[發(fā)明專利]基于重構貢獻的氣體傳感器陣列多故障隔離算法

有效

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• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN111680725B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發(fā)明（設計）人: 許永輝;劉玉奇;楊子萱
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業(yè)大學
• 主分類號: G06F18/2433
• 分類號: G06F18/2433;G06F18/2411;G06F18/2135
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 符繼超

本發(fā)明公開的一種基于重構貢獻的氣體傳感器陣列多故障隔離算法，包括：對氣體傳感器陣列預設故障傳感器個數初值及SPE統(tǒng)計量控制限的判斷閾值；獲取氣體傳感器陣列的故障信號，并構建所有故障方向和對應的幅值集合；對每一組故障方向和對應的幅值，求取進行重構后的故障信號和SPE統(tǒng)計量；基于重構后故障信號對應的SPE統(tǒng)計量計算貢獻率，確定貢獻率最大的一組故障方向和SPE統(tǒng)計量；判斷SPE統(tǒng)計量是否小于判斷閾值；若否，則故障傳感器個數加一，更新預設故障傳感器個數初值，迭代處理；若是，則輸出確定的當前故障方向和當前故障傳感器個數。本發(fā)明很好的消除了傳統(tǒng)貢獻圖法的拖尾問題，避免多變量之間相互干擾，極大程度提高了多故障隔離的準確率。

技術領域

本發(fā)明屬于傳感器故障診斷技術領域，涉及一種基于重構貢獻的氣體傳感器陣列多故障隔離算法。

背景技術

氣體傳感器陣列是機器嗅覺系統(tǒng)獲取被測目標氣體數據信息的源頭，其檢測結果的可靠性對整個嗅覺傳感系統(tǒng)綜合性能評定起著極為重要的作用。因此，對其中發(fā)生故障的氣敏傳感器實現準確的故障定位具有重要意義。

在當前的多傳感器故障隔離領域中，相關算法研究有限。其中最為經典的故障隔離方法是基于過程變量分析的貢獻圖法，但該方法存在故障拖尾效應。由于外界環(huán)境刺激的隨機性，導致故障傳感器易受到與之相關性較強的傳感器干擾。存在某一時刻，正常傳感器貢獻值大于故障傳感器貢獻值，尤其是多傳感器故障時，更容易發(fā)生誤判。為了解決不同變量之間互相影響導致的故障敏感問題，諸多基于貢獻圖法的相關改進算法被提出。其中，有針對主成分分析法(PCA)貢獻圖的缺點，利用傳遞熵構造SDG模型，對加權后的Q統(tǒng)計量進行優(yōu)化，提高準確率。另有研究學者提出殘差評估和貢獻圖法。在空間投影基礎上，將殘差評估和貢獻圖統(tǒng)一為一個框架，根據當前和先前的殘差平均值計算新的貢獻指數，以提高故障隔離算法的性能。此外，重構思想被應用于貢獻圖方法的構建中，一定程度取得較好的故障隔離結果。但傳統(tǒng)基于貢獻圖法的故障隔離算法由于存在故障拖尾效應，即故障變量影響無故障變量的貢獻，使得氣體傳感器陣列多故障隔離準確率較低。而后來提出的結合重構思想的改進算法雖然一定程度提高故障隔離準確率，但仍無法徹底消除拖尾效應。目前的專利中尚未有能夠同時對多個氣體傳感器故障進行有效定位，進而解決氣體傳感器陣列多故障隔離問題。

因此，提供一種有效定位氣體傳感器陣列中發(fā)生故障的多個傳感器具體位置，實現故障隔離的基于重構貢獻的氣體傳感器陣列多故障隔離算法是本領域技術人員亟待解決的技術問題。

發(fā)明內容

本發(fā)明針對上述研究現狀和存在的問題，提供了一種基于重構貢獻的氣體傳感器陣列多故障隔離算法。采用重構貢獻思想，將經過故障重構后的信號的SPCA算法的SPE統(tǒng)計量作為故障隔離的判斷準則。利用SPCA算法對正常數據進行建模，得到正常數據的SPE統(tǒng)計量控制限作為判斷閾值，作為是否實現了正確重構的判斷條件。采用迭代方法，直到最終重構后的故障數據統(tǒng)計量小于判斷閾值，則停止迭代輸出重構信息。根據重構信息即可確定發(fā)生故障的氣體傳感器標簽和故障個數，極大程度提高了多故障隔離準確率。

為實現上述目的其具體方案如下：

基于重構貢獻的氣體傳感器陣列多故障隔離算法，包括如下步驟：

S1、對氣體傳感器陣列預設故障傳感器個數初值及計算基于SPCA算法的SPE統(tǒng)計量控制限，作為判斷閾值；

S2、獲取氣體傳感器陣列的故障信號，并構建當前故障傳感器個數初值下所有故障方向和相應方向上的幅值；

S3、基于每一組故障方向和相應方向上的幅值，求取重構后的故障信號和相應基于SPCA算法的SPE統(tǒng)計量；

S4、基于重構后故障信號的SPE統(tǒng)計量計算貢獻率，確定貢獻率最大的重構信號的故障方向和對應的SPE統(tǒng)計量；