工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術綜述

工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術綜述一、本文概述Overviewofthisarticle隨著科技的飛速發(fā)展和工業(yè)0時代的來臨，工業(yè)物聯(lián)網（IIoT）在提升生產效率、降低運營成本以及優(yōu)化能源利用等方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。然而，與此其帶來的復雜性和數(shù)據(jù)量的激增也使得異常檢測成為了一項至關重要的任務。本文旨在全面綜述工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術的最新進展、核心原理、應用實例以及未來發(fā)展趨勢，以期為相關領域的學者和從業(yè)者提供有益的參考。Withtherapiddevelopmentoftechnologyandtheadventoftheindustrialera,theIndustrialInternetofThings(IIoT)hasshownenormouspotentialinimprovingproductionefficiency,reducingoperatingcosts,andoptimizingenergyutilization.However,thecomplexityandsurgeindatavolumebroughtaboutbythisalsomakeanomalydetectionacrucialtask.Thisarticleaimstocomprehensivelyreviewthelatestprogress,coreprinciples,applicationexamples,andfuturedevelopmenttrendsofindustrialInternetofThingsanomalydetectiontechnology,inordertoprovideusefulreferencesforscholarsandpractitionersinrelatedfields.文章首先回顧了工業(yè)物聯(lián)網異常檢測的發(fā)展歷程，探討了從傳統(tǒng)的基于閾值的檢測到現(xiàn)代的基于機器學習和深度學習的方法的轉變。隨后，文章重點介紹了各類異常檢測技術的核心原理，包括統(tǒng)計學方法、時間序列分析、聚類分析、分類器以及深度學習等，并分析了它們的優(yōu)缺點和適用場景。ThearticlefirstreviewsthedevelopmentprocessofanomalydetectionintheindustrialInternetofThings,andexploresthetransformationfromtraditionalthresholdbaseddetectiontomodernmachinelearninganddeeplearningbasedmethods.Subsequently,thearticlefocusesonintroducingthecoreprinciplesofvariousanomalydetectiontechnologies,includingstatisticalmethods,timeseriesanalysis,clusteringanalysis,classifiers,anddeeplearning,andanalyzestheiradvantages,disadvantages,andapplicablescenarios.接著，文章通過多個應用實例展示了異常檢測技術在工業(yè)物聯(lián)網中的實際應用，如設備故障預警、生產過程優(yōu)化、能源管理以及安全監(jiān)控等。這些案例不僅驗證了異常檢測技術的有效性，也揭示了其在工業(yè)物聯(lián)網中的廣闊應用前景。Furthermore,thearticledemonstratesthepracticalapplicationofanomalydetectiontechnologyinindustrialInternetofThingsthroughmultipleapplicationexamples,suchasequipmentfailurewarning,productionprocessoptimization,energymanagement,andsafetymonitoring.Thesecasesnotonlyvalidatetheeffectivenessofanomalydetectiontechnology,butalsorevealitsbroadapplicationprospectsintheindustrialInternetofThings.文章展望了工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術的未來發(fā)展趨勢，包括算法的優(yōu)化與創(chuàng)新、多源異構數(shù)據(jù)的融合處理、以及與安全性和隱私保護的結合等。通過深入剖析這些趨勢，文章旨在為相關領域的研究和實踐提供有益的啟示和方向。ThearticlelooksforwardtothefuturedevelopmenttrendsofindustrialInternetofThingsanomalydetectiontechnology,includingalgorithmoptimizationandinnovation,fusionprocessingofmulti-sourceheterogeneousdata,andintegrationwithsecurityandprivacyprotection.Byanalyzingthesetrendsindepth,thearticleaimstoprovideusefulinsightsanddirectionsforresearchandpracticeinrelatedfields.二、工業(yè)物聯(lián)網異常檢測的基本概念BasicconceptsofanomalydetectioninindustrialInternetofThings工業(yè)物聯(lián)網（IIoT）異常檢測是監(jiān)控和分析工業(yè)環(huán)境中的設備和系統(tǒng)行為，以識別出與正常操作模式不符的異?；蚬收?。這些異常可能是由于設備故障、環(huán)境變化、操作失誤或外部干擾等多種因素引起的。異常檢測技術的核心目標是提前發(fā)現(xiàn)這些異常情況，以便及時采取應對措施，避免或減少生產中斷、設備損壞和安全事故等帶來的損失。