[发明专利]一种动态车载称重系统的传感器故障检测方法

说明书

本发明涉及一种动态车载称重系统的传感器故障检测方法，首先对动态车载称重系统传感器相关信息的获取，建立原始数据数据库；其次对数据集预处理，去除噪声信号。然后基于预处理后的数据集计算故障检测阈值和故障分离模型。在线状态下，采用同样的方式采集数据并计算每个时间窗的绝对值和，并与故障检测阈值进行比较，然后通过故障估计方法确定系统故障强度以及确定故障类型。本发明中所述的方法能对车载称重系统传感器是否出现故障进行检测同时对出现故障进行分类，无需构建复杂的数学模型，能够在降低故障诊断次数的前提下，提高故障检出率。

技术领域

本发明涉及车载称重领域，具体涉及一种动态车载称重系统的传感器故障检测方法。

背景技术

随着我国经济的迅猛发展，基础设施建设工程也蓬勃发展。经济建设发展和工程技术创新给我国的交通系统及城市化建设带来了深刻的变革。公路交通作为我国交通运输系统的核心部分,对国民的生产、生活以及国家的经济增长起着重要作用。然而由于交通量大、严重超载等问题的存在,我国道路交通基础设施的功能性、耐久性、经济性和安全性都面临着巨大挑战。当前技术上动态称重技术并不完善，测量技术的不成熟的同时还伴随着传感器故障，导致测量效果不佳，准确度低，不能满足当前动态称重设备的需求。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种动态车载称重系统的传感器故障检测方法，提高了动态车载称重系统中传感器故障检测的精度，且检测成本低，检测效率高。

本发明的目的通过如下的技术方案来实现：

一种动态车载称重系统的传感器故障检测方法，所述的动态车载称重系统的传感器故障检测方法包括离线状态和在线故障检测两个阶段，其中，所述的离线状态包括如下步骤：

S1：所述的动态车载称重系统正常运行一段时间，采集在该段时间内车载称重系统各传感器数据；

S2：对于原始数据进行预处理，从而去除其噪声，并将预处理后的数据构成离线状态下的训练数据集；

S3：从第一组样本数据开始，每过一个采样周期T_s向时间增长方向顺序移动一组，即采用数据窗顺移的方式采集T时长的数据，其中，数据窗的时间间隔为系统发生故障后动态调节时间t_a，则每个数据窗所包含的数据组数为数据窗的个数为组数据；

S4：计算每个采样点的残差绝对值

|e(k)|＝|y_m(k)-y_sp|

式中：

y_m(k)为第m个传感器输出值，k表示第k组数据，k∈[1,N_s]；

y_sp为系统设给定值，对于同种型号的传感器该值相同。

S5：计算离线状态下故障检测阈值，具体步骤如下：

S5.1：计算出每个数据窗口的残差绝对值和E(k)

S5.2计算传感器正常工作的m_nor个数据窗中的的E(k)值形成新的数据集SAE的平均值 sae和标准差σ：

S5.3：计算检测阈值V_thres：

V_thres＝sae+3σ

该式即为故障检测模型。