[发明专利]一种传感器数据偏差自适应修正方法

权利要求书

1.一种传感器数据偏差自适应修正方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S10、获取各传感器的监测数据，并基于所述监测数据的变化趋势对各传感器进行故障的初始判断；

步骤S20、基于所述监测数据创建各传感器的数学模型，利用所述数学模型对各传感器偏差的监测数据进行在线分析和自适应修正；

步骤S30、对修正后的所述监测数据进行验证。

2.如权利要求1所述的一种传感器数据偏差自适应修正方法，其特征在于：所述步骤S10具体为：

获取各传感器的监测数据，设定一时间段，在所述时间段内基于监测数据绘制各传感器的监测变量与时间的变化趋势图，基于所述变化趋势图的变化趋势对各传感器进行故障的初始判断。

3.如权利要求1所述的一种传感器数据偏差自适应修正方法，其特征在于：所述步骤S20具体包括：

步骤S21、设各所述监测数据共有L个时刻，设定一阈值n，n为正整数；当L＜n时，进入步骤S22；当L＝n时，进入步骤S23；当L＞n时，进入步骤S24；

步骤S22、继续获取各传感器的监测数据，并令L＝L+1；

步骤S23、对各传感器的监测数据进行离线可靠性分析和偏差数据修正；

步骤S24、对各传感器的监测数据进行在线可靠性分析和偏差数据修正。

4.如权利要求3所述的一种传感器数据偏差自适应修正方法，其特征在于：所述步骤S23具体包括：

步骤S231、设定一第一比例阈值以及一第二比例阈值；连续读取各时刻的监测数据(x_kt1,x_kt2,...,x_ktn)，计算(x_kt1,x_kt2,...,x_ktn)中取值为0的比例判断所述是否大于第一比例阈值，若是，则判断所述监测数据对应的传感器状态为异常，并进入步骤S232；若否，则判断所述监测数据对应的传感器状态为正常，并进入步骤S233；

步骤S232、计算状态为异常的传感器的比例判断所述是否大于第二比例阈值，若是，说明所述监测数据的数据量太少，不能进行修正，并结束流程；若否，则进入步骤S233；

步骤S233、基于(x_kt1,x_kt2,...,x_ktn)为各传感器分别创建一监测变量与时间的数学模型f_k(t)，所述数学模型f_k(t)为分段多项式函数；

步骤S234、利用状态正常的传感器的数学模型f_k(t)分别对状态异常的传感器的监测数据进行拟合，计算各传感器拟合的均方根误差RMSE_k(k＝1,2,...,N-1)，计算各传感器的均方根误差与其他传感器的均方根误差平均值之差：

其中N表示传感器的总个数，k表示当前传感器的编号，N和k均为正整数；

步骤S235、计算各传感器是否成立，若是，则判断传感器状态为正常，并结束流程；若否，则通过E_RMSE_k找到与状态异常的传感器拟合误差最小的传感器IndexMin_k；其中λ表示调整系数；

步骤S236、判断状态异常的传感器的是否大于第一比例阈值，若是，则将同一时刻状态正常的传感器的监测数据的均值作为修正值；若否，则进入步骤S237；其中m表示状态正常的传感器的数量，x_kt表示监测数据；

步骤S237、设定一阈值δ，计算各状态异常的传感器中，各时刻的监测数据与所有监测数据均值的相对误差判断|RE_kt|＞δ是否成立，若是，则该时刻的监测数据为偏差数据，利用传感器IndexMin_k对应的拟合值进行修正，并进入步骤S30；若否，则结束流程。