8.2.1 基于机器学习的异常检测（Anomaly Detection）
文档摘要
8.2.1 基于机器学习的异常检测（Anomaly Detection） 在工业控制系统演进的漫长征途上，SCADA系统曾是那座沉默而坚毅的灯塔——它忠实地采集、可靠地传输、稳定地呈现。但当风电机组叶片在毫秒级偏航误差中悄然疲劳，当输油泵轴承温度在0.3℃/小时的缓升曲线上埋下失效伏笔，当PLC寄存器值在连续72个扫描周期内以亚毫秒级抖动偏离统计基线——传统SCADA的阈值告警早已失语。它不是不够勤勉，而是生来未被赋予“理解常态”的能力；它不是不够精确，而是缺乏从数万维时序流中自主凝练“正常”本质的智慧。于是，“智能SCADA”不再是一句愿景，而是一场面向数据底层的范式迁移：从“监测已知异常”转向“定义并捍卫正常边界”。而8.2.
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