[發(fā)明專利]一種瓦斯傳感器故障數據的處理方法、裝置、系統(tǒng)及介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910703030.1
• 申請日: 2019-07-31
• 公開（公告）號: CN110414612A
• 公開（公告）日: 2019-11-05
• 發(fā)明（設計）人: 楊林;楊雁雯;盧雪嬌;唐濤濤;翟展民
• 申請（專利權）人: 精英數智科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G01N33/00
• 代理公司: 北京知呱呱知識產權代理有限公司 11577
• 代理人: 彭伶俐

1.一種瓦斯傳感器故障數據的處理方法，其特征在于，包括：

獲取瓦斯傳感器故障數據；

將所述瓦斯傳感器故障數據進行小波包分解及能量歸一化處理，獲取故障數據特征向量；

根據所述故障數據特征向量構建RBF神經網絡，獲取所述瓦斯傳感器的狀態(tài)編碼；

根據預設編碼定義，確定瓦斯傳感器故障數據類型。

2.如權利要求1所述的一種瓦斯傳感器故障數據的處理方法，其特征在于，所述瓦斯傳感器故障數據類型包括以下一種或多種：

具有階躍特征的偏置型信號，

預設頻率區(qū)域內的周期型信號，

以固定速率偏移的漂移型信號，

具有尖峰的沖擊型信號。

3.如權利要求1所述的一種瓦斯傳感器故障數據的處理方法，其特征在于，所述將所述瓦斯傳感器故障數據進行小波包分解及能量歸一化處理包括：

將所述故障數據進行3層小波包分解，選取最優(yōu)小波包基；

計算與所述最優(yōu)小波包基對應的重構信號能量并進行歸一化處理。

4.如權利要求2所述的一種瓦斯傳感器故障數據的處理方法，其特征在于，所述根據所述故障特征向量構建RBF神經網絡包括：

根據所述故障數據類型在所述故障數據特征向量中選取訓練樣本；

通過減聚類算法將所述訓練樣本進行聚類，獲取聚類個數、中心向量及聚類寬度；

根據所述聚類個數、中心向量及聚類寬度，確定所述RBF神經網絡的結構。

5.如權利要求4所述的一種瓦斯傳感器故障數據的處理方法，其特征在于，所述RBF神經網絡的拓撲結構為8-7-3。

6.如權利要求1所述的一種瓦斯傳感器故障數據的處理方法，其特征在于，所述根據預設編碼定義，確定瓦斯傳感器故障數據類型包括：

響應于所述RBF神經網絡經編碼器輸出為000時，確定所述瓦斯傳感器故障數據為真；

響應于所述RBF神經網絡經編碼器輸出碼為001、010、011、100中任一種時，確定所述瓦斯傳感器故障數據為假。

7.如權利要求1所述的一種瓦斯傳感器故障數據的處理方法，其特征在于，所述根據預設編碼定義，確定瓦斯傳感器故障數據類型還包括：

響應于所述RBF神經網絡經編碼器輸出為000時，確定所述瓦斯傳感器故障數據為正常故障報；

響應于所述RBF神經網絡經編碼器輸出為001時，確定所述瓦斯傳感器故障數據為偏執(zhí)型故障報；

響應于所述RBF神經網絡經編碼器輸出為010時，確定所述瓦斯傳感器故障數據為沖擊型障報；

響應于所述RBF神經網絡經編碼器輸出為011時，確定所述瓦斯傳感器故障數據為漂移型故障報；

響應于所述RBF神經網絡經編碼器輸出為100時，確定所述瓦斯傳感器故障數據為周期型故障報。

8.一種瓦斯傳感器故障數據的處理裝置，其特征在于，包括：數據采集單元、分析單元，其中，

所述數據采集單元用于獲取故障數據；

所述分析單元用于將所述瓦斯傳感器故障數據進行小波包分解及能量歸一化處理，獲取所述故障數據特征向量；根據所述故障特征向量構建RBF神經網絡，獲取所述瓦斯傳感器的狀態(tài)編碼；根據預設編碼定義，確定瓦斯傳感器故障數據類型。

9.一種瓦斯傳感器故障數據的處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：至少一個數據采集裝置、至少一個處理器和至少一個提示裝置；

所述數據采集裝置用于獲取故障數據；

所述處理器，用于運行一個或多個程序指令，用以執(zhí)行如權利要求1-7任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機存儲介質中包含一個或多個程序指令，所述一個或多個程序指令用于執(zhí)行如權利要求1-7任一項所述的方法。