摘要
本发明提供了一种数字孪生中一种模型检测设备异常的方法,包括:基于机理与数据耦合的仿真环境建模;定义设备仿真环境的动作空间与状态空间;数据预处理及可视化;根据对所述数据分析并进行拆解后,进行单变量异常检测;对模型的检测结果进行评估;在数字孪生平台调用模型,接入实时数据对模型进行训练,通过对异常数据进行分析,及时处理问题。本发明将KNN和Prophet模型应用于设备数字孪生系统进行调用,能有效识别异常点,解决单变量时序数据异常检测问题。
技术关键词
检测设备
仿真模型
仿真环境
数据驱动模型
变量
异常数据
实时数据
异常点
优化工艺参数
监督学习算法
数字孪生系统
神经网络结构
冗余特征
支持向量机
收集设备
平台
模块