本申请涉及数据处理,尤其涉及一种基于物联网的核电智能隔离锁系统数据处理方法及装置。
背景技术:
1、随着物联网技术的快速发展,其在工业领域的应用日益广泛,特别是在核电行业,物联网技术为提高核电站的安全性和运行效率提供了有力支持。核电站在运行过程中,需要实时监控各种设备状态和环境参数,以确保核安全并预防潜在的事故风险。因此,核电隔离锁系统作为核电站中关键的安全措施之一,其监控数据的实时性和准确性对于异常检测、故障诊断及快速响应至关重要。传统的核电隔离锁系统数据处理方式往往依赖于人工巡检和定期维护,这种方法不仅效率低下,而且难以及时发现潜在的安全隐患。此外,传统的数据处理方法大多基于简单的阈值判断或规则匹配,难以处理复杂多变的监控数据,导致异常检测的准确性和可靠性受限。
技术实现思路
1、有鉴于此,本申请提供一种基于物联网的核电智能隔离锁系统数据处理方法及装置。本申请的技术方案是这样实现的:
2、一方面,本申请提供一种基于物联网的核电智能隔离锁系统数据处理方法,所述方法包括:获取核电隔离锁物联监控数据和所述核电隔离锁物联监控数据的异常诊断报告,并对所述核电隔离锁物联监控数据和所述异常诊断报告分别进行隐式表示挖掘,获得监控数据隐式表示和诊断报告隐式表示;对所述监控数据隐式表示和所述诊断报告隐式表示进行合并,获得第一融合隐式表示;获取异常信息牵涉特征,其中,所述异常信息牵涉特征包括预设的异常信息牵涉拓扑结构中多个异常先验标记分别对应的标记隐式表示;所述多个异常先验标记表征异常分类下的多个子分类;对于每个所述异常先验标记,所述异常先验标记的标记隐式表示不仅包括所述异常先验标记的异常信息,还包括所述异常信息牵涉拓扑结构中与所述所对于异常先验标记连接的异常先验标记的异常信息;将所述第一融合隐式表示分别与所述异常信息牵涉特征中的各标记隐式表示进行合并,获得所述多个异常先验标记分别对应的第二融合隐式表示;依据所述多个异常先验标记分别对应的第二融合隐式表示,在所述多个异常先验标记中确定与所述核电隔离锁物联监控数据对应的目标异常先验标记;所述目标异常先验标记用以指示所述核电隔离锁物联监控数据中的异常信息。
3、另一方面,本申请提供一种数据处理装置,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的数据处理装置程序,所述处理器执行所述程序时实现以上所述方法中的步骤。
4、本申请包括的有益效果至少为:本申请提供的基于物联网的核电智能隔离锁系统数据处理方法及装置,基于获取核电隔离锁物联监控数据和对应的异常诊断报告,获得核电隔离锁物联监控数据的监控数据隐式表示和异常诊断报告的诊断报告隐式表示,如此能对监控数据隐式表示和诊断报告隐式表示进行合并,获得第一融合隐式表示。基于获得的第一融合隐式表示,将第一融合隐式表示与预设异常信息牵涉特征中的各标记隐式表示进行合并,获得多个第二融合隐式表示,以根据多个第二融合隐式表示确定与核电隔离锁物联监控数据对应的目标异常先验标记。本申请可自动确定异常信息,提高异常信息诊断速度。且基于不同维度的数据确定异常先验标记,使得目标异常先验标记的可靠性更高。
1.一种基于物联网的核电智能隔离锁系统数据处理方法,其特征在于,所述方法包括:
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取异常信息牵涉特征之前,所述方法还包括:
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述特征嵌入数组中的行与异常先验标记逐一匹配,所述连接关系数组中的行与异常先验标记逐一匹配;在所述特征嵌入数组和所述连接关系数组中,具有相同数量的特征嵌入数组的行和连接关系数组的行对应的异常先验标记一致;所述将所述连接关系数组与特征嵌入数组进行合并,获得第一代的整合数组,包括:
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述核电隔离锁物联监控数据的隐式表示挖掘的过程包括:
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述异常诊断报告的隐式表示挖掘过程包括:
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述监控数据隐式表示和所述诊断报告隐式表示进行合并,获得第一融合隐式表示,包括:
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述与所述监控数据隐式表示对应的贡献参数集合采用以下步骤进行获取:
8.如权利要求1至7任意一项所述的方法,其特征在于,所述目标异常先验标记基于数据分析神经网络进行输出,所述数据分析神经网络通过如下操作进行调校以获得:
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述数据分析神经网络包括监控数据隐式表示挖掘网络;对所述调校样例数据库中的核电隔离锁物联监控训练数据进行隐式表示挖掘之前,所述方法还包括:
10.一种数据处理装置,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的数据处理装置程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至9任一项所述方法中的步骤。