一种面向多工况数据的异常监测方法与系统

本发明公开一种面向多工况数据的异常监测方法与系统，实现不进行数据的工况归属划分的前提下，对多工况过程的数据进行共性特征与特性特征的区分性表示学习，本发明不需要先验知识来确定数据的工况归属划分，采用共性特征分析这种全新的算法对多工况数据变化特征进行了区分性的表示学习，能更全面的描述多工况数据的变化特征。再通过支持向量数据描述这种能够在高维空间中定义超椭球来量化特性特征变化范围的算法来应对工况切换之间的暂态过程数据的监测问题。此外，本发明还公开了针对共性与特性变换矩阵确定、子矩阵划分、特性特征的进一步更新处理等提出了相应的改进技术方案，旨在更好的完成多工况过程的异常监测任务。