公开(公告)号：CN118734225A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410931983.4

申请日：2024-07-12

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 邓晓刚 ,  黎佳妍 ,  杨文洁

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2411 ,  G06N20/10 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于对抗驱动深度支持向量数据描述的工控系统异常检测方法，其步骤为：通过双向生成对抗网络学习正常样本并生成伪异常样本，设计不同的惩罚项用于约束生成的伪异常样本范围；定义异常过滤器对伪异常样本进行筛选；采用自动编码器对正常样本和伪异常样本进行特征提取，综合特征重构误差、正常样本的超球体体积和伪异常样本在超球体边界的投影构造优化目标函数，训练深度支持向量数据描述网络；构建异常得分与阈值来判断异常。本发明结合了对抗学习与深度单分类，并构建约束条件优化分类边界，解决了在工控系统中异常事件罕见情况下生成伪异常数据以增强分类性能的问题，从而提高了异常检测的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN118502385A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410565010.3

申请日：2024-05-09

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 邓晓刚 ,  肖林勃 ,  黎佳妍 ,  曹玉苹 ,  王平

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明涉及一种基于在线注意力神经网络的工业过程故障检测方法，其步骤为：对训练数据进行标准化处理后，利用标准化后的训练数据训练1DRGANomaly网络，并从训练数据中提取训练数据特征，利用标准化后的验证数据提取验证数据特征并确定四种统计量控制限，在线阶段利用测试集获取测试数据特征与验证数据特征分布之间的差异，将四种特征划分到注意力空间与非注意力空间，并通过注意力因子分配实现对特征的加权，使用贝叶斯融合计算统计量T122和SPE12，并利用控制限进行监控。本发明上述故障检测方法引入了注意力空间划分和注意力因子分配策略，提高了工业过程数据中故障的检测性能。