一种增量的工况类别自动检测标注方法及系统

    公开(公告)号:CN116339256A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310282293.6

    申请日:2023-03-21

    摘要: 本发明公开一种增量的工况类别自动检测标注方法及系统,涉及化工工况监测领域,包括获取初始数据集,对初始数据集进行降维处理;设置样本库;选取特征样本;计算第一相似性;计算第二相似性;确定特征样本的最终类别;判断最终类别是否属于历史类别,若否,将特征样本加入样本库并标注类别;若是,根据初始样本的数量以及特征样本的代表性,确定是否将特征样本加入样本库;根据当前时刻点是否为最后一个时刻点,确定返回当前样本库,或选取下一个时刻点对应的增量样本作为特征样本,继续进行计算。本发明基于降维数据通过相似性识别实现样本库自动扩充以及工况类别的检测标注,可以实现化工过程设备运行数据的自动检测以及运行工况的自动管理。

    工况类别分析方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116304761A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310354939.7

    申请日:2023-04-04

    IPC分类号: G06F18/23

    摘要: 本申请涉及一种工况类别分析方法、装置、电子设备及存储介质,应用于工业生产技术领域,方法包括:基于工业时序数据的分布信息对工业时序数据进行聚类分析,得到第一类簇和第一类簇所属的工况类别;获取与第一类簇中的点位数据具有时序相关性的目标点位数据,将目标点位数据添加至第一类簇中得到第二类簇;筛选同时属于两个第一类簇的共有点位数据;将共有点位数据作为第三类簇,并将去除共有点位数据后的点位数据作为第四类簇;将第三类簇和第四类簇的集合和/或第二类簇作为候选类簇,计算候选类簇的类簇区分度;将对应的类簇区分度大于区分度阈值的候选类簇作为最终类簇,获取最终类簇所属的工况类别。本申请可提高工况识别的效率和准确率。