IndustrialInternetofThings(IIoT)anomalydetectionisthemonitoringandanalysisofequipmentandsystembehaviorintheindustrialenvironmenttoidentifyanomaliesorfaultsthatdonotmatchnormaloperatingmodes.Theseanomaliesmaybecausedbyvariousfactorssuchasequipmentmalfunctions,environmentalchanges,operationalerrors,orexternalinterference.Thecoregoalofanomalydetectiontechnologyistodetecttheseabnormalsituationsinadvance,soastotaketimelymeasurestoavoidorreducelossescausedbyproductioninterruptions,equipmentdamage,andsafetyaccidents.在工業(yè)物聯(lián)網中，異常檢測通常基于大量的實時數(shù)據(jù)流，這些數(shù)據(jù)來自于各種傳感器、執(zhí)行器和控制器等設備，它們共同構成了工業(yè)環(huán)境的感知層。通過對這些數(shù)據(jù)的實時采集、傳輸和處理，異常檢測系統(tǒng)能夠建立起設備的行為模型，并根據(jù)模型預測的結果與實際數(shù)據(jù)之間的偏差來識別異常。IntheindustrialInternetofThings,anomalydetectionisusuallybasedonalargeamountofreal-timedataflow,whichcomesfromvarioussensors,actuators,controllersandotherdevices,andtogethertheyconstitutetheperceptionlayeroftheindustrialenvironment.Byreal-timecollection,transmission,andprocessingofthesedata,theanomalydetectionsystemcanestablishadevicebehaviormodelandidentifyanomaliesbasedonthedeviationbetweenthepredictedresultsofthemodelandtheactualdata.異常檢測的方法可以分為多種類型，如基于統(tǒng)計的方法、基于機器學習的方法、基于深度學習的方法等。這些方法各有優(yōu)缺點，適用于不同的場景和數(shù)據(jù)類型。在實際應用中，需要根據(jù)具體的工業(yè)環(huán)境和數(shù)據(jù)特點選擇合適的異常檢測方法。Themethodsofanomalydetectioncanbedividedintovarioustypes,suchasstatisticalbasedmethods,machinelearningbasedmethods,deeplearningbasedmethods,etc.Thesemethodseachhavetheirownadvantagesanddisadvantages,andaresuitablefordifferentscenariosanddatatypes.Inpracticalapplications,itisnecessarytochooseappropriateanomalydetectionmethodsbasedonthespecificindustrialenvironmentanddatacharacteristics.工業(yè)物聯(lián)網異常檢測還需要考慮實時性、準確性、可靠性和可擴展性等多個方面的要求。由于工業(yè)環(huán)境中的設備數(shù)量眾多，數(shù)據(jù)類型復雜，且數(shù)據(jù)量龐大，因此異常檢測系統(tǒng)需要具備高效的數(shù)據(jù)處理能力，以確保實時性；異常檢測算法也需要具備較高的準確性和可靠性，以避免誤報和漏報；隨著工業(yè)環(huán)境的不斷擴展和升級，異常檢測系統(tǒng)還需要具備良好的可擴展性，以適應新的設備和數(shù)據(jù)類型的加入。IndustrialInternetofThingsanomalydetectionalsoneedstoconsidermultiplerequirementssuchasreal-time,accuracy,reliability,andscalability.Duetothelargenumberofequipment,complexdatatypes,andlargeamountofdatainindustrialenvironments,anomalydetectionsystemsneedtohaveefficientdataprocessingcapabilitiestoensurereal-timeperformance;Anomalydetectionalgorithmsalsoneedtohavehighaccuracyandreliabilitytoavoidfalsepositivesandomissions;Withthecontinuousexpansionandupgradingoftheindustrialenvironment,anomalydetectionsystemsalsoneedtohavegoodscalabilitytoadapttotheadditionofnewequipmentanddatatypes.工業(yè)物聯(lián)網異常檢測是保障工業(yè)環(huán)境安全穩(wěn)定運行的重要手段之一。通過對實時數(shù)據(jù)的監(jiān)控和分析，異常檢測系統(tǒng)能夠及時發(fā)現(xiàn)異常情況并采取相應的應對措施，為工業(yè)生產的持續(xù)、高效和安全提供有力保障。IndustrialInternetofThingsanomalydetectionisoneoftheimportantmeanstoensurethesafeandstableoperationoftheindustrialenvironment.Bymonitoringandanalyzingreal-timedata,anomalydetectionsystemscanpromptlydetectabnormalsituationsandtakecorrespondingresponsemeasures,providingstrongguaranteesforthesustained,efficient,andsafeindustrialproduction.