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本发明提供了一种基于多维时间序列的工控异常检测方法和系统，该方法采用全连接网络提取一些设备之间的关联特征，然后利用长短期神经网络学习工控设备的正常工作模式，得到工控设备异常检测模型。该系统包括模型训练模块、数据收集模块、模型检测模块和异常输出模块。模型训练模块从工控设备正常工作状态的历史数据库中读取数据，训练得到工控异常检测模型。数据收集模块实时接收工控设备的数据，传递给检测模块。模型检测模块预测接的数据，当它和实时收到的数据差距过大时，则认为系统异常。异常检测模块分析预测数据和实时接受到的异常
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113822337 A (43)申请公布日 2021.12.21 (21)申请号 202110964073.2 (22)申请日 2021.08.21 (71)申请人 哈尔滨工业大学(威海)
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