【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本文描述的系统和方法涉及机器学习模型的训练以用于异常检测。
技术介绍
1、大量传感器可以被用于监视诸如数据中心、客机和炼油厂的各种资产的操作。来自传感器的时间序列数据或信号可以被用于机器学习(ml)时间序列预兆(prognostic)监控，以在故障发生之前检测被监视资产的初期故障。这使得在被监控资产发生故障之前采取纠正性动作成为可能。
2、时间序列数据的积累容量正在超越云端的处理能力。分析样本密集型时间序列信号的计算成本(处理器时间和存储器方面)可以非常高昂。对于涉及数十万个时间序列信号的大规模机器学习(ml)用例，训练ml模型的处理要求会超出云计算系统的容量。
技术实现思路
1、在一个实施例中，提出了一种计算机实现的方法。该方法包括识别训练信号中极值的位置和值。该方法包括对训练信号进行整体求平均以产生平均的训练信号。该方法包括在极值的相应位置处将极值的值放入平均的训练信号中以产生保留极值的平均的训练信号。并且，该方法包括用保留极值的平均的训练信号训练机器学习模型以检测信号中的异常。
2、在一个实施例中，提出了一种计算机实现的方法。该方法包括识别训练信号中极值的位置和值。该方法包括对训练信号进行整体求平均以产生平均的训练信号。该方法包括在极值的相应位置处将极值的值放入平均的训练信号中以产生保留极值的平均的训练信号。并且，该方法包括用保留极值的平均的训练信号训练机器学习模型，以促进检测来自一个或多个传感器的一个或多个监控信号中的一个或多个异常，以便检测由一个或
3、在一个实施例中，提出了一种非暂态计算机可读介质。该非暂态计算机可读介质包括存储在其上的计算机可执行指令，当由计算机的至少一个处理器执行时，该指令使计算机执行方法的操作或步骤。该指令使计算机识别训练信号的(1)最小值的位置和值以及(2)最大值的位置和值。该指令使计算机保留最小值和最大值。该指令使计算机对训练集中的训练信号进行整体求平均以产生平均的训练信号。整体求平均在平均的训练信号中消除了最小值和最大值。该指令使计算机在最小值的位置处将最小值的值放入平均的训练信号中并在最大值的位置处将最大值的值放入平均的信号中，以产生极值保留的平均的训练信号。并且，该指令使计算机用保留极值的平均的训练信号训练机器学习模型以检测信号中的异常。
4、在一个实施例中，提出了一种计算系统。该计算系统包括至少一个处理器、至少一个可操作地连接到处理器的存储器以及一个或多个非暂态计算机可读介质。计算机可读介质包括存储在其上的指令，当由至少处理器执行时，该指令使计算系统执行方法的操作或步骤。使计算系统识别训练信号中极值的位置和值。使计算系统保留极值。使计算系统对训练信号求平均以产生平均的训练信号。求平均消除了极值。使计算系统通过在极值的相应位置处将极值的保留值放入平均的训练信号中来生成保留极值的平均的训练信号。并且，使计算系统至少部分地基于生成的保留极值的平均的训练信号来检测其他平均的信号中的异常。
5、在一个实施例中，提出了一种计算机实现的方法。该方法包括识别从用于监视资产的第一物理状态的传感器获得的训练信号中的极值的位置和值。该方法包括对训练信号进行整体求平均以从训练信号中去除噪声以产生平均的训练信号。该方法包括在极值的相应位置处将极值的值放入平均的训练信号中以产生保留极值的平均的训练信号。并且，该方法包括用保留极值的平均的训练信号训练机器学习模型以检测从用于监视资产的第二物理状态的传感器获得的信号中的异常，其中异常表示资产的第二物理状态下发生的降级。
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1.一种计算机实现的方法，包括：
2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中在极值的相应位置处将极值的值放入平均的训练信号中还包括：
3.如权利要求1-2中的任一项所述的计算机实现的方法，其中对训练信号进行整体求平均还包括：
4.如权利要求1-3中的任一项所述的计算机实现的方法，还包括：
5.如权利要求4所述的计算机实现的方法，还包括以实时流接收来自传感器的监控数据流作为一个或多个监控信号，其中当监控信号到达时，对监控信号进行整体求平均。
6.如权利要求1-3中的任一项所述的计算机实现的方法，还包括基于对来自所述一个或多个传感器的所述一个或多个监控信号中的所述一个或多个异常的检测来检测装置的初期或实际故障。
7.如权利要求6所述的计算机实现的方法，其中检测所述一个或多个监控信号中的一个或多个异常包括：
8.如权利要求1-7中的任一项所述的计算机实现的方法，还包括：
9.如权利要求1-8中的任一项所述的计算机实现的方法，其中机器学习模型是多变量状态估计技术模型。
10.如权
11.如权利要求1-10中的任一项所述的计算机实现的方法，其中被监视装置是以下各项或其一部分：计算机、服务器安装、盘驱动器、带驱动器、数据中心、冷却系统、飞机、船舶或舰船、陆地车辆、工业安装、公用设施安装、炼油厂、电动机、引擎、涡轮机、泵、机床、生产线或机器人。
12.一种或多种非暂态计算机可读介质，其上存储有计算机可执行指令，其中计算机可执行指令被配置为使得一个或多个计算机在执行计算机可执行指令时执行包括权利要求1-10中的任一项中所述的操作在内的操作。
13.一种计算系统，该计算系统包括一个或多个计算机，其中该计算系统由计算机可执行指令配置为执行包括权利要求1-10中的任一项中所述的操作在内的操作。
14.一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序在由计算机的至少一个处理器执行时使得处理器执行包括权利要求1-10中的任一项所述的操作在内的操作。
15.一种计算系统，包括：
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种计算机实现的方法，包括：
2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中在极值的相应位置处将极值的值放入平均的训练信号中还包括：
3.如权利要求1-2中的任一项所述的计算机实现的方法，其中对训练信号进行整体求平均还包括：
4.如权利要求1-3中的任一项所述的计算机实现的方法，还包括：
5.如权利要求4所述的计算机实现的方法，还包括以实时流接收来自传感器的监控数据流作为一个或多个监控信号，其中当监控信号到达时，对监控信号进行整体求平均。
6.如权利要求1-3中的任一项所述的计算机实现的方法，还包括基于对来自所述一个或多个传感器的所述一个或多个监控信号中的所述一个或多个异常的检测来检测装置的初期或实际故障。
7.如权利要求6所述的计算机实现的方法，其中检测所述一个或多个监控信号中的一个或多个异常包括：
8.如权利要求1-7中的任一项所述的计算机实现的方法，还包括：
9.如权利要求1-8中的任一项所述的计算机实现的方法，其中机器学习模型是多变量状态估计技术模型。
10.如权利要求1-9中的...
【专利技术属性】
技术研发人员：Z·丁，M·T·格尔德斯，K·C·格罗斯，王光超，
申请(专利权)人：甲骨文国际公司，
类型：发明
国别省市：
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