一种面向制造业行业现场工艺行为异常行为检测方法
专利号：CN111708343B
成果方：中国科学院沈阳自动化研究所
成果类型：发明授权
发明人：尚文利; 尹隆; 王昆昆; 刘贤达; 佟国毓; 陈春雨; 张野
授权日：2021-11-09
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本发明涉及一种面向制造业行业现场工艺异常行为检测方法，主要针对制造业工业现场工艺异常行为检测开展基于行为特征知识库的检测方法研究，本发明基于随机森林算法构建随机森林异常检测模型。具体实现方法为对工业现场的工艺数据进行PCA(主成分分析)方法降维，采用集成规则树模型进行特征选择，采用随机森林算法对工艺数据进行分类。随机森林每条路径对应一条规则，具有很好的解释性，分类准确度大大提升，可以处理大量的输入变数，即便工艺数据中含有缺失值，分类结果仍然能达到较高的准确度。融合行为特征知识库与未知行为情景的实时应急决策架构，通过预测工业现场工艺数据的行为检测，对异常行为进行提前预警。