【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子系统故障诊断领域,更具体地说，它涉及一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法。
技术介绍
1、智慧楼宇是指将楼宇内的各种设备、系统、服务进行智能化、自动化、集成化管理，提高楼宇的安全性、舒适性、节能性、便利性和可持续性的一种新型建筑形态。基于楼宇管理的需求和通信技术的发展，智慧楼宇利用物联网、通信技术和数据分析先进技术手段，实现内部各类设备之间的互联互通，提供高效、稳定的通信服务。随着智能化、自动化的发展，楼宇内部设备的日益复杂，由此导致了更多的智慧楼宇通信系统故障风险和挑战。
2、目前智慧楼宇通信系统故障大多使用传统的方式进行诊断，主要依赖人工排查和诊断问题，这种方式耗时耗力，且容易出错。并且智慧楼宇通信系统涉及大量实时数据，包括设备状态、网络流量等，在智慧楼宇通信系统故障诊断过程中，存在诊断延迟和数据丢失的风险。智慧楼宇通信系统的规模大和复杂度高，故障类型复杂繁多，规章诊断难度大。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种诊断过程简单，延迟时间短，能对数据进行存储，诊断精确度高且有效性强的一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，具体包括以下步骤，s1、智慧楼宇通信系统数据收集和准备，数据收集单元与智慧楼宇通信系统进行连接，并收集智慧楼宇通信系统的实时数据，同时对收集的数据进行清洗、整理和转换，将清洗、整理和转换后的数据上传到智慧楼宇云平
3、s2、智慧楼宇通信系统数据特征提取，智慧楼宇平台从收到的数据提取出主要数据特征；
4、s3、构建智慧楼宇通信系统故障诊断模型，智慧楼宇平台基于pso-bp人工智能分类识别模型和mtg定位计算模型构建智慧楼宇通信系统故障诊断模型，并通过训练模型将智慧楼宇通信系统进行关联构建，同时对训练模型进行诊断与优化；
5、s4、智慧楼宇通信系统故障诊断，通过pso-bp人工智能分类识别模型的故障分类识别，并且通过mtg定位计算模型的故障定位；
6、s5、动态模拟故障处理结果，通过com动态模拟技术进行模拟运行，并由动模系统整合数据，传输到算法编程中，由算法分析故障处理结果。
7、本专利技术进一步设置为：所述步骤s1内数据收集单元与智慧楼宇通信系统的连接方式为网络接口、api或无线通信方式，所述实时数据包括设备状态、网络流量、网络通信日志和环境参数测量值。
8、通过采用上述技术方案，所述数据收集单元与智慧楼宇通信系统的连接方式种类多样，适应不同环境下的连接，数据传输的稳定性与安全性高，同时能降低数据传输过程中的延迟。
9、本专利技术进一步设置为：所述步骤s2内的特征提取包括特征选择与特征提取，所述特征选择被配置为基于特征与系统故障之间的相关性、特征的方差和分析特征的信息增益，选择相关性高的特征，所述特征提取被配置为基于时间序列数据的趋势和周期性、频域数据的频率和幅度、及空间数据的分布和变化，提取与系统故障相关的特征。
10、通过采用上述技术方案，通过特征选择与特征提取，能快速提取与故障相关度高的特征，监测的效率高，速度快，且特征的提取包括设备状态、网络流量、网络通信日志和环境参数测量值指标等方面，特征提取的准确率高。
11、本专利技术进一步设置为：所述步骤s3内的构建智慧楼宇通信系统故障诊断模型包括模型构建以及模型的训练和优化，所述模型构建包括pso-bp人工智能分类识别模型与mtg定位计算模型，所述pso-bp人工智能分类识别模型和mtg定位计算模型用于定位与诊断智慧楼宇通信系统中的故障。
12、通过采用上述技术方案，所述的pso-bp人工智能分类识别模型是一种基于粒子群优化算法和反向传播神经网络的分类识别模型，该模型可以对智慧楼宇通信系统中的各种故障进行分类识别，包括网络故障、硬件故障、软件故障等，通过对故障进行分类识别，可以快速定位故障点，提高故障处理效率，所述的mtg定位计算模型是一种基于多跳无线传感器网络的定位计算模型，该模型可以通过对智慧楼宇通信系统中的无线传感器节点进行定位计算，实现对故障点的精确定位，通过精确定位故障点，可以快速定位故障原因，提高故障处理效率，所述pso-bp人工智能分类识别模型和mtg定位计算模型构建为智慧楼宇通信系统故障诊断模型，可以实现对智慧楼宇通信系统中的各种故障进行快速诊断和定位，提高故障处理效率和系统稳定性。
13、本专利技术进一步设置为：所述模型的训练和优化包括预处理数据集。所述预处理数据集被配置为训练集、验证集与测试集，且所述训练集、验证集与测试集的比例为7：1：2。
14、通过采用上述技术方案，通过在模型的训练和优化阶段对特征进行工程处理，提高模型的性能，并且通过特征选择、特征变换、特征组合等操作，从而提取更加有信息量和区分度的特征，并提升故障诊断模型的准确率和鲁棒性，且模型的训练通过训练集实现，并通过交叉验证等方法对模型进行优化，通过不断地迭代和调整，提高模型在训练集上的拟合能力和泛化能力，并且使用验证集对优化后的故障诊断模型进行评估，以确定最佳模型，根据评估结果，可以进一步调整和改进模型，最后使用测试集对最终确定的故障诊断模型进行测试，并评估其在真实场景下的性能。
15、本专利技术进一步设置为：所述步骤s4内的pso-bp人工智能分类识别模型的故障分类识别被配置为基于pso粒子算法和bp神经网络对智慧楼宇通信系统故障进行预测，所述mtg定位计算模型的故障定位被配置为通过建立算法模型将智慧楼宇通信系统的故障定位误差的均值进行迭代处理。
