一种通用的灯具故障智能检测方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种通用的灯具故障智能检测系统和方法，利用传感器感知目标灯具的相关数据，并将相关数据传递给数据平台；所示数据平台通过预置的分类器输出故障分类结果及可信度；所述预置的分类器通过机器学习训练生成；必要时，当分类器数量较大时，对分类器进行预筛选以减小数据计算量。本发明专利技术通用性强且自动化程度高，不需要人为干预，且可实现批量检测，效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种通用的灯具故障智能检测方法和系统
本专利技术涉及灯具故障检测领域，特别是一种通用的灯具故障智能检测方法和系统。
技术介绍
在灯具检测领域，要想对灯具的各种性能进行综合检测，往往需要花费大量的人力、时间，尤其是在投入批量生产或者进入市场使用过程中。目前大多数的检测方法都需要现场操作，比如，通过墙面开关或者各种控制软件控制灯具的开关、亮度等，然后观察灯具的变化或者监测灯具亮度数据进行判断。然而，采用以上检测方法，存在以下不足：1.需要投入大量的人力、时间；2.检测过程中，如果出现现场接线错误等原因，容易给检测人员造成误判断，从而将正规品或者正在使用的正常灯具当成不良品进行处理，造成产品浪费或者重复返工。现在市场上，一些智能灯具仅仅能够检测到灯具是否受控，但是具体智能灯具发生什么异常(比如断电、调光调色功能异常)，无法获知，而且不具有通用性。现有技术中，用于灯具常规检测的方法，典型的有以下几种：申请号为CN201420778183.5的专利“一种智能灯具检测系统”。此专利技术公开了一种智能灯具检测系统，适用于被检灯具的电性能检测，所述智能灯具检测系统包括上位机、下位机和可编程电源，所述上位机与所述下位机相连，所述上位机录入所述被检灯具的信息并将所述信息传递至所述下位机，所述下位机分别与所述可编程电源和被检灯具相连，所述下位机根据所述信息控制所述可编程电源、通过所述可编程电源检测所述被检灯具并将检测信息传递至所述上位机。本专利技术的技术方案能够实现对任何灯具电性能方面的检测，并且具有自动化、智能化、可追溯性、极性检测等优点。申请号为CN201711079838.4)的专利“一种LED灯调光检测装置”，公开了一种LED灯调光检测装置，包括机箱，所述机箱上设置有若干调光器，机箱另一侧设置有若干与调光器数量相等的可与调光器连接的LED安装座，所述LED安装座可供LED灯安装，机箱一侧连接有电源线，所述机箱上设置有与电源线连接并用于控制电源的总开关，所述若干调光器分别通过总开关与电源线连接。本LED灯调光检测装置通过机箱上的若干调光器以及机箱另一侧的若干与调光器数量相等的可与调光器连接的LED安装座，完成LED灯具检测，本专利技术结构简单实用，能够满足检测时对多个样品同时检测。申请号为CN201510944773.X的专利“红外感应灯具检测装置及检测方法”，公开了一种红外感应灯具检测装置及检测方法，本专利技术利用单片机控制被测的红外感应灯具的通断，通过串接在被测的红外感应灯具回路中的采样电阻来检测灯具是亮还是灭，进行计时的起止控制；单片机根据上电开机时间T1、点亮保持时间T2，感应延时时间T3和点亮延时时间T4判断被测的红外感应灯具是否合格；本专利技术具有检测效率高、检测成本低、检测精度高的特点。现有技术中，还有一类是提高智能灯具安全性能的检测方法，典型的有以下几种：申请号为CN201611020179.2的专利“一种测量灯工作时间长度的灯具监控系统与方法”，提出一种测量灯工作时间长度的灯具监控系统与方法，包括一系统控制中心、与所述系统控制中心连接的多个灯具检测模块、与所述系统控制中心双向连接的计时模块和人机交互模块以及与系统控制中心通过一个有线通信链路进行通信的传感器网络系统；所述灯具检测模块包括通信模块和光强度采集模块；所述计时模块包括时钟芯片和通信模块；所述人机交互模块包括显示屏、输入键盘和报警模块，所述报警模块包括蜂鸣器和指示灯；所述传感器网络系统设计为多位置可调的若干传感器组成。