多维度动态态势指标的处理方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，具体为一种多维度动态态势指标的处理方法及系统。

背景技术：

1、随着工业设备运行监测、能源系统状态分析、环境态势感知以及复杂基础设施安全管理等技术的发展，通常需要持续采集监测对象在多个维度上的动态指标数据，并通过对所述动态指标数据进行分析，生成用于反映监测对象当前运行状态及变化趋势的动态态势结果。

2、现有的多维动态态势处理方法通常以预设阈值、变化情况等方式作为主要判断依据。例如，分别判断各项动态指标是否超过对应阈值，或者根据相邻采样周期内指标数值的变化速度确定监测对象是否处于稳定状态。在指标未越界且变化幅度较小时，通常将监测对象判定为运行稳定；在指标接近或超过安全边界时，则判定监测对象存在异常风险。

3、但是对于具有明确物理运行机理的监测对象，不同动态指标并非相互独立，而是可能分别表征作用于监测对象的驱动因素和由驱动因素引起的状态响应，二者之间存在由对象结构、类型及运行条件决定的物理演化关系。监测对象在异常形成的早期阶段，响应指标可能尚未超过预设安全边界，其数值变化速度也可能处于正常范围，但响应指标相对于驱动指标的变化已经偏离正常的物理演化规律。此时，若仍仅依据指标数值、变化速度或安全边界距离进行判断，容易将实际已经发生异常演化的状态识别为稳定状态。

4、上述稳定状态识别偏差会直接影响后续动态态势处理结果。当系统基于不准确的稳定判断降低数据处理强度时，物理异常的早期变化过程可能未得到充分分析，使生成的动态态势结果不能真实反映监测对象的状态演化；而为了避免遗漏异常而始终采用高强度处理方式，又会使大量处于真实稳定状态的数据持续占用计算、存储及传输资源。因此，现有技术中基于指标表面数值特征进行稳定性判断的方式，难以同时满足动态态势结果可靠性和处理资源利用效率的要求。

技术实现思路

1、针对现有技术难以兼顾可靠性和处理资源利用效率的问题，本发明提供一种多维度动态态势指标的处理方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

3、第一方面，本申请公开了多维度动态态势指标的处理方法，包括以下步骤：

4、获取监测对象对应的多维动态指标数据以及对象属性；

5、基于对象属性从模型数据库中调用与监测对象匹配的物理约束模型，根据物理约束模型从多维动态指标数据中区分具有物理驱动关系的驱动指标数据和响应指标数据以及二者之间的物理演化关系；

6、根据物理演化关系、驱动指标数据以及响应指标数据计算得到当前响应指标预测值，并与当前获取的响应指标数据进行偏差计算得到物理一致性偏离程度；

7、计算多维动态指标数据与预设安全边界之间的距离以及动态指标变化速度，结合物理一致性偏离程度判断是否满足稳定条件；

8、若满足，则对所述多维动态指标数据采用低资源处理模式并生成动态态势结果；

9、若不满足，则采用完整处理模式并生成动态态势结果；其中，若当前是由低资源处理模式切换至完整处理模式，则调用异常发生前预设时间范围内的历史动态指标数据，与当前的多维动态指标数据融合生成动态态势结果。

10、第二方面，本申请公开了多维度动态态势指标的处理系统，包括：

11、数据获取模块，其用于获取监测对象对应的多维动态指标数据以及对象属性；

12、模型调用模块，用于基于对象属性从模型数据库中调用与监测对象匹配的物理约束模型，根据物理约束模型从多维动态指标数据中区分具有物理驱动关系的驱动指标数据和响应指标数据以及二者之间的物理演化关系；

13、偏离计算模块，用于根据物理演化关系、驱动指标数据以及响应指标数据计算得到当前响应指标预测值，并与当前获取的响应指标数据进行偏差计算得到物理一致性偏离程度；

14、判断输出模块，用于计算多维动态指标数据与预设安全边界之间的距离以及动态指标变化速度，结合物理一致性偏离程度判断是否满足稳定条件，并按照下述方式生成动态态势结果：

15、若满足，则对所述多维动态指标数据采用低资源处理模式并生成动态态势结果；

16、若不满足，则采用完整处理模式并生成动态态势结果；其中，若当前是由低资源处理模式切换至完整处理模式，则调用异常发生前预设时间范围内的历史动态指标数据，与当前的多维动态指标数据融合生成动态态势结果。

17、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

18、本申请通过实际响应相对于理论响应的偏离程度，可以识别指标尚未越界但指标间物理关系已经异常的情况；利用物理演化关系捕捉该类关联异常，因而具有提前发现潜在故障、性能退化或状态失稳趋势的效果；

19、在此基础上，本申请根据稳定判断结果动态选择低资源处理模式或完整处理模式，使稳定状态下的冗余计算得到减少，而异常状态下仍能够执行完整分析。同时，在由低资源处理模式切换至完整处理模式时，通过回溯并融合异常发生前的历史动态指标数据，补全异常形成过程，避免因资源简化处理造成态势信息断裂，从而兼顾动态态势处理的可靠性、完整性和资源利用效率。

1.多维度动态态势指标的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的多维度动态态势指标的处理方法，其特征在于，物理约束模型包括基于能量传递关系建立的热状态约束模型、基于动力学关系建立的运动状态约束模型、基于电气特性建立的电力状态约束模型、基于流体传输关系建立的流动状态约束模型、基于空间变化关系建立的遥感目标状态约束模型。

3.根据权利要求2所述的多维度动态态势指标的处理方法，其特征在于，物理演化关系包括驱动指标数据对响应指标数据产生影响的时间延迟关系以及状态变化映射关系；

4.根据权利要求3所述的多维度动态态势指标的处理方法，其特征在于，物理一致性偏离程度的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的多维度动态态势指标的处理方法，其特征在于，稳定条件包括物理一致性偏离程度处于对应物理约束模型的允许误差范围内、多维动态指标数据与预设安全边界之间的距离大于预设安全裕度阈值以及动态指标变化速度小于对应指标的最大允许变化速度。

6.根据权利要求5所述的多维度动态态势指标的处理方法，其特征在于，低资源处理模式包括降低多维动态指标数据上传频率、降低云端数据存储频率以及将统计周期内的多维动态指标数据转换为摘要数据；其中，摘要数据包括最大值、最小值、平均值和变化趋势参数。

7.根据权利要求6所述的多维度动态态势指标的处理方法，其特征在于，在采用低资源处理模式对多维动态指标数据进行处理时，还包括提前切换机制，具体包括：

8.根据权利要求7所述的多维度动态态势指标的处理方法，其特征在于，

9.根据权利要求1所述的多维度动态态势指标的处理方法，其特征在于，当物理一致性偏离程度超出对应物理约束模型的允许误差范围时，根据物理演化关系确定由驱动指标经过一个或者多个中间状态指标传递至响应指标的物理演化路径，物理演化路径的指标作为动态指标，将该物理演化路径划分为由相邻两个动态指标构成的多个路径段，分别计算各路径段对应的物理一致性偏离程度，以及该物理一致性偏离程度与该路径段所对应允许误差阈值之比，得到各路径段的相对超限程度，将相对超限程度最大且大于1的路径段所对应的物理传递环节确定为异常发生位置，并生成包含异常位置的动态态势结果。

10.多维度动态态势指标的处理系统，其特征在于，其包括：