16、通过采用上述技术方案，所述pso-bp人工智能分类识别模型的故障分类识别包括初始化bpnn的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，并设置各层之间的连接，然后权重初始化粒子群中每个粒子的位置和速度，每个粒子代表一个bpnn网络结构及其对应的权重参数，根据当前粒子位置对应的bpnn网络结构和权重参数，计算该网络在训练集上的适应度值，适应度值可以使用交叉熵损失函数或其他合适的评估指标来衡量分类性能，同时根据每个粒子自身历史最优位置和全局最优位置，更新全局最优解，并根据pso算法的迭代公式，更新粒子的速度和位置，通过不断迭代，粒子群逐渐向全局最优解靠近，根据当前粒子位置对应的bpnn网络结构和权重参数，使用反向传播算法进行权重更新，以进一步优化分类性能，判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或分类性能达到一定阈值，使用训练好的pso-bp人工智能分类识别模型对测试集中的故障数据进行预测，并输出故障类型，且构建模型时综合考虑了分类和定位两个关键问题，提高了诊断的准确度。
17、所述pso-bp人工智能分类识别模型基于pso粒子算法和bp神经网络对智慧楼宇通信系统故障进行预测，并输出故障类型，所述pso粒子算法根据粒子的个体极值与全局极值的范围，对粒子的速度和位置自动进行更新，第i个粒子搜寻到的个本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤，S1、智慧楼宇通信系统数据收集和准备，数据收集单元与智慧楼宇通信系统进行连接，并收集智慧楼宇通信系统的实时数据，同时对收集的数据进行清洗、整理和转换，将清洗、整理和转换后的数据上传到智慧楼宇云平台中，并进行备份储存；
2.根据权利要求1所述的一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1内数据收集单元与智慧楼宇通信系统的连接方式为网络接口、API或无线通信方式，所述实时数据包括设备状态、网络流量、网络通信日志和环境参数测量值。
3.根据权利要求1所述的一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2内的特征提取包括特征选择与特征提取，所述特征选择被配置为基于特征与系统故障之间的相关性、特征的方差和分析特征的信息增益，选择相关性高的特征，所述特征提取被配置为基于时间序列数据的趋势和周期性、频域数据的频率和幅度、及空间数据的分布和变化，提取与系统故障相关的特征。
4.根据权利要求1所述的一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S3内的构建智慧楼宇
5.根据权利要求4所述的一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，其特征在于，所述模型的训练和优化包括预处理数据集。所述预处理数据集被配置为训练集、验证集与测试集，且所述训练集、验证集与测试集的比例为7：1：2。
6.根据权利要求1所述的一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S4内的PSO-BP人工智能分类识别模型的故障分类识别被配置为基于PSO粒子算法和BP神经网络对智慧楼宇通信系统故障进行预测，所述MTG定位计算模型的故障定位被配置为通过建立算法模型将智慧楼宇通信系统的故障定位误差的均值进行迭代处理。
7.根据权利要求1所述的一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S5内的COM动态模拟技术包括用于控制的数据库服务器以及监控计算机，用于生成报表的打印机以及模拟运行设备的装配器、变压器以及输电线路。
...【技术特征摘要】
1.一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤，s1、智慧楼宇通信系统数据收集和准备，数据收集单元与智慧楼宇通信系统进行连接，并收集智慧楼宇通信系统的实时数据，同时对收集的数据进行清洗、整理和转换，将清洗、整理和转换后的数据上传到智慧楼宇云平台中，并进行备份储存；
2.根据权利要求1所述的一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s1内数据收集单元与智慧楼宇通信系统的连接方式为网络接口、api或无线通信方式，所述实时数据包括设备状态、网络流量、网络通信日志和环境参数测量值。
3.根据权利要求1所述的一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s2内的特征提取包括特征选择与特征提取，所述特征选择被配置为基于特征与系统故障之间的相关性、特征的方差和分析特征的信息增益，选择相关性高的特征，所述特征提取被配置为基于时间序列数据的趋势和周期性、频域数据的频率和幅度、及空间数据的分布和变化，提取与系统故障相关的特征。
4.根据权利要求1所述的一种智慧楼宇通信系统故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s3内的构建智慧楼...
【专利技术属性】
技术研发人员：王凰，王晓，何雨洋，徐健峰，
申请(专利权)人：台州宏创电力集团有限公司科技分公司，
类型：发明
国别省市：
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