传感器的自校验方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种传感器的自校验方法、装置及计算机可读存储介质，所述传感器的自校验方法通过获取目标采集数据与所述目标采集数据相关联的关联采集数据；根据所述关联采集数据，判断所述目标采集数据是否异常；在所述目标采集数据异常时，重置所述目标传感器。通过以上方式，本发明专利技术根据相关联的传感器数据对目标采集数据进行匹配校验。如在检测到烟雾传感器数据飙升时，PM2.5传感器数据也应该上升，在PM2.5传感器数据下降时，则该PM2.5传感器数据值发生异常。由此实时发现数据采集装置中发生异常的某个或多个传感器，增加传感器数据的可靠性，解决了无法及时发现异常传感器数据的技术问题。

Sensor self checking method, device and computer readable storage medium

The present invention provides a self calibration method, device and computer readable storage medium of a sensor, the sensor self calibration method by acquiring target acquisition data associated with the target acquisition data acquisition with data association; according to the related data, whether the target data is abnormal in the target acquisition; abnormal data, reset the target sensor. According to the above method, the target acquisition data is matched and checked according to the associated sensor data. If the smoke sensor data is detected, the PM2.5 sensor data should also rise, and when the PM2.5 sensor data drops, the PM2.5 sensor data value is abnormal. Thus, one or more sensors in the data acquisition device are found in real time, which increases the reliability of the sensor data and solves the technical problems that the sensor data can not be detected in time.

【技术实现步骤摘要】
传感器的自校验方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及家电领域，尤其涉及一种传感器的自校验方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
为了获取全面的目标数据，传统数据采集装置中通常设置有多个传感器，通过多个传感器的相互配合，从而完成样本数据的获取工作。如传统的空气质量检测仪，通过内置的多个传感器，如烟雾传感器、细颗粒物PM2.5传感器或气体化合物TVOC传感器，分别获取空气中的烟雾数据、细颗粒数据或总挥发性有机化合物数据，从而生成当前环境的空气样本数据，以进行当前环境的空气质量检测。但是，装置内的传感器一般会容易受到驱动电流电压、工作电流电压或工作环境等多种干扰因素的影响，会使一个或多个传感器的工作异常，从而导致一个或多个传感器的采集数据异常的技术问题。若未及时发现传感器的数据异常，则会导致数据采集装置无法正常工作。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种传感器的自校验方法、终端及计算机可读存储介质，旨在解决无法及时发现异常传感器数据的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种传感器的自校验方法，其特征在于，所述传感器的自校验方法包括以下步骤：获取目标传感器的目标采集数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种传感器的自校验方法，其特征在于，所述传感器的自校验方法包括以下步骤：获取目标传感器的目标采集数据与所述目标传感器相关联的其他传感器的关联采集数据；根据所述关联采集数据，判断所述目标采集数据是否异常；在所述目标采集数据异常时，重置所述目标传感器。

【技术特征摘要】
1.一种传感器的自校验方法，其特征在于，所述传感器的自校验方法包括以下步骤：获取目标传感器的目标采集数据与所述目标传感器相关联的其他传感器的关联采集数据；根据所述关联采集数据，判断所述目标采集数据是否异常；在所述目标采集数据异常时，重置所述目标传感器。2.如权利要求1所述的传感器的自校验方法，其特征在于，所述根据所述关联采集数据，判断所述目标采集数据是否异常的步骤包括：判断所述关联采集数据是否包括多组数据；在所述关联采集数据包括多组数据时，判断是否存在至少一组与所述目标采集数据匹配的关联采集数据，其中，若不存在与所述目标采集数据匹配的关联采集数据，则判定所述目标采集数据异常。3.如权利要求2所述的传感器的自校验方法，其特征在于，所述判判断所述关联采集数据是否包括多组数据的步骤之后，还包括：在所述关联采集数据包括一组数据时，获取服务器中与所述目标传感器相关联的第三方数据；判断所述目标采集数据与所述第三方数据是否匹配，其中，若所述目标采集数据与所述第三方数据不匹配，则判定所述目标采集数据异常。4.如权利要求2所述的传感器的自校验方法，其特征在于，所述在所述目标采集数据异常时，则重置所述目标传感器的步骤包括：在所述目标采集数据异常时，获取与全部关联采集数据对应的标准数据；计算所述标准数据与所述目标采集数据的差值，判断所述差值是否属于预设阈值范围；在所述差值不属于预设阈值时，重置所述目标传感器。5.如权利要求4所述的传感器的自校验方法，其特征在于，所述计算所述标准数据与所述目标采集数据的差值，判断所述差值是否达到预设阈值的步骤之后，还包括：在所述差值属于预设阈值时，根据预设时间间隔，获取所述目标传感器的第二目标数据与其他传感器的第二相关数据；根据所述第二相关数据，判断所述第二目标数据是否异常；...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨春喜，
申请(专利权)人：广东美的制冷设备有限公司，美的集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44