三、工業(yè)物聯(lián)網異常檢測的主要技術ThemaintechnologiesforanomalydetectioninindustrialInternetofThings工業(yè)物聯(lián)網的異常檢測是確保工業(yè)設備和系統(tǒng)正常運行的關鍵環(huán)節(jié)，涉及多種技術手段和算法。本章節(jié)將綜述工業(yè)物聯(lián)網異常檢測的主要技術，包括基于統(tǒng)計的方法、基于機器學習的方法、基于深度學習的方法以及基于混合方法的技術。TheanomalydetectionofindustrialInternetofThingsisakeylinkinensuringthenormaloperationofindustrialequipmentandsystems,involvingvarioustechnicalmeansandalgorithms.ThischapterwillprovideanoverviewofthemaintechnologiesforanomalydetectionintheindustrialInternetofThings,includingstatisticalmethods,machinelearningmethods,deeplearningmethods,andhybridmethods.基于統(tǒng)計的異常檢測是最早且廣泛應用的一種方法。它依賴于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性，如均值、方差、協(xié)方差等，來構建模型，并確定哪些觀測值顯著偏離了正常行為模式。常見的統(tǒng)計方法包括Z-score、IQR（四分位距）和指數(shù)平滑等。然而，這些方法的有效性往往依賴于數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和正態(tài)分布的假設，對于復雜和非線性的工業(yè)物聯(lián)網數(shù)據(jù)，其性能可能會受到限制。Statisticalanomalydetectionisoneoftheearliestandmostwidelyusedmethods.Itreliesonthestatisticalcharacteristicsofthedata,suchasmean,variance,covariance,etc.,toconstructthemodelanddeterminewhichobservationssignificantlydeviatefromnormalbehavioralpatterns.CommonstatisticalmethodsincludeZ-score,IQR(interquartilerange),andexponentialsmoothing.However,theeffectivenessofthesemethodsoftendependsonthestabilityofthedataandtheassumptionofnormaldistribution,andtheirperformancemaybelimitedforcomplexandnonlinearindustrialIoTdata.隨著機器學習技術的發(fā)展，越來越多的研究者將其應用于工業(yè)物聯(lián)網的異常檢測中。機器學習算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林（RandomForest）、K-近鄰（K-NN）等，能夠從數(shù)據(jù)中學習復雜的模式，并用于識別異常。與統(tǒng)計方法相比，機器學習方法的優(yōu)勢在于其能夠處理非線性、非高斯分布的數(shù)據(jù)，并且在數(shù)據(jù)量較大時，其性能往往更為優(yōu)越。Withthedevelopmentofmachinelearningtechnology,moreandmoreresearchersareapplyingittoanomalydetectionintheindustrialInternetofThings.Machinelearningalgorithms,suchasSupportVectorMachines(SVM),RandomForests,K-NearestNeighbors(K-NN),etc.,canlearncomplexpatternsfromdataandusethemtoidentifyanomalies.Comparedwithstatisticalmethods,theadvantageofmachinelearningmethodsliesintheirabilitytohandlenon-linear,nonGaussiandistributiondata,andtheirperformanceisoftensuperiorwhenthedatavolumeislarge.近年來，深度學習在多個領域取得了顯著的成功，包括圖像識別、語音識別和自然語言處理等。在工業(yè)物聯(lián)網的異常檢測中，深度學習也展現(xiàn)出了巨大的潛力。深度神經網絡（DNN）、卷積神經網絡（CNN）和循環(huán)神經網絡（RNN）等深度學習模型能夠從數(shù)據(jù)中自動提取高級特征，進而用于異常檢測。特別是對于那些需要處理時間序列數(shù)據(jù)或圖像數(shù)據(jù)的場景，深度學習模型表現(xiàn)出了卓越的性能。Inrecentyears,deeplearninghasachievedsignificantsuccessinmultiplefields,includingimagerecognition,speechrecognition,andnaturallanguageprocessing.DeeplearninghasalsoshowngreatpotentialinanomalydetectionintheindustrialInternetofThings.Deeplearningmodelssuchasdeepneuralnetworks(DNN),convolutionalneuralnetworks(CNN),andrecurrentneuralnetworks(RNN)canautomaticallyextractadvancedfeaturesfromdataforanomalydetection.Especiallyforscenariosthatrequireprocessingtimeseriesorimagedata,deeplearningmodelshaveshownexcellentperformance.為了進一步提高異常檢測的性能，許多研究者開始探索將不同的方法結合起來的混合方法。例如，可以結合統(tǒng)計方法和機器學習方法的優(yōu)點，以克服單一方法的局限性?