[发明专利]一种针对传感监测数据的异常检测方法、装置及相关设备

说明书

本发明公开了一种针对传感监测数据的异常检测方法，应用于传感器异常数据处理技术领域，用于解决现有异常检测方法局限性大造成适用范围小的技术问题。本发明提供的方法包括：面向传感监测数据中的当前被测数据，根据预设规则从所述传感监测数据中选定相应的训练数据以构建训练集；基于所述训练集构建检测模型，并根据所述检测模型获取相应的模型误差特征；根据所述模型误差特征计算所述检测模型的拟合度；根据所述拟合度获取异常阈值区间；根据所述异常阈值区间确定所述当前被测数据是否异常。

技术领域

本发明涉及传感器异常数据处理技术领域，尤其涉及一种针对传感监测数据的异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质

背景技术

在制造、通信、交通等行业非常依赖传感器对相关设备设施的检测和监控，以判断相关设备设施是否正常运转。如果传感器发生故障，则会影响到对设备设施状态的控制，甚至会造成严重的安全事故。

现有的传感器异常检测的方法主要有以下几种：

(1)构建神经网络利用预设的阈值区间或利用预测模型进行异常数据点的检测。

(2)利用历史离线数据与实时数据进行模型构建与训练。

(3)利用自相关模型进行模型预测与检测异常数据点。

上述方法(1)针对不同场景需要以手动控制阈值的方式适应数据，对不同数据集进行超参调整时容易出现过拟合的情况，导致对异常数据的检测不准确；方法(2)对历史数据的训练需要花费大量时间，且无法适用于具有时效性的连续数据；方法(3)通常由于传感器的设备原因无法精确检测等间隔的时序数据。

综上所述，现有的面向传感器数据的异常检测方法对前期检测环境的搭建要求较多，且无法检测等间隔的时序数据中所存在的异常数据点。因此，现有的异常检测方法因局限性较大而造成方法的适用范围较小，需要对现有方法做出改进，才能检测等间隔的时序数据中的异常数据点，以适用于更多工业需求。

发明内容

本发明提供一种针对传感监测数据的异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有的异常检测方法局限性较大造成适用范围小的技术问题。

一种针对传感监测数据的异常检测方法，包括：

面向传感监测数据中的当前被测数据，根据预设规则从该传感监测数据中选定相应的训练数据以构建训练集；

基于该训练集构建检测模型，并根据该检测模型获取相应的模型误差特征；

根据该模型误差特征计算该检测模型的拟合度；

根据该拟合度获取异常阈值区间；

根据该异常阈值区间确定该当前被测数据是否异常。

一种针对传感监测数据的异常检测装置，包括：

训练集构建模块，用于面向传感监测数据中的当前被测数据，根据预设规则从该传感监测数据中选定相应的训练数据以构建训练集；

模型误差特征获取模块，用于基于该训练集构建检测模型，并根据该检测模型获取相应的模型误差特征；

拟合度计算模块，用于根据该模型误差特征计算该检测模型的拟合度；

异常阈值区间获取模块，用于根据该拟合度获取异常阈值区间；

确定被测数据异常模块，用于根据该异常阈值区间确定该当前被测数据是否异常。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述针对传感监测数据的异常检测方法的步骤。