申请/专利权人：三菱电机株式会社

申请日：2022-05-19

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117882021A

主分类号：G05B23/02

分类号：G05B23/02

优先权：["20210902 US 17/464,901"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：提供了一种计算机实现的基于预处理时延自动编码器的异常检测方法，用于检测布置在工厂自动化FA系统或制造生产线中的机器的异常状态。该方法包括：经由接口从机器获取源信号；通过对所获取的源信号的值范围进行归一化来针对所获取的源信号执行数据预处理过程；以及对所获取的源信号中的不期望特征进行滤波；基于时延窗口针对预处理源信号执行时延数据重整过程，以生成预处理时延数据；将预处理时延测试数据提交给预处理时延自动编码器Prep‑TDAE神经网络，其中，预处理时延测试数据是在机器运行时在线收集的，其中，Prep‑TDAE神经网络已经通过使用预处理时延训练数据被预训练；通过计算预处理时延测试数据的异常分数来检测是否遇到关于机器的异常状态；以及当检测到异常状态时确定关于每个机器的异常状态的异常发生时间、持续时间和严重性。

主权项：1.一种计算机实现的基于预处理时延自动编码器的异常检测方法，该方法用于检测工厂自动化FA系统或制造生产线中布置的机器的异常状态，所述方法包括以下步骤：经由接口从所述机器获取源信号；通过将所获取的源信号的值范围归一化并且对所获取的源信号中的不期望特征进行滤波来针对所获取的源信号执行数据预处理过程；基于时延窗口针对预处理源信号执行时延数据重整过程，以生成预处理时延数据；将预处理时延测试数据提交给预处理时延自动编码器Prep-TDAE神经网络，其中，所述预处理时延测试数据是在所述机器运行的同时在线收集的，其中，所述Prep-TDAE神经网络已经通过使用预处理时延训练数据被预训练；通过计算所述预处理时延测试数据的异常分数来检测是否遇到关于所述机器的异常状态；以及当检测到所述异常状态时，确定关于每个所述机器的所述异常状态的异常发生时间、异常持续时间和异常严重性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三菱电机株式会社 工厂自动化系统中使用损失函数自适应的预处理时延神经网络的异常检测和诊断

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD