一种基于多方法融合的仪器仪表故障检测方法

摘要

本发明在此提供一种基于多方法融合的仪器仪表故障检测方法；在利用传感器实时采集生产现场过程中的数据时，由于传感器故障或者是被采集对象本身发生异常都会产生异常数据。我们提出一种基于数据驱动的神经网络异常数据检测方法。产生异常数据的时候，一方面可能是因为生产工程中参数本身出现了异常，如温度，电导率出现了异常，另一方面可能是因为仪表设备本身出现了问题造成的异常。本方法能够实现实时在线检测，不用厂家每隔半年或者一年定期停产检查表；同时实时在线监测，实时掌握生产现场数据情况，利于提高生产质量；并且节约了厂家，计量院的时间和人力。