[发明专利]一种水质检测仪的维保周期预测方法

说明书

本发明涉及一种水质检测仪的维保周期预测方法，包括：步骤(1)：采集水质检测仪的监测数据；步骤(2)：对采集到的监测数据进行预处理；步骤(3)：根据预处理后的监测数据，通过信息熵方法对水质检测仪的性能状态进行测评。本发明基于信息熵的方法来评判水质检测仪的性能状态，实现对水质检测仪的精准化预测，并引入完好性的概念来表征水质检测仪的性能状态。

技术领域

本发明涉及供水检测技术领域，特别是涉及一种水质检测仪的维保周期预测方法。

背景技术

居民供水安全是涉及到国计民生的大事，城市居民供水的水质安全是关系到千家万户居民的身心健康，是一项重大的民心工程。一般地，在水厂或者二次供水加压泵站设备上安装有水质监测设备，该设备的输出数据，可以指导水司对水质的实时控制，确保水质符合居民的生产生活的需要。

然而，水质检测仪的传感器不是一直都能准确给出监测结果，其在使用过程中，随着时间的推移，其性能或者状态也在随着下降，如浊度监测传感器，在使用过程中，其表面或者附近不可避免地会附着大量的杂质，这些杂质的增多，达到一定量程度上，将会严重影响浊度传感器的准确性。基于此，需要实现对水质检测仪的可供使用期限的准确化计算，从而确保水质检测仪的准确可靠运行。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种水质检测仪的维保周期预测方法，通过信息熵方法来评判水质检测仪的性能状态，实现对水质检测仪的精准化预测。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种水质检测仪的维保周期预测方法，包括：

步骤(1)：采集水质检测仪的监测数据；

步骤(2)：对采集到的监测数据进行预处理；

步骤(3)：根据预处理后的监测数据，通过信息熵方法对水质检测仪的性能状态进行测评。

所述步骤(1)具体为：根据预设采样时间间隔，采集水质检测仪一天的监测数据。

所述步骤(1)中的监测数据包括余氯含量、浊度和PH值。

所述步骤(1)之前还包括：设定水质检测仪安装初始化时获得的数据为基线数据，通过所述基线数据来评判水质检测仪的初始性能状态。

所述步骤(2)具体为：通过z-标准化方法对采集到的监测数据进行预处理，公式为：其中，为未标准化的t时刻信号，x(t)为标准化后t时刻的信号，μ为数据平均值，σ为标准差。

所述步骤(3)具体包括：

步骤(31)：将预处理后的监测数据中的每组信号分别作为样本数据进行随机抽样；

步骤(32)：将所述步骤(31)的随机抽样重复j次，得到监测数据中的每组信号对应的数组n*j，其中，n为随机抽样数据量；

步骤(33)：将所述监测数据中的每组信号对应的数组n*j的每一列作为一组数据，并计算每一组数据的信息熵；

步骤(34)：将监测数据中的每组信号对应的信息熵的平均值作为该组信号的波动程度的度量结果；

步骤(35)：根据每一组数据的度量结果，通过完好性对水质检测仪的性能状态进行测评。

所述步骤(31)中的随机抽样方法为蒙特卡洛随机抽样方法。

所述步骤(33)中计算每组数据的信息熵，公式为：其中，H为信息熵，p_i为每组数据中的每一个元素。

有益效果