[发明专利]在具有确定特性的网络物理系统中检测异常的系统和方法

权利要求书

1.一种用于确定信息物理系统CPS中异常源的系统，所述系统包括：

计算平台，包括至少一个处理器的计算硬件和与所述至少一个处理器可操作地耦合的存储器；

指令，当在所述计算平台上执行所述指令时，使得所述计算平台实现：

训练工具，配置为：

获取初始样本，所述初始样本包括多个历史CPS特征值；

基于训练样本生成预测模型，所述训练样本基于所述多个历史CPS特征值和多个历史CPS特征的至少一个特性所构建；以及

基于所述训练样本来训练所述预测模型；

预测工具，配置为：

在输入窗口期间获取多个CPS特征值，所述输入窗口由所述训练后的预测模型确定，以及

利用所述训练后的预测模型和在输入窗口期间获取的所述CPS特征值，预测预测窗口的多个CPS特征值；以及

异常识别工具，配置为：

确定所述预测窗口中的多个CPS特征的总预测误差，

当所述总预测误差超过总误差阈值时，识别所述信息物理系统中的异常，以及

当所述多个CPS特征中的至少一个CPS特征对所述总预测误差的预测误差贡献高于所述多个CPS特征中的其他CPS特征对所述总预测误差的贡献时，则识别所述至少一个CPS特征作为异常源。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个CPS特征值由所述预测工具实时地获取，以及所述总预测误差是在时间等于预测范围窗口和输入窗口之和后确定的，所述预测范围窗口包括所述输入窗口和所述预测窗口之间的时间。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个CPS特征在历史监测周期内获取，其包括初始样本数据，以及所述总预测误差由所述初始样本数据在所述历史监测周期内确定。

4.根据权利要求1所述的系统，其中所述多个CPS特征包括传感器测量值、执行器的受控变量、执行器的设定值、比例积分微分(PID)控制器的输入信号或PID控制器的输出信号中的至少一个。

5.根据权利要求1所述的系统，所述异常识别工具配置为通过对所述多个CPS特征的每个特征误差赋予权重比来确定所述总预测误差，每个特征误差的总和包含所述总预测误差。

6.根据权利要求5所述的系统，其中，针对具有噪声数据或无效数据的特征，或者如果所述特征之前已经被用户禁用，则特征误差的所述权重比被赋予低值。

7.根据权利要求5所述的系统，其中，当特征的异常不影响CPS操作时，则针对所述特征，特征误差的所述权重比被赋予低值，当所述特征的异常影响CPS操作时，则针对所述特征，特征误差的权重比被赋予高值。

8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述训练工具被配置为通过以下步骤生成所述训练后的预测模型：

构建所述预测模型，用于在所述预测窗口的每一时刻并基于所述输入窗口的每一时刻的所述多个CPS特征值预测所述多个CPS特征值，所述输入窗口和所述预测窗口位于监测周期内并根据历史CPS特征的至少一个特性进行选择。

9.根据权利要求1所述的系统，其中所述历史CPS特征包括异常发生。

10.根据权利要求8所述的系统，其中所述训练工具进一步配置为：

预测所述监测周期内每一时刻的所述多个CPS特征值；

利用所述预测确定预测的总误差；以及

基于所述历史CPS特征的至少一个特性计算所述总误差阈值。

11.根据权利要求1所述的系统，其中构建所述训练样本包括：

对所述初始样本数据进行去噪；

移除所述初始样本数据中的任何空白；

移除所述历史CPS特征值中的任何波动；

移除所述初始样本数据中任何无效的数据集；

将所述初始样本数据转换为网格平均间隔时间；以及

从所述初始样本中排除导致误差触发的特征。