告警方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请属于数据处理，尤其涉及一种告警方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、工业行业正以前所未有的速度发展，而随着互联网的不断壮大和智能技术的迅猛发展，越来越多的工业企业正在向着数字化转型，成为工业互联网的一部分，工业互联网也就是将传统的工业生产与互联网技术相结合，通过大数据、物联网、人工智能等技术手段进行全面协同和智能化管理的新型生产模式。在工业互联网中，数据被视为最重要的资源之一。工业企业通过收集、存储大量的收集数据，用于后续的分析，来优化生产效率、提高产品质量、降低能耗和维护成本，由于通常是用于后续的分析，不能进行实时的分析处理，可能导致收集数据信息错误、造成损失等问题。

技术实现思路

1、针对上述问题，本申请实施例提供了一种告警方法、装置、设备及存储介质，能够实时对数据进行对比，能够及时进行告警。

2、本申请实施例提供了一种告警方法，包括：

3、获取可编程逻辑控制器plc采集的当前时刻的第一采集数据；

4、基于所述第一采集数据进行预测，得到下一时刻的预测数据；

5、获取所述plc采集的下一时刻的第二采集数据；

6、在所述预测数据和所述第二采集数据之间的相似度小于相似度阈值的情况下，输出告警信息。

7、在一些实施例中，所述基于所述第一采集数据进行预测，得到下一时刻的预测数据，包括：

8、将所述第一采集数据分解成n个本征模态函数imf分量；

9、将所述imf分量分为高频分量和低频分量；

10、将所述低频分量输入至预先建立的预测模型中，得到下一时刻对应的第一预测结果；

11、将所述高频分量输入至所述预测模型中，得到下一时刻对应的第二预测结果；

12、将所述第一预测结果加所述第二预测结果，得到下一时刻的预测数据。

13、在一些实施例中，所述预测模型包括：时间序列预测算法模型，所述将所述高频分量输入至所述预测模型中，得到下一时刻对应的第二预测结果，包括：

14、对所述高频分量进行stl分解，得到季节项和趋势项；

15、将所述季节项和所述趋势项输入至时间序列预测算法模型中，得到下一时刻对应的第二预测结果。

16、在一些实施例中，第一采集数据为基于时间序列的原始数据，所述将所述第一采集数据分解成n个本征模态函数imf分量，包括：

17、确定所述原始序列的上下极值点；

18、基于插值函数对所述原始序列的上下极值点进行拟合，得到拟合数据；

19、确定所述拟合数据的下包络线和上包络线；

20、基于所述上包络线和所述下包络线的均值，确定均值包络线；

21、将所述原始序列减去所述均值包络线得到中间序列；

22、在所述中间序列满足作为imf的条件的情况下，确定所述中间序列为一个imf分量；

23、将所述ifm分量作为原始序列进行再次分解，以得到n个imf分量。

24、在一些实施例中，所述将所述imf分量分为高频分量和低频分量，包括：

25、对m个imf分量进行累加，得到指标数据，其中，m小于n；

26、计算所述指标数据的均值；

27、基于所述均值采用计算公式计算t值，其中，所述计算公式包括：xi为指标数据，为指标数据的均值，σi为xi的标准差，n为xi的样本容量；

28、基于所述t值将所述imf分量分为高频分量和低频分量。

29、在一些实施例中，所述基于所述t值将所述imf分量分为高频分量和低频分量，包括：

30、将所述t值与预设临界值进行比较；

31、将所述t值大于预设临界值的imf分量确定为高频分量；

32、将t值小于预设临界值的imf分量确定为低频分量。

33、在一些实施例中，所述时间序列预测算法模型包括：

34、y(t)＝g(t)+s(t)+h(t)+εt；

35、其中，g(t)表示趋势项函数，用来拟合非周期性变化的，s(t)用来表示季节项函数，h(t)表示节假日函数，εt为噪声项。

36、本申请实施例提供一种告警装置，包括：

37、第一获取模块，用于获取可编程逻辑控制器plc采集的第一采集数据；

38、预测模块，用于基于所述第一采集数据预测下一时刻的预测数据；

39、第二获取模块，用于获取所述plc采集的下一时刻的第二采集数据；

40、告警模块，用于在所述预测数据和所述第二采集数据之间的相似度小于相似度阈值的情况下，输出告警信息。

41、本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述告警方法。

42、本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述告警方法。

43、本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得电子设备执行上述任一项所述的方法。

44、本申请实施例提供的一种告警方法、装置、设备及存储介质，通过获取plc采集的当前时刻的第一采集数据；基于所述第一采集数据进行预测，得到下一时刻的预测数据；获取所述plc采集的下一时刻的第二采集数据；在所述预测数据和所述第二采集数据之间的相似度小于相似度阈值的情况下，输出告警信息，能够实时对数据进行对比，能够及时进行告警。

技术特征：

1.一种告警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一采集数据进行预测，得到下一时刻的预测数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测模型包括：时间序列预测算法模型，所述将所述高频分量输入至所述预测模型中，得到下一时刻对应的第二预测结果，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，第一采集数据为基于时间序列的原始数据，所述将所述第一采集数据分解成n个本征模态函数imf分量，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述imf分量分为高频分量和低频分量，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述t值将所述imf分量分为高频分量和低频分量，包括：

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述时间序列预测算法模型包括：

8.一种告警装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的告警方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的告警方法。

技术总结本申请实施例提供的一种告警方法、装置、设备及存储介质，通过获取可编程逻辑控制器PLC采集的第一采集数据；基于所述第一采集数据预测下一时刻的预测数据；获取所述PLC采集的下一时刻的第二采集数据；在所述预测数据和所述第二采集数据之间的相似度小于相似度阈值的情况下，输出告警信息，能够实时对数据进行对比，能够及时进行告警。技术研发人员：薛一波,郑钦允,毛哲受保护的技术使用者：烽台科技（北京）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/26