[發明專利]一種傳感器數據偏差自適應修正方法

在審

• 申請號: 202010768081.5
• 申請日: 2020-08-03
• 公開（公告）號: CN111879349A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發明（設計）人: 陳豪;張丹;陳松航;劉哲夫;連明昌;王耀宗;王森林;鐘浪
• 申請（專利權）人: 泉州裝備制造研究所
• 主分類號: G01D18/00
• 分類號: G01D18/00;G06F17/18
• 代理公司: 泉州市文華專利代理有限公司 35205
• 代理人: 陳雪瑩

本發明提供了傳感器數據分析技術領域的一種傳感器數據偏差自適應修正方法，包括如下步驟：步驟S10、獲取各傳感器的監測數據，并基于所述監測數據的變化趨勢對各傳感器進行故障的初始判斷；步驟S20、基于所述監測數據創建各傳感器的數學模型，利用所述數學模型對各傳感器偏差的監測數據進行在線分析和自適應修正，實現精準判斷；步驟S30、對修正后的所述監測數據進行驗證。本發明的優點在于：實現對傳感器數據偏差進行實時分析和修正，極大的提高了傳感器異常的檢出率以及檢測效率，極大的降低了傳感器的誤報率。

技術領域

本發明涉及傳感器數據分析技術領域，特別指一種傳感器數據偏差自適應修正方法。

背景技術

隨著信息技術和傳感器技術的發展，信息化、自動化、智能化程度的不斷加深，傳感器作為現場信息獲取和處理的重要支撐，在制造業、環境監測、國防、物流等各領域的應用愈加廣泛。傳感器采集數據的質量好壞直接影響到自動化、智能化水平。然而，由于傳感器長期處于露天等惡劣環境中，環境因素、節點突發故障、網絡結構損壞等因素使得傳感器出現零點漂移等故障，導致傳感器誤報或漏報，降低傳感器數據可靠性和檢測質量。隨著使用時間變久，傳感器物理配件故障的概率也逐漸升高，對后期通過傳感器數據進行傳感器性能分析、系統安全分析等帶來嚴重影響。利用傳感器采集的現場設備、環境等信息是監測、控制系統的基礎，而傳感器數據出現異常對監測準確性、系統控制可靠性都會產生重要危害。因此，開展針對傳感器數據的可靠性分析和對偏差數據的自適應修正相關研究具有重要的經濟意義和工程應用價值，可實現在信息獲取后第一時間完成數據質量的評估和處理，為后期數據挖掘、故障診斷、故障定位、故障預警等工作奠定良好的數據基礎。

針對傳感器數據偏差的修正，傳統上存在基于最近鄰的方法、基于分類的方法、基于聚類的方法、基于頻譜分析的方法：

基于最近鄰的方法是使用幾個定義良好的距離概念來計算彼此之間的距離(相似性距離)，如果數據與其相鄰數據的距離過大，則將其標記為異常值，但對于多模和高維數據集，各數據間距離的計算復雜度會呈現幾何倍數增長，代價昂貴。

基于分類的方法是使用一組數據樣本來學習分類模型，再根據分類模型將測試樣本劃分到已學習的分類模型中，但計算復雜性和選擇合適的核函數是模型的學習的主要瓶頸。

基于聚類的方法是將相似的樣本分到具有相似行為的類別中，如果樣本不屬于某個類別，或者他們的集群比其他集群小得多，則將他們標記為異常值，該方法可以在增量模型中使用，擴展性比較好，當新樣本輸入系統時能及時發現異常值，然而需要依賴集群寬度的選擇，且在多變量數據中計算樣本之間的距離代價很大。

基于頻譜分析的方法是利用主成分找到數據中的正常行為模式，需要先構建前幾個最主要成分的組合，不符合這種結構的樣本則被視為異常值，但是在分析中依賴正常模式的相關矩陣，而準確估計相關矩陣的計算成本非常高昂。

綜上所述，傳統上的傳感器數據偏差修正方法存在計算復雜度高，在大規模數據下容易形成數據災難，嚴重影響傳感器節點檢測效率，無法滿足傳感器數據實時分析和修正需求的問題。因此，如何提供一種傳感器數據偏差自適應修正方法，實現對傳感器數據偏差的實時分析和修正，提高傳感器異常的檢出率以及檢測效率，降低傳感器的誤報率，成為一個亟待解決的問題。

發明內容

本發明要解決的技術問題，在于提供一種傳感器數據偏差自適應修正方法，實現對傳感器數據偏差進行實時分析和修正，提高傳感器異常的檢出率以及檢測效率，降低傳感器的誤報率。

本發明是這樣實現的：一種傳感器數據偏差自適應修正方法，包括如下步驟：

步驟S10、獲取各傳感器的監測數據，并基于所述監測數據的變化趨勢對各傳感器進行故障的初始判斷；

步驟S20、基于所述監測數據創建各傳感器的數學模型，利用所述數學模型對各傳感器偏差的監測數據進行在線分析和自適應修正；