摘要
本发明提供一种工业生产物联网数据异常检测方法、介质及系统,属于工业生产物联网技术领域,本发明通过采集工业设备传感器数据并进行预处理建立多维数据集,运用主成分分析和互信息算法构建降维特征数据集,利用虚拟传感器算法弥补数据缺失形成扩展数据集,基于统计力学规律建立仿统计力学异常分析模型将海量高维传感器数据的微观状态转化为宏观热力学参量,通过虚拟粒子系综模拟设备运行状态计算统计力学特征向量,采用状态评估模型和动态阈值函数识别异常模式并进行分级标记,构建反馈优化机制持续改进系统性能,解决了工业设备传感器数据维度极高导致传统算法出现维度诅咒而无法有效异常检测的技术问题。
技术关键词
数据异常检测方法
工业生产
传感器算法
统计力学规律
工业设备状态
传感器节点
可读存储介质
数据异常检测系统
网络拓扑结构
降维特征
主成分分析降维
模拟设备
网络拓扑分析
计算机
设备运行参数
设备运行数据
系统为您推荐了相关专利信息
偏差报警
工业生产现场
虚拟设备
设备管理
现场设备
实木板材
缺陷识别方法
分类网络
彩色图像
神经网络架构
工业生产机器人
分拣装置
分拣组件
缓冲弹片
支撑组件
关键因素识别方法
全局灵敏度分析方法
优化调度模型
综合能源系统设备
能源转换单元
PLC设备
设备业务数据
数据发送策略
数据同步方法
异常设备