[发明专利]一种可燃气体监测数据异常原因的判断方法及装置

说明书

一种可燃气体监测数据异常原因的判断方法，包括：步骤S1，开始；步骤S2，启动传感器连续测得一组数据；步骤S3，对每组数据检验；步骤S4，判断每组数据是否含有异常数据，如果含有异常数据，则舍弃该组数据，并进入步骤S5,如果无异常数据，则确认为该周期检测值，进入步骤S8；步骤S5，启动补充检测，并进入步骤S6；步骤S6，判断补充检测次数是否在设定的次数以内，如果是，返回步骤S2，若在次数之内都没有合格数据，则进入步骤S7；步骤S7，反馈设备异常信号；步骤S8，输出周期检测值。本发明还公开了一种可燃气体检测仪数据处理装置。本发明具有以下优点：消除了由于采集的数据不准确导致监测数据不准确的情况，使得监测效果及预警准确度得到提升。

技术领域

本发明涉及一种检测方法，更具体涉及一种可燃气体监测数据异常原因的判断方法及装置。

背景技术

在各类在线监测系统中，通过传感器采集信号然后对信号进行分析，给出分析结果作为监测结果，根据监测结果对系统进行监测和预警。

目前的地下空间可燃气体监测设备，都是隔一段时间采集一个数据，例如半小时，气体传感器每次监测周期都会启动传感器连续检测三次，并取均值作为该周期的浓度数据输出。这样对次采集的数据准确性就有要求，在可燃气体监测仪的检测过程中，也会出现相似的信号突变情况，如果突然出现一个跳跃值，很有可能是发生了燃气泄漏，但是，传感器的输出信号受多种因素的影响，出现一个跳跃值的原因也有可能是因为设备发生了电磁干扰或传感器损坏以及其他未知原因。

如果多次监测数据中均带有异常值的数据，不对该数据加以检验及排除，则检测结果将会不准确，进而对监测效果及预警准确度产生较大的影响。

因此，很有必要研究一种方法以消除这种非燃气泄漏导致的数据的突变。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于监测数据中是否带有异常值的数据未加以检验的问题。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：一种可燃气体监测数据异常原因的判断方法，包括：

步骤S1，检测周期开始；

步骤S2，启动传感器连续测得一组数据；

步骤S3，对可燃气体检测仪采集的每组数据进行检验；

步骤S4，判断每组数据是否含有异常数据，如果检验出该组数据中含有异常数据，则舍弃该组数据，并进入步骤S5,如果该组数据中均无异常数据，则确认为该周期检测值，进入步骤S8；

步骤S5，启动补充检测，并进入步骤S6；

步骤S6，判断补充检测次数是否在设定的次数N以内，如果是，返回步骤S2，启动传感器检测新一组数组；若在次数N之内都没有合格数据，则进入步骤S7；

步骤S7，反馈设备异常信号；

步骤S8，输出无异常数据的周期检测值。

作为优化的技术方案，其中N根据实际情况自由选择，能够选择大于等于2的任何自然数。

作为优化的技术方案，其中步骤S3中对每组数据进行检验采用格拉布斯(Grubbs)算法。

作为优化的技术方案，采用格拉布斯(Grubbs)算法具体检验法如下：

(1)排列数据，将上述测量数据按从小到大的顺序排列X1、X2……Xn

计算样本平均值μ

μ＝(X1+X2+…+Xn)/n

其中，X1、X2……Xn为设备工作情况下每次采集的一组数据的各个数据值，n为采集的该组数据中数据的数量；

根据计算样本平均值μ计算样本标准差s