CN117074628A - 一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法 - Google Patents

一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及故障定位的技术领域，公开了一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，所述方法包括：采集空气质量检测设备中多个传感器的检测信号并分别进行故障特征提取；对不同传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，对构建的多传感器故障检测模型进行参数优化求解；最优多传感器故障检测模型接收不同传感器的故障特征嵌入向量，输出不同传感器的故障概率向量进行故障传感器定位。本发明采用t分布的方式对故障特征向量进行压缩嵌入，使得相似故障特征向量的分布更加集中，有助于识别得到异常的故障特征向量，在多传感器故障检测模型求解过程中，根据模型参数的迭代次数变化以及最优解变化选取不同的参数迭代方式，提高模型参数的求解速度。

Description

一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法
技术领域
本发明涉及故障定位的技术领域，尤其涉及一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法。
背景技术
近年来,随着我国工业化的不断推进,能源的需求与日俱增，巨大的能源消耗也带来了严重的空气污染问题，其中粉尘颗粒物和有毒有害气体污染问题尤其突出。粉尘颗粒物浓度过大，会引起雾霾，对人们的生产和生活造成影响。各种有毒有害气体会引起各种呼吸道和心脑血管疾病，对人的身体健康产生影响。为了应对空气污染的防治,需要对空气污染物进行监测。目前，各地的环境监测主要依靠于传感器设备实现对空气质量的在线监控，但是由于设备老化造成的传感器软故障难以检测，对空气质量检测效果产生影响。针对该问题，本发明提出一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，实现多传感器场景下存在故障的传感器定位。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，目的在于：1）采用多尺度的信号分解方式对传感器的检测信号进行信号分解处理，得到检测信号在多个尺度的故障特征以及能量值，将能量值作为故障特征的权重，构建得到表征检测信号在空间尺度层面时序变化以及能量变化的故障特征向量，并采用t分布的方式对故障特征向量进行压缩嵌入，使得相似故障特征向量的分布更加集中，有助于识别得到异常的故障特征向量，并对故障特征向量进行降维处理，避免过多计算资源被浪费；2）构建多传感器故障检测模型对故障特征嵌入向量进行故障检测，得到对应的故障概率向量，根据不同传感器的故障概率向量定位存在故障的传感器，在多传感器故障检测模型求解过程中，根据模型参数的迭代次数变化以及最优解变化选取不同的参数迭代方式，其中在迭代初期采用随机性更大迭代方式，在迭代后期采用趋向于当前最优参数的迭代方式，在最优解对应训练损失函数值变化不大的情况下，采用结合概率变异的方式迭代参数，避免陷入局部最优解，且提高模型参数的求解速度，快速得到可用模型。
实现上述目的，本发明提供的一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，包括以下步骤：
S1：采集空气质量检测设备中多个传感器的检测信号并分别进行故障特征提取，得到不同传感器的故障特征向量；
S2：分别对不同传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，得到不同传感器的故障特征嵌入向量，其中t分布随机近邻嵌入为所述压缩嵌入操作的主要实施方法；
S3：构建多传感器故障检测模型以及训练损失函数，所述多传感器故障检测模型以不同传感器的故障特征嵌入向量为输入，以不同传感器的故障概率向量为输出；
S4：基于训练损失函数对构建的多传感器故障检测模型进行参数优化求解，生成最优多传感器故障检测模型；
S5：最优多传感器故障检测模型接收不同传感器的故障特征嵌入向量，输出不同传感器的故障概率向量，根据不同传感器的故障概率向量定位存在故障的传感器。
作为本发明的进一步改进方法：
可选地，所述S1步骤中采集空气质量检测设备中多个传感器的检测信号，包括：
