[发明专利]一种工业过程变量趋势异常检测方法及装置

摘要

本发明涉及一种工业过程变量趋势异常检测方法及装置，通过实时采集某一个工业过程变量的数据，利用变量数据在长时间段具有一定变化趋势的特点、在短时间段具有随机波动的特点，分别建立长周期均值和短周期均值，构造趋势特征量，根据不同采集点的趋势特征量自适应的设定阈值上下限，当某一采集点的趋势特征量超出该采集点对应的阈值上限和阈值下限的范围时，判定该趋势变量对应的工业过程变量趋势异常。本发明的原理简单，不需要对历史数据进行训练，只需对实时采集的数据进行简单的统计处理，就能够由趋势特征变量的变化来反映工业参数的异常变化特征，并且用于判定异常的阈值设定是根据当前采集点能自适应变化的，具有较强的自适应能力。

主权项

1.一种工业过程变量趋势异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)利用所述工业过程变量构造趋势特征量，包括以下子步骤：1‑1)采集所述工业过程变量，计算当前采集点前ST秒内的数据均值，作为短周期均值，计算当前采集点前LT秒内的数据均值，作为长周期均值，其中ST的值小于LT的值；1‑2)将所述短周期均值与长周期均值作差，作为均值差，计算该均值差在当前采集点前LT秒内的动态均值；当前采集点前LT秒内，对均值差连续大于零或等于零的区间数据进行累加，作为相应区间的正向均值差累积量；对均值差连续小于零的区间数据进行累加，并求取绝对值，作为相应区间的负向均值差累积量；1‑3)将所述正向均值差累积量、负向均值差累积量求和后，与所述动态均值进行乘积，乘积结果作为当前时刻的趋势特征量；2)计算起始采集点到当前采集点的区间内的趋势特征量的均值、方差，利用所述趋势特征量的均值和方差设定阈值上限和阈值下限；3)根据当前采集点的趋势特征量和所述阈值上限和阈值下限，判定所述工业过程变量是否趋势异常。