[發明專利]一種工廠生產狀態異常檢測模型設計方法

在審

• 申請號: 201910615485.8
• 申請日: 2019-07-09
• 公開（公告）號: CN110310047A
• 公開（公告）日: 2019-10-08
• 發明（設計）人: 薛罡;李會文;劉瓊;萬波;朱躍飛;程宏
• 申請（專利權）人: 上海新增鼎網絡技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06K9/62;G06Q50/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種工廠生產狀態異常檢測模型設計方法，其特征在于：包含以下步驟：

A、構建支撐向量域；

B、非線性廣義核函數支撐設計；

C、預警評分設置；

D、模型評估。

2.根據權利要求1所述的一種工廠生產狀態異常檢測模型設計方法，其特征在于，所述步驟A具體是：構建球體域，假設球體中心位置a和球體半徑R,建立最小半徑函數：其中，C為協調球體大小和目標物體誤差之間的變量，限制條件為：結合上面兩個公式，創建拉格朗日函數：其中a_i≥0和γ_i≥0，根據以上函數，得到如下新的限制條件：即最終的拉格朗日函數式如下：通過對L的最小化優化求解，可得，當新的測試集數據進入模型時，是否屬于正常類別范圍，即其中，z為新的實例數據。

3.根據權利要求2所述的一種工廠生產狀態異常檢測模型設計方法，其特征在于，所述步驟B具體是：將內積(x_i·x_j)替換為核函數K(x_i·x_j)，得到從而判定：為了抑制球體半徑距離在大量特征空間中的增長，采用高斯核函數:K_G(x_i·x_j)＝exp(-(x_i-x_j)²/s²)，由此可得如下拉格朗日函數：因此可以得到如下單類別接受規則：

4.根據權利要求3所述的一種工廠生產狀態異常檢測模型設計方法，其特征在于，所述步驟C具體是：根據步驟A和步驟B可得單類的支撐向量機，針對當天的工廠運營狀態進行預警評分。

5.根據權利要求1-4任一所述的一種工廠生產狀態異常檢測模型設計方法，其特征在于，所述步驟D采用機器學習誤差測試標準進行模型的評估。