CN119164437A - 一种传感器故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种传感器故障诊断方法，步骤包括：实时读取传感器的采集数据，并记录该数据作为当前时刻的传感器读数；判断所得传感器读数是否在预设的阈值范围内；计算相邻时间点的传感器读数增量，并构建多个时间点的增量分布直方图，统计不同增量区间的频率，提取增量分布特征值，判断增量分布特征值的比值关系，对所有传感器读数进行滑动平均处理、回归分析，计算回归系数R²以评估数据间的线性关系强度；将R²值与预设的回归系数预设值进行比较；判断回归系数R²是否小于该预设值。实现了对传感器故障的准确诊断和定位，降低了误报率，提高了检测结果的可靠性，具备通用性，能够适用于多种类型的环境传感器，满足不同环境监测的需求。

Description

一种传感器故障诊断方法

技术领域

本发明属于环境监测类的传感器检测技术领域，具体涉及一种传感器故障诊断方法。

背景技术

现有的传感器故障诊断面临诸多挑战。首先，大多数传感器检测依赖于单一阈值来判断、识别传感器故障，容易受到环境噪声和数据波动的影响，导致误报和漏报；其次，缺乏多层次的诊断机制，使得对于复杂故障(如传感器位置异常、遮挡、通讯故障)难以及时识别和定位；再者，传统方法通常无法实时监测传感器的动态运行状态，难以及时发现和排除潜在故障，降低了其可靠性和数据准确性。此外，现有方法通用性差，无法适应不同环境传感器的故障诊断需求。总之，现有方法难以保证传感器在复杂和动态环境下的稳定运行，进而影响监测结果的准确性和有效性。

发明内容

为了解决背景技术中提到的技术问题，本发明提供了一种传感器故障诊断方法。

本发明采用了如下技术方案。

一种传感器故障诊断方法，步骤包括：

步骤S1：获取目标环境类传感器的数据，定义传感器的正常工作范围，包括阈值范围和数据变化特征；实时读取传感器的采集数据T，并记录该数据作为当前时刻的传感器读数；

步骤S2：判断所得传感器读数是否在预设的阈值范围内；当传感器读数不在预设范围内时，输出异常警告，提示可能存在传感器通讯故障或传感器自身硬件故障；否则，继续分析数据的变化趋势；

步骤S3：计算相邻时间点的传感器读数增量ΔT，并构建多个时间点的增量分布直方图，统计不同增量区间的频率，提取增量分布特征值，如95％和100％的增量阈值(ΔX₉₅和ΔX₁₀₀)；

步骤S4：判断增量分布特征值的比值关系，即ΔX₉₅/ΔX₁₀₀是否满足预设条件；若比值小于预设值，输出异常警告，提示传感器可能存在位置异常、遮挡或其他外部干扰问题；否则，继续执行后续的故障诊断步骤；

步骤S5：对所有传感器读数进行滑动平均处理，剔除明显异常的故障数据；

步骤S6：对经过平滑处理的数据进行回归分析，计算回归系数R²以评估数据间的线性关系强度；将R2值与预设的回归系数预设值进行比较；判断回归系数R²是否小于该预设值；若小于该预设值，输出异常警告，提示传感器可能存在故障，导致数据波动异常；否则，输出传感器运行正常的状态。

本发明通过构建多层次的故障诊断机制，逐步深入分析传感器数据，从初步的范围校验到复杂的增量分析和回归分析，实现对复杂故障的及时识别和定位。首先，通过阈值范围判断快速检测传感器的明显异常，如通讯故障或硬件故障；然后，利用增量分析构建增量分布直方图，提取增量特征值，识别由于外部干扰或传感器状态变化导致的异常，如传感器位置异常或遮挡；最后，通过滑动平均处理剔除异常数据，再进行回归分析，深入评估数据间的线性关系，进一步识别数据波动异常，定位潜在故障。这种多层次的诊断机制解决了现有方法难以及时识别和定位复杂故障的问题，并通过分层分析，能够准确诊断传感器的不同故障类型，降低其误报和漏报的概率。

优选地，所述方法中使用的阈值范围和增量特征值可以根据不同环境类传感器的特性进行调整，以适应多种类型的传感器诊断需求，如温度、湿度、压力、光强、空气质量等。

进一步地，本发明通过灵活调整阈值范围和增量特征值等诊断参数，以适应不同类型的环境类传感器，实现了多类型传感器故障诊断的通用性。在具体实施中，阈值范围和增量特征值可以根据传感器类型的特性进行设置，从而使诊断机制适应不同传感器的工作特性。例如参考目标环境类传感器的技术规格和厂家提供的参数。厂家通常会给出传感器的正常工作范围，包括最小和最大测量值、工作温度范围、精度和响应时间等，这些参数可以作为初始阈值范围的参考；环境监测中对温度、湿度、空气质量等参数的正常范围可能已经有相关标准或推荐值，这些标准可以为阈值设置提供参考；也可结合传感器所处的环境特性和具体应用场景来确定阈值。