本专利技术改进了传统的灯具使用时间测量的方法，实现了准确计时，并且灯具损坏后能及时发现并断电，极大减少安全隐患，并减少灯具使用时间测量上大量的人力物力浪费。申请号为201720524962.6的专利“一种用于照明控制系统的灯具检测电路”，提供一种用于照明控制系统的灯具检测电路，包括检测室、LED灯以及检测电路，检测室的内部设置有滑轨结构，滑轨结构由底板、左挡板、右挡板以及检测板构成，左挡板的内侧开有左滑槽，右挡板的内侧开有右滑槽，检测板放置在左滑槽以及右滑槽内部，检测板上设置有插孔，LED灯与插孔电性连接，检测室的左端设置有前板，前板的下方设置有挡帘，右挡板的内表面设置有内电性接触片，检测板的后侧表面设置有外电性接触片，左挡板的内部设置有电源，电源通过内电性接触片和外电性接触片继而与插孔电性连接。本专利技术具有如下的有益效果：可以有效的检测高亮式LED灯的情况，防止直接将LED灯连接电源，发生伤害眼睛的情况发生。上述现有技术的缺点包括以下几个方面：1、耗时耗力。现有所谓各种灯具的检测方法，大都需要耗费大量的人力、时间成本，对各个灯具进行现场检测、或者检测的目标单一，其目的只是提高了检测的可靠性和安全性，并没有实质创新；2、操作复杂。目前各种灯具检测方法中，都需要额外安装各种检测辅助设备(机箱、检测电路等)，安装完成后检测操作复杂，需要专业人员才能进行；3、资源浪费。用于检测的设备在检测完毕后，不能继续发挥检测或者其他作用，造成资源浪费；4、检测目标单一。只能针对单个灯具的某一性能进行检测(亮度、灯光、运行时长等)，不能检测颜色和色温、不能综合检测分析特定灯具的各种性能及异常状况。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种通用的灯具故障智能检测方法和系统，用于解决传统的灯具检测方法和系统耗时耗力、操作复杂且仅能针对某些特定性能进行检测，并且检测完成后不能继续发挥检测或者其他作用从而导致资源浪费的技术问题。为达成上述目的，本专利技术提出如下技术方案：一种通用的灯具故障智能检测系统，包括传感器和数据平台；所述传感器用于感知目标灯具的相关数据，并将相关数据传递给数据平台；所述数据平台用于接收传感器传递来的相关数据，并通过预置的分类器输出故障分类结果及可信度；所述预置的分类器通过机器学习训练生成；所述机器学习训练包括如下过程：步骤一、原始数据采集；营造所有可能的灯具异常状况作为故障分类结果，利用传感器采集每种故障分类结果中对应的灯具的电流、电压、亮度、温湿度、色彩、色温；步骤二、原始数据清洗：针对采集到的原始数据，删除异常数据、重复数据；步骤三、特征化处理；对数据清洗后的数据计算相应的平均值和标准方差作为特征值；步骤四、机器学习；将特征化后的数据传递给机器学习工具，连同故障分类结果一起进行事件识别模型训练，获得分类器；步骤五、交叉验证；对分类器采用K折交叉验证方法进行交叉验证，最终获得可信任的分类器，并将分类器集成到数据平台中进一步的，在本专利技术中，对于步骤五中分类器数量大于5时，所述数据平台上预置有分类器预筛选模块；所述分类器预筛选模块用于在分类器数量大于5时将传感器传递来的相关数据和故障分类结果进行初步匹配，过滤掉部分分类器，保留不超过5个相关度高的分类器。