CN114646342B - 用于定位异常传感器的方法、设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例涉及用于定位异常传感器的方法、设备和介质。根据该方法，获取由被测系统上的多个传感器在预定长度的时间段内采集到的多个数据分组；对于该多个数据分组中的每一数据分组，根据被测系统在相应采样时刻的运行状态，将该数据分组添加到与被测系统相关联的第一数据集、第二数据集或者第三数据集之一；确定第一数据集是否满足第一预设条件，以便确定该多个传感器中是否存在异常传感器；以及响应于确定该多个传感器中存在异常传感器，基于第二数据集或第三数据集来定位异常传感器。由此，能够实现对被测系统所包括的传感器的在线诊断，并且能够更准确可靠并且及时地发现发生故障的传感器。

Description

用于定位异常传感器的方法、设备和介质

技术领域

本公开的实施例总体涉及故障诊断领域，并且更具体地涉及一种用于定位异常传感器的方法、设备和介质。

背景技术

随着智能化的发展，传感器扮演着愈来愈重要的角色。在各种系统（例如，空调系统）中，传感器（例如，空调系统中的冷水机组的传感器）的测量信号是对该系统进行控制和监测的基础，也是对该系统进行能效分析和故障诊断的依据。因此，如果传感器所提供的数据不可靠或不准确，可能会造成控制策略的决策偏差，进而导致整个系统的能耗增加或者环境的舒适性下降，甚至可使得系统在不安全的工况下运行，进而导致系统停机或损坏，甚至造成安全事故。在通常情况下，传感器在经过长期使用之后都会出现测量偏差或者漂移之类的问题，因此及时发现传感器的这种异常或故障非常重要。

目前，传感器故障诊断研究的方法多数是基于数据驱动的方法，这种方法需要使用算法（例如，经训练的模型）对系统正常运行情况下的历史数据特征进行提取，然后通过判断当前数据与历史数据特征的一致性来定位存在故障的传感器。此种方法对数据质量和数量的要求较高，应用有一定的局限性。

发明内容

针对上述问题，本公开提供了一种用于定位异常传感器的方法和设备，使得能够实现对被测系统所包括的传感器的在线诊断，并且能够更准确可靠并且及时地发现发生故障的传感器。

根据本公开的第一方面，提供了一种用于定位异常传感器的方法，包括：获取由被测系统上的多个传感器在预定长度的时间段内采集到的多个数据分组，每一数据分组包括由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；对于所述多个数据分组中的每一数据分组，根据所述被测系统在相应采样时刻的运行状态，将所述数据分组添加到所述被测系统相关联的第一数据集、第二数据集或者第三数据集之一；确定所述第一数据集是否满足第一预设条件，以便确定所述多个传感器中是否存在异常传感器；以及响应于确定所述多个传感器中存在异常传感器，基于所述第二数据集或所述第三数据集来定位所述异常传感器。

根据本公开的第二方面，提供了一种计算设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开的第一方面的方法。

在本公开的第三方面中，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中所述计算机指令用于使计算机执行本公开的第一方面的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素。

图1示出了用于实现根据本发明的实施例的用于在线定位异常传感器的方法的示例系统100的示意图。

图2示出了根据本公开的实施例的示例性冷水机组200的示意图。

图3示出了根据本公开的实施例的用于定位异常传感器的方法300的流程图。

图4示出了根据本公开的实施例的用于基于第二数据集来定位异常传感器的方法400的流程图。

图5示出了根据本公开的实施例的用于基于第三数据集来定位异常传感器的方法500的流程图。

图6示出了根据本公开的实施例的电子设备600的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至少一个示例实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。

如上所述，目前传感器故障诊断研究的方法多数是基于数据驱动的方法，这种方法需要使用算法（例如，经训练的模型）对系统正常运行情况下的历史数据特征进行提取，然后通过判断当前数据与历史数据特征的一致性来定位存在故障的传感器。此种方法对数据质量和数量的要求较高，应用有一定的局限性。

