传感器异常位移监测方法和系统技术方案

本发明专利技术实施例公开一种传感器异常位移监测方法和系统，其中方法包括如下步骤：采集传感器在当前三维坐标系中的加速度信息，对加速度信息进行预处理，基于机器学习算法对预处理后的加速度信息进行学习判定，监测传感器当前的位移数据。采用本发明专利技术，通过对采集的传感器加速度数据进行预处理，并通过数据采集监控计算机分析显示传感器的现场状态，使传感器能够监控自身的位移是否正常。

Sensor Abnormal Displacement Monitoring Method and System

【技术实现步骤摘要】
传感器异常位移监测方法和系统
本专利技术涉及传感器监控测量
，尤其涉及一种传感器异常位移监测方法和系统。
技术介绍
当前传感器在工业环境中大量应用，但传感器本身的安装固定受到了很多工业现场环境的限制，常出现传感器掉落或者松动等异常位移情况，当前的传感器都是监控对应的设备或者物体，而不能监控传感器本身的掉落或松动等异常位移变化情况。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种传感器异常位移监测方法和系统，通过对采集的传感器加速度数据进行预处理，并通过数据采集监控计算机分析显示传感器的现场状态，使传感器能够监控自身的位移是否正常。本专利技术实施例第一方面提供了一种传感器异常位移监测方法，可包括：采集传感器在当前三维坐标系中的加速度信息；对加速度信息进行预处理；基于机器学习算法对预处理后的加速度信息进行学习判定，监测传感器当前的位移数据。进一步的，在对加速度信息进行预处理时，上述方法还包括：滤除加速度信息中的噪点信息；将滤波处理后的加速度信息由模拟数据转化为数字加速度信息；计算数字加速度信息在当前三维坐标系的XYZ三方向上的分布坐标。进一步的，在基于机器学习算法对预处理后的加速度信息进行学习判定，监测传感器当前的位移数据时，上述方法还包括：根据分布坐标计算数字加速度信息在当前三维坐标系的XYZ三方向上的坐标均值；将坐标均值作为基线坐标值进行自适应学习匹配，根据学习匹配的结果确定传感器在XYZ三方向上的位移数据是否异常。进一步的，在将坐标均值作为基线坐标值进行自适应学习匹配，根据学习匹配的结果确定传感器在XYZ三方向上的位移数据是否异常时，上述方法还包括：将坐标均值作为基线坐标值；采用AI智能学习判定基线坐标值是否为异常坐标值；当判定的结果为是时，基于异常坐标值进行异常状态匹配，确定异常坐标值的异常状态。进一步的，上述方法还包括：对异常状态进行异常学习，并将异常状态存储之本地缓存。进一步的，上述方法还包括：当未匹配到异常状态时，基于预设时间间隔再次进行异常状态匹配。进一步的，上述方法还包括：当位移数据为异常位移时，输出异常告警信息。本专利技术实施例第二方面提供了一种传感器异常位移监测系统，可包括：信息采集装置，用于采集传感器在当前三维坐标系中的加速度信息；数据预处理装置，用于对加速度信息进行预处理；数据监控服务器，用于基于机器学习算法对预处理后的加速度信息进行学习判定，监测传感器当前的位移数据。进一步的，数据预处理装置包括，滤波电路和微处理器；滤波电路，用于滤除加速度信息中的噪点信息；微处理器，用于将滤波处理后的加速度信息由模拟数据转化为数字加速度信息；微处理器，还用于计算数字加速度信息在当前三维坐标系的XYZ三方向上的分布坐标。进一步的，数据预处理装置还包括，无线通讯模块，用于基于无线通讯的方式传输上述微处理器的输出信息。进一步的，当上述无线通讯的通讯协议为ZigBee通信协议时，上述系统还包括：无线传输中继，用于对上述输出信息进行中继传输。进一步的，上述数据监控服务器包括均值计算模块和异常判断模块；均值计算模块，用于根据分布坐标计算数字加速度信息在当前三维坐标系的XYZ三方向上的坐标均值；异常判断模块，用于将坐标均值作为基线坐标值进行自适应学习匹配，根据学习匹配的结果确定传感器在XYZ三方向上的位移数据是否异常。进一步的，上述异常判断模块包括基线坐标确定单元，坐标异常判定单元，异常状态匹配单元；基线坐标确定单元，用于将坐标均值作为基线坐标值；坐标异常判定单元，用于采用AI智能学习判定基线坐标值是否为异常坐标值；异常状态匹配单元，用于当判定的结果为是时，基于异常坐标值进行异常状态匹配，确定异常坐标值的异常状态。进一步的，上述系统还包括：异常处理装置，用于对异常状态进行异常学习，并将异常状态存储之本地缓存。进一步的，上述系统还包括：异常状态匹配单元，还用于当未匹配到异常状态时，基于预设时间间隔再次进行异常状态匹配。进一步的，上述系统还包括：告警输出装置，用于当位移数据为异常位移时，输出异常告警信息。在本专利技术实施例中，通过对采集的传感器加速度数据进行预处理，并通过数据采集监控计算机分析显示传感器的现场状态，填补了传感器本身监测领域实际应用的空白，通过智能分析XYZ三个方向的均值作为基线坐标值进行自适应学习匹配，具有较好的抗干扰能力和环境适应能力，提高了监测传感器位移的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1是本专利技术实施例提供的一种传感器异常位移监测方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的微处理器及其周边电路结构示意图；图3是本专利技术实施例提供的加速度信号滤波电路结构示意图；图4是本专利技术实施例提供的无线通信模块及其周边电路结构示意图；图5是本专利技术实施例提供的数据采集监控计算机的数据处理流程示意图；图6是本专利技术实施例提供的一种传感器异常位移监测系统的结构示意图；图7是本专利技术实施例提供的数据预处理装置的结构示意图；图8是本专利技术实施例提供的数据监控服务器的结构示意图；图9是本专利技术实施例提供的异常判断模块的结构示意图；图10是本专利技术实施例提供的另一种传感器异常位移监测系统的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。本专利技术实施例提供的传感器异常位移监测方法可以应用于传感器监测自身位移是否正常的应用场景中。下面将结合附图1-附图5，对本专利技术实施例提供的传感器异常位移监测方法进行详细介绍。请参见图1，为本专利技术实施例提供了一种传感器异常位移监测方法的流程示意图。如图1所示，本专利技术实施例的所述方法可以包括以下步骤S101-步骤S103。S101，采集传感器在当前三维坐标系中的加速度信息。具体的，上述系统可以基于三轴加速度传感器芯片采集传感器在当前三维坐标系中的加速度信息，该信息可以是三维坐标系XYZ三个方向的加速度信息。上述三轴加速度传感器芯片可以测量空间XYZ方向的加速度信息，测量范围±16g，加速度信号带宽可通过配置电容进行设定，XY轴加速度信号从0.5Hz到1600Hz可调，Z轴加速度信号从0.5Hz到550Hz可调。S102，对加速度信息进行预处理。可以理解的是，上述预处理可以包括滤波处理、A/D转换以及智能分析等处理过程。可选的，上述系统可以基于滤波电路滤除加速度信息中的噪点信息，进一步的，可以采用微处理器将去除噪点信息后的加速度信息由模拟数据转化为数字加速度信息，方便后续计算机的处理。可选的，上述系统还可以采用上述微处理器计算上述数字加速度信息在当前三维坐标系的XYZ三方向上的分布坐标。可以理解的是，上述微处理器可以采用最新超低功耗的STM32L432KBKCU6芯片，32位RISC指令控制器,最大工作频率80MHz,片内集成10路12位A/D转换器，支持多种电源管理模式，上述微处理器的周边电路如图2所示。微处理器在预设指令下，控制三轴加速度传感器芯片、滤波电路、无线通信模块工作，完成对传感器端传来的数据进行转换处理和分析工作，并按照指定格式对数据进行编码，控制无线通信模块将数据发送出去。可选的，上述滤波电路可以如图3所示，三轴加速度传感器芯片输出的信号经过由AD8629本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种传感器异常位移监测方法，其特征在于，包括：采集传感器在当前三维坐标系中的加速度信息；对所述加速度信息进行预处理；基于机器学习算法对所述预处理后的加速度信息进行学习判定，监测所述传感器当前的位移数据。

