CN103335689B - 一种液位异常判断方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种液位异常判断方法和装置。该液位异常判断方法包括以下步骤:有频率地在多个取样点连续测量与液位相关的参数;选取m个连续的取样点,计算m个取样点所述参数的第一均值;选取n个连续的取样点,计算n个取样点所述参数的第二均值,其中0<m<n;计算所述第一均值和第二均值的差值;根据所述差值与预设范围之间的关系,判断是否为液位异常。本发明可以避免带来误判,并可以自动学习、调整和适应液位传感器自身的工作属性,具有适用性好的优点。
Description
技术领域
本发明主要涉及液位监测技术领域,具体地说,涉及一种液位异常判断方法和装置。
背景技术
液位异常在众多行业均是一种常见的现象。比如在车辆工程中,燃油箱中的燃油经常因为被盗或泄露而导致液位异常,从而给使用者带来较大的损失。因此,有必要对车辆燃油液位进行监控,并及时发现异常情况。
相关技术中,通常采用油位检测部件(油位传感器)检测油箱的油位,并在油位下降至达到预设值时进行报警,以提示操作人员出现异常情况。但是,油位传感器对液位异常的判断,由于以下几种原因,存在若干问题。
1)车辆行进过程中受环境影响,发生颠簸而液位短时间内异常波动,容易导致误判为液位异常;
2)为节约成本,液位传感器精度普遍较低,所采集液位数据本身存在噪声而上下震荡,从而导致误判为液位异常;
3)液位传感器普遍采用测量电阻值的方式,在车辆启动前期,液位数据不稳定,导致误判为液位异常;
4)不同液位传感器工作属性不一,数据采样频度也不一致,即正常情况下,液位下降幅度不一,前述判断方法不能自动调整适应传感器自身的工作属性。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种液位异常的判断方法,使得液位数据在偶尔突变(如颠簸或噪声)时不会带来误判。
本发明的液位异常判断方法,包括以下步骤:
有频率地在多个取样点连续测量与液位相关的参数;
选取m个连续的取样点,计算m个取样点所述参数的第一均值;
选取n个连续的取样点,计算n个取样点所述参数的第二均值,其中0<m<n;
计算所述第一均值和第二均值的差值;
根据所述差值与预设范围之间的关系,判断是否为液位异常。
进一步地,若所述差值在连续的时段内均超出所述预设范围,则判断当前状态为液位异常。
进一步地,所述预设范围通过以下方式获取:在正常情况下,连续计算所述第一均值和第二均值的差值,根据差值的实际波动情况,选取允许波动的正常值作为所述预设范围。
进一步地,如果计算所得差值的实际波动情况在理论值之外,则判断为传感器故障。
进一步地,如果判断为液位异常,则计算液位异常的幅度,并根据所述液位异常的幅度,对所述第一均值和第二均值的差值进行修正。
进一步地,液位异常后的所述差值为Δ2,依据公式Δ2’=Δ2-Δ进行修正,第i个取样点的Δ值为:
其中,液位在第x+1个取样点突变,p为在第x+1个取样点液位异常的幅度,N=i-x。
进一步地,3≤n/m≤20。
本发明的另一个方面,还提供一种液位异常判断装置,包括:
液位传感器,所述液位传感器用于有频率地在多个取样点连续测量与液位相关的参数;
第一均值计算模块,所述第一均值计算模块用于选取m个连续的取样点,并计算m个取样点所述参数的第一均值;
第二均值计算模块,所述第二均值计算模块用于选取n个连续的取样点,并计算n个取样点所述参数的第二均值,其中0<m<n;
差值计算模块,所述差值计算模块用于计算所述第一均值和第二均值的差值;
判断模块,所述判断模块根据所述差值与预设范围之间的关系,判断是否为液位异常。
进一步地,该液位异常判断装置还包括:
波动值获取模块,所述波动值获取模块用于根据正常情况下所述差值的实际波动情况,选取允许波动的正常值作为所述预设范围。
进一步地,该液位异常判断装置还包括:
幅度计算模块,在所述判断模块判断为液位异常时,所述幅度计算模块计算液位异常的幅度;
差值修正模块,所述差值修正模块根据所述液位异常的幅度,对所述第一均值和第二均值的差值进行修正。
本发明的液位异常判断方法和装置,通过计算第一均值和第二均值的差值,并根据该差值与预设范围之间的关系,判断是否为液位异常。对于液位因颠簸或噪声造成偶尔突变时,对该差值的影响极小且不具有持续性,因此可以避免带来误判;而对于因被盗或泄露而导致液位异常时,该差值则会在连续的时段内超出预设范围,因此能及时准确地判断异常情况,从而提示操作人员进行相应的应急处理。
此外,本发明还可以在正常情况下,计算所述第一均值和第二均值的差值,根据差值的实际波动情况,选取允许波动的正常值作为所述预设范围。对于不同性能的液位传感器,以及不同的液位采样频率,该正常波动值均相应调整,从而可以自动学习、调整和适应液位传感器自身的工作属性,具有适用性好的优点。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是本发明一实施例的液位异常判断方法的流程图;
