一种基于Savitzky-Golay滤波器的多变量监控方法与系统

摘要

本公开提出了一种基于Savitzky‑Golay滤波器的多变量监控方法与系统，包括：获取多变量系统的历史运行数据，该历史运行数据中包含多个表明系统运行状态的过程变量，并标注历史运行数据的正常或异常情况；使用Savitzky‑Golay滤波器对各个过程变量的历史时间序列数据进行滤波，得到滤波后的信号幅值及各阶导数；将各个过程变量的滤波后信号幅值及各阶导数组成特征空间；在特征空间中基于历史数据训练得到非线性支持向量机模型，并用于判断是否给出告警，实现多变量的监控。所提出的方法具有高准确率的优点，克服了传统单变量告警阈值设计方法的缺陷，能有效提高监控系统有限性，使得误、漏告警的数量都大幅降低。