一种用于水质检测设备的异常监测方法

本发明涉及设备监测技术领域，尤其涉及一种用于水质检测设备的异常监测方法，本发明通过在目标水域部署多个监测节点，构建分布式监测拓扑结构，并结合自编码器、孤立森林与LOF算法实现多层次异常检测。基于历史数据建立正常设备的基准模型，并利用Apache Kafka实时采集数据流，通过Flink进行标准化和窗口化处理。基于自编码器计算重建误差并构造特征矩阵，使用孤立森林筛选全局异常点，并通过LOF算法验证局部离群性，综合判断异常状态。本发明支持增量学习，适应环境变化，具备高实时性和低延迟特性，可有效识别传感器老化、测量误差等异常情况，提升数据可靠性与系统稳定性，显著降低维护成本。