摘要
本发明涉及检测技术领域,尤其是一种基于代理模型机车柴油机传感器数据实时异常检测方法,具体步骤如下:获取传感器实时数据和传感器历史数据;建立代理模型,利用传感器历史数据建立训练样本集;利用代理模型构建近似模型,并将训练样本集代入近似模型进行模型训练;利用近似模型对传感器实时数据进行预测分析,计算出预测误差P;当预测误差P小于第一阈值时,则判定传感器数据正常,否则判定异常;正常的传感器数据的预测误差P大于第二阈值时,则将正常传感器实时数据加入步骤S3中的训练样本集。本发明利用代理模型更新近似模型,并通过训练样本集对代理模型实时更新,解决了近似模型精度随着时间推进而逐渐下降的问题。
技术关键词
模型机车
异常检测方法
传感器
训练样本集
数据预处理方法
柴油机
实时数据
预测误差
支持向量机方法
模型更新
线性
精度
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数据采集频率
可穿戴设备
人工智能助手
决策支持数据
拾音传感器
多模态监控
自动报警方法
安防消防
多模态特征
烟感
多模态数据融合
姿态特征
分析方法
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生理特征数据
超声探测器
激光探测器
多模态传感器
数据处理模块
数据采集模块
柔性碳纤维
传感器
抗环境干扰能力
基底层
包覆层