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本发明公开了一种基于多维传感数据的工业系统生产异常检测与诊断方法，包括：对多维传感数据样本进行预处理，并采用滑动窗口将预处理后的多维传感数据样本划分为若干个子样本；采用自动编码机，以无监督训练方式基于正常子样本训练得到异常检测模型；根据异常检测模型训练分类模型；基于异常检测模型和分类模型对工业系统生产异常进行实时检测与诊断。本发明解决了当前以黑盒模型针对多维传感数据异常检测的情况下难以进行异常诊断的问题。

本发明提供一种车间数据可信度判断的方法，包括数据抓取步骤，数据抓取客户端按照采样周期获取的采样数据转换成消息串发送至消息服务器，从消息服务器中的消息列表获得抓取指令，根据抓取指令得到目标数据；数据清洗步骤配置有读写器和粗清洗判别策略，读写器获取目标数据，并根据粗清洗判别策略判断目标数据是否存在内部粗清洗功能，如存在则处于定时模式下的读写器将当前的目标数据与上一时刻的目标数据进行比对记录有效数据；有效数据按照粗差去噪策略得到筛选数据，簇内节点获取筛选数据发送至簇头节点，簇头节点根据分簇融合策略进行融合处理后发送到中心处理节点。本发明能够调整滑动窗口的大小，解决采集数据错误、正确率低的问题。