；蛘?，可以利用深度學習模型的強大特征提取能力，結合傳統(tǒng)的分類器進行異常檢測。還有一些研究將深度學習與其他領域的知識相結合，如強化學習、遷移學習等，以進一步提高異常檢測的準確性和效率。Inordertofurtherimprovetheperformanceofanomalydetection,manyresearchershavebeguntoexplorehybridmethodsthatcombinedifferentmethods.Forexample,theadvantagesofstatisticalmethodsandmachinelearningmethodscanbecombinedtoovercomethelimitationsofasinglemethod.Alternatively,thepowerfulfeatureextractioncapabilityofdeeplearningmodelscanbeutilizedinconjunctionwithtraditionalclassifiersforanomalydetection.Somestudieshavecombineddeeplearningwithknowledgefromotherfields,suchasreinforcementlearningandtransferlearning,tofurtherimprovetheaccuracyandefficiencyofanomalydetection.工業(yè)物聯(lián)網的異常檢測涉及多種技術手段和方法。在實際應用中，需要根據(jù)具體的應用場景和數(shù)據(jù)特點選擇合適的技術，以達到最佳的異常檢測效果。未來隨著技術的不斷進步和數(shù)據(jù)的不斷積累，工業(yè)物聯(lián)網的異常檢測將變得更加智能化和高效化。TheanomalydetectionofindustrialInternetofThingsinvolvesvarioustechnicalmeansandmethods.Inpracticalapplications,itisnecessarytoselectappropriatetechnologiesbasedonspecificapplicationscenariosanddatacharacteristicstoachievethebestanomalydetectioneffect.Inthefuture,withthecontinuousprogressoftechnologyandtheaccumulationofdata,anomalydetectionintheindustrialInternetofThingswillbecomemoreintelligentandefficient.四、工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術的比較與選擇ComparisonandSelectionofAbnormalDetectionTechnologiesforIndustrialInternetofThings在工業(yè)物聯(lián)網異常檢測中，各種技術都有其獨特的優(yōu)勢和適用場景。為了更好地選擇和應用這些技術，我們需要對它們進行比較。InindustrialInternetofThingsanomalydetection,varioustechnologieshavetheiruniqueadvantagesandapplicablescenarios.Inordertobetterselectandapplythesetechnologies,weneedtocomparethem.從檢測準確性來看，基于深度學習的異常檢測技術通常具有較高的準確性，能夠自動學習和識別復雜的異常模式。然而，這種方法需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練，且對計算資源的需求較高。相比之下，基于統(tǒng)計的異常檢測技術則更適用于數(shù)據(jù)量較小或異常模式較為簡單的場景。Fromtheperspectiveofdetectionaccuracy,deeplearningbasedanomalydetectiontechniquesusuallyhavehighaccuracyandcanautomaticallylearnandrecognizecomplexanomalypatterns.However,thismethodrequiresalargeamountofannotateddatafortrainingandrequireshighcomputationalresources.Incontrast,statisticalanomalydetectiontechniquesaremoresuitableforscenarioswithsmallerdatavolumesorsimpleranomalypatterns.從實時性角度考慮，基于滑動窗口的異常檢測技術具有較好的實時性，能夠及時發(fā)現(xiàn)和處理異常事件。然而，這種方法可能會受到窗口大小選擇的影響，導致檢測結果的敏感性和特異性之間的平衡難以把握。而基于時間序列分析的異常檢測技術則更適用于對實時性要求不高的場景，它能夠通過分析歷史數(shù)據(jù)來預測未來的異常事件。Fromtheperspectiveofreal-timeperformance,anomalydetectiontechnologybasedonslidingwindowshasgoodreal-timeperformance,whichcandetectandprocessabnormaleventsinatimelymanner.However,thismethodmaybeinfluencedbywindowsizeselection,makingitdifficulttobalancethesensitivityandspecificityofdetectionresults.Theanomalydetectiontechnologybasedontimeseriesanalysisismoresuitableforscenariosthatdonotrequirehighreal-timeperformance.Itcanpredictfutureanomalyeventsbyanalyzinghistoricaldata.從可擴展性和可解釋性方面來看，基于無監(jiān)督學習的異常檢測技術具有較好的可擴展性，能夠處理大規(guī)模的高維數(shù)據(jù)。然而，這種方法的可解釋性較差，難以解釋異常事件的具體原因。相比之下，基于規(guī)則的異常檢測技術則具有更好的可解釋性，能夠明確指出異常事件的原因和位置。