[发明专利]一种路灯智能故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种路灯智能故障诊断方法，在每个路灯的光源处安装一个嵌有照度传感器的窄带物联网模块，并对每个窄带物联网模块进行编号，各个照度传感器分别测量相应窄带物联网模块处的照度，并将采集到的照度数据上传至服务器，构建照度数据库；从照度数据库中选取正常照度数据集作为训练数据集，利用机器学习方法对照度序列进行模式学习，构建路灯开启模型；在所构建的路灯开启模型的基础上，对实时照度采样数据序列进行处理，实现单一路灯、灯群故障诊断以及故障类型判定；并且，采用机器学习方法对路灯开启模型进行更新。本发明无需破线改造即可及时自动发现单灯及灯群故障，判断故障类别，并反馈给工作人员，实现了路灯故障智能诊断。

技术领域

本发明涉及一种故障诊断方法，具体涉及一种路灯智能故障诊断方法。属于智能照明技术领域。

背景技术

随着经济发展，公共基础设施不断完善，路灯作为一种重要的公共基础设施，在人们的生活中越来越起到不可或缺的作用。然而，由于自然或人为的因素，城市路灯经常出现灯具损坏、线路损坏等故障。如果这些故障不能够及时地被发现并进行维修，将给人们的生活带来了极大的不便，同时也将增加了交通事故发生的频率。

现有的路灯故障诊断方法存在以下问题：

(1)已有的非信息化路灯故障诊断方法主要基于电流或电压进行，需要对已有线路进行破线改造，且无法识别灯具光通量衰减但未完全损坏的情况。另外，主要针对单一路灯进行诊断，不能对局部路线所造成的灯群故障进行诊断。

(2)已有的信息化路灯管理系统，比如“一种物联网智慧路灯系统(申请号：201610041523.X)”需要用到单灯控制箱，仍需在原有线路的基础上破线改造，且用到的器件较多，结构复杂，使得成本相对较高。另外，其仅能实现基于物联网的路灯信息采集，并未给出具体的方法来利用照度数据进行路灯故障的诊断。

发明内容

本发明的目的是为克服上述现有技术的不足，提供一种路灯智能故障诊断方法。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种路灯智能故障诊断方法，包括以下步骤：

(1)在每个路灯的光源处安装一个嵌有照度传感器的窄带物联网(NB-IoT)模块，并对每个窄带物联网模块进行编号，各个照度传感器分别测量相应窄带物联网模块处的照度，并将采集到的照度数据上传至服务器，构建照度数据库，其中，照度数据包括每个路灯每天的照度序列；

(2)从照度数据库中选取正常照度数据集作为训练数据集，利用机器学习方法对照度序列进行模式学习，构建路灯开启模型；

(3)在所构建的路灯开启模型的基础上，对实时照度采样数据序列进行处理，实现单一路灯、灯群故障诊断以及故障类型判定，倘若无故障，将判断为正常的实时照度数据序列，加入训练数据集，进入步骤(4)，否则，发出有故障的警示；

(4)更新训练数据集，采用步骤(2)中的机器学习方法更新路灯开启模型，对下一天的照度序列采用更新后的路灯开启模型进行故障诊断。

步骤(1)中，照度序列的采集频率为每五分钟采集一次。

步骤(1)中，对于任意路灯i，i＝1,2,…,N，第t天的照度序列为其中，N为大于2的整数，表示路灯的数量，288为每一天照度采样个数。

步骤(2)中，从照度数据库中选取至少一年的正常照度数据集作为训练数据集，分析每个路灯的全年照度变化规律。

步骤(2)中，路灯开启模型的构建方法如下：对于任意路灯i，倘若则在第t天T^t时刻该灯开启，其中δ为初始照度变化阈值，其根据具体环境设定；并计算进而更新δ为其中为第i个路灯第t天在T^t时刻照度变化值，δ^t为第t天照度变化阈值；所有路灯的全年开启模型记为向量序列