采集空气质量检测设备中多个传感器的检测信号，其中所采集检测信号构成的检测信号集合为：
其中：表示空气质量检测设备中第n个传感器的检测信号，t表示检测信号的检测时序信息，其中检测时序信息的时间范围为，表示传感器的初始检测时刻，表示传感器的当前检测时刻；
N表示空气质量检测设备中传感器的总数。
可选地，S1步骤中对所采集多个传感器的检测信号进行故障特征提取，得到不同传感器的故障特征向量，包括：
对所采集多个传感器的检测信号进行故障特征提取，得到不同传感器的故障特征向量，其中检测信号的故障特征提取流程为：
S11：计算得到标准化处理后的检测信号：
其中：表示检测信号的信号值均值，表示检测信号的信号值标准差；
S12：对标准化处理后的检测信号进行多尺度特征提取：
其中：表示小波函数；在本发明实施例中，所选取小波函数为Haar小波函数；
表示分解尺度，，A表示最大分解尺度；
表示检测信号在分解尺度下的故障特征；
S13：构成检测信号的故障特征向量，其中故障特征向量即为空气质量检测设备中第n个传感器的故障特征向量，所述故障特征向量的构建公式为：
其中：表示L1范数；
表示以自然常数为底的指数函数；
表示尺度下故障特征的能量权重。
可选地，所述S2步骤中对不同传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，包括：
对空气质量检测设备中多个传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，其中故障特征向量的压缩嵌入公式为：
其中：为故障特征向量的压缩嵌入结果，即为空气质量检测设备中第n个传感器的故障特征嵌入向量；
表示故障特征向量中与的压缩嵌入结果；
表示故障特征向量中与的t分布表示；
表示故障特征向量中的标准差。
可选地，所述S3步骤中构建多传感器故障检测模型以及训练损失函数，包括：
构建多传感器故障检测模型，所述多传感器故障检测模型以不同传感器的故障特征嵌入向量为输入，以不同传感器的故障概率向量为输出，其中多传感器故障检测模型包括输入层、残差映射层以及全连接层；
输入层用于接收传感器的故障特征嵌入向量，并将故障特征嵌入向量输入到残差映射层；
残差映射层用于对故障特征嵌入向量进行残差映射处理，得到故障特征映射向量；
全连接层用于将故障特征映射向量映射为故障概率向量进行输出；
采集D组传感器的故障特征嵌入向量，并对故障特征嵌入向量进行故障判定，构成多传感器故障检测模型的训练数据集data：
其中：表示训练数据集data中的第d组训练数据，表示第d组传感器对应的故障特征嵌入向量，表示故障特征嵌入向量的故障判定结果，表示第d组传感器对应的故障特征嵌入向量不存在故障，表示第d组传感器对应的故障特征嵌入向量存在故障；
构建多传感器故障检测模型的训练损失函数：
其中：表示多传感器故障检测模型的训练损失函数，表示多传感器故障检测模型的待优化参数；在本发明实施例中，待优化参数包括残差映射层中的权重参数以及全连接层中的权重参数；
表示基于待优化参数构建得到的多传感器故障检测模型，表示将故障特征嵌入向量输入到多传感器故障检测模型中，模型输出的故障概率向量，表示选取故障概率向量中的最大值作为故障特征嵌入向量存在故障的概率值。
可选地，所述S4步骤中基于训练损失函数对多传感器故障检测模型进行参数优化求解，包括：
基于训练损失函数对多传感器故障检测模型进行参数优化求解，其中参数优化求解流程为：
S41：随机初始化生成一组模型参数，并基于所生成模型参数逐一生成H-1组模型参数，其中模型参数的生成流程为：
其中：表示所生成的第h+1模型参数；
构建得到H组模型参数：
；
S42：设置模型参数的当前迭代次数为k，k的初始值为0，最大值为K，则模型参数的第k次迭代结果为；
S43：对任意一组模型参数进行迭代，其中模型参数的迭代流程为：
若，则采用概率rand对进行下式迭代：
其中：表示将第k次迭代得到的H组模型参数依次输入到训练损失函数中，训练损失函数的最小函数值，表示使得训练损失函数值达到最小的第k次迭代得到的模型参数；
表示0-1之间的随机数；
rand表示预设的0-1之间的概率值；
并按照概率1-rand对进行下式迭代：
若，则计算；
若小于0.25，则对进行下式迭代：
其中：表示1-H之间的随机数；
表示模型参数的取值上界，表示模型参数的取值下界；
否则对进行下式迭代：
其中：
表示将输入到训练损失函数的函数值；
S44：将迭代到的H组模型参数依次输入到训练损失函数中，若，则令，返回步骤S43；
