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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开一种面向装备服役过程的异常传感信息在线识别及自校准方法，涉及异常传感信息在线识别及自校准技术领域，利用单步预测模型确定每一传感器的传感信息预测值，根据传感器的传感信息采样值和传感信息预测值来确定传感器是否发生异常，实现异常传感信息的在线识别，同时，若传感器发生异常，则利用传感器的传感信息预测值替代传感信息采样值，来监测复杂装备的服役性能，同时对传感器在下一时刻的传感信息预测值进行预测，实现异常传感信息的自校准，保障了复杂装备服役过程监测的稳定性和传感信息质量。

主权项：1.一种面向装备服役过程的异常传感信息在线识别及自校准方法，其特征在于，对于布置在复杂装备上的每一传感器，执行如下步骤：选取传感器在时刻t之前的连续多个历史时刻的传感信息采样值，组成传感器在时刻t的预测用序列；传感器用于监测复杂装备的服役性能；连续多个历史时刻中的最后一个时刻为时刻t-1；以传感器在时刻t的预测用序列作为输入，利用单步预测模型确定传感器在时刻t的传感信息预测值；所述单步预测模型以每一传感器在时刻t的预测用序列作为输入，以每一传感器在时刻t的传感信息预测值作为输出；根据传感器在时刻t的传感信息采样值和传感器在时刻t的传感信息预测值，确定传感器是否发生异常；若传感器未发生异常，则将传感器在时刻t的传感信息采样值添加在传感器在时刻t的预测用序列的最后一个值的后面，并去除传感器在时刻t的预测用序列的第一个值，得到传感器在时刻t+1的预测用序列，将时刻t+1作为时刻t，返回“以传感器在时刻t的预测用序列作为输入，利用单步预测模型确定传感器在时刻t的传感信息预测值”的步骤；若传感器发生异常，则执行如下步骤：将传感器在时刻t的传感信息采样值添加在传感器在时刻t的预测用序列的最后一个值的后面，并去除传感器在时刻t的预测用序列的第一个值，得到传感器在时刻t+1的预测用序列；以传感器在时刻t+1的预测用序列作为输入，利用单步预测模型确定传感器在时刻t+1的传感信息预测值；将传感器在时刻t+1的传感信息预测值添加在传感器在时刻t+1的预测用序列的最后一个值的后面，并去除传感器在时刻t+1的预测用序列的第一个值，得到传感器在时刻t+2的预测用序列；以传感器在时刻t+2的预测用序列作为输入，利用单步预测模型确定传感器在时刻t+2的传感信息预测值；根据传感器在时刻t+2的传感信息采样值和传感器在时刻t+2的传感信息预测值，确定传感器的异常是否结束；若传感器的异常未结束，则将传感器在时刻t+2的传感信息预测值添加在传感器在时刻t+2的预测用序列的最后一个值的后面，并去除传感器在时刻t+2的预测用序列的第一个值，得到传感器在时刻t+3的预测用序列；将时刻t+3作为时刻t+2，返回“以传感器在时刻t+2的预测用序列作为输入，利用单步预测模型确定传感器在时刻t+2的传感信息预测值”的步骤；若传感器的异常结束，则将传感器在时刻t+2的传感信息预测值添加在传感器在时刻t+2的预测用序列的最后一个值的后面，并去除传感器在时刻t+2的预测用序列的第一个值，得到传感器在时刻t+3的预测用序列；以传感器在时刻t+3的预测用序列作为输入，利用单步预测模型确定传感器在时刻t+3的传感信息预测值；将传感器在时刻t+3的传感信息采样值添加在传感器在时刻t+3的预测用序列的最后一个值的后面，并去除传感器在时刻t+3的预测用序列的第一个值，得到传感器在时刻t+4的预测用序列；将时刻t+4作为时刻t，返回“以传感器在时刻t的预测用序列作为输入，利用单步预测模型确定传感器在时刻t的传感信息预测值”的步骤。

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百度查询： 浙江大学 面向装备服役过程的异常传感信息在线识别及自校准方法