一种基于机器学技术的可自感知异常的工控安全防护与报警系统

摘要

本发明公开了一种基于机器学技术的可自感知异常的工控安全防护与报警系统，其包括数据采集和预处理模块、数据存储单元、异常检测单元、操作单元，其中数据存储单元包括本地存储模块和网络存储模块，异常检测单元包括预测模块、分析模块、判断模块和决策模块，操作单元包括报警模块和保护模块；该系统配置在需要监控的工控系统中，采集工控系统之间信号发送的数据并进行预处理后，对所述数据基于机器学框架的异常性进行检测，当有异常于常规操作的情况发生时，自动发出报警或是产生相关的拒绝指令。

主权项

一种基于机器学习技术的工控安全防护与报警系统，其特征在于，其包括：数据采集和预处理模块，用于监控控制系统之间的信号发送，采集控制系统之间信号发送的数据，并将这些数据处理成反应信号发送方向和顺序的信号流的形式，将所述信号流送入异常检测单元；异常检测单元，用于接收相应的信号流，并对所述信号流基于机器学习技术进行异常性检测，判断是否有异常于常规操作的情况发生；数据存储单元，用于存储历史信号流数据库样本；操作单元，用于根据异常检测单元得出的结论，作出正常操作、发出报警或是产生相关的拒绝指令的操作。