为了至少部分地解决上述问题以及其他潜在问题中的一个或者多个，本公开的示例实施例提出了一种用于定位异常传感器的方法，包括：一种用于定位异常传感器的方法，包括：获取由被测系统上的多个传感器在预定长度的时间段内采集到的多个数据分组，每一数据分组包括由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；对于所述多个数据分组中的每一数据分组，根据所述被测系统在相应采样时刻的运行状态，将该数据分组添加到与所述被测系统相关联的第一数据集、第二数据集或者第三数据集之一；确定所述第一数据集是否满足第一预设条件，以便确定所述多个传感器中是否存在异常传感器；以及响应于确定所述多个传感器中存在异常传感器，基于所述第二数据集或所述第三数据集来定位所述异常传感器。

以此方式，通过利用与被测系统相关联的第一数据集来确定被测系统的多个传感器中是否存在异常传感器，并利用第二数据集或者第三数据集来定位出异常传感器，使得可以实现对被测设备所包括的传感器的在线诊断，并且能够更准确可靠并且及时地发现发生故障的传感器，进而为被测设备的安全运行及节能控制策略提供了有效的数据支撑。

图1示出了用于实现根据本发明的实施例的用于定位异常传感器的方法的示例系统100的示意图。如图1中所示，系统100包括一个或多个故障诊断设备110以及被测系统120。故障诊断设备110和被测系统120可以例如通过网络130经由主机通讯协议进行数据交互。在本公开中，被测系统120可以是诸如中央空调系统中的冷水机组之类的包括多个传感器1201的系统，并且在该示例中，被测系统120可与例如中央空调系统中的一个或多个其他被测系统（例如，一个或多个其他冷水机组）相关联地运行，即与一个或多个其他冷水机组在同一控制系统的控制下运行，从而实现多机运行模式。故障诊断设备110可用于对被测系统120进行故障诊断，包括对被测系统120所包括的多个传感器1201进行故障诊断，以定位这些传感器中的存在故障（或异常）的传感器。故障诊断设备110可通过诸如台式机、膝上型计算机、笔记本电脑、工业控制计算机之类的计算设备来实现，其可以包括至少一个处理器1101以及与该至少一个处理器1101耦合的至少一个存储器1102，该存储器1102中存储有可由该至少一个处理器1102执行的指令，该指令在被该至少一个处理器1101执行时执行如下所述的方法300。故障诊断设备110的具体结构可例如为下面结合图6所描述的电子设备600。

被测系统120可例如为中央空调系统中的冷水机组。图2示出了根据本公开的实施例的示例性冷水机组200的示意图。如图2所示，冷水机组200可包括冷凝器202、蒸发器204、压缩机206和膨胀装置208四个主要部件，这些部件通过管道（由图2中的线条表示）流体连通，以便实现机组制冷制热效果。具体地，膨胀装置208通过管道与冷凝器202和蒸发器204流体连通，压缩机206也通过管道与冷凝器202和蒸发器204流体连通。冷凝器202可通过管道接收例如来自冷却塔（图中未示出）的冷却水，并对冷却水进行热交换后，使经热交换的冷却水经由管道流出。蒸发器204可通过管道接收冷冻水，并对冷冻水进行热交换后，使经热交换的冷冻水经由管道流出。为了实现对冷水机组200的控制监测，冷水机组200中可包括由如图2中的黑点表示的多个传感器，这些传感器可包括用于测量冷冻水进水温度的冷冻水进水温度传感器