【技术特征摘要】
1.一种传感器异常位移监测方法，其特征在于，包括：采集传感器在当前三维坐标系中的加速度信息；对所述加速度信息进行预处理；基于机器学习算法对所述预处理后的加速度信息进行学习判定，监测所述传感器当前的位移数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述加速度信息进行预处理时，所述方法还包括：滤除所述加速度信息中的噪点信息；将滤波处理后的加速度信息由模拟数据转化为数字加速度信息；计算所述数字加速度信息在所述当前三维坐标系的XYZ三方向上的分布坐标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在基于机器学习算法对所述预处理后的加速度信息进行学习判定，监测所述传感器当前的位移数据时，所述方法还包括：根据所述分布坐标计算所述数字加速度信息在所述当前三维坐标系的XYZ三方向上的坐标均值；将所述坐标均值作为基线坐标值进行自适应学习匹配，根据所述学习匹配的结果确定所述传感器在所述XYZ三方向上的位移数据是否异常。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将所述坐标均值作为基线坐标值进行自适应学习匹配，根据所述学习匹配的结果确定所述传感器在所述XYZ三方向上的位移数据是否异常时，所述方法还包括：将所述坐标均值作为基线坐标值；采用AI智能学习判定所述基线坐标值是否为异常坐标值；当所述判定的结果为是时，基于异常坐标值进行异常状态匹配，确定所述异常坐标值的异常状态。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴德勇，陈星宇，
申请(专利权)人：成都安尔法智控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51