优选的，本发明中的增量分布直方图可以从多角度来寻找增量分布特征值，包括中位数、众数和平均数，分别作为数据分布的中心点，进而进行95％比例的宽度计算。具体而言，首先，计算传感器增量数据的中位数，作为直方图的中心点；然后，从该中心点向两侧扩展，累加增量数据的频数，直至累积频数达到整个数据集的95％，确定两侧对应的增量值范围，得到以中位数为中心的95％宽度。类似地，以众数和平均数为中心，分别进行95％比例的宽度计算。对于上述任意一种方法，如果计算出的95％宽度范围超出预设的正常范围，即可判定传感器存在故障。通过这种多中心点的判定方法，进一步提高了故障诊断的准确性。

此外，本发明提供了滑动平均处理、加权滑动平均、指数平滑等多种数据平滑方法，可根据不同传感器的特性灵活选择，以提高异常数据识别的准确性。通过这种可配置的、多层次的诊断机制，能够有效应对不同环境传感器的故障诊断需求，提升诊断的广泛适用性。

优选地，本发明在诊断过程中支持动态调整数据采集频率和分析参数，以适应不同环境和传感器状态的变化。诊断结果可以通过可视化界面呈现，提供直观的传感器运行状态和故障报告，使得用户能够根据不同类型传感器的特性进行管理和维护。

进一步地，本发明方法可以与现有的环境监测系统集成，实现对多种环境类传感器的统一管理和故障诊断，为环境监测和设备管理提供可靠的技术支持。

进一步地，本发明还可在物联网平台中应用，通过网络连接实现对传感器状态的远程监测和故障报警，支持对分布式传感器网络的集中化管理。

本发明构建了多层次的故障诊断机制，逐层深入分析传感器读数，从初步的范围校验到复杂的增量分析和回归分析，逐步缩小故障范围。

通过滑动平均处理和分布直方图分析，本发明能够剔除传感器读数中的噪声和异常值，从而有效降低了误报率。比起简单的阈值判断方法，本发明的诊断方法更具鲁棒性，能够应对实际应用中传感器读数的波动和不稳定性。

有益效果：整个方案采用了多层次的诊断机制，从初步的范围校验到复杂的增量分析和回归分析，逐步深入地识别传感器的故障，这一层层递进的诊断方法有助于区分不同类型的故障；相比传统的单一阈值判断方法，本发明能够更加准确地识别和定位复杂的故障类型；通过引入滑动平均处理和增量分布直方图分析，本发明可以有效地剔除了数据中的噪声和异常值，从而降低了误报率。处理传感器数据的波动和噪声一直是监测中的难点，本发明利用数据平滑和增量分析的方法，能够在实际应用中动态适应数据变化，避免对突发异常或噪声信号的过度敏感。

本发明解决的关键问题包括如何在复杂和动态的环境中准确诊断环境类传感器的故障，通过多层次诊断机制、数据平滑处理和增量特征分析，实现了对传感器故障的准确诊断和定位，降低了误报率，提高了检测结果的可靠性；同时，它具备通用性，能够适用于多种类型的环境传感器，满足不同环境监测的需求。

附图说明

图1为实施例中诊断方法流程图；

图2为实施例中直方图；

图3为实施例中平滑处理后的数据图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

温度传感器是具有代表性的环境类传感器，本实施例以温度传感器故障诊断为例进行说明。

一种温度传感器故障诊断方法，用于对环境类温度传感器的故障进行精准、快速的诊断。本方法通过多步骤诊断机制，有效判断传感器的故障类型，并给出相应的处理建议。如图1至图3所示，包括以下步骤：

步骤S1：获取温度传感器读数，通过传感器接口获取当前温度传感器的温度数据T，并记录该数据作为当前时刻的传感器读数；针对步骤S1：首先，确保温度传感器已经正确连接到计算机系统(利用计算机控制的环境监测系统)的传感器接口模块上，以确保传感器与数据采集模块之间的通信畅通无阻，一旦连接完成，系统会对传感器进行初始化，准备其进入工作状态；