否则选取使得训练损失函数值达到最小的模型参数构建得到最优多传感器故障检测模型。
可选地，所述S5步骤中最优多传感器故障检测模型接收不同传感器的故障特征嵌入向量，输出不同传感器的故障概率向量，包括：
最优多传感器故障检测模型接收S2中压缩嵌入得到的空气质量检测设备中不同传感器的故障特征嵌入向量，输出不同传感器的故障概率向量，其中空气质量检测设备中第n个传感器的故障特征嵌入向量的故障概率向量转换流程为：
S51：输入层接收故障特征嵌入向量，并将故障特征嵌入向量输入到残差映射层；
S52：残差映射层对故障特征嵌入向量进行残差映射处理，其中残差映射处理公式为：
其中：表示故障特征嵌入向量的故障特征映射向量；
W表示残差映射层中的权重参数；
表示激活函数；
表示残差映射层中的激活函数；在本发明实施例中，所选取激活函数为ReLU激活函数；
S53：全连接层用于将故障特征映射向量映射为故障概率向量，其中故障概率向量的映射公式为：
其中：表示故障特征映射向量映射得到的故障概率向量；
表示全连接层中的权重参数；
选取故障概率向量中的最大值作为故障特征嵌入向量存在故障的概率值，若该概率值高于预设的概率阈值，则表示空气质量检测设备中第n个传感器存在故障。
为了解决上述问题，本发明提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；
通信接口，实现电子设备通信；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的多传感器空气质量检测设备故障定位方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的多传感器空气质量检测设备故障定位方法。
相对于现有技术，本发明提出一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，该技术具有以下优势：
首先，本方案提出一种故障特征向量的压缩嵌入方式，对空气质量检测设备中多个传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，其中故障特征向量的压缩嵌入公式为：
其中：为故障特征向量的压缩嵌入结果，即为空气质量检测设备中第n个传感器的故障特征嵌入向量；表示故障特征向量中与的压缩嵌入结果；表示故障特征向量中与的t分布表示；表示故障特征向量中的标准差。本方案采用多尺度的信号分解方式对传感器的检测信号进行信号分解处理，得到检测信号在多个尺度的故障特征以及能量值，将能量值作为故障特征的权重，构建得到表征检测信号在空间尺度层面时序变化以及能量变化的故障特征向量，并采用t分布的方式对故障特征向量进行压缩嵌入，使得相似故障特征向量的分布更加集中，有助于识别得到异常的故障特征向量，并对故障特征向量进行降维处理，避免过多计算资源被浪费。
同时，本方案提出一种模型参数求解方法，基于训练损失函数对多传感器故障检测模型进行参数优化求解，其中参数优化求解流程为：随机初始化生成一组模型参数，并基于所生成模型参数逐一生成H-1组模型参数，其中模型参数的生成流程为：
其中：表示所生成的第h+1模型参数；构建得到H组模型参数：
设置模型参数的当前迭代次数为k，k的初始值为0，最大值为K，则模型参数的第k次迭代结果为；对任意一组模型参数进行迭代，其中模型参数的迭代流程为：
若，则采用概率rand对进行下式迭代：
其中：表示将第k次迭代得到的H组模型参数依次输入到训练损失函数中，训练损失函数的最小函数值，表示使得训练损失函数值达到最小的第k次迭代得到的模型参数；表示0-1之间的随机数；rand表示预设的0-1之间的概率值；并按照概率1-rand对进行下式迭代：
若，则计算；若小于0.25，则对进行下式迭代：
其中：表示1-H之间的随机数；表示模型参数的取值上界，表示模型参数的取值下界；否则对进行下式迭代：
其中：表示将输入到训练损失函数的函数值；将迭代到的H组模型参数依次输入到训练损失函数中，若，则令；否则选取使得训练损失函数值达到最小的模型参数构建得到最优多传感器故障检测模型。本方案通过构建多传感器故障检测模型对故障特征嵌入向量进行故障检测，得到对应的故障概率向量，根据不同传感器的故障概率向量定位存在故障的传感器，在多传感器故障检测模型求解过程中，根据模型参数的迭代次数变化以及最优解变化选取不同的参数迭代方式，其中在迭代初期采用随机性更大迭代方式，在迭代后期采用趋向于当前最优参数的迭代方式，在最优解对应训练损失函数值变化不大的情况下，采用结合概率变异的方式迭代参数，避免陷入局部最优解，且提高模型参数的求解速度，快速得到可用模型。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的实现多传感器空气质量检测设备故障定位方法的电子设备的结构示意图。
