基于时空信息比较的温室环境传感器故障识别

摘要：

为了提高温室环境测控系统中传感器数据的准确性,针对温室环境参数变化的时间相关性和空间相似性特点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的故障检测与基于时空信息比较的温室环境监测系统的传感器故障识别方法.首先利用基于PCA的传感器故障检测方法,通过监控统计量T2和SPE的变化实现传感器系统故障检测;再针对检测出故障的传感器节点,对该时刻传感器节点采用基于时空特性的节点信息比较实现不同传感器的故障识别.分别对比基于时间尺度、空间尺度、时空尺度的节点信息比较方法对传感器故障识别的影响进行了分析与试验验证,验证结果表明:基于PCA的传感器故障检测方法能够有效地实现对传感器系统故障的初步检测,提出的基于时空信息比较的传感器故障识别方法,融合考虑时间尺度和空间尺度的节点信息,能够有效地实现传感器具体故障定位;所建立的传感器故障识别方法检测正确率CDR为98.37％、平均虚警率FAR为1.72％,较传统的传感器故障识别方法检测正确率CDR提高了22.067个百分点,而平均虚警率FAR则降低了15.762个百分点,能够有效地保证故障诊断效率、提高故障诊断精度、降低虚警率,具有可靠性和准确性.

关键词：温室环境、传感器、时空特性、节点信息、故障识别

所属期刊栏目：49

分类号：S24(农业电气化与自动化)

资助基金：江苏省农业自主创新项目CX151016;中国博士后基金项目2015M580400;江苏省博士后基金项目1501112B;江苏省科技支撑计划项目BE2014406;江苏省高等学校自然科学研究重大项目17KJA416002;江苏省高校优势学科建设工程项目苏政办发教[2014]37号

在线出版日期：2018-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：319-326