[发明专利]振动数据异常检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种振动数据异常检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测的目标振动数据、所述目标振动数据的采集时间，以及所述目标振动数据对应的历史振动数据序列；

根据所述历史振动数据序列中各历史振动数据，生成所述采集时间对应的概率分布函数；

基于所述概率分布函数，以及所述概率分布函数对应的统计特征，得到置信区间；

基于所述置信区间对所述目标振动数据进行异常检测。

2.根据权利要求1所述的振动数据异常检测方法，其特征在于，所述基于所述概率分布函数，以及所述概率分布函数对应的统计特征，得到置信区间，包括：

根据所述概率分布函数对应所述采集时间的随机振动数据的概率值，得到所述随机振动数据的统计特征，所述统计特征包括均值、方差中的至少一种；

基于预设振动数据区间生成规则，对所述统计特征进行标准偏差处理，得到置信区间。

3.根据权利要求1所述的振动数据异常检测方法，其特征在于，所述基于所述置信区间对所述目标振动数据进行异常检测之后，还包括：

若所述目标振动数据为异常振动数据，则根据所述概率分布函数对应的统计特征确定所述目标振动数据对应的标准振动数据；

将所述标准振动数据加入到所述历史振动数据序列，对所述历史振动数据序列进行更新。

4.根据权利要求1所述的振动数据异常检测方法，其特征在于，所述根据所述历史振动数据序列中各历史振动数据，生成所述采集时间对应的概率分布函数，包括：

将所述历史振动数据序列中的历史振动数据输入至预设的高斯分布模型，得到高斯模型核心函数，所述高斯分布模型为贝叶斯框架下，输入高斯白噪声假设形成的振动数据统计模型；

获取所述高斯模型核心函数的函数类型，若所述函数类型为指数类型，则获取所述指数类型对应的对数似然函数；

根据所述历史振动数据序列求解所述对数似然函数的对应的振动计算参数，根据所述振动计算参数生成所述采集时间对应的概率分布函数。

5.根据权利要求4所述的振动数据异常检测方法，其特征在于，所述根据所述历史振动数据序列求解所述对数似然函数的对应的振动计算参数，根据所述振动计算参数生成所述采集时间对应的概率分布函数，包括：

根据所述历史振动数据序列以及所述高斯模型核心函数确定所述历史振动数据序列对应核函数矩阵；

将所述历史振动数据序列以及所述核函数矩阵，求解所述对数似然函数对应的振动计算参数；

根据预设后验分布函数以及所述振动计算参数生成所述采集时间对应的概率分布函数。

6.根据权利要求1所述的振动数据异常检测方法，其特征在于，所述基于所述置信区间对所述目标振动数据进行异常检测之后，包括：

当检测所述目标振动数据为异常振动数据，将所述目标振动数据累计到异常振动数据集；

若所述异常振动数据集中异常振动数据的数量超过预设数量阈值，则统计所述异常振动数据集中各所述异常振动数据的目标数据变化信息；

基于异常处理信息与数据变化信息对应的预设映射关系，确定所述目标数据变化信息对应的目标异常处理信息；

基于所述目标异常处理信息和所述目标数据变化信息生成振动数据异常信息并反馈。

7.根据权利要求1所述的振动数据异常检测方法，其特征在于，所述基于所述置信区间对所述目标振动数据进行异常检测，包括：

若所述目标振动数据位于所述置信区间内，则判定所述目标振动数据为正常振动数据；

若所述目标振动数据位于所述置信区间外，则判定所述目标振动数据为异常振动数据。