Fromtheperspectivesofscalabilityandinterpretability,unsupervisedlearningbasedanomalydetectiontechnologyhasgoodscalabilityandcanhandlelarge-scalehigh-dimensionaldata.However,thismethodhaspoorinterpretabilityandisdifficulttoexplainthespecificcausesofabnormalevents.Incontrast,rule-basedanomalydetectiontechnologyhasbetterinterpretabilityandcanclearlyindicatethecauseandlocationofabnormalevents.在選擇工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術時，我們需要根據(jù)具體的應用場景和需求進行權衡。對于數(shù)據(jù)量較大、異常模式復雜的場景，可以選擇基于深度學習的異常檢測技術；對于數(shù)據(jù)量較小或異常模式簡單的場景，可以選擇基于統(tǒng)計的異常檢測技術。我們還需要考慮實時性、可擴展性和可解釋性等因素，以選擇最適合的異常檢測技術。WhenchoosingindustrialIoTanomalydetectiontechnology,weneedtobalanceitbasedonspecificapplicationscenariosandneeds.Forscenarioswithlargeamountsofdataandcomplexanomalypatterns,deeplearningbasedanomalydetectiontechniquescanbechosen;Forscenarioswithsmalldatavolumesorsimpleanomalypatterns,statisticalanomalydetectiontechniquescanbechosen.Wealsoneedtoconsiderfactorssuchasreal-timeperformance,scalability,andinterpretabilitytochoosethemostsuitableanomalydetectiontechnology.五、案例研究Casestudy為了更具體地說明工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術的實際應用效果，我們在此部分對幾個具有代表性的案例進行詳細研究。InordertoprovideamorespecificexplanationofthepracticalapplicationeffectofindustrialInternetofThingsanomalydetectiontechnology,wewillconductadetailedstudyofseveralrepresentativecasesinthissection.在某大型智能制造工廠中，引入了基于深度學習的工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術。該技術能夠實時監(jiān)控生產線上的各種設備狀態(tài)，通過分析設備的運行數(shù)據(jù)，預測并檢測可能發(fā)生的故障。在實際應用中，該技術成功提前預警了數(shù)次設備故障，避免了生產線的停工，大大提高了生產效率。該技術還幫助工廠實現(xiàn)了對設備的預防性維護，降低了維護成本。Inalargeintelligentmanufacturingfactory,deeplearningbasedindustrialInternetofThingsanomalydetectiontechnologyhasbeenintroduced.Thistechnologycanmonitorthestatusofvariousequipmentontheproductionlineinrealtime,predictanddetectpossiblefaultsbyanalyzingtheoperatingdataoftheequipment.Inpracticalapplications,thistechnologyhassuccessfullyprovidedearlywarningforseveralequipmentfailures,avoidingproductionlineshutdownsandgreatlyimprovingproductionefficiency.Thistechnologyalsohelpsfactoriesachievepreventivemaintenanceofequipment,reducingmaintenancecosts.在能源行業(yè)，工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術也被廣泛應用。例如，在風力發(fā)電場中，該技術可以通過監(jiān)測風電機組的運行數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，如風機葉片故障、齒輪箱過熱等。通過實時預警和及時處理，不僅保證了風力發(fā)電的穩(wěn)定運行，還提高了風電機組的使用壽命。同時，該技術也為能源企業(yè)提供了更精細化的運營管理手段，提升了能源利用效率。Intheenergyindustry,industrialInternetofThingsanomalydetectiontechnologyisalsowidelyused.Forexample,inwindfarms,thistechnologycandetectabnormalsituationsinatimelymannerbymonitoringtheoperatingdataofwindturbines,suchasbladefailuresandgearboxoverheating.Throughreal-timewarningandtimelyprocessing,notonlydoesitensurethestableoperationofwindpowergeneration,butitalsoimprovestheservicelifeofwindturbines.Atthesametime,thistechnologyalsoprovidesenergyenterpriseswithmorerefinedoperationalmanagementmethods,improvingenergyutilizationefficiency.在化工生產過程中，工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術同樣發(fā)揮著重要作用。