、用于测量冷冻水出水温度的冷冻水出水温度传感器

、用于测量蒸发温度的蒸发温度或压力传感器

、用于测量吸气温度的吸气温度传感器

、用于测量冷却水进水温度的冷却水进水温度传感器

、用于测量冷却水出水温度的冷却水出水温度传感器

、用于测量冷凝温度的冷凝温度或压力传感器

、用于测量排气温度的排气温度传感器

以及用于测量阀前温度的阀前温度传感器

。本公开的方案尤其适用于定位与冷水机组中的冷冻水供水相关的多个传感器中出现异常（或故障）的传感器，这样的传感器包括用于测量冷冻水进水温度的冷冻水进水温度传感器

、用于测量冷冻水出水温度的冷冻水出水温度传感器

、用于测量蒸发温度的蒸发温度或压力传感器

、用于测量冷凝温度的冷凝温度或压力传感器

。

为了清楚起见，下面将简单介绍冷水机组200在制冷时的基本工作原理。冷水机组200利用蒸发器204使进入蒸发器204的冷冻水与冷媒进行热交换，冷媒吸收水中的热负荷，从而使水降温产生冷水，然后通过压缩机206的作用将热量带至冷凝器202，在冷凝器202中由冷媒与进入的冷却水进行热交换，使冷却水吸收热量后通过水管将热量带出。如图2所示，在制冷循环过程中，开始时，由压缩机206吸入蒸发制冷后的低温低压制冷剂气体，然后将该气体压缩成高温高压气体后送至冷凝器。该高温高压气体经冷凝器冷却后冷凝变为高温高压液体。该高温高压液体流入膨胀装置208，然后经膨胀装置208节流成低温低压的两相制冷剂，该两相制冷剂流入蒸发器204后用于吸收蒸发器204内的冷冻水的热量使水温度下降。蒸发后的制冷剂再吸回到压缩机206中，然后重复下一个制冷循环。

图3示出了根据本公开的实施例的用于定位异常传感器的方法300的流程图。方法300可由如图1所示的故障诊断设备110执行，该故障诊断设备110的具体结构可如图6所示的电子设备600所示。应当理解的是，方法300还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在步骤302，获取由被测系统上的多个传感器在预定长度的时间段内采集到的多个数据分组，每一数据分组包括由该多个传感器在相应采样时刻实时采集到的多个参数数据。

步骤302中提到的由被测系统上的多个传感器在预定长度的时间段内采集到的多个数据分组为例如由该多个传感器在24小时内采集到的多个数据分组。

在一些实施例中，该被测系统可以是前面提到的中央空调系统中的冷水机组，由此步骤302中提到的多个传感器可包括冷冻水进水温度传感器、冷冻水出水温度传感器、蒸发温度或压力传感器、冷凝温度或压力传感器，并且数据分组包括由冷冻水进水温度传感器在相应采样时刻采集的冷冻水进水温度、由冷冻水出水温度传感器在相应采样时刻采集的冷冻水出水温度、由蒸发温度或压力传感器在相应采样时刻采集的蒸发温度和由冷凝温度或压力传感器在相应采样时刻采集的冷凝温度。

在步骤304，对于多个数据分组（即在步骤302采集到的多个数据分组）中的每一数据分组，根据被测系统在相应采样时刻的运行状态，将该数据分组添加到与被测系统相关联的第一数据集、第二数据集或者第三数据集之一。

由于被测系统在稳定运行状态、停机状态和多机运行状态下的传感器参数数据由于其稳定性可更准确地反映出各个相应传感器的实际情况，因此在一些实施例中，第一数据集为稳定运行模式数据集，第二数据集为停机模式数据集，第三数据集为多机运行模式数据集。在本公开中，使用稳定运行模式数据集、停机模式数据集或者多机运行模式数据集中的参数数据来定位异常传感器可有助于更高效并准确地定位出异常传感器。如果被测系统在当前采样时刻处于稳定运行状态、停机状态和多机运行状态之一，则将在当前采样时刻采集到的数据分组相应地提供到稳定运行模式数据集、停机模式数据集或者多机运行模式数据集之一中。

具体地，如果在相应采样时刻，被测系统已开机运行超过第一预设时间长度（例如，已开机运行超过1个小时），则将相应数据分组（即，被测系统上的多个传感器在该采样时刻采集到的数据分组）添加到第一数据集（在这些实施例中为稳定运行模式数据集）。在本公开中，第一数据集中包括在该预定长度的时间段（即，步骤302中提到的时间段）内，在被测系统处于稳定运行模式下工作时采集到的多个数据分组。因此，这里所说的添加可包括在第一数据集中包括已过期的数据分组的情况下，用在当前采样时刻采集到的数据分组来替换该第一数据集中已过期的数据分组。另一方面，在第一数据集尚未包括已过期的数据分组的情况下，将在当前采样时刻采集到的数据分组直接添加到该第一数据集中。

如果在相应采样时刻，被测系统的多个关键部件已停止运行超过第二预设时间长度（例如，已停止运行超过1个小时），则将相应数据分组（即，被测系统上的多个传感器在该采样时刻采集到的数据分组）添加到第二数据集（在这些实施例中为停机模式数据集）。在本公开中，第二数据集中包括在该预定长度的时间段（即，步骤302中提到的时间段）内，在被测系统处于停机模式下时采集到的多个数据分组。在本公开中，在被测系统为冷水机组200的情况下，这里提到的关键部件可指的是冷水机组200中的压缩机206、冷凝器202和蒸发器204。这里添加的含义与前面针对第一数据集提到的相同，因此不再进行进一步赘述。