进一步的，在本专利技术中，所述分类器预筛选模块按照如下方式进行筛选：步骤一、训练基准环境设定；营造训练基准环境，所述训练基准环境涵盖不同环境、不同灯具；步骤二、训练基准环境相关数据获得；采集一段时间内上述训练基准环境下灯具正常打开时的相关数据，包括灯具的电流、电压、亮度、温湿度、色彩、色温，并计算相应的数据的平均值F0和标准方差σ0；步骤三、模型训练；营造所有可能的灯具异常状况作为故障分类结果，采集上述每种灯具异常状本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通用的灯具故障智能检测系统，其特征在于：包括传感器和数据平台；所述传感器用于感知目标灯具的相关数据，并将相关数据传递给数据平台；所述数据平台用于接收传感器传递来的相关数据，并通过预置的分类器输出故障分类结果及可信度；所述预置的分类器通过机器学习训练生成；所述机器学习训练包括如下过程：步骤一、原始数据采集；营造所有可能的灯具异常状况作为故障分类结果，利用传感器采集每种故障分类结果中对应的灯具的电流、电压、亮度、温湿度、色彩、色温；步骤二、原始数据清洗：针对采集到的原始数据，删除异常数据、重复数据；步骤三、特征化处理；对数据清洗后的数据计算相应的平均值和标准方差作为特征值；步骤四、机器学习；将特征化后的数据传递给机器学习工具，连同故障分类结果一起进行事件识别模型训练，获得分类器；步骤五、交叉验证；对分类器采用K折交叉验证方法进行交叉验证，最终获得可信任的分类器，并将分类器集成到数据平台中。

【技术特征摘要】
1.一种通用的灯具故障智能检测系统，其特征在于：包括传感器和数据平台；所述传感器用于感知目标灯具的相关数据，并将相关数据传递给数据平台；所述数据平台用于接收传感器传递来的相关数据，并通过预置的分类器输出故障分类结果及可信度；所述预置的分类器通过机器学习训练生成；所述机器学习训练包括如下过程：步骤一、原始数据采集；营造所有可能的灯具异常状况作为故障分类结果，利用传感器采集每种故障分类结果中对应的灯具的电流、电压、亮度、温湿度、色彩、色温；步骤二、原始数据清洗：针对采集到的原始数据，删除异常数据、重复数据；步骤三、特征化处理；对数据清洗后的数据计算相应的平均值和标准方差作为特征值；步骤四、机器学习；将特征化后的数据传递给机器学习工具，连同故障分类结果一起进行事件识别模型训练，获得分类器；步骤五、交叉验证；对分类器采用K折交叉验证方法进行交叉验证，最终获得可信任的分类器，并将分类器集成到数据平台中。2.根据权利要求1所述的通用的灯具故障智能检测系统，其特征在于：对于步骤五中分类器数量大于5时，所述数据平台上预置有分类器预筛选模块；所述分类器预筛选模块用于在分类器数量大于5时将传感器传递来的相关数据和故障分类结果进行初步匹配，过滤掉部分分类器，保留不超过5个相关度高的分类器。3.根据权利要求2所述的通用的灯具故障智能检测系统，其特征在于：所述分类器预筛选模块按照如下方式进行筛选：步骤一、训练基准环境设定；营造训练基准环境，所述训练基准环境涵盖不同环境、不同灯具；步骤二、训练基准环境相关数据获得；采集一段时间内上述训练基准环境下灯具正常打开时的相关数据，包括灯具的电流、电压、亮度、温湿度、色彩、色温，并计算相应的数据的平均值F0和标准方差σ0；步骤三、模型训练；营造所有可能的灯具异常状况作为故障分类结果，采集上述每种灯具异常状况下灯具的相关数据，包括灯具的电流、电压、亮度、温湿度、色彩、色温，对上述相关数据计算平均值Fx和标准方差σx，其中x表示某种灯具异常状况的编号即对应相应的模型，取满足(Fx-F0)>2*σ0的分向量作为激活该编号x对应的模型的条件；步骤四、预筛选；对传感器传递来的相关数据的特征值的平均值Fi，寻找满足(Fi-F0)>σ0的显性分量与上述步骤四中各个模型的激活条件比较，如果显性分量包括编号x对应的模型的激活条件，则将此模型标记为候选模型，并且用(Fi-Fx)/σx作为候选模型的偏离评分；如果候选模型多于5个，则取偏离评分最小的5个模型，作为筛选结果。4.根据权力要求3所述的通用的灯具故障智能检测系统，其特征在于：所述训练基准环境下，若灯具是可调亮度、色温、颜色的灯具，则将灯具调节到亮度最大、...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔金阳，孙宝石，
申请(专利权)人：苏州数言信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32