[发明专利]一种基于状态时延转换图二次标注的工控系统设备行为建模实现异常检测的方法

权利要求书

1.一种基于状态时延转换图二次标注的工控系统设备行为建模实现异常检测的方法，其特征在于，包括步骤如下：

(1)状态数据预处理；

状态数据是指在水分配系统处于正常行为下获取的状态数据集合，包括水箱的水位值、阀门的开关状态、水管的开关状态；对状态数据执行离散变量二元化和连续变量二元化操作，生成多组二元状态集合，二元状态集合的数目与原状态节点集合中连续变量的个数相同；

(2)状态时延转换图构建；

对步骤(1)得到的多组二元状态集合中的每个二元状态集合，构建与之相对应的状态时延转换图；

(3)基于环发现的初级标注；

针对步骤(2)构建的每个状态时延转换图，采用状态转换边和环的标注流程，对状态执行序列进行初级标注；

(4)基于时延特征聚类的二次标注；

输出为行为模型中的各参数，包括状态转换边集合、标注完成的状态转换时延序列、标注时产生的符号集、以及标注符号对应的均值、方差、中心点、最大值和最小值，标注时产生的符号集包括符号名称及其对应的边或环；

(5)将实时水分配系统中过程设备实时产生的状态数据输入构建的行为模型中，发现过程设备当前状态是否符合行为模型中描述的数据关系及转换关系，进一步实现异常检测；

离散变量二元化和连续变量二元化操作的具体步骤为：设连续变量CV的取值范围为[c₀,c₁],采用Kmeans聚类算法，将连续变量CV划分n_c个簇，簇编号分别对应为连续变量CV对应的离散变量集合为簇dc₀的取值范围为簇dc₁的取值范围为簇的取值范围为权重集合二元状态集合包括连续变量CV对应的离散变量集合和权重集合W_s；

设定状态转换时延图为：SEG＝(Vs,Ds)；

为状态转换时延图中顶点集合，分别指的是状态数据执行离散变量二元化和连续变量二元化操作之后的所有设备状态的状态，n_v是所有状态的个数；

表示从顶点v_i到v_j的状态转换关系；

Rs表示状态转换集合；

表示所对应的一组时延序列；是指从状态v_i到状态v_j的所有转移所对应的时延所组成的集合；n_t是获得的所有从状态v_i到状态v_j的持续时间的数目；

DTs表示所有状态转换集合Rs所对应的时延集；

如果水分配系统运行过程中，有状态转移关系：v₀→v₁，v_i→v_j，v_j→v_j+1，v_j+1→v_j+2,的连续转移，则v₀→v₁→v_i→v_j→v_j+1→v_j+2为水分配系统中的状态转移序列，记为状态转换序列SS；

状态时延转换图构建的具体步骤包括：

A、遍历二元状态集合中的每一行状态数据，如果上一状态数据为空，则将上一状态数据设置为当前读取的状态数据内容，并将上一状态数据的延续时间设置为0；否则，判断上一状态数据与当前读取的状态数据内容是否相同，如果上一状态数据与当前读取的状态数据内容相同，则将上一状态数据的延续时间加1；如果上一状态数据与当前读取的状态数据内容不同，则执行以下步骤①至步骤③：

①保存上一状态数据及其对应的延续时间；

②判断当前状态数据是否存在于状态集即顶点集合中，如果不存在，则将当前状态数据添加到状态集中；否则，进行步骤③；

③判断上一状态数据到当前状态数据的转移是否在边集合即状态转移集合中，如果不在边集合中，则将上一状态数据到当前状态数据的转移添加到边集合中，并将上一状态数据对应的延续时间加入到边对应的时延列表即时延集合中；如果存在于边集合中，则将上一状态数据对应的延续时间加入到边对应的时延列表中；

④更新上一状态数据为当前状态数据，并将上一状态数据的延续时间设置为1，返回步骤A。