[發明專利]異常檢測系統以及異常檢測方法

在審

• 申請號: 202011059280.5
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN114328639A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 劉一帆;黃彥鈞;梁欣雅;陳奎廷;郭宗賢
• 申請（專利權）人: 中強光電股份有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/2455;G06F16/215
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 夏青

1.一種異常檢測系統，其特征在于，所述異常檢測系統包括：通信裝置、儲存裝置和處理器；其中，

所述通信裝置用于取得感測數據；

所述儲存裝置用于儲存模型，其中所述模型包括異常檢測模型或能量模型；以及

所述處理器耦接所述儲存裝置以及所述通信裝置，并且將所述感測數據輸入所述模型以產生異常指標，根據所述異常指標設定界限，根據所述異常指標及所述界限產生健康指標。

2.根據權利要求1所述的異常檢測系統，其特征在于，所述界限包括上界以及下界的至少其中之一，其中所述處理器還根據所述上界以及所述下界的所述至少其中之一產生所述健康指標。

3.根據權利要求1所述的異常檢測系統，其特征在于，所述處理器還將所述感測數據輸入至所述模型中的所述能量模型以產生還原感測數據，并且根據所述感測數據以及所述還原感測數據計算所述異常指標。

4.根據權利要求3所述的異常檢測系統，其特征在于，所述處理器還在判斷所述健康指標超出預設范圍后通過所述通信裝置發出告警。

5.根據權利要求1所述的異常檢測系統，其特征在于，所述異常指標為所述感測數據以及所述還原感測數據的差異。

6.根據權利要求4所述的異常檢測系統，其特征在于，所述處理器還用于通過所述通信裝置取得歷史感測數據，根據所述歷史感測數據產生所述能量模型，將所述歷史感測數據輸入至所述能量模型以產生還原歷史感測數據，根據所述歷史感測數據以及所述還原歷史感測數據產生參考異常指標，根據所述參考異常指標產生參考界限，根據所述參考異常指標以及所述參考界限產生參考健康指標，并且根據所述參考健康指標產生所述預設范圍。

7.根據權利要求6所述的異常檢測系統，其特征在于，所述處理器基于下列的算法的其中之一產生所述異常檢測模型或所述能量模型：

單類別支持向量機、孤立森林法、自動編碼器、變分自動編碼器以及自編碼卷積神經網絡。

8.根據權利要求3所述的異常檢測系統，其特征在于，所述處理器還用于平滑化所述感測數據以產生經平滑化的所述感測數據，并將經平滑化的所述感測數據輸入至所述能量模型以產生所述還原感測數據。

9.根據權利要求3所述的異常檢測系統，其特征在于，所述處理器還用于將所述感測數據中高于強度閾值的噪聲去除，以產生經前處理的所述感測數據，并將經前處理的所述感測數據輸入至所述能量模型以產生所述還原感測數據。

10.根據權利要求3所述的異常檢測系統，其特征在于，所述處理器還用于平滑化所述還原感測數據以產生經平滑化的所述還原感測數據，并根據經平滑化的所述還原感測數據計算所述異常指標。

11.根據權利要求3所述的異常檢測系統，其特征在于，所述處理器還用于將所述還原感測數據中高于強度閾值的噪聲去除，以產生經前處理的所述還原感測數據，并根據經前處理的所述還原感測數據計算所述異常指標。

12.一種異常檢測方法，其特征在于包括：

通過通信裝置以取得感測數據；

通過處理器將所述感測數據輸入至模型以產生異常指標，其中所述模型包括異常檢測模型或能量模型；

通過所述處理器以根據所述異常指標設定界限；以及

通過所述處理器以根據所述異常指標及所述界限產生健康指標。

13.根據權利要求12所述的異常檢測方法，其特征在于，所述界限包括上界以及下界的至少其中之一，其中通過所述處理器以根據所述異常指標及所述界限產生所述健康指標的步驟包括：

通過所述處理器以根據所述上界以及所述下界的所述至少其中之一產生所述健康指標。