一种基于人工智能的压力仪表异常状态检测方法

本申请公开了一种基于人工智能的压力仪表异常状态检测方法，涉及人工智能技术领域，该方法包括S1.获取压力仪表的多源传感器数据并基于专家知识和历史故障记录进行对采集到的数据进行标注，得到训练集；S2.通过滑动窗口‑全局双阶段归一化对训练集进行修正，得到经全局修正处理的特征值；S3.基于经全局修正处理的特征值通过多系统耦合的多变量时序数据处理与分类方法构建异常状态检测模型；S4.结合得到的异常状态检测模型以及获取的压力仪表实时数据生成压力仪表异常状态检测结果，本申请可有效提升压力仪表异常状态检测的准确性和鲁棒性，适应复杂工业环境下的检测需求。