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WO2023057059A1 COMPUTER-IMPLEMENTIERTES VERFAHREN UND SYSTEM ZUR ANOMALIE-ERKENNUNG IN SENSORDATEN 审中-公开

COMPUTER-IMPLEMENTIERTES VERFAHREN UND SYSTEM ZUR ANOMALIE-ERKENNUNG IN SENSORDATEN
Abstract:
Computer-implementiertes Verfahren zur Anomalie-Erkennung in Sensordaten (SD1, SD2), umfassend folgende Schritte: a) Erzeugen und Trainieren eines ersten und zumindest eines zweiten lokalen Modells jeweils auf Basis eines Autoencoders coders und Bestimmen eines lokalen Schwellwerts (TH1, TH2) für die jeweilige lokale Modell-Ausgangsgröße (RD), b) Übermitteln der lokalen Modellgewichte (Wl, W2) und der lokalen Schwellwerte (TH1, TH2) an einen Server (S), c) Erzeugen und Trainieren eines globalen Modells (GM) auf Basis eines Autoencoders und Bestimmen eines globalen Schwellwerts (TH_GM) für die globale Modell- Ausgangsgröße (RD, W_GM), d) Übermitteln der globalen Mode11gewichte (W_GM) und des globalen Schwellwerts (TH_GM) an den ersten Klienten (CI), und Übernehmen der globalen Mode11gewichte (W GM) für das erste lokale Modell (LM1), e) Erfassen von ersten Sensordaten (SD1) durch ein erstes Sensormittel (SM1), f) Anwenden der ersten Sensordaten (SD1) auf das erste lokale Modell (LM1) und Bestimmen der lokalen Modell- Ausgangsgröße (RD, LM1_0UT) des ersten Klienten (CI), g) Erkennen einer Anomalie (ANO) für die Sensordaten, falls die lokale Modell-Ausgangsgröße (RD, LM1_0UT) außerhalb eines Bereichs liegt, welcher durch den globalen Schwellwert (TH_GM) festgelegt ist.
Abstract(English):

Computer-implemented method for recognizing anomalies in sensor data (SD1, SD2), comprising the following steps: a) generating and training a first and at least one second local model each based on an autoencoder and determining a local threshold value (TH1, TH2) for the respective local model output variable (RD), b) transmitting the local model weights (W1, W2) and the local threshold values (TH1, TH2) to a server (S), c) generating and training a global model (GM) based on an autoencoder and determining a global threshold value (TH_GM) for the global model output variable (RD, W_GM), d) transmitting the global model weights (W_GM) and the global threshold value (TH_GM) to the first client (CI), and adopting the global model weights (W_GM) for the first local model (LM1), e) acquiring first sensor data (SD1) by way of a first sensor means (SM1), f) applying the first sensor data (SD1) to the first local model (LM1) and determining the local model output variable (RD, LM1_OUT) of the first client (CI), g) recognizing an anomaly (ANO) for the sensor data if the local model output variable (RD, LM1_OUT) lies outside a range that is defined by the global threshold value (TH_GM).

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