步骤S2：根据预设的环境或设备要求，定义温度阈值T_min和T_max，随后，对当前温度数据T进行校验，确认其是否位于有效范围内；

步骤S3：计算当前时间点与前一时间点的温度差值ΔT，ΔT＝T_t+1-T_t，并累积多个时间点的ΔT值以构建增量统计，利用这些数据，生成温度增量的分布直方图；

步骤S4：基于温度增量的分布直方图，识别并提取95％和100％的增量阈值(ΔX₉₅和ΔX₁₀₀)，随后，进行比值计算(ΔX₉₅/ΔX₁₀₀)，并将其与预设的阈值(0.8)进行比较；

步骤S5：对传感器读数进行滑动平均处理，剔除明显异常的故障数据；

步骤S6：对经过平滑处理的数据进行回归分析，计算回归系数R²以评估数据间的线性关系强度。将R2值与预设的阈值(0.75)进行比较。

本实施例中，通过预设的通信协议(如UART、1-wire等)向温度传感器发送数据采集命令。控制传感器开始测量当前环境的温度，并将测量结果准备好以供读取。在传感器完成温度测量后，根据通信协议从传感器中读取温度数据。这些数据通常以数字形式表示，如摄氏度(℃)或华氏度(°F)，具体取决于传感器的配置和需求。

针对步骤S2，依据预设的环境或设备规范，确立了温度数据的有效范围，即定义了最低阈值T_min和最高阈值T_max，可以根据传感器所处的环境特性和具体应用场景来调整阈值。例如，温度传感器在室内和室外环境中的正常范围可能不同，在工业生产环境中又会受到工艺流程的影响。对于不同应用场景，需结合实际环境条件，设置适应场景特征的阈值范围和数据变化特征。随后，对当前获取的温度数据T进行自动化校验，以确认其是否落在这个预设的有效区间内。

如果温度数据T不满足T_min≤T≤T_max的条件，即超出有效范围，自动标记该数据为异常，生成并输出“需检查传感器通讯或硬件故障”的提示信息，同时中断诊断流程。如果温度数据T满足有效性校验的条件，即位于有效范围内，则接受该数据为有效输入，并继续后续的数据处理或分析流程，而不对其进行进一步干预。

针对步骤S3，执行一系列客观、量化的操作以分析温度数据的变化趋势。具体过程如下：

首先获取当前时间点(t+1)的温度读数T_t+1和前一时间点(t)的温度读数T_t。随后，根据这两个数据点，计算它们之间的温度差值ΔT，即ΔT：ΔT＝T_t+1-T_t，这一步骤是量化温度变化趋势的关键，它反映了在两个连续时间点之间温度的变化量。

为了更全面地了解温度变化的统计特性，不仅仅计算单个时间点的ΔT值，还需要累积多个连续时间点的ΔT值，形成一系列的温度增量数据。这些数据可以反映在一段时间内温度波动的具体情况。通过对累积的ΔT值进行统计分析，可以计算出各种统计量，如平均值、标准差、中位数等，以量化温度变化的总体趋势和变异性。

根据累积的ΔT值生成一个分布直方图，将所有的温度增量数据按照一定的区间进行划分。设定增量范围的区间数和每个区间的宽度，通常区间数可以根据斯特吉斯公式或自由选择，确保直方图具有足够的分辨率和统计意义。在直方图中，横轴代表温度增量的不同区间(即ΔT的不同取值范围)，纵轴代表落在每个区间内的ΔT值出现的次数或频率。通过这种方式可以清晰地展示温度增量的集中趋势、分散程度以及可能的异常值或极端情况。为了更加准确地识别传感器的异常，直方图分析不仅限于简单的平均值和方差分析，而是从多角度寻找增量分布特征值，包括但不限于中位数、众数、平均数等。具体实现方法如下：

以中位数为中心：首先，计算温度增量数据的中位数，即将所有增量数据从小到大排序，取中间位置的数据值。中位数是对数据集位置特征的一个稳健估计，能够有效地抵抗异常值的影响；以中位数为中心，向两侧扩展，寻找包含95％增量数据的范围，即找到增量数据落在中位数附近95％范围的上下限。统计落在该范围外的数据，如果数据点超出此范围，则认为可能存在异常；

以众数为中心：构建直方图后，找到频率最高的区间，其对应的增量数据称为众数。众数反映了数据集最常见的增量特征。以众数为中心，寻找包含95％增量数据的范围，确定众数附近95％范围的上下限。通过直方图分析，如果有大量数据点超出此范围，则提示可能存在传感器位置异常或遮挡等问题；

