【技术实现步骤摘要】
一种气象雷达状态评估和故障监测方法
本专利技术涉及一种气象雷达状态评估和故障监测方法。
技术介绍
气象灾害通常为致灾因子、孕灾环境、承灾体、防灾减灾能力共同作用的结果，其中，承灾体作为灾害发生的重要环节之一与人类系统、社会经济系统关系最为密切，因此，对气象灾害风险评估的研究得到了广泛的重视。风险预估：应主要基于实时气象资料、历史气象资料、预报预测数据、暴雨洪涝风险区划数据、历史灾情数据、人口和住宅数据，进行致灾因子气候背景分析、叠加分析、综合对比分析，生成暴雨洪涝灾前预评估产品，预估过程可由专家订正调整权重，以保证结果更接近实际，最后输出灾害风险预估报告；而对气象雷达的状态评估和故障监测可以有效确保对气象状态的正确预测。
技术实现思路
为解决现有技术中气象雷达状态缺少有效的评估和故障监测，可能会得出错误的实时气象资料的缺陷，提供一种气象雷达状态评估和故障监测方法。一种气象雷达状态评估和故障监测方法，首先采用数据重构分析模块对雷达的在线监测参数进行分析，若分析结果未发现异常，则给出雷达处于正...
【技术保护点】
1.一种气象雷达状态评估和故障监测方法，其特征在于，首先采用数据重构分析模块对雷达的在线监测参数进行分析，若分析结果未发现异常，则给出雷达处于正常运行状态的结果并输出；若分析结果认为雷达偏离正常状态，则调用报警信号分析模块进行报警信号的分析，若报警分析同样认为雷达处在异常状态，则输出雷达状态异常的结果，并给出预警，若报警分析未发现异常，则仍认为雷达处于正常状态。/n
【技术特征摘要】
1.一种气象雷达状态评估和故障监测方法，其特征在于，首先采用数据重构分析模块对雷达的在线监测参数进行分析，若分析结果未发现异常，则给出雷达处于正常运行状态的结果并输出；若分析结果认为雷达偏离正常状态，则调用报警信号分析模块进行报警信号的分析，若报警分析同样认为雷达处在异常状态，则输出雷达状态异常的结果，并给出预警，若报警分析未发现异常，则仍认为雷达处于正常状态。
2.如权利要求1所述的气象雷达状态评估和故障监测方法，其特征在于，所述的数据重构分析模块用于对正常运行状态下的监测数据进行分析，采用重构算法建立参数间相关关系的模型，然后采用建立的相关模型对在线监测数据进行检验，若发现监测数据与相关模型出现显著偏离，则可判断雷达当前的状态偏离了正常运行状态，从而实现异常状态的探测。
3.如权利要求2所述的气象雷达状态评估和故障监测方法，其特征在于，所述数据重构分析模块用于对正常运行状态下的监测数据进行分析的方法包括以下步骤：
S1、数据采集
设计数据接口，从雷达运行状态监测数据的历史数据库中获取历史数据；
S2、数据预处理
根据数据的实际情况，对获取的数据进行必要的预处理，提高数据质量；
S3、关键参数筛选
根据报警数据和维修记录，提取出雷达处于某种或某些故障状态及异常状态的数据点，并给予相应的标记，再提取数量相当的正常状态下的数据点，给予相应标记；采用逐步回归方法，以雷达监测数据为输入，对数据点的标记为输出建立模型，由逐步回归系数得到各个监测参数与雷达状态的相关程度，从中筛选出相关性较高的一组参数作为后续分析的数据；
S4、重构模型构建
在上一步筛选出的一组监测参数中，选取与雷达状态相关程度最高的一个参数作为待重构参数，记为y，其他参数作为重构模型的输入参数，称为关系参数，记为xi，i＝1,2,…,M，采用LSTM算法建立参数的重构模型；
具体的建模过程为：首先从历史数据中选取雷达正常运行状态的数据，然后选定合适的建模时间窗口大小T，对每个时刻点t，以该点的待重构参数yt为输出，该点往前T时间内(不包括该时刻点)关系参数的时间序列构成的矩阵Xt作为输入：
构建训练数据集，将训练数据集进一步分为训练集和验证集两部分，将训练集输入LSTM中进行网络的训练，得到参数的重构模型：
y＝f(X)统计重构模型在验证集上的预测误差，并基于此确定预测误差阈值eth；
S5、在线数据获取及预处理
在雷达在线运行的过程中，通过数据接口从在线监测传感器上获取实时监测数据，对在线监测数据进行与S2完全相同的预处理，其中进行数据归一化或标准化时采用与训练阶段完全相同的参数；预处理后提取其中的待重构参数和关系参数进行后续处理。
S6、基于重构模型的在线状态判别
在每个监测时刻点上，采用与训练过程相同大小的时间窗，取其前T时间内的关系参数时间序列构成的矩阵X，输入到训练过程构建的重构模型中，得到当前时刻点下待重构参数的预测值：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：王大林，曾聿赟，
申请(专利权)人：和尘自仪嘉兴科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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