如果在相应采样时刻，被测系统已与一个或多个其他被测系统相关联地运行（例如，在同一控制系统的控制下同时运行）超过第三预设时间长度（例如，已相关联地运行超过1个小时），则将相应数据分组（即，被测系统上的多个传感器在该采样时刻采集到的数据分组）添加到第三数据集（在这些实施例中为多机运行模式数据集）。在本公开中，第三数据集中包括在该预定长度的时间段（即，步骤302中提到的时间段）内，在被测系统处于多机运行模式下时采集到的多个数据分组。这里添加的含义与前面针对第一数据集提到的相同，因此不再进行进一步赘述。

在步骤306，确定第一数据集是否满足第一预设条件，以便确定被测系统的多个传感器中是否存在异常传感器。

例如，在冷水机组的示例中，第一预设条件可以为第一数据集（例如，稳定运行模式数据集）中冷冻水出水温度大于蒸发温度并且小于冷冻水进水温度的数据分组所占的比例大于第一比例（例如，大于70%）。也就是说，如果确定第一数据集中冷冻水出水温度大于蒸发温度并且小于冷冻水进水温度的数据分组所占的比例小于或等于第一比例，则表示第一数据集不满足第一预设条件，由此可确定该多个传感器（主要是前面提到的与冷水机组中的冷冻水供水相关的多个传感器）中存在异常传感器。

在步骤308，响应于确定被测系统的多个传感器中存在异常传感器，基于第二数据集或第三数据集来定位异常传感器。

通过基于第二数据集和第三数据集来定位异常传感器，可有助于更高效和准确地定位到存在异常的传感器。

由于在停机状态和在多机运行状态下采集到的不同参数数据之间通常具有更明显的约束条件，因此基于第二数据集（例如，停机模式数据集）或第三数据集（例如，多机运行模式数据集）可有助于更及时并且准确地定位出相关的异常传感器。

在一些实施例中，如果第一数据集（例如，稳定运行模式数据集）中冷冻水出水温度大于蒸发温度的数据分组所占的比例小于或等于第一比例（例如，小于或等于70%），则基于第二数据集（例如，停机模式数据集）来定位异常传感器。另一方面，如果第一数据集中冷冻水出水温度小于冷冻水进水温度的数据分组所占的比例小于或等于第一比例，则基于第三数据集（例如，多机运行模式数据集）来定位所述异常传感器。

下面将分别结合图4和图5对在冷水机组中，用于基于第二数据集来定位异常传感器的方法和用于基于第三数据集来定位所述异常传感器的方法作进一步更详细的描述。

在本公开中，通过以上方法，可在无需增加额外的传感器（例如，额外的温度或流量传感器）的情况下，通过读取被测系统（例如，冷水机组）自身的运行参数，完成对传感器的在线诊断，从而可及时发现异常传感器，保障数据的准确性和可靠性，进而为被测系统的安全运行和节能控制策略提供有效的数据支撑。

在定位了存在异常的传感器之后，就可输出相应的信息，以供专业人员采取相应的措施来对此进行处理。

图4示出了根据本公开的实施例的用于基于第二数据集（例如，前面提到的停机模式数据集）来定位异常传感器的方法400的流程图。方法400可由可由如图1所示的故障诊断设备110执行，该故障诊断设备110的具体结构可如图6所示的电子设备600所示。应当理解的是，方法400还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在步骤402，如果第二数据集是空集，则确定冷冻水出水温度传感器和蒸发温度传感器中的至少一个存在异常。

当冷水机组处于停机状态时，在蒸发温度和冷凝温度之间应当存在小于等于第一预设阈值（例如，1℃）的差值，并且在冷冻水出水温度和冷冻水进水温度之间应存在小于等于第二预设阈值（例如，1℃）的差值，因此如果针对该停机状态的第二数据集为空集，则表示冷冻水出水温度传感器可能存在读数偏低的异常问题，和/或蒸发温度传感器可能存在读数偏高的异常问题。