图中：1电子设备，10处理器，11存储器，12程序，13通信接口。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法。所述多传感器空气质量检测设备故障定位方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述多传感器空气质量检测设备故障定位方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
实施例1：
S1：采集空气质量检测设备中多个传感器的检测信号并分别进行故障特征提取，得到不同传感器的故障特征向量。
所述S1步骤中采集空气质量检测设备中多个传感器的检测信号，包括：
采集空气质量检测设备中多个传感器的检测信号，其中所采集检测信号构成的检测信号集合为：
其中：表示空气质量检测设备中第n个传感器的检测信号，t表示检测信号的检测时序信息，其中检测时序信息的时间范围为，表示传感器的初始检测时刻，表示传感器的当前检测时刻；
N表示空气质量检测设备中传感器的总数。
S1步骤中对所采集多个传感器的检测信号进行故障特征提取，得到不同传感器的故障特征向量，包括：
对所采集多个传感器的检测信号进行故障特征提取，得到不同传感器的故障特征向量，其中检测信号的故障特征提取流程为：
S11：计算得到标准化处理后的检测信号：
其中：表示检测信号的信号值均值，表示检测信号的信号值标准差；
S12：对标准化处理后的检测信号进行多尺度特征提取：
其中：表示小波函数；
表示分解尺度，，A表示最大分解尺度；
表示检测信号在分解尺度下的故障特征；
S13：构成检测信号的故障特征向量，其中故障特征向量即为空气质量检测设备中第n个传感器的故障特征向量，所述故障特征向量的构建公式为：
其中，表示L1范数；
表示以自然常数为底的指数函数；
表示尺度下故障特征的能量权重。
S2：分别对不同传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，得到不同传感器的故障特征嵌入向量。
所述S2步骤中对不同传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，包括：
对空气质量检测设备中多个传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，其中故障特征向量的压缩嵌入公式为：
其中：为故障特征向量的压缩嵌入结果，即为空气质量检测设备中第n个传感器的故障特征嵌入向量；
表示故障特征向量中与的压缩嵌入结果；
表示故障特征向量中与的t分布表示；
表示故障特征向量中的标准差。
S3：构建多传感器故障检测模型以及训练损失函数，所述多传感器故障检测模型以不同传感器的故障特征嵌入向量为输入，以不同传感器的故障概率向量为输出。
所述S3步骤中构建多传感器故障检测模型以及训练损失函数，包括：
构建多传感器故障检测模型，所述多传感器故障检测模型以不同传感器的故障特征嵌入向量为输入，以不同传感器的故障概率向量为输出，其中多传感器故障检测模型包括输入层、残差映射层以及全连接层；
输入层用于接收传感器的故障特征嵌入向量，并将故障特征嵌入向量输入到残差映射层；
残差映射层用于对故障特征嵌入向量进行残差映射处理，得到故障特征映射向量；
全连接层用于将故障特征映射向量映射为故障概率向量进行输出；
采集D组传感器的故障特征嵌入向量，并对故障特征嵌入向量进行故障判定，构成多传感器故障检测模型的训练数据集data：
其中：表示训练数据集data中的第d组训练数据，表示第d组传感器对应的故障特征嵌入向量，表示故障特征嵌入向量的故障判定结果，表示第d组传感器对应的故障特征嵌入向量不存在故障，表示第d组传感器对应的故障特征嵌入向量存在故障；
构建多传感器故障检测模型的训练损失函数：
其中：表示多传感器故障检测模型的训练损失函数，表示多传感器故障检测模型的待优化参数；在本发明实施例中，待优化参数包括残差映射层中的权重参数以及全连接层中的权重参数；
表示基于待优化参数构建得到的多传感器故障检测模型，表示将故障特征嵌入向量输入到多传感器故障检测模型中，模型输出的故障概率向量，表示选取故障概率向量中的最大值作为故障特征嵌入向量存在故障的概率值。
