一种基于知识增强模型的工业指令异常检测方法及系统

本发明公开了一种基于知识增强模型的工业指令异常检测方法及系统，涉及工业自动化控制与人工智能交叉技术领域，包括防护箱、固定结构、升降结构和承接板；首先，在工业场景应用中，系统核心处理装置是整个系统的运算中枢，该装置搭载的GPU/CPU异构计算单元，专门适配表示增强模块的FP16量化模型，避免单一CPU运算导致的检测延迟；与系统核心处理装置电连接的通信转接模块，通过自身预设的Modbus、OPCUA、S7及Fins协议接口电路，直接对接外部PLC/DCS/SCADA现场设备，为后续指令采集搭建稳定的通信链路；数据存储模块，采用工业级固态硬盘，一方面用于存储知识图谱构建模块生成的Neo4j图数据库数据，另一方面缓存数据采集模块预处理后的指令流、异常检测模块输出的异常日志。