[发明专利]涂装烘干室的能耗异常检测方法、装置有效
申请号: | 201910288234.3 | 申请日: | 2019-04-11 |
公开(公告)号: | CN109948738B | 公开(公告)日: | 2021-03-09 |
发明(设计)人: | 周开乐;揣玉伟;万山越;温露露;黄晓茜;杨正谦;曹冉 | 申请(专利权)人: | 合肥工业大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11542 | 代理人: | 余罡 |
地址: | 230009 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | 本发明提供一种涂装烘干室的能耗异常检测方法、装置,涉及能耗检测领域。本发明通过孤立森林模型将异常能耗数据识别出来,可以减少烘干室生产过程中异常产生的能耗浪费,从而降低了车间的生产成本,促进能源高效使用,并且,能及时对设备进行维护,延长设备使用寿命。 | ||
搜索关键词: | 烘干 能耗 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】:
1.一种涂装烘干室的能耗异常检测方法,其特征在于,该方法运用经过训练的孤立森林模型检测待测能耗数据,识别出待测能耗数据中的异常数据;其中,所述孤立森林模型的训练过程包括以下步骤:S1、采集历史能耗数据,所述能耗数据包括若干个数据特征,以历史正常的能耗数据建立初始正常样本和初始异常样本,基于初始正常样本中的每个数据特征的正态分布计算初始正常样本的概率分布;S2、基于初始正常样本的概率分布确定子采样的阈值;S3、基于初始正常样本和初始异常样本建立训练集和测试集;S4、对训练集中的正常样本进行子采样,结合训练集中的异常样本建立孤立树;S5、基于所述孤立树建立孤立森林模型;S6、更新所述阈值,优化所述孤立森林模型;S7、利用孤立森林模型识别测试集中的异常数据,并计算通过孤立森林模型识别测试集中的异常数据与测试集中原本的异常样本的F1分数,通过所述F1分数检测通过步骤S1~S6训练的孤立森林模型的精确度。
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