在步骤404，如果第二数据集不是空集，则为第二数据集中的每一数据分组确定第一差值和第二差值，为每一数据分组确定的第一差值为该数据分组中包括的蒸发温度和冷凝温度之间的差值，为每一数据分组确定的第二差值为该数据分组中包括的冷冻水出水温度和冷冻水进水温度之间的差值。

在步骤406，如果第二数据集中第一差值大于第一预设阈值（例如，为1℃）的数据分组所占的比例大于第二比例（例如，70%），则确定蒸发温度传感器存在异常。

具体地，在这种情况下，可确定蒸发传感器存在读数偏高的异常问题。

在步骤408，如果第二数据集中第二差值大于第二预设阈值（例如，为1℃）的数据分组所占的比例大于第三比例（例如，70%），则确定冷冻水出水温度传感器存在异常。

具体地，在这种情况下，可确定冷冻水出水温度传感器存在读数偏低的异常问题。

图5示出了根据本公开的实施例的用于基于第三数据集（例如前面提到的多机运行模式数据集）来定位异常传感器的方法500的流程图。方法500可由可由如图1所示的故障诊断设备110执行，该故障诊断设备110的具体结构可如图6所示的电子设备600所示。应当理解的是，方法500还可以包括未示出的附加框和/或可以省略所示出的框，本公开的范围在此方面不受限制。

在步骤502，如果第三数据集是空集，则确定冷冻水出水温度传感器和冷冻水进水温度传感器中的至少一个存在异常。

当冷水机组处于多机运行状态时，该冷水机组的冷冻水进水温度与同时运行的所有其他冷水机组的平均冷冻水进水温度之间应当存在小于等于第三预设阈值（例如，1℃）的差值，因此如果针对该多机运行状态的第三数据集是空集，则表示该冷水机组上的冷冻水出水温度传感器存在读数偏高的异常问题，和/或冷冻水进水温度传感器存在读数偏低的异常问题。

在步骤504，如果第三数据集不是空集，则为第三数据集中的每一数据分组确定第三差值，为每一数据分组确定的第三差值为该数据分组中的冷冻水进水温度与相应的平均冷冻水进水温度之间的差值，该平均冷冻水进水温度是与被测系统同时运行的一个或多个其他被测系统在相应采样时刻采集到的冷冻水进水温度的均值。

在步骤506，如果所述第三数据集中第三差值小于等于第三预设阈值（例如，为1℃）的数据分组所占的比例大于第四比例（例如，70%），则确定冷冻水出水温度传感器存在异常；如果所述第三数据集中第三差值大于第三预设阈值（例如，为1℃）的数据分组所占的比例大于第四比例（例如，70%），则确定冷冻水进水温度传感器存在异常。

具体地，在这种情况下，可确定冷冻水出水温度传感器存在读数偏高的异常问题。

通过采用上述手段，本公开能够使得能够利用被测设备自身在停机状态或多机运行状态下的实时运行参数来完成对其所包括的传感器的在线诊断，从而能够更准确可靠且及时地发现发生故障的传感器。

图6示出了可以用来实施本公开内容的实施例的示例电子设备600的示意性框图。例如，如图1所示的故障诊断设备110可以由电子设备600来实施。如图所示，电子设备600包括中央处理单元（CPU）601，其可以根据存储在只读存储器（ROM）602中的计算机程序指令或者从存储单元608加载到随机存取存储器（RAM）603中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在随机存取存储器603中，还可存储电子设备600操作所需的各种程序和数据。中央处理单元601、只读存储器602以及随机存取存储器603通过总线604彼此相连。输入/输出（I/O）接口605也连接至总线604。

电子设备600中的多个部件连接至输入/输出接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标、麦克风等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

上文所描述的各个过程和处理，例如方法300、400和500，可由中央处理单元601执行。例如，在一些实施例中，方法300、400和500可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由只读存储器602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序被加载到随机存取存储器603并由中央处理单元601执行时，可以执行上文描述的方法300、400和500的一个或多个动作。

本公开涉及方法、装置、系统、电子设备、计算机可读存储介质和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、静态随机存取存储器（SRAM）、便携式压缩盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘计算设备。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构（ISA）指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列（FPGA）或可编程逻辑阵列（PLA），该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。

在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (9)

