基于机器学习的异常检测方法、装置、设备及系统

本申请公开了一种基于机器学习的异常检测方法、装置、设备及系统，涉及到工业领域，工业控制系统中的各个输入输出组件的通道工作预设时长产生的历史工作信号，对机器学习模型进行训练，得到针对相应类型的输入输出组件的通道状态预测模型后，在各个输入输出组件工作期间，获取相应通道的当前工作信号后，输入对应通道状态预测模型，依据相应通道的正常历史信号，快速且准确得到该通道的通道状态预测结果，据此确定各个输入输出组件中存在处于异常工作状态的至少一个异常通道的情况，可以及时输出相应异常通道的报警信息，提示工作人员及时处理，确保系统安全稳定运行，提高生产效率，减少对设备的维护和管理成本。