[发明专利]工业工厂监测

权利要求书

1.一种用于监测包括多个传感器和一个或多个功能连接的处理单元的工厂的方法，所述方法包括：

-在所述一个或多个处理单元中的任何处理单元处提供传感器对象的时间序列残差数据；所述传感器对象是来自所述多个传感器的传感器中的至少一些传感器的组，并且其中，所述残差数据包括，针对所述传感器对象中的每个传感器的残差信号，所述残差信号是所述传感器的测量输出和所述传感器的预期输出之间的差，

-经由所述一个或多个处理单元中的任何处理单元监测水平信号；其中，所述水平信号指示所述时间序列残差数据的共同的基于时间的变化，

-经由所述一个或多个处理单元中的任何处理单元监测关联信号；其中，所述关联信号指示所述时间序列残差数据的所述变化和/或关联结构，

-当在给定时间处所述水平信号的值和/或所述关联信号的值从相应的信号在该时间或该时间附近的预期值改变时，经由所述一个或多个处理单元中的任何处理单元生成异常事件信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，相应的预期值中的任何一个被提供为相对应的预期值限制，所述相对应的预期值限制针对给定时间将多个预期值指定作为范围或作为离散值，相对应的信号能够在没有异常事件生成的情况下有效地具有所述多个预期值。

3.根据上述权利要求中的任意一项权利要求所述的方法，其中，所述方法还包括：

-响应于所述异常事件信号，通过执行下列各项中的一项或多项来确定所述异常的至少一个根本原因：检查所述传感器对象中的哪些传感器的所述传感器的测量输出在所述异常事件发生的同时或在所述异常事件发生的时间附近从所述传感器的预期输出发生变化；对所述传感器对象内每个传感器的时间序列残差信号进行分析，以确定对水平信号值的一个或多个主要驱动因素或最主要贡献因素；对所述传感器对象内每个传感器的时间序列残差信号进行分析，以确定对关联信号值的一个或多个主要驱动因素或最主要贡献因素；以及对所述传感器对象内所述传感器残差信号的每对组合的时间序列残差信号的协方差进行分析，以确定对所述关联信号值的一个或多个主要驱动因素或最主要贡献因素。

4.根据上述权利要求中的任意一项权利要求所述的方法，其中，所述方法还包括：

-响应于所述异常事件信号，确定与所述传感器对象相关的至少一个设备的健康状态。

5.根据上述权利要求2-4中的任意一项权利要求所述的方法，其中，所述预期值或预期限制值中的任意一项是由传感器对象模型提供的，所述传感器对象模型是至少部分地使用所述传感器对象的历史残差数据来训练的预测模型。

6.根据权利要求6所述的方法，其中，一个或多个协变量信号作为输入被提供给所述传感器对象模型，每个协变量信号是表示所述残差信号中的至少一个残差信号所依赖的参数的信号。

7.根据上述权利要求中任意一项权利要求所述的方法，其中，至少一个传感器预期输出是由预期状态模型提供的，所述预期状态模型是使用相应的传感器的历史时间序列输出数据来训练的预测模型。

8.根据上述权利要求中任意一项权利要求所述的方法，其中，所述传感器对象是通过使用至少一个以数据为中心的算法至少部分地自动地对所述传感器中的至少一些传感器进行成组来提供的。

9.根据上述权利要求中任意一项权利要求所述的方法，其中，所述传感器对象是由所述一个或多个处理单元中的任何处理单元使用至少一个自组织图至少部分地自动地生成的。

10.根据权利要求7-9中任意一项权利要求所述的方法，其中，所述预期状态模型是由所述处理单元通过以下操作而自动选择的：分析多个不同的预测模型类型，以及选择所述模型类型作为所述预期状态模型，所述预期状态模型提供以下各项之间的最低误差：使用历史时间序列数据的特定训练窗口训练时所述模型的输出与所述历史时间序列数据的特定时间窗口内的实际历史传感器输出。