以平均数为中心：计算增量数据的平均值(Mean)，这是对温度变化趋势的总体反映。平均值在包含所有增量数据的情况下提供了全局的变化特征。平均数为中心，计算包含95％增量数据的宽度范围。根据统计学原理，可以通过标准差确定95％区间的上下限，即[Mean-1.96×σ,Mean+1.96×σ]。检查数据点超出该范围的情况，以判断是否存在异常；

通过上述多角度分析，分别得到以中位数、众数、平均数等为中心的95％比例宽度范围。

针对步骤S4，首先根据温度增量的分布直方图，自动确定95％和100％的增量阈值(记作ΔX₉₅和ΔX₁₀₀)。这里，ΔX₉₅表示在直方图中，有95％的ΔT值小于或等于该阈值；而ΔX₁₀₀则是一个理论上的最大值可以理解为数据集中的最大ΔT值或接近该值的某个数。接着，计算这两个阈值的比值，即ΔX₉₅/ΔX₁₀₀。这个比值反映了温度增量分布的集中程度或变异性的一个方面。如果比值接近1，说明温度增量的分布相对集中；如果比值较小，则表明存在较大的变异性。将计算得到的比值与预设的阈值(在本实施例中为0.8)进行比较，这个预设阈值是基于系统要求、环境特性、历史数据分析或经验等因素设定的，用于评估当前温度增量分布的合理性或可接受性；

为了进一步判断传感器的状态，需要从多角度对温度增量分布进行中心性分析。首先，以中位数为中心进行判断：根据上一步骤中以中位数为中心的95％比例范围，计算以中位数为中心的比值ΔX₉₅/ΔX₁₀₀。如果这个比值小于0.8，说明温度增量的分布在中位数附近不够集中，可能存在异常。接着，以众数为中心进行判断：如果比值小于0.8，说明增量数据在众数附近分布异常，提示可能存在传感器位置不当或遮挡问题。最后，以平均数为中心进行判断：如果比值小于0.8，说明增量数据在平均数附近的分布不够集中，可能存在故障；

综合判断，如果中位数、众数、平均数为中心的比值判断中任意一项不满足预设条件(即比值小于0.8)，则认定当前温度增量的分布特征可能存在异常。这意味着可能存在传感器故障，如传感器位置不当、遮挡情况或其他外部因素干扰。一旦任意一项比值不满足条件，立即输出“需检查传感器位置或遮挡情况”的提示信息，并停止当前的诊断流程，标记该温度传感器未能正常工作。如果所有的比值均满足预设条件(即都大于或等于0.8)，则认为当前温度增量的分布在多角度分析下均为合理或可接受的范围，继续执行后续的诊断步骤。

针对步骤S5，通过应用滑动平均法(结合滑动窗口技术)对原始传感器读数进行平滑化处理，以提高数据的质量和稳定性。

首先，需要确定滑动窗口的大小，即在进行平滑处理时考虑的连续数据点的数量。窗口大小的选择取决于数据的特性和平滑处理的目标。较大的窗口可以更有效地平滑掉异常值和噪声，但可能会导致数据序列的响应速度变慢，掩盖掉一些重要的细节变化；而较小的窗口则能保留更多的细节，但对异常值的平滑效果可能较弱。滑动平均法通过计算滑动窗口内所有数据点的平均值来替换窗口中心点的值。随着窗口在数据序列上的移动，每个数据点都会被其周围数据点的平均值所替代，从而实现数据的平滑处理。具体地，对于每个窗口位置，计算窗口内所有数据点的算术平均值，并将该平均值赋给窗口中心的数据点。

滑动平均法本身并不直接识别或删除异常值，但它通过计算平均值的方式间接地减少了异常值对整体数据的影响。在平滑处理后的数据序列中，异常值通常会被其邻近正常值的平均值所“稀释”，从而降低了它们在数据分析中的权重。

完成平滑处理后，可以通过比较原始数据和平滑后数据的差异来评估平滑效果。如果平滑处理有效地减少了数据中的噪声和异常值，同时保留了数据的主要趋势和特征，那么可以认为平滑处理是成功的。

针对步骤S6，对经过滑动平均处理后的温度数据进行回归分析，以确定数据之间的线性关系强度，并最终判断温度传感器的运行状态。这个步骤的具体过程包括数据准备、线性回归分析、回归系数计算、以及故障判断。下面详细阐述该步骤的实施过程：

在步骤S5中，温度数据已经经过滑动平均处理，得到了一组平滑处理后的温度数据序列，这些数据反映了温度在一段时间内的变化趋势，同时已经剔除了异常值和噪声，具有较好的平滑性和稳定性；

