[发明专利]用于监督本地分析的系统和方法

说明书

用于动态优化用于传感器数据分析的模型的系统和方法。通过使用基于分析采取的动作系统地改变分析模型的参数，基于分析确定来采取动作，以确定针对特定模型参数的命中、未命中、误报警和正确拒绝的相对频率。基于信号检测理论分析以及每次命中、未命中、误报警或正确拒绝的值或成本来选择用于本地分析的模型参数。

背景技术

随着“物联网”的发展，越来越多的设备将传感器和处理能力嵌入其中。虽然这可以提供智能操作(警报的高级标准，设备中零件磨损的指示器等)，但是这些嵌入式分析通常更新很慢，部分原因是预先编程模型并将分析方法和参数基于预先计算的模型。这些模型通常基于第一原理或“大数据”驱动的历史数据汇总；这些方法中的任何一种都会因假设而包含不精确，而在汇总数据的情况下，则存在第三变量和方向性问题。由于缺乏实验控制和使用汇总的被动收集数据，这些建模方法在识别错误和自我纠正方面的能力也受到限制。此外，这些模型中的错误可能变得越来越昂贵或风险，因为它们应用于昂贵的资本设备，例如用于诊断喷气发动机或石油挖掘设备的维护需求，电网故障，或应用于安全问题，诸如使用远程传感器来指导围绕进入潜在危险位点诸如甲烷泄漏位点的决策。

此外，这些模型可不经常更新，通常只在新产品代中更新，并且往往对设备是通用的；虽然一些大型安装可包括针对特定操作条件或环境的定制，但是在具有本地分析的许多其他设备上更新和适配分析模块的可扩展性不足，包括选择模型和调整该选择模型的参数。使流程自动化可以提供更加可扩展的方式来调整特定背景或部署的本地分析。

信号检测理论是用于分析响应特定信号的有效性的框架，其已被用于空中交通管制员评估、医学和法医学。该框架基于是否采取了行动以及是否确实存在需要采取行动的条件将结果分为4类。那些类别是命中(采取行动并且存在条件)、未命中(不采取行动，但存在条件)、误报警(采取行动，但不存在条件)和正确拒绝(不采取行动并且不存在条件)。这四个结果都是相互关联的；例如，调整决策标准以提高命中率也必然会增加一组给定传感器特性(即d素数)的误报警的发生率。根据那些四种结果的分布，信号检测理论允许对传感器的灵敏度和响应标准的精度计算单独的和独立的值，从而允许优化每个元素。然而，这种优化需要分离响应信号的这两个方面，以便能够隔离和优化响应标准；如果不是不可能通过分析历史数据来实现这一目标，而无法控制影响这些指标的混淆，包括当无法知道或控制这些指标时它们对彼此的影响。

天然气公用事业公司通常必须监测一个关键点，例如当应急响应者访问位点，撤离该位点并检查该位点时，使用手持式甲烷检测器，同时继续通过位点直到水平达到不安全水平，或者当公用事业人员必须监测带顶盖的井口，或监测低水平泄漏以确保这些带顶盖的井口不会恶化时。电气设施必须定位和表征其网格上的故障，并对那些故障做出响应。在气体公用事业公司的应急响应示例中，通常然后远程关闭气体，并且由应急响应者的无人帮助确定何时检查位点。如果应急响应者过早返回位点，这将使他们面临爆炸的风险，并且在信号检测理论下被视为“误报警”，当事件刺激行动(即气体水平下降至危险水平以下)时，实际上并没有采取行动。然而，响应者等待的时间越长，位点停止运行的时间越长，包括使工业位点闲置或居民被禁止进入他们的家；这在信号检测理论中被视为“未命中”，未能识别何时应采取行动。远程传感器可以提供一些附加情境智能来支持应急响应者，但是结构内的气体行为及其与返回泄漏位点的整体安全性的关系并不简单，需要评估多个传感器的输出的分析工具，以提供可行的建议，其将增加命中率和正确拒绝的分数，从而保持响应者安全，同时及时清理泄漏位点。

发明内容

通过以下方法持续更新和改进本地分析提供的决策支持的方法：根据模型产生适当的命中率、未命中率、误报警率和正确拒绝率的可能性，基于那些结果中的每个结果的成本或收益，为本地分析设备选择特定模型和/或模型参数；响应由本地分析设备应用的模型导致的动作触发；在某些情况下，通过参考其他本地分析设备的其他轭式模型选择来分类响应的结果，以便确定未命中和正确拒绝；以及更新用于选择模型参数的模型和结果的数据库。