对气流传感器性能的微小变化具有高敏感性，传感器异常时可以第一时间预警。