[发明专利]一种基于SMT的异常监测集成预测系统

说明书

本发明公开了一种基于SMT的异常监测集成预测系统，其特征在于，包括：数据输入层，用于作为数据传入的接口；数据预处理层，用于信号格式处理；业务逻辑层，用于对数据进行统计分析、规律推定与预警；模型管理层，用于作为管理属性、特征建立、模型建立以及储存历史模型；应用层，用于作为日常使用、管理与支持外部系统通过接口访问。本发明具有如下有益效果：1)通过信息采集与自动预警，使事前预警与事后分析能够更全面且实时。2)综合考虑各种潜在属性，有助于提高SMT异常监测与预测的准确性，为SMT提供良好的技术保障。

技术领域

本发明涉及SMT技术领域，特别涉及一种基于SMT的异常监测集成预测系统。

背景技术

随着城市化进展逐渐成熟，电梯已成为一项重要的日常生活公众安全设备。电梯的整体运转控制，最主要依赖其各式各样的控制主板，因此如何生产出高质量、高信赖性的控制主板是各电梯厂家的核心议题。目前一般的SMT大都采用事后的异常分析改善。因此目前的处理方式存在以下二个问题：

问题一：事后分析不够实时，难以事先防范。

问题二：难以考虑各种潜在属性，影响异常监测与准确性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对现有SMT大都采用事后的异常分析改善所存在的上述技术问题而提供一种基于SMT的异常监测集成预测系统。该异常监测集成预测系统通过信息采集与自动预警，使事前预警与事后分析能够更全面且实时。

本发明所要解决的技术问题可以通过以下技术方案来实现：

一种基于SMT的异常监测集成预测系统，采用分层设计，包括以下各层功能模块：

数据输入层，所述数据输入层用于通过文件或网络通信方式接入数据，并将所接入的数据输出；

数据预处理层，所述数据预处理层接收来自所述数据输入层输出的数据并将所接收的数据转化为格式化数据输出；，将格式化的监测数据输出至业务逻辑层；

业务逻辑层，所述业务逻辑层接收来自所述数据预处理层输出的格式化数据并对所接收的格式化数据进行统计分析、规律推定以及信号预警，同时将数据存入模型管理层；

模型管理层用于管理属性、特征建立、模型建立以及储存历史模型；

应用层负责用户与平台交互、管理、设置相关规则；同时提供外部系统通过接口访问。

在本发明的一个优选实施例中，所述的数据预处理层包括数据填充模块、数据标准化模块、数据转化模块与数据编码模块；其中：

所述数据填充模块是用于填充缺失值，例如：空值、异常值与离群值的填充处理；填充的方式可以有多种选择，诸如：删除、采用平均值填充、采用殊值填充、使用所有可能的值填充、或使用其他估算法(诸如：K最近距离邻法、回归、EM算法…等；然后将数据输出至所述数据标准化模块；

所述数据标准化模块是用于消除变量间的量纲关系，从而使数据具有可比性。例如：采用Z-score标准化，让处理的数据符合均值为0，标准差为1的标准正态分布；采用0-1标准化，对原始数据进行线性变换，使结果落到[0,1]区间。

所述数据转化模块是用于将数据由数值型转化为类别型；

所述数据编码模块是用于将类别型字段进行编码。

在本发明的一个优选实施例中，所述的模型管理层包括属性库、特征模块、算法库与模型库；其中：

所述属性库是用于管理属性组合；包括但不局限于，诸如：原物料属性，诸如：锡膏湿度、黏度、松香含量、喷锡厚度…等；设备属性，诸如：回焊炉冷却速度、回焊炉轨道速度、回焊炉预热时间、回焊炉湿度、回焊温度、刮刀角度…等；以及其他各种类别属性。