S4：基于训练损失函数对构建的多传感器故障检测模型进行参数优化求解，生成最优多传感器故障检测模型。
所述S4步骤中基于训练损失函数对多传感器故障检测模型进行参数优化求解，包括：
基于训练损失函数对多传感器故障检测模型进行参数优化求解，其中参数优化求解流程为：
S41：随机初始化生成一组模型参数，并基于所生成模型参数逐一生成H-1组模型参数，其中模型参数的生成流程为：
其中：表示所生成的第h+1模型参数；
构建得到H组模型参数：
；
S42：设置模型参数的当前迭代次数为k，k的初始值为0，最大值为K，则模型参数的第k次迭代结果为；
S43：对任意一组模型参数进行迭代，其中模型参数的迭代流程为：
若，则采用概率rand对进行下式迭代：
其中：表示将第k次迭代得到的H组模型参数依次输入到训练损失函数中，训练损失函数的最小函数值，表示使得训练损失函数值达到最小的第k次迭代得到的模型参数；
表示0-1之间的随机数；
rand表示预设的0-1之间的概率值；
并按照概率1-rand对进行下式迭代：
：
其中：表示1-H之间的随机数；
表示模型参数的取值上界，表示模型参数的取值下界；
否则对进行下式迭代：
其中：表示将输入到训练损失函数的函数值；
S44：将迭代到的H组模型参数依次输入到训练损失函数中，若，则令，返回步骤S43；
否则选取使得训练损失函数值达到最小的模型参数构建得到最优多传感器故障检测模型。
S5：最优多传感器故障检测模型接收不同传感器的故障特征嵌入向量，输出不同传感器的故障概率向量，根据不同传感器的故障概率向量定位存在故障的传感器。
所述S5步骤中最优多传感器故障检测模型接收不同传感器的故障特征嵌入向量，输出不同传感器的故障概率向量，包括：
最优多传感器故障检测模型接收S2中压缩嵌入得到的空气质量检测设备中不同传感器的故障特征嵌入向量，输出不同传感器的故障概率向量，其中空气质量检测设备中第n个传感器的故障特征嵌入向量的故障概率向量转换流程为：
S51：输入层接收故障特征嵌入向量，并将故障特征嵌入向量输入到残差映射层；
S52：残差映射层对故障特征嵌入向量进行残差映射处理，其中残差映射处理公式为：
其中：表示故障特征嵌入向量的故障特征映射向量；
W表示残差映射层中的权重参数；
表示激活函数；
表示残差映射层中的激活函数；在本发明实施例中，所选取激活函数为ReLU激活函数；
S53：全连接层用于将故障特征映射向量映射为故障概率向量，其中故障概率向量的映射公式为：
其中：表示故障特征映射向量映射得到的故障概率向量；
表示全连接层中的权重参数；
选取故障概率向量中的最大值作为故障特征嵌入向量存在故障的概率值，若该概率值高于预设的概率阈值，则表示空气质量检测设备中第n个传感器存在故障。
实施例2：
如图2所示，是本发明一实施例提供的实现多传感器空气质量检测设备故障定位方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信接口13和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如程序12。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（Smart Media Card， SMC）、安全数字（SecureDigital， SD）卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如程序12的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（Central Processing unit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心（Control Unit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块（用于实现多传感器空气质量检测设备故障定位的程序12等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述通信接口13可以包括有线接口和/或无线接口（如WI-FI接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接，并实现电子设备内部组件之间的连接通信。
