一种室内燃气监测故障分析模型制造技术

本发明专利技术公开一种室内燃气监测故障分析模型，具体涉及物联网技术领域。其包括：获取燃气监测设备故障数据，并提取所述故障数据中的异常数据；将所述异常数据进行特征提取，形成原始故障特征集，并对所提取的数据特征进行无量纲化处理；对提取的数据特征分别进行聚类分析，将结果分类后建立故障数据集；将待监测数据同样输入故障数据集进行相似度匹配，进行故障分析和归类，并获取设备故障损耗的分布规律。本发明专利技术可有效改善现有技术中缺少对于燃气传感器对故障的监测能力，进而导致由于故障的漏报所带来经济财产损失的问题。漏报所带来经济财产损失的问题。漏报所带来经济财产损失的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种室内燃气监测故障分析模型


[0001]本专利技术涉及一种物联网
，特别是涉及一种室内燃气监测故障分析模型。

技术介绍

[0002]室内燃气监测及燃气用气安全是工商业及家庭用户生活的基本保障，随着人工智能、大数据、物联网等新兴技术的发展，室内燃气监测设备的安全、可靠与稳定显得至关重要。目前，燃气监测设备故障主要依赖于人工进行上门巡检。但随着居民用气安全意识不断提高及燃气设备覆盖率的不断提升，传统方式压力倍增。
[0003]同时燃气监测设备的工作环境比较复杂，室内复杂的温度、湿度、烟尘条件以及各类因素使得燃气监测设备十分容易出现故障从而导致误报或是漏报的情况，若是不能提早发现，容易造成财产经济损失。
[0004]传统方法对于燃气传感器的故障监测一般采用阈值限定条件的方法。但该方法对于低于阈值的可能的故障无法有效的判别诊断。同时，缺少对于设备故障区域分布和性能数据特征的监测能力，因此难以及时的获取设备损耗的分布规律。

技术实现思路

[0005]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于公开一种室内燃气监本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种室内燃气监测故障分析模型，其特征在于，包括：获取燃气监测设备故障数据，并提取所述故障数据中的异常数据；将所述异常数据进行特征提取，形成原始故障特征集，并对所提取的数据特征进行无量纲化处理；对提取的数据特征分别进行聚类分析，将结果分类后建立故障数据集；将待监测数据同样输入故障数据集进行相似度匹配，进行故障分析和归类，并获取设备故障损耗的分布规律。2.根据权利要求1所述的室内燃气监测故障分析模型，其特征在于，所述异常数据包括：温度异常数据、湿度异常数据以及燃气容浓度异常数据。3.根据权利要求1所述的室内燃气监测故障分析模型，其特征在于，在所述获取燃气监测设备故障数据，并提取所述故障数据中的异常数据的步骤中，包括：对已收集的燃气监测设备数据中的故障类型进行标注，分别提取温度异常数据、湿度异常数据和燃气浓度异常数据；建立温度与时间的相关曲线、湿度与温度的相关曲线以及燃气浓度与时间的相关曲线；将时间参数进行处理，并使得时间区间为0到10。4.根据权利要求1所述的室内燃气监测故障分析模型，其特征在于，在所述将所述异常数据进行特征提取，形成原始故障特征集，并对所提取的数据特征进行无量纲化处理的步骤中，包括：对于获得的每条曲线进行处理，其包括计算曲线的均值、方差、最大值、最小值、最值差值和波动率；将每条曲线的均值、方差、最大值、最小值、最值差值以及波动率进行数据标准化处理，形成该曲线的特征向量；依据三个曲线所形成的特征向量，建立三个由这些特征向量组成的原始故障数据集。5.根据权利要求4所述的室内燃气监测故障分析模型，其特征在于，所述波动率的计算方法包括：将处理后的曲线平均分为十等份，将每份数据中的九十分位数和十分位数作差获得该份数据的波动幅度，将十份波动数据的波动幅度取中位数作为该曲线的波动率。6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘勇，戴佳昆，沈迎春，付明，陈涛，
申请(专利权)人：合肥泽众城市智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：