一种传感器数据偏差自适应修正方法技术

本发明专利技术提供了传感器数据分析技术领域的一种传感器数据偏差自适应修正方法，包括如下步骤：步骤S10、获取各传感器的监测数据，并基于所述监测数据的变化趋势对各传感器进行故障的初始判断；步骤S20、基于所述监测数据创建各传感器的数学模型，利用所述数学模型对各传感器偏差的监测数据进行在线分析和自适应修正，实现精准判断；步骤S30、对修正后的所述监测数据进行验证。本发明专利技术的优点在于：实现对传感器数据偏差进行实时分析和修正，极大的提高了传感器异常的检出率以及检测效率，极大的降低了传感器的误报率。低了传感器的误报率。低了传感器的误报率。

【技术实现步骤摘要】
一种传感器数据偏差自适应修正方法


[0001]本专利技术涉及传感器数据分析
，特别指一种传感器数据偏差自适应修正方法。

技术介绍

[0002]随着信息技术和传感器技术的发展，信息化、自动化、智能化程度的不断加深，传感器作为现场信息获取和处理的重要支撑，在制造业、环境监测、国防、物流等各领域的应用愈加广泛。传感器采集数据的质量好坏直接影响到自动化、智能化水平。然而，由于传感器长期处于露天等恶劣环境中，环境因素、节点突发故障、网络结构损坏等因素使得传感器出现零点漂移等故障，导致传感器误报或漏报，降低传感器数据可靠性和检测质量。随着使用时间变久，传感器物理配件故障的概率也逐渐升高，对后期通过传感器数据进行传感器性能分析、系统安全分析等带来严重影响。利用传感器采集的现场设备、环境等信息是监测、控制系统的基础，而传感器数据出现异常对监测准确性、系统控制可靠性都会产生重要危害。因此，开展针对传感器数据的可靠性分析和对偏差数据的自适应修正相关研究具有重要的经济意义和工程应用价值，可实现在信息获取后第一时间完成数据质量的评估和处理，为后期数据挖掘、故障诊本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种传感器数据偏差自适应修正方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S10、获取各传感器的监测数据，并基于所述监测数据的变化趋势对各传感器进行故障的初始判断；步骤S20、基于所述监测数据创建各传感器的数学模型，利用所述数学模型对各传感器偏差的监测数据进行在线分析和自适应修正；步骤S30、对修正后的所述监测数据进行验证。2.如权利要求1所述的一种传感器数据偏差自适应修正方法，其特征在于：所述步骤S10具体为：获取各传感器的监测数据，设定一时间段，在所述时间段内基于监测数据绘制各传感器的监测变量与时间的变化趋势图，基于所述变化趋势图的变化趋势对各传感器进行故障的初始判断。3.如权利要求1所述的一种传感器数据偏差自适应修正方法，其特征在于：所述步骤S20具体包括：步骤S21、设各所述监测数据共有L个时刻，设定一阈值n，n为正整数；当L＜n时，进入步骤S22；当L＝n时，进入步骤S23；当L＞n时，进入步骤S24；步骤S22、继续获取各传感器的监测数据，并令L＝L+1；步骤S23、对各传感器的监测数据进行离线可靠性分析和偏差数据修正；步骤S24、对各传感器的监测数据进行在线可靠性分析和偏差数据修正。4.如权利要求3所述的一种传感器数据偏差自适应修正方法，其特征在于：所述步骤S23具体包括：步骤S231、设定一第一比例阈值以及一第二比例阈值；连续读取各时刻的监测数据(x
kt1
,x
kt2
,
…
,x
ktn
)，计算(x
kt1
,x
kt2
,
…
,x
ktn
)中取值为0的比例判断所述是否大于第一比例阈值，若是，则判断所述监测数据对应的传感器状态为异常，并进入步骤S232；若否，则判断所述监测数据对应的传感器状态为正常，并进入步骤S233；步骤S232、计算状态为异常的传感器的比例判断所述是否大于第二比例阈值，若是，说明所述监测数据的数据量太少，不能进行修正，并结束流程；若否，则进入步骤S233；步骤S233、基于(x
kt1
,x
kt2
,
…
,x
ktn
)为各传感器分别创建一监测变量与时间的数学模型f
k
(t)，所述数学模型f
k
(t)为分段多项式函数；步骤S234、利用状态正常的传感器的数学模型f
k
(t)分别对状态异常的传感器的监测数据进行拟合，计算各传感器拟合的均方根误差RMSE
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈豪，吝涛，张丹，陈松航，王森林，李方芳，王耀宗，刘玉琴，张国钦，
申请(专利权)人：中国科学院城市环境研究所，
类型：发明
国别省市：