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申请/专利权人：中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司

摘要：本发明提供一种轧钢数据监控方法、系统、介质及电子终端，轧钢数据监控方法包括：采集轧钢数据；按照轧钢生产时间顺序，对轧钢数据进行切分，获取多个数据片段；根据数据片段和预设的数据阈值范围，进行数据异常判定，获取判定结果，数据异常判定的步骤至少包括以下之一：数据范围检验、波动性检验、趋势性检验和不同类别数据的逻辑关联检验；根据判定结果，进行数据异常预警，完成轧钢数据监控；本发明中的轧钢数据监控方法、系统、介质及电子终端，实现了对轧钢数据的实时监测，避免采用人工监测的方式导致数据监测出现失误，能够有效识别出数据异常并进行警示，自动化程度较高，监测准确度较高。

主权项：1.一种轧钢数据监控方法，其特征在于，包括：采集轧钢数据；按照轧钢生产时间顺序，对所述轧钢数据进行切分，获取多个数据片段；根据所述数据片段和预设的数据阈值范围，进行数据异常判定，获取判定结果，数据异常判定的步骤包括：数据范围检验、波动性检验、趋势性检验和不同类别数据的逻辑关联检验；根据所述判定结果，进行数据异常预警，完成轧钢数据监控；所述数据阈值范围的获取步骤包括：根据所述数据片段，获取所述数据片段的数据来源，进而确定所述数据片段的类别，所述类别包括：轧钢温度数据、轧机电流数据、轧机测径仪数据、飞剪信号检测数据、活套套量数据和轧机水箱流量数据；根据所述类别，从预设的数据库中获取对应的历史数据；根据预设的阈值运算规则，对所述历史数据进行阈值计算，获取对应的数据阈值范围，所述数据阈值范围包括：历史数据均值范围、历史数据极差范围、历史数据趋势范围和历史数据回归斜率范围；所述历史数据均值范围的获取步骤包括：对数据库中的历史数据进行均值计算，获取历史均值；根据预设的第一范围数值和所述历史均值，获取所述历史数据均值范围；所述历史数据极差范围的获取步骤包括：对数据库中的历史数据进行极差计算，获取历史极差；根据预设的第二范围数值和所述历史极差，获取所述历史数据极差范围；所述历史数据趋势范围的获取步骤包括：根据预设的滑窗窗宽和滑窗步长，遍历数据库中对应的历史数据，对所述历史数据进行逐个滑窗的均值计算，获取所述历史数据的多个滑窗的数据均值；获取相邻滑窗的数据均值之间的历史数据差值，并获取多个历史数据差值之间的平均值；根据预设的第三范围数值和所述平均值，获取所述历史数据趋势范围；所述历史数据回归斜率范围的获取步骤包括：根据预设的标准值，获取对应的历史数据与所述标准值之间的历史标准差值，进而获取多个历史标准差值之间的历史线性回归斜率；根据预设的第四范围数值和所述历史线性回归斜率，获取所述历史数据回归斜率范围；所述数据范围检验的步骤包括：根据预设的数据首尾剪切规则，对所述数据片段首尾的固定长度的数据进行剪切与删除，获取剪切后的剩余数据；获取所述剩余数据的实时均值，并从预设的数据库中获取对应的历史数据均值范围；判断所述实时均值是否在所述历史数据均值范围内，获取均值判断结果；根据所述均值判断结果，进行异常警示，完成数据范围检验；所述波动性检验的步骤包括：对获取的剩余数据进行极差计算，获取所述剩余数据的实时极差；从预设的数据库中获取对应的历史数据极差范围；判断所述实时极差是否在所述历史数据极差范围内，获取极差判断结果；根据所述极差判断结果，进行异常警示，完成波动性检验；所述趋势性检验的步骤包括：根据预设的滑窗窗宽和滑窗步长，遍历获取的剩余数据，对所述剩余数据进行逐个滑窗的均值计算，获取多个滑窗的数据均值；获取相邻滑窗的数据均值之间的第一实时差值，并从预设的数据库中获取对应的历史数据趋势范围；判断所述第一实时差值是否超出所述历史数据趋势范围，获取趋势判断结果；或者，根据预设的标准值，获取所述剩余数据与标准值之间的第二实时差值，进而获取多个第二实时差值之间的实时线性回归斜率；从预设的数据库中获取对应的历史数据回归斜率范围；判断所述实时线性回归斜率是否超过历史数据回归斜率范围，获取斜率判断结果；根据所述趋势判断结果和或斜率判断结果，进行异常警示，完成趋势性检验；所述不同类别数据的逻辑关联检验的步骤包括：获取所述数据片段的类别，根据所述类别和预设的关联关系，确定与所述数据片段相关联的关联数据；当所述数据片段中的数据在预设的时间段内发生连续变化，且所述关联数据未发生变化时，或者，当所述关联数据发生变化，且在预设的时间阈值内数据片段中未出现预设的检测信号时，则判定所述数据片段存在异常，并进行异常警示，完成不同类别数据的逻辑关联检验。

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