通過對化工設備的運行數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析，該技術可以及時發(fā)現(xiàn)生產過程中的異常情況，如溫度異常、壓力異常等。這些異常情況的及時發(fā)現(xiàn)和處理，避免了可能的安全事故，保障了化工生產的安全穩(wěn)定。該技術也為化工企業(yè)提供了更精確的生產過程控制手段，提高了產品質量和生產效率。Inthechemicalproductionprocess,industrialInternetofThingsanomalydetectiontechnologyalsoplaysanimportantrole.Byreal-timemonitoringandanalysisoftheoperationaldataofchemicalequipment,thistechnologycanpromptlydetectabnormalsituationsintheproductionprocess,suchastemperatureandpressureanomalies.Thetimelydetectionandhandlingoftheseabnormalsituationshaveavoidedpossiblesafetyaccidentsandensuredthesafetyandstabilityofchemicalproduction.Thistechnologyalsoprovidesmorepreciseproductionprocesscontrolmethodsforchemicalenterprises,improvingproductqualityandproductionefficiency.工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術在各個領域的應用都取得了顯著成效。它不僅提高了生產效率、降低了維護成本、保障了生產安全，還為企業(yè)的精細化管理提供了有力支持。隨著技術的不斷進步和應用領域的不斷擴展，工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術將在未來發(fā)揮更大的作用。TheapplicationofindustrialInternetofThingsanomalydetectiontechnologyhasachievedsignificantresultsinvariousfields.Itnotonlyimprovesproductionefficiency,reducesmaintenancecosts,andensuresproductionsafety,butalsoprovidesstrongsupportfortherefinedmanagementofenterprises.Withthecontinuousprogressoftechnologyandtheexpansionofapplicationfields,industrialInternetofThingsanomalydetectiontechnologywillplayagreaterroleinthefuture.六、結論Conclusion隨著工業(yè)物聯(lián)網技術的快速發(fā)展和廣泛應用，異常檢測作為保障工業(yè)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的關鍵技術，其重要性日益凸顯。本文對工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術進行了全面的綜述，分析了當前的研究現(xiàn)狀、主要方法、技術挑戰(zhàn)以及未來的發(fā)展趨勢。WiththerapiddevelopmentandwidespreadapplicationofindustrialInternetofThingstechnology,anomalydetection,asakeytechnologytoensurethesafeandstableoperationofindustrialsystems,hasbecomeincreasinglyimportant.ThisarticleprovidesacomprehensiveoverviewofindustrialInternetofThingsanomalydetectiontechnology,analyzingthecurrentresearchstatus,mainmethods,technicalchallenges,andfuturedevelopmenttrends.從研究現(xiàn)狀來看，工業(yè)物聯(lián)網異常檢測技術在近年來得到了廣泛的關注和研究。各種基于統(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法的技術不斷涌現(xiàn)，為工業(yè)系統(tǒng)的異常檢測提供了豐富的手段。同時，隨著大數(shù)據(jù)、云計算等技術的發(fā)展，異常檢測技術的性能和效率也得到了顯著提升。Fromthecurrentresearchstatus,industrialInternetofThingsanomalydetectiontechnologyhasreceivedwidespreadattentionandresearchinrecentyears.Varioustechnologiesbasedonstatistics,machinelearning,deeplearning,andothermethodsareconstantlyemerging,providingrichmeansforanomalydetectioninindustrialsystems.Meanwhile,withthedevelopmentoftechnologiessuchasbigdataandcloudcomputing,theperformanceandefficiencyofanomalydetectiontechnologyhavealsobeensignificantlyimproved.然而，工業(yè)物聯(lián)網異常檢測仍面臨著一系列技術挑戰(zhàn)。工業(yè)數(shù)據(jù)通常具有高維、非線性、時變等特點，這給異常檢測帶來了很大的困難。工業(yè)系統(tǒng)的復雜性和不確定性使得異常檢測算法的魯棒性和泛化性能面臨嚴峻考驗。隨著工業(yè)物聯(lián)網規(guī)模的擴大和數(shù)據(jù)的快速增長，如何設計高效、可擴展的異常檢測算法也是一個亟待解決的問題。However,industrialIoTanomalydetectionstillfaces