[发明专利]异常诊断设备和异常诊断方法

权利要求书

1.一种用于诊断测试对象的异常的异常诊断设备，所述异常诊断设备包括：

时间序列数据获取装置，用于获取测试数据和变量数据，所述测试数据在预定时间段内从所述测试对象获取并且是指示所述测试对象中是否存在异常的预定属性值的时间序列数据，以及所述变量数据与所述预定时间段内的测试数据对应并且是与影响所述属性值的变量有关的时间序列数据；

叠加图像生成装置，用于叠加所述测试数据的波形和所述变量数据的波形，以生成叠加图像数据；以及

确定装置，用于基于预先给出了异常或正常确定值的叠加图像数据与由所述叠加图像生成装置生成的叠加图像数据之间的相似度水平来确定所述测试对象中是否存在异常。

2.根据权利要求1所述的异常诊断设备，其中，

所述确定装置使用确定模型来进行确定，所述确定模型使用预先给出了异常或正常确定值的叠加图像数据来学习，并且

所述异常诊断设备还包括：确定模型更新装置，用于基于通过与由所述确定装置执行的确定方法不同的另一异常确定方法对已经经历所述确定装置确定的测试对象的确定结果来更新所述确定模型。

3.根据权利要求2所述的异常诊断设备，其中，所述确定模型更新装置基于通过对所述相似度水平小于预定参考值的测试对象执行的其他异常确定方法获得的确定结果来更新所述确定模型。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的异常诊断设备，其中，所述测试数据和所述变量数据是在所述预定时间段内在所述测试对象的操作期间的时间序列数据。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的异常诊断设备，其中，所述变量数据是指示对所述测试对象执行的预定处理的控制状态的值的时间序列数据，以及所述测试数据是指示所述预定处理之后所述测试对象的状态的值的时间序列数据。

6.一种用于诊断测试对象的异常的异常诊断方法，所述异常诊断方法包括：

获取测试数据和变量数据，所述测试数据在预定时间段内从所述测试对象获取并且是指示所述测试对象中是否存在异常的预定属性值的时间序列数据，以及所述变量数据与所述预定时间段内的测试数据对应并且是与影响所述属性值的变量有关的时间序列数据；

叠加所述测试数据的波形和所述变量数据的波形，以生成叠加图像数据；以及

基于预先给出了异常或正常确定值的叠加图像数据与所生成的叠加图像数据之间的相似度水平来确定所述测试对象中是否存在异常。

7.根据权利要求6所述的异常诊断方法，其中，使用确定模型来进行所述确定，所述确定模型使用预先给出了异常或正常确定值的叠加图像数据来学习，并且

所述方法还包括：基于通过与基于叠加图像数据中的相似度水平的确定方法不同的另一异常确定方法对已经经历所述确定的测试对象的确定结果来更新所述确定模型，其中通过所述另一异常确定方法来确定多个所述测试对象中的所述相似度水平小于预定参考值的测试对象中是否存在异常。