图2是本发明一实施例的液位异常判断装置的结构框图。
附图标记说明:
10液位传感器
11第一均值计算模块
12第二均值计算模块
13差值计算模块
14判断模块
15波动值获取模块
16幅度计算模块
17差值修正模块
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
图1所示是本发明一实施例的液位异常判断方法的流程图。该实施例的液位异常判断方法包括以下步骤:
有频率地在多个取样点连续测量与液位相关的参数;
选取m个连续的取样点,计算m个取样点所述参数的第一均值;
选取n个连续的取样点,计算n个取样点所述参数的第二均值,其中0<m<n;
计算所述第一均值和第二均值的差值;
根据所述差值与预设范围之间的关系,判断是否为液位异常。
前述与液位相关的参数可以是液位高度,也可以是剩余液体的百分比等等。作为一个实施例,假设正常情况下,液位从100%开始逐步下降,有频率地在1000个取样点连续测量该液位百分比,则每次取样点下降0.1%,即液位数据序列如下:
a1=1,a2=0.999,a3=0.998,…,a500=0.501,a501=0.500,a502=0.499,…,a1000=0.001。
前述取样点数n大于取样点数m,因此也可以将第一均值称为长线均值,将第二均值称为短线均值。可以根据实际测试情况,确定m和n的大小,并且m和n的选择可以与应用类型及液位传感器质量相关。为了使得第一均值和第二均值之间具有合理的差值,优选,3≤n/m≤20。在本发明的一实施例中,优选m=10,n=100。
正常情况下,第一均值和第二均值的差值为一稳定值,同时在实际测量过程中,受传感器精度、颠簸或噪声影响,在该稳定值的基础上会有上下波动。因此,如果测得的差值在预设范围内波动,则可确定为正常状态。偶尔超出预设范围,也可以认为是允许的突发情况,但若所述差值在连续的时段内均超出所述预设范围,则判断当前状态为液位异常。比如在连续的3-4个取样点中,所计算的差值超出预设范围,则可以肯定出现异常状况。
以前述1000个取样点为例,正常情况下,第一均值和第二均值之间的差值为:
Δ1=(ai-9+ai-8+…+ai)/10-(ai-99+ai-98+…+ai)/100
=(0.009+0.008+…0.001)/10+ai-(0.099+0.098+…+0.001)/100-ai
=0.0045-0.0495
=-0.045
该△1为稳定常数,并在一定范围内波动。
前述的预设范围可以根据实际测试得出,并且对于不同性能的液位传感器,以及不同的液位采样频率,该预设范围均相应调整。具体地,该预设范围通过以下方式获取:在正常情况下,连续计算所述第一均值和第二均值的差值,根据差值的实际波动情况,选取允许波动的正常值作为所述预设范围。此外,随着取样点的不断增加,正常的实际波动情况还可以不断更新。
对于前述△1,如果测得正常波动在±10%,即△1=﹣0.045±0.0045。如果在连续时间段内,如在4个取样点中,实际差值均在-0.07左右,则可以判断为当前状态为液位异常。
此外,如果在正常情况下,计算所得差值的实际波动情况在理论值之外,则判断为传感器故障。比如理论上应该负值,而所得差值为正值,或者差值一直为零,则可判断传感器检测的数据出现错误,此时可判断为传感器故障。
进一步地,在判断为液位异常以后,还可以计算液位异常的幅度,并根据所述液位异常的幅度,对所述第一均值和第二均值的差值进行修正。使得修正后的差值在预设范围之内。差值修正可以通过多种算法实现。此后,如果再次偏离预设范围,则可能是再次出现液位异常。
再以前述1000个取样点为例,如果在第501个点开始,液位突然下降p=20%(由于被盗等原因),此后仍按每个取样点下降0.1%的规律进行。
则液位数据序列变为如下:
a1=1,a2=0.999,a3=0.998,…,a500=0.501,a'501=0.300,a'502=0.299,…,a'800=0.001;
定义液位异常后的差值为Δ2,液位正常时的差值稳定为前述的△1,液位在第x+1个取样点突变,p为在第x+1个取样点液位异常的幅度,N=i-x。
假如x=500,m=10,n=100,N=i-500,考察第i个取样点(i≥501)的情况如下:
当501≤i≤510,1≤N≤10=m时:
当510<i<600,m=10<N<100=n时:
当600≤i,n=100≤N时:
Δ=Δ2-Δ1=0。
则可以依据公式Δ2’=Δ2-Δ进行修正,使得修正后的差值回归至原预设范围内,对前述实施例,即修正后差值在﹣0.045±0.0045这一区间内。