1.一种用于定位异常传感器的方法，包括：

获取由被测系统上的多个传感器在预定长度的时间段内采集到的多个数据分组，每一数据分组包括由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；

对于所述多个数据分组中的每一数据分组，根据所述被测系统在相应采样时刻的运行状态，将该数据分组添加到与所述被测系统相关联的第一数据集、第二数据集或者第三数据集之一；

确定所述第一数据集是否满足第一预设条件，以便确定所述多个传感器中是否存在异常传感器；以及

响应于确定所述多个传感器中存在异常传感器，基于所述第二数据集或所述第三数据集来定位所述异常传感器；

其中所述第一数据集为稳定运行模式数据集，所述第二数据集为停机模式数据集，所述第三数据集为多机运行模式数据集，并且对于所述多个数据分组中的每一数据分组，根据所述被测系统在相应采样时刻的运行状态，将该数据分组添加到与所述被测系统相关联的第一数据集、第二数据集或者第三数据集之一包括：

如果在相应采样时刻，所述被测系统已开机运行超过第一预设时间长度，则将相应数据分组添加到所述第一数据集；

如果在相应采样时刻，所述被测系统的多个关键部件已停止运行超过第二预设时间长度，则将相应数据分组添加到所述第二数据集；

如果在相应采样时刻，所述被测系统已与一个或多个其他被测系统相关联地运行超过第三预设时间长度，则将相应数据分组添加到所述第三数据集。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述被测系统为中央空调系统中的冷水机组。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述多个传感器包括冷冻水进水温度传感器、冷冻水出水温度传感器、蒸发温度或压力传感器、冷凝温度或压力传感器，并且所述数据分组包括由所述冷冻水进水温度传感器采集的冷冻水进水温度、由所述冷冻水出水温度传感器采集的冷冻水出水温度、由所述蒸发温度或压力传感器采集的蒸发温度和由所述冷凝温度或压力传感器采集的冷凝温度。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述第一预设条件为所述第一数据集中冷冻水出水温度大于蒸发温度并且小于冷冻水进水温度的数据分组所占的比例大于第一比例。

5.根据权利要求4所述的方法，其中响应于确定所述多个传感器中存在异常传感器，基于所述第二数据集或所述第三数据集来定位所述异常传感器包括：

如果所述第一数据集中冷冻水出水温度大于蒸发温度的数据分组所占的比例小于或等于所述第一比例，则基于所述第二数据集来定位所述异常传感器；

如果所述第一数据集中冷冻水出水温度小于冷冻水进水温度的数据分组所占的比例小于或等于所述第一比例，则基于所述第三数据集来定位所述异常传感器。

6.根据权利要求5所述的方法，其中基于所述第二数据集来定位所述异常传感器包括：

如果所述第二数据集是空集，则确定冷冻水出水温度传感器和蒸发温度传感器中的至少一个存在异常；

如果所述第二数据集不是空集，则为所述第二数据集中的每一数据分组确定第一差值和第二差值，为每一数据分组确定的第一差值为该数据分组中包括的蒸发温度和冷凝温度之间的差值，为每一数据分组确定的第二差值为该数据分组中包括的冷冻水出水温度和冷冻水进水温度之间的差值；

如果所述第二数据集中第一差值大于第一预设阈值的数据分组所占的比例大于第二比例，则确定蒸发温度传感器存在异常；以及

如果所述第二数据集中第二差值大于第二预设阈值的数据分组所占的比例大于第三比例，则确定冷冻水出水温度传感器存在异常。

7.根据权利要求5所述的方法，其中基于所述第三数据集来定位所述异常传感器包括：

如果所述第三数据集是空集，则确定冷冻水出水温度传感器和冷冻水进水温度传感器中的至少一个存在异常；

如果所述第三数据集不是空集，为所述第三数据集中的每一数据分组确定第三差值，为每一数据分组确定的第三差值为该数据分组中的冷冻水进水温度与相应的平均冷冻水进水温度之间的差值，所述平均冷冻水进水温度是与所述被测系统同时运行的一个或多个其他被测系统在相应采样时刻采集到的冷冻水进水温度的均值；以及

如果所述第三数据集中第三差值小于第三预设阈值的数据分组所占的比例大于第四比例，则确定冷冻水出水温度传感器存在异常。

8.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。

9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。

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