【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动气象站采集系统故障诊断，特别涉及一种基于故障树的自动气象站故障诊断方法。
技术介绍
1、自动气象站是用于收集、分析、处理气象资料的系统，它们是气象观测网络和气象信息处理系统的重要组成部分。准确地诊断自动气象站的故障是保障自动气象站及其系统正常运行的关键一步。因此，对自动气象站的故障分析和判断十分重要。
2、决策树(decision tree)是一个预测模型，是对象属性与对象值之间的一种映射关系，每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出。目前自动气象站的故障诊断依然靠状态信息的获取和人工的判断进行故障的分析，针对自动气象站采集系统的基于决策树的故障诊断分析方法目前未发现。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于故障树的自动气象站故障诊断方法，本专利技术通过梳理自动气象站设备数据流程和节点，收集站点状态，并根据自动气象站数据信息、设备状态、通信状态以及站点配置参数等信息，建立训练集，再通过算法生成故障树进行判断和分析，通过节点判断故障症结，给出站点的解决方案。
2、本专利技术提供的一种基于故障树的自动气象站故障诊断方法，包括：
3、获取故障样本数据集和自动气象数站的各节点状态信息；
4、基于所述各节点状态信息构建自动气象站故障树；
5、构建决策树模型，并基于故障样本数据集对所述决策树模型进行训练得到训练后的决策树模型；
6、基于所述训练后的决策树模型优化所述自动气
7、将新状态信息输入终的故障诊断决策树生成气象报告。
8、可选地，所述故障样本数据包括故障类型和故障特征信息；
9、其中，所述故障类型包括：传感器故障、通信故障、电源故障、机械故障、软件故障、环境影响和校准故障；
10、所述故障特征信息包括：环境条件特征、数据特征和系统状态特征。
11、可选地，所述自动气象数站的各节点状态信息基于所述自动气象站的各组件获得，其中，所述自动气象站的组件包括：传感器单元、数据采集及处理单元、存储设备、通信设备、电源、机械组件及支撑部件和软件控制单元。
12、可选地，基于所述各节点状态信息构建自动气象站故障树的过程包括：
13、确定顶层事件；
14、基于自动气象站的工作流程和所述自动气象站的组件定义导致顶层事件发生的基础事件；
15、基于逻辑门构建故障类型与基础事件的逻辑关系；
16、基于频率法估计每个基础事件的发生概率；
17、以顶层事件为根，基于所述故障类型与基础事件的逻辑关系和每个基础事件的发生概率逐级构建所述自动气象站故障树。
18、可选地，基于决策树算法构建决策树模型的过程包括：
19、步骤一：将所述故障样本数据集划分为训练集和验证集，其中所述训练集和验证集的比例为3:1；
20、步骤二：计算故障节点的信息熵；
21、步骤三：基于所述故障节点的信息熵将所述训练集划分为若干子集；
22、步骤四：计算子集中每个故障特征的信息增益，得到若干信息增益；
23、步骤五：基于若干所述信息增益确定最大信息增益的特征；
24、步骤六：基于所述最大信息增益的特征得到故障决定性节点；
25、步骤七：循环执行步骤四-步骤六，递归地构建决策树；
26、步骤八：基于验证集对决策树进行验证评估，所述评估标准包括准确率、召回率和f1分数。
27、可选地，所述决策树算法为id3算法。
28、可选地，所述信息增益的计算公式为：
29、g(d，a)＝h(d)-h(g|a)
30、式中，g(d|a)表示特征a对子数据集d的信息增益，h(d)表示子集的信息熵，h(d|a)表示特征a给定条件下d的信息条件熵。
31、可选地，基于所述训练后的决策树模型优化所述自动气象站故障树的过程包括：
32、将所述自动气象站故障树的基础事件与决策树中的特征进行关联得到事件关联特征；
33、基于所述事件关联特征和决策树的预测结果调整故障树中基本事件的概率；
34、通过调整基本事件的概率得到优化后的气象站故障树。
35、本专利技术具有如下技术效果：
36、本方法能够根据系统节点状态自动判断故障节点给出处理意见，能够提高故障判断的智能化水平；
37、本专利技术将故障树分析与人工智能相结合可以提高自动气象站故障诊断的智能化水平，提前发现和预防可能出现的问题，确保气象站的稳定运行；
38、本专利技术通过结合故障树和决策树，可以更好地理解系统的可靠性，同时利用历史数据进行实时决策支持。这种综合方法有助于提高系统的可维护性和降低故障风险。
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1.一种基于故障树的自动气象站故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于故障树的自动气象站故障诊断方法，其特征在于，所述故障样本数据包括故障类型和故障特征信息；
3.根据权利要求2所述的基于故障树的自动气象站故障诊断方法，其特征在于，所述自动气象数站的各节点状态信息基于所述自动气象站的各组件获得，其中，所述自动气象站的组件包括：传感器单元、数据采集及处理单元、存储设备、通信设备、电源、机械组件及支撑部件和软件控制单元。
4.根据权利要求3所述的基于故障树的自动气象站故障诊断方法，其特征在于，基于所述各节点状态信息构建自动气象站故障树的过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于故障树的自动气象站故障诊断方法，其特征在于，基于决策树算法构建决策树模型的过程包括：
6.根据权利要求5所述的基于故障树的自动气象站故障诊断方法，其特征在于，所述决策树算法为ID3算法。
7.根据权利要求5所述的基于故障树的自动气象站故障诊断方法，其特征在于，所述信息增益的计算公式为：
8.根据权利要
...【技术特征摘要】
1.一种基于故障树的自动气象站故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于故障树的自动气象站故障诊断方法，其特征在于，所述故障样本数据包括故障类型和故障特征信息；
3.根据权利要求2所述的基于故障树的自动气象站故障诊断方法，其特征在于，所述自动气象数站的各节点状态信息基于所述自动气象站的各组件获得，其中，所述自动气象站的组件包括：传感器单元、数据采集及处理单元、存储设备、通信设备、电源、机械组件及支撑部件和软件控制单元。
4.根据权利要求3所述的基于故障树的自动气象站故障诊断方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：李建勇，谭晗凌，王明辉，
申请(专利权)人：广东省气象数据中心，
类型：发明
国别省市：
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