将平滑后的温度数据序列构建为时间序列数据集，设定数据集中的每个点为(t_i,T_i)，其中t_i代表时间点，T_i代表平滑后的温度值，这个时间序列将作为回归分析的输入数据，用于评估温度随时间的变化关系；

假设温度数据与时间之间存在一定的线性关系，即温度T可以表示为时间t的线性函数：T＝a·t+b；其中，a是斜率，代表温度随时间的变化速率；b是截距，表示当时间为零时的温度值，通过最小二乘法对数据进行线性拟合，找到最佳的线性方程，以最小化温度数据点与拟合直线之间的误差，最小二乘法的目标是求解参数a和b，使得下列目标函数达到最小值：

在进行线性拟合后，计算决定系数R²，用于评估线性模型的拟合效果，R²表示模型对数据的解释程度，其计算公式为：

其中T_i是实际温度数据点，是回归模型预测的温度值，是实际温度数据的平均值；R²的取值范围在0到1之间，表示线性模型对数据的拟合程度；值越接近1，表示模型对数据的拟合效果越好，数据之间具有较强的线性关系；值越接近0，表示模型对数据的解释能力较差，数据呈现更大的波动性和随机性；

预设一个阈值(本实施例中设定为0.75)用于评估回归系数R²，该阈值基于对传感器正常工作状态下的历史数据分析得出，代表了温度数据线性变化的合理范围。将计算得到的R²与阈值0.75进行比较，如果R²<0.75，说明温度数据之间的线性关系较弱，可能存在较大的波动或随机性，这通常表明温度传感器可能出现了故障，导致数据异常波动。此时，系统输出“需检查传感器是否发生故障，造成数据波动”的提示信息，并中止当前诊断流程。如果R²≥0.75，说明温度数据之间存在较强的线性关系，表明传感器的工作状态相对稳定，温度变化符合预期的线性趋势。此时，认为传感器运行正常，完成诊断流程。如果R²值始终徘徊在阈值附近，可引入其他分析方法，如多项式回归或时间序列分析，以进一步验证传感器读数的准确性，确保故障诊断的全面性和准确性。

本实施例采用多层次故障诊断机制，通过从数据采集、数据校验、增量分析、平滑处理到回归分析的全面流程，对温度传感器可能存在的多种故障进行了细致全面的排查，从而保证了诊断结果的准确性和可靠性，能够实现对温度传感器的多层次故障诊断，有效提高传感器故障检测的准确性和可靠性。

虽然本实施例针对的是温度传感器，但同样适用于其他类型的环境传感器，如湿度、压力、光强等传感器。通过调整相应的诊断参数和分析方法，可以广泛应用于各种环境监测系统，具有较好的通用性。

Claims (4)

1.一种传感器故障诊断方法，其特征在于，步骤包括：

步骤S1：获取目标环境类传感器的数据，定义传感器的正常工作范围，包括阈值范围和数据变化特征；实时读取传感器的采集数据T，并记录该数据作为当前时刻的传感器读数；

步骤S2：判断所得传感器读数是否在预设的阈值范围内；当传感器读数不在预设范围内时，输出异常警告，提示可能存在传感器通讯故障或传感器自身硬件故障；否则，继续分析数据的变化趋势。

2.根据权利要求1所述的传感器故障诊断方法，其特征在于，还包括：

步骤S3：计算相邻时间点的传感器读数增量ΔT，并构建多个时间点的增量分布直方图，统计不同增量区间的频率，提取增量分布特征值，如95％和100％的增量阈值(ΔX₉₅和ΔX₁₀₀)；

步骤S4：判断增量分布特征值的比值关系，即ΔX₉₅/ΔX₁₀₀是否满足预设条件；若比值小于预设值，输出异常警告，提示传感器可能存在位置异常、遮挡或其他外部干扰问题；否则，继续执行后续的故障诊断步骤；

步骤S5：对所有传感器读数进行滑动平均处理，剔除明显异常的故障数据；

步骤S6：对经过平滑处理的数据进行回归分析，计算回归系数R²以评估数据间的线性关系强度；将R²值与预设的回归系数预设值进行比较；判断回归系数R²是否小于该预设值；若小于该预设值，输出异常警告，提示传感器可能存在故障，导致数据波动异常；否则，输出传感器运行正常的状态。

3.根据权利要求2所述的传感器故障诊断方法，其特征在于：所述的传感器为温度传感器、湿度传感器、压力传感器或光强传感器。

4.根据权利要求2所述的传感器故障诊断方法，其特征在于：从多角度寻找增量分布特征值，包括中位数、众数和平均数，分别作为数据分布的中心点，进而进行95％比例的宽度计算。