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申请/专利权人：苏芯物联技术(南京)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于互信息特征构造的焊割气流传感器异常检测方法，首先采集高频电流时序数据和气体流速时序数据，并进行特征构造，获取特征数据集，基于所述特征数据集进行模型训练，获取焊割气流传感器异常检测模型；最终在边缘侧部署训练完毕的机器学习分类算法模型，实时采集焊割过程中的高频时序电流和气体流速数据，对气流传感器异常进行实时检测；本发明在特征数据集构造时，基于焊割机理设计了包括有效电流均值、互信息在内的多种特征，有效提升异常检测的准确性；本发明提供的异常检测方法对气流传感器性能的微小变化具有高敏感性，传感器异常时可以第一时间预警。

主权项：1.一种基于互信息特征构造的焊割气流传感器异常检测方法，其特征在于，包括：步骤S1、基于电流传感器和气流传感器实时采集高频电流时序数据和气体流速时序数据，构建样本数据集；具体的，步骤S1.2、基于滑窗采样的方法对样本数据集进行样本构造，获取样本数据集；滑窗窗长设为s；基于气流传感器实时状态对样本进行异常标注，其中传感器正常时标注为0，异常时标注为1，为每个样本打上标签；步骤S1.2、针对所述样本数据集进行随机乱序，按比例将样本数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤S2、针对划分后的样本数据集进行特征构造，获取特征数据集；所述特征数据集具体包括：（1）电流的最大值，最小值，均值，方差，大于预设阈值th1的电流均值；（2）气体流速的最大值，最小值，均值，方差，电流大于th1时对应的气体流速的均值；（3）大于th1的电流点个数，小于th1的电流点个数占比；（4）气体流速超过预设阈值th2的点的个数；（5）对应电流和气体流速值之间的互信息值；所述对应电流和气体流速值之间的互信息值具体计算方法包括： ；其中X，Y代表两个随机变量，依次代表电流值和保护气流速数值；代表变量X和Y的互信息值；Px,y代表X和Y的联合概率密度函数，Px和Py分别代表X和Y的边缘概率密度函数；步骤S3、选择机器学习分类算法并基于特征数据集进行模型训练，获取焊割气流传感器异常检测模型；步骤S4、在边缘侧部署训练完毕的机器学习分类算法模型，实时采集焊割过程中的高频时序电流和气体流速数据，对气流传感器异常进行实时检测。

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