所述总线可以是外设部件互连标准（peripheral component interconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（extended industry standard architecture，简称EISA）总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图2仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图2示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器（Display）、输入单元（比如键盘（Keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的程序12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
采集空气质量检测设备中多个传感器的检测信号并分别进行故障特征提取，得到不同传感器的故障特征向量；
分别对不同传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，得到不同传感器的故障特征嵌入向量；
构建多传感器故障检测模型以及训练损失函数；
基于训练损失函数对构建的多传感器故障检测模型进行参数优化求解，生成最优多传感器故障检测模型；
最优多传感器故障检测模型接收不同传感器的故障特征嵌入向量，输出不同传感器的故障概率向量，根据不同传感器的故障概率向量定位存在故障的传感器。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1至图2对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：采集空气质量检测设备中多个传感器的检测信号并分别进行故障特征提取，得到不同传感器的故障特征向量；
S2：分别对不同传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，得到不同传感器的故障特征嵌入向量，其中t分布随机近邻嵌入为所述压缩嵌入操作的主要实施方法；
S3：构建多传感器故障检测模型以及训练损失函数，所述多传感器故障检测模型以不同传感器的故障特征嵌入向量为输入，以不同传感器的故障概率向量为输出；
S4：基于训练损失函数对构建的多传感器故障检测模型进行参数优化求解，生成最优多传感器故障检测模型；
S5：最优多传感器故障检测模型接收不同传感器的故障特征嵌入向量，输出不同传感器的故障概率向量，根据不同传感器的故障概率向量定位存在故障的传感器。
2.如权利要求1所述的一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，其特征在于，所述S1步骤中采集空气质量检测设备中多个传感器的检测信号，包括：
采集空气质量检测设备中多个传感器的检测信号，其中所采集检测信号构成的检测信号集合为：
其中：表示空气质量检测设备中第n个传感器的检测信号，t表示检测信号的检测时序信息，其中检测时序信息的时间范围为，表示传感器的初始检测时刻，表示传感器的当前检测时刻；
N表示空气质量检测设备中传感器的总数。
3.如权利要求2所述的一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，其特征在于，所述S1步骤中进行故障特征提取，得到不同传感器的故障特征向量，包括：
对所采集多个传感器的检测信号进行故障特征提取，得到不同传感器的故障特征向量，其中检测信号的故障特征提取流程为：
S11：计算得到标准化处理后的检测信号：
其中：表示检测信号的信号值均值，表示检测信号的信号值标准差；
S12：对标准化处理后的检测信号进行多尺度特征提取：
其中：表示小波函数；
表示分解尺度，，A表示最大分解尺度；
表示检测信号在分解尺度下的故障特征；
S13：构成检测信号的故障特征向量，其中故障特征向量即为空气质量检测设备中第n个传感器的故障特征向量，所述故障特征向量的构建公式为：
其中：表示L1范数；
表示以自然常数为底的指数函数；
表示尺度 下故障特征的能量权重。
4.如权利要求3所述的一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，其特征在于，所述S2步骤中对不同传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，包括：
对空气质量检测设备中多个传感器的故障特征向量进行压缩嵌入，其中故障特征向量的压缩嵌入公式为：
