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工业生产装置通常设置传感器报警阈值进行报警,但是对处于报警阈值以下的时间序列异常难以及时捕捉。基于统计的传统检测方法在解决时间序列异常检测上存在很大挑战,因此提出基于longshorttermmemory(LSTM)时间序列重建的方法进行生产装置的异常检测。该算法首先引入一层LSTM网络对传感器数据的时间序列进行向量表示,采用另一层LSTM网络对时间序列进行逆序重建,然后利用重建值与实际值之间的误差,通过极大似然估计方法对该段序列进行异常概率估计,最终通过学习异常报警阈值实现时间序列异常检测。采用ECG测