[發(fā)明專利]基于聯(lián)合歷史和時間序列分析的異常表征的系統(tǒng)和方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910931056.1 | 申請日: | 2019-09-27 |
| 公開(公告)號: | CN111103851B | 公開(公告)日: | 2022-05-03 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 樸正淏;A·拉客阿凡;R·A·羅西;多鹿陽介;嶺岸瞳;小掠哲羲 | 申請(專利權(quán))人: | 帕洛阿爾托研究中心公司;松下電器產(chǎn)業(yè)株式會社 |
| 主分類號: | G05B19/418 | 分類號: | G05B19/418;G01D21/02 |
| 代理公司: | 中國專利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 劉春元 |
| 地址: | 美國加利*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 聯(lián)合 歷史 時間 序列 分析 異常 表征 系統(tǒng) 方法 | ||
本發(fā)明題為“基于聯(lián)合歷史和時間序列分析的異常表征的系統(tǒng)和方法”。本發(fā)明公開了一個實施方案,其提供了一種用于促進異常檢測和表征的系統(tǒng)。在操作期間,該系統(tǒng)通過計算設(shè)備確定包括多個數(shù)據(jù)點的第一組測試數(shù)據(jù),其中第一組包括第一變量和一個或多個第二變量的數(shù)據(jù)序列。該系統(tǒng)通過將第一組分成多個組并且對每個相應(yīng)組中的數(shù)據(jù)執(zhí)行四分位距分析來識別異常。該系統(tǒng)從第一組獲取第二組測試數(shù)據(jù),該第二組測試數(shù)據(jù)包括來自在當前時間之前出現(xiàn)的最近時間段的數(shù)據(jù)序列,并且還包括來自所識別的異常的第一數(shù)據(jù)點。該系統(tǒng)基于第二組的導(dǎo)數(shù)的量值是否大于第一預(yù)先確定的閾值而將第一數(shù)據(jù)點分類為第一類型的異常。
本公開整體涉及檢測異常。更具體地講,本公開涉及用于基于聯(lián)合歷史和時間序列分析的異常表征的系統(tǒng)和方法。
異常檢測或異常值檢測是一種數(shù)據(jù)挖掘方法,其識別不符合預(yù)期模式或數(shù)據(jù)組中的其他模式的項目或事件。異常檢測與各種領(lǐng)域相關(guān),例如,制造、醫(yī)療領(lǐng)域和能源相關(guān)領(lǐng)域。例如,在制造中,能源使用可引起顯著的成本,諸如在運行具有機器的工廠或具有設(shè)備的數(shù)據(jù)中心時。為此,識別異常可提供更有效的制造系統(tǒng),這繼而可降低成本并且改善系統(tǒng)以及其組成部件或零件的總體效率。
隨著智能儀表、傳感器和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的出現(xiàn),存在用以監(jiān)測工廠機器的低效率以及檢測和管理異常的能源使用的機會。相關(guān)美國專利申請16/143,223涉及一種通過對二維或更高維度數(shù)據(jù)組的時間序列數(shù)據(jù)使用歷史范圍和分箱四分位距分析來促進異常檢測的方法。然而,目前無法區(qū)分(一方面)減少能量或生產(chǎn)率損失的真正機會與(另一方面)來自快速瞬時事件(例如,電源開/關(guān)、突然溫度變化和突然的生產(chǎn)水平提高)的不可控的電源浪涌。這可能導(dǎo)致用于數(shù)據(jù)挖掘和異常檢測的系統(tǒng)效率低下。
一個實施方案提供了一種用于促進異常檢測和表征的系統(tǒng)。在操作期間,該系統(tǒng)通過計算設(shè)備確定包括多個數(shù)據(jù)點的第一組測試數(shù)據(jù),其中所述第一組包括第一變量和一個或多個第二變量的數(shù)據(jù)序列,并且其中所述一個或多個第二變量取決于所述第一變量。該系統(tǒng)通過將所述第一組測試數(shù)據(jù)分成多個組并且對每個相應(yīng)組中的數(shù)據(jù)執(zhí)行四分位距分析來識別異常。該系統(tǒng)從所述第一組測試數(shù)據(jù)獲取第二組測試數(shù)據(jù),所述第二組測試數(shù)據(jù)包括來自在當前時間之前小于預(yù)先確定的時間段處出現(xiàn)的最近時間段的數(shù)據(jù)序列,并且還包括來自所識別的異常的第一數(shù)據(jù)點。該系統(tǒng)基于所述第二組測試數(shù)據(jù)的導(dǎo)數(shù)的量值是否大于第一預(yù)先確定的閾值而將所述第一數(shù)據(jù)點分類為第一類型的異常,從而基于對所述第一組測試數(shù)據(jù)的歷史分析和對所述第二組測試數(shù)據(jù)的最近時間序列分析來增強所述數(shù)據(jù)序列的數(shù)據(jù)挖掘和異常值檢測。
在一些實施方案中,第一變量或一個或多個第二變量為以下中的一者或多者:與參與獲取第一組測試數(shù)據(jù)的物理設(shè)備相關(guān)聯(lián)的參數(shù)。參數(shù)為以下中的一者或多者:溫度值;用于計量生產(chǎn)的計數(shù)、數(shù)量或其他單位;材料的流量單位或量度;材料的壓力單位或量度;以及能夠在測量另一個參數(shù)時用作控制參數(shù)的任何參數(shù)。
在一些實施方案中,物理設(shè)備是傳感器、智能儀表、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備以及能夠測量所述參數(shù)的任何設(shè)備中的一者或多者。
在一些實施方案中,該系統(tǒng)響應(yīng)于確定所述第二組測試數(shù)據(jù)的所述導(dǎo)數(shù)的所述量值大于所述第一預(yù)先確定的閾值而將所述第一數(shù)據(jù)點分類為所述第一類型的異常。該系統(tǒng)響應(yīng)于確定所述第二組測試數(shù)據(jù)的所述導(dǎo)數(shù)的所述量值不大于所述第一預(yù)先確定的閾值而將所述第一數(shù)據(jù)點分類為第二類型的異常。
在一些實施方案中,第一類型的異常與以下中的一者或多者相關(guān)聯(lián):控制參數(shù)的浪涌;開/關(guān)事件;以及控制參數(shù)的突然瞬時變化。第二類型的異常與穩(wěn)態(tài)異常相關(guān)聯(lián)。
在一些實施方案中,該系統(tǒng)通過確定被分類為異常并且可歸因于所述控制參數(shù)的浪涌、所述開/關(guān)事件或所述控制參數(shù)的所述突然瞬時變化的第三組數(shù)據(jù)點來檢測指示與參與獲取所述第一組測試數(shù)據(jù)的物理設(shè)備相關(guān)聯(lián)的高浪涌的趨勢。
在一些實施方案中,響應(yīng)于確定所述趨勢不大于第二預(yù)先確定的閾值,該系統(tǒng)確定所述物理設(shè)備正在經(jīng)歷正常操作。響應(yīng)于確定所述趨勢大于所述第二預(yù)先確定的閾值,該系統(tǒng)確定所述物理設(shè)備正在經(jīng)歷劣化。
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