其中：为故障特征向量 的压缩嵌入结果，即为空气质量检测设备中第n个传感器的故障特征嵌入向量；
表示故障特征向量中与的压缩嵌入结果；
表示故障特征向量中与的t分布表示；
表示故障特征向量中的标准差。
5.如权利要求1所述的一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，其特征在于，所述S3步骤中构建多传感器故障检测模型以及训练损失函数，包括：
构建多传感器故障检测模型，所述多传感器故障检测模型以不同传感器的故障特征嵌入向量为输入，以不同传感器的故障概率向量为输出，其中多传感器故障检测模型包括输入层、残差映射层以及全连接层；
输入层用于接收传感器的故障特征嵌入向量，并将故障特征嵌入向量输入到残差映射层；
残差映射层用于对故障特征嵌入向量进行残差映射处理，得到故障特征映射向量；
全连接层用于将故障特征映射向量映射为故障概率向量进行输出；
采集D组传感器的故障特征嵌入向量，并对故障特征嵌入向量进行故障判定，构成多传感器故障检测模型的训练数据集data：
其中：表示训练数据集data中的第d组训练数据，表示第d组传感器对应的故障特征嵌入向量，表示故障特征嵌入向量的故障判定结果，表示第d组传感器对应的故障特征嵌入向量不存在故障，表示第d组传感器对应的故障特征嵌入向量存在故障；
构建多传感器故障检测模型的训练损失函数：
其中：表示多传感器故障检测模型的训练损失函数，表示多传感器故障检测模型的待优化参数；
表示基于待优化参数构建得到的多传感器故障检测模型，表示将故障特征嵌入向量输入到多传感器故障检测模型中，模型输出的故障概率向量，表示选取故障概率向量中的最大值作为故障特征嵌入向量存在故障的概率值。
6.如权利要求5所述的一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，其特征在于，所述S4步骤中基于训练损失函数对多传感器故障检测模型进行参数优化求解，包括：
基于训练损失函数对多传感器故障检测模型进行参数优化求解，其中参数优化求解流程为：
S41：随机初始化生成一组模型参数，并基于所生成模型参数逐一生成H-1组模型参数，其中模型参数的生成流程为：
其中：表示所生成的第h+1模型参数；
构建得到H组模型参数：
S42：设置模型参数的当前迭代次数为k，k的初始值为0，最大值为K，则模型参数的第k次迭代结果为；
S43：对任意一组模型参数进行迭代，其中模型参数的迭代流程为：
若，则采用概率rand对进行下式迭代：
其中：表示将第k次迭代得到的H组模型参数依次输入到训练损失函数中，训练损失函数的最小函数值，表示使得训练损失函数值达到最小的第k次迭代得到的模型参数；
表示0-1之间的随机数；
rand表示预设的0-1之间的概率值；
并按照概率1-rand对进行下式迭代：
若，则计算；
若小于0.25，则对进行下式迭代：
其中：
表示1-H之间的随机数；
表示模型参数的取值上界，表示模型参数的取值下界；
否则对进行下式迭代：
其中：表示将输入到训练损失函数的函数值；
S44：将迭代到的H组模型参数依次输入到训练损失函数中，若，则令，返回步骤S43；
否则选取使得训练损失函数值达到最小的模型参数构建得到最优多传感器故障检测模型。
7.如权利要求1所述的一种多传感器空气质量检测设备故障定位方法，其特征在于，所述S5步骤中最优多传感器故障检测模型接收不同传感器的故障特征嵌入向量，输出不同传感器的故障概率向量，包括：
最优多传感器故障检测模型接收S2中压缩嵌入得到的空气质量检测设备中不同传感器的故障特征嵌入向量，输出不同传感器的故障概率向量，其中空气质量检测设备中第n个传感器的故障特征嵌入向量的故障概率向量转换流程为：
S51：输入层接收故障特征嵌入向量，并将故障特征嵌入向量输入到残差映射层；
S52：残差映射层对故障特征嵌入向量进行残差映射处理，其中残差映射处理公式为：
其中：表示故障特征嵌入向量的故障特征映射向量；
W表示残差映射层中的权重参数；
表示激活函数；
表示残差映射层中的激活函数；
S53：全连接层用于将故障特征映射向量映射为故障概率向量，其中故障概率向量的映射公式为：
其中：表示故障特征映射向量映射得到的故障概率向量；
表示全连接层中的权重参数；
选取故障概率向量中的最大值作为故障特征嵌入向量存在故障的概率值，若该概率值高于预设的概率阈值，则表示空气质量检测设备中第n个传感器存在故障。
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