[发明专利]用于定位异常传感器的方法、设备和介质

权利要求书

1.一种用于定位异常传感器的方法，包括：

构建以借助于修正增量使被测系统上的多个传感器中存在异常的传感器的数量最少为目标的目标函数，所述修正增量包括分别用于对所述多个传感器感测到的多个参数数据进行修正以便实现所述目标的多个修正增量；

构建所述多个参数数据在经相应的修正增量修正后应满足的多个约束条件；

利用所述目标函数和所述多个约束条件进行求解，以为所述多个传感器中的每一个传感器确定多个最优修正增量；以及

基于所确定的多个最优修正增量定位所述多个传感器中实际存在的异常传感器；

其中所构建的多个约束条件包括在所述被测系统处于第一运行模式时，所述多个传感器感测的所述多个参数数据在经相应的修正增量修正后应满足的多个第一约束条件，并且利用所述目标函数和所述多个约束条件进行求解，以为所述多个传感器中的每一个传感器确定多个最优修正增量包括：

在关于所述被测系统的第一数据集的基础上，基于多目标优化算法，确定使得所述目标函数最小化并且使得所述多个第一约束条件中的每一约束条件成立的多个最优修正增量，所述多个最优修正增量为针对所述第一数据集中的每一数据分组分别确定的多个最优修正增量，所述第一数据集是在所述被测系统处于所述第一运行模式时在多个采样时刻采集到的多个数据分组的集合，每一数据分组包括由所述被测系统上的所述多个传感器在相应采样时刻实时采集到的多个参数数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所构建的约束条件还包括在所述被测系统处于第二运行模式时，所述被测系统的多个传感器所感测的所述多个参数数据在经相应的修正增量修正后应满足的多个第二约束条件。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所构建的约束条件还包括在所述被测系统处于第三运行模式时，所述被测系统的多个传感器感测的参数数据在经相应的修正增量修正后应满足的多个第三约束条件。

4.根据权利要求2所述的方法，其中利用所述目标函数和所述多个约束条件进行求解，以为所述多个传感器中的每一个传感器确定多个最优修正增量还包括：

在关于所述被测系统的第一数据集和第二数据集的基础上，基于多目标优化算法，确定使得所述目标函数最小化并且使得所述多个第一约束条件以及所述多个第二约束条件中的每一约束条件成立的多个最优修正增量，所述多个最优修正增量为针对所述第一数据集和所述第二数据集中的每一数据分组分别确定的多个最优修正增量，其中所述第一数据集是在所述被测系统处于所述第一运行模式时在多个采样时刻采集到的多个数据分组的集合，所述第二数据集是在所述被测系统处于所述第二运行模式时在多个采样时刻采集到的多个数据分组的集合，每一数据分组包括由所述被测系统上的所述多个传感器在相应采样时刻采集到的多个相关参数数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其中利用所述目标函数和所述多个约束条件进行求解，以为所述多个传感器中的每一个传感器确定多个最优修正增量还包括：

在关于所述被测系统的第一数据集、第二数据集和第三数据集的基础上，基于多目标优化算法，确定使得所述目标函数最小化并且使得所述多个第一约束条件、所述多个第二约束条件以及所述多个第三约束条件中的每一约束条件成立的多个最优修正增量，所述多个最优修正增量为针对所述第一数据集、所述第二数据集和所述第三数据集中的每一数据分组分别确定的多个最优修正增量，其中所述第一数据集是在所述被测系统处于所述第一运行模式时在多个采样时刻采集到的多个数据分组的集合，所述第二数据集是在所述被测系统处于所述第二运行模式时在多个采样时刻采集到的多个数据分组的集合，所述第三数据集是在所述被测系统处于所述第三运行模式时在多个采样时刻采集到的多个数据分组的集合，每一数据分组包括由所述被测系统上的所述多个传感器在相应采样时刻采集到的多个相关参数数据。

6.根据权利要求4-5中的任一项所述的方法，其中所述多目标优化算法包括遗传算法、粒子群算法或差分进化算法。