[发明专利]一种设备异常的检测系统、方法、计算机设备和介质

说明书

本申请提供了一种设备异常的检测系统、方法、计算机设备和介质，该系统包括：数据处理模块，用于获取目标设备在当前检测周期之前的历史检测数据；对所述历史检测数据进行筛选，确定出训练样本集合；算法训练模块，用于通过训练样本集合中的训练数据对待训练的异常检测算法进行训练；异常检测模块，用于获取所述目标设备在当前检测周期中的目标采集数据；将所述目标采集数据输入至训练好的所述异常检测算法，得到所述目标采集数据所对应的检测结果；异常分析模块，用于根据所述检测结果确定目标检测设备的异常解决措施；将所述异常解决措施进行展示。

技术领域

本申请涉及电器设备领域，具体而言，涉及一种设备异常的检测系统、方法、计算机设备和介质。

背景技术

在石油开采和加工过程中，油田设备的性能对于石油产量和品质有着非常重要的影响，一旦设备出现故障，轻则造成设备损坏、停工停产，重则会造成人员伤亡。因此，对设备进行异常检测以保护设备性能是十分必要的。

传统的异常检测系统所使用的训练数据比较少，且基本上是来源于实验室数据，与工业标准不符，进而导致设备的异常检测结果并不准确。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种设备异常的检测系统、方法、计算机设备和介质，用于解决现有技术中传统的异常检测系统由于训练数据较少导致的设备异常检测结果不准确的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种设备异常的检测系统，该系统包括：

数据处理模块，用于获取目标设备在当前检测周期之前的历史检测数据；对所述历史检测数据进行筛选，确定出训练样本集合；

算法训练模块，用于通过训练样本集合中的训练数据对待训练的异常检测算法进行训练；

异常检测模块，用于获取所述目标设备在当前检测周期中的目标采集数据；将所述目标采集数据输入至训练好的所述异常检测算法，得到所述目标采集数据所对应的检测结果；

异常分析模块，用于根据所述检测结果确定目标检测设备的异常解决措施；将所述异常解决措施进行展示。

可选的，所述数据处理模块对所述历史检测数据进行筛选，确定出训练数据，包括：

对所述历史检测数据中的每一个数据进行判断，若所述历史检测数据中的每一个数据均为合理数据，则将所述历史检测数据确定为所述训练数据；

和/或，若所述历史检测数据中存在空数据，则利用与所述历史检测数据相邻的临近历史检测数据计算替代值，利用所述替代值修改所述空数据得到新的历史检测数据，将所述新的历史检测数据确定为所述训练数据；

和/或，若所述历史检测数据中存在格式不一样的数据，则将每一个数据整合成统一格式，将整合成统一格式的历史检测数据确定为所述训练数据。

可选的，所述历史检测数据包括历史采集数据和所述历史采集数据所对应的历史检测结果；算法训练模块通过训练样本集合中的训练数据对待训练的异常检测算法进行训练，包括：

针对所述训练样本集合中每一个训练数据，将所述训练数据中的历史采集数据作为正样本输入至待训练的异常检测算法，将所述训练数据中的历史检测结果作为负样本输入至待训练的异常检测算法，对待训练的异常检测算法进行训练。

可选的，所述异常检测模块还包括：

获取异常检测请求；所述异常检测请求中携带有所述目标设备在当前检测周期所对应的工况；

根据所述工况确定所述训练好的异常检测算法。

可选的，异常分析模块根据所述检测结果确定目标检测设备的异常解决措施，包括：

若所述检测结果为存在故障，则根据所述检测结果确定所述目标采集数据中的至少一个异常数据；