图2所示是本发明一实施例的液位异常判断装置的结构框图。该实施例的液位异常判断装置至少包括液位传感器10、第一均值计算模块11、第二均值计算模块12、差值计算模块13和判断模块14。其中该液位传感器10用于有频率地在多个取样点连续测量与液位相关的参数;第一均值计算模块11连接液位传感器10,用于选取m个连续的取样点,并计算m个取样点所述参数的第一均值;第二均值计算模块12连接液位传感器10,用于选取n个连续的取样点,并计算n个取样点所述参数的第二均值,其中0<m<n。
差值计算模块13连接前述第一均值计算模块11和第二均值计算模块12,用于计算所述第一均值和第二均值的差值;判断模块14连接差值计算模块13,根据所述差值与预设范围之间的关系,判断是否为液位异常。
该实施例的液位异常判断装置,通过计算第一均值和第二均值的差值,并根据该差值与预设范围之间的关系,判断是否为液位异常。对于液位因颠簸或噪声造成偶尔突变时,对该差值的影响极小且不具有持续性,因此可以避免带来误判;而对于因被盗或泄露而导致液位异常时,该差值则会在连续的时段内超出预设范围,因此能及时准确地判断异常情况,从而提示操作人员进行相应的应急处理。
进一步地,为了针对不同性能的液位传感器10,以及不同的液位采样频率,还可以获取不同的正常波动范围。该液位异判断装置还包括波动值获取模块15,该波动值获取模块15连接差值计算模块13,用于根据正常情况下所述差值的实际波动情况,选取允许波动的正常值作为所述预设范围。通过该波动值获取模块15,可以自动学习、调整和适应液位传感器10自身的工作属性,具有适用性好的优点。
此外,在判断为液位异常后,还可以对第一均值和第二均值的差值进行修正,使其回归至预设范围内。该液位异常判断装置还可以包括幅度计算模块16和差值修正模块17。其中,幅度计算模块16连接判断模块14,在所述判断模块14判断为液位异常时,所述幅度计算模块16计算液位异常的幅度;差值修正模块17连接幅度计算模块16,根据所述液位异常的幅度,对所述第一均值和第二均值的差值进行修正。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种液位异常判断方法,其特征在于,包括以下步骤:
有频率地在多个取样点连续测量与液位相关的参数;
选取m个连续的取样点,计算m个取样点所述参数的第一均值;
选取n个连续的取样点,计算n个取样点所述参数的第二均值,其中0<m<n;
计算所述第一均值和第二均值的差值;
根据所述差值与预设范围之间的关系,判断是否为液位异常;
所述预设范围通过以下方式获取:在正常情况下,连续计算所述第一均值和第二均值的差值,根据差值的实际波动情况,选取允许波动的正常值作为所述预设范围;
若所述差值在连续的时段内均超出所述预设范围,则判断当前状态为液位异常。
2.根据权利要求1所述的液位异常判断方法,其特征在于,如果计算所得差值的实际波动情况在理论值之外,则判断为传感器故障。
3.根据权利要求1-2任一项所述的液位异常判断方法,其特征在于,如果判断为液位异常,则计算液位异常的幅度,并根据所述液位异常的幅度,对所述第一均值和第二均值的差值进行修正。
4.根据权利要求3所述的液位异常判断方法,其特征在于,液位异常后的所述差值为Δ2,依据公式Δ2’=Δ2-Δ进行修正,第i个取样点的Δ值为:
其中,液位在第x+1个取样点突变,p为在第x+1个取样点液位异常的幅度,N=i-x。
5.根据权利要求1-2任一项所述的液位异常判断方法,其特征在于,3≤n/m≤20。
6.一种液位异常判断装置,其特征在于,包括:
液位传感器(10),所述液位传感器(10)用于有频率地在多个取样点连续测量与液位相关的参数;
第一均值计算模块(11),所述第一均值计算模块(11)用于选取m个连续的取样点,并计算m个取样点所述参数的第一均值;
第二均值计算模块(12),所述第二均值计算模块(12)用于选取n个连续的取样点,并计算n个取样点所述参数的第二均值,其中0<m<n;
差值计算模块(13),所述差值计算模块(13)用于计算所述第一均值和第二均值的差值;
判断模块(14),所述判断模块(14)根据所述差值与预设范围之间的关系,判断是否为液位异常;
所述的液位异常判断装置还包括:
波动值获取模块(15),所述波动值获取模块(15)用于根据正常情况下所述差值的实际波动情况,选取允许波动的正常值作为所述预设范围。
7.根据权利要求6所述的液位异常判断装置,其特征在于,还包括:
幅度计算模块(16),在所述判断模块(14)判断为液位异常时,所述幅度计算模块(16)计算液位异常的幅度;
差值修正模块(17),所述差值修正模块(17)根据所述液位异常的幅度,对所述第一均值和第二均值的差值进行修正。
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