[发明专利]一种传感器数据处理方法及一种智能温度传感器

说明书

本发明公开了一种传感器数据处理方法及一种智能温度传感器，属于传感器技术领域。一种传感器数据处理方法，微控制器模块按如下步骤处理数据：读取传感器模块检测到的信号；将所述信号转换为第一信号参数，获得各时间段的第一信号时间积分参数；获得突变时间积分参数；建立包括第一信号参数、第一信号时间积分参数以及突变时间积分参数的多参数组参数；多参数组参数作为过程参数对监测状况进行整体判断，反馈结果。一种智能温度传感器，利用本发明的传感器数据处理方法进行数据处理。本发明通过包括突变时间积分参数在内的多个参数从不同角度体对监测对象的温度状况进行整体判断，大幅度提高了数据输出及显示的稳定性、传感器采集精度，监测结果更加准确。

技术领域

本发明属于传感器技术领域，具体地说，涉及一种传感器数据处理方法及一种智能温度传感器。

背景技术

现阶段，常规传感器一般是采用敏感材料制作成的一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。物联网时代已经开始，各种各样的传感器出现，从真实的物理世界提供各种数据资源，有些传感器采集的检测对象信号较强，但信号变化相对较弱，对信号变化检测处理比较困难，一方面传感器测量精度有限，依赖离散性单次采集的物理信号难以分辨较弱信号变化，另一方面，一般现有云平台数据中心获得的传感器信号所反映的早期异常参数并不是异常参数的全部，而是随机的离散样本。例如我国国家电网标准要求向云平台上传的非事件实时数据，一般每5分钟上传一次，但大多数电气隐患的产生往往只是数秒、甚至毫秒级，尤其是非事故时间的早期隐患产生和存在的时间可能更短，每5分钟上传一次随机实时数据，漏失绝大多数早期隐患信息。隐患早期阶段，暂态参数绝大部分时间内为正常数值，早期隐患的异常一般具有统计意义，例如出现频率趋快、数值渐大。

现有传感器技术基于传感器的储存空间、通讯带宽及通讯流量的限制，往往只能对短时段的全体数据计算处理，或者是对长时间的部分随机抽样数据进行处理，很难获得时间足够长的全体数据的大尺度特征信息，或者时间足够短的突发异常信息。

公开号为CN105509815B，公开日为2017年11月21日的中国专利公开了一种基于积分算法的非电量信号采集监测方法，包括以下步骤：设置非电量传感器，将非电量传感器的输出信号，转换还原为非电量信号参数，把非电量信号参数或非电量信号参数变化量对时间进行积分，获得各时间段非电量信号参数进行存储；根据各时间段非电量积分参数对非电量信号参数状况进行判断，并对异常进行监测。该专利将非电量检测转换成非电量积分参数检测，有利于对细小隐患进行累积放大，即在隐患发生的中早期及时发现预警处理，避免隐患严重化，从而避免损失，降低风险。但是，该专利的检测数据过于单一，在复杂环境中应用具有一定的局限性。

发明内容

1、要解决的问题

针对现有部分类型信号较强，但信号变化相对较弱的传感器，很难获得时间足够长的全体数据的大尺度特征信息，即使获得大尺度信息也很难获得有效数据的问题，本发明提供一种传感器数据处理方法，同时提供一种智能温度传感器，通过少量的针对过程的多参数组参数，替代海量的单一原始数据，充分保持各时间阶段全体数据的综合信息，尤其是大尺度特征信息，达到精准监测预警的目的。

2、技术方案

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。

一种智能传感器数据处理方法，包括传感器模块和微控制器模块；其特征在于，所述微控制器模块按如下步骤处理数据：

S1、读取传感器模块检测到的信号；

S2、将所述信号转换为第一信号参数，所述第一信号参数包括第一信号数值及其产生时间；设定第一信号的基数，把第一信号数值与设定基数的差值或该差值与某一大数值的比值对时间进行积分，获得各时间段的第一信号时间积分参数；