范衛(wèi)強 柳平增 朱珂 孟憲勇 劉力寧

摘要：針對溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中空氣溫濕度傳感器受惡劣環(huán)境影響易發(fā)生故障的問題，研究溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中空氣溫濕度傳感器的故障診斷，保障溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)整體工作的穩(wěn)定可靠性，提出一種基于主元分析的空氣溫濕度傳感器故障診斷方法。首先對空氣溫濕度傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行主元分析，通過監(jiān)控平方預(yù)測誤差統(tǒng)計量的變化實現(xiàn)傳感器的故障檢測；再針對檢測出的空氣溫濕度傳感器故障數(shù)據(jù)，利用加權(quán)后的平方預(yù)測誤差統(tǒng)計量來計算傳感器的累積貢獻(xiàn)率，并將其作為傳感器故障識別的指標(biāo)，識別出現(xiàn)故障的空氣溫濕度傳感器。利用空氣溫濕度傳感器數(shù)據(jù)在不同故障條件下進(jìn)行傳感器故障診斷方法驗證，驗證結(jié)果表明：所提方法可用于溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中空氣溫濕度傳感器偏差故障和漂移故障的檢測，偏差故障的檢測效果要好于漂移故障，偏差故障綜合檢測率為100%，漂移故障綜合檢測率為51.25%；同時所提方法能夠正確識別出故障傳感器，有效提高溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中空氣溫濕度傳感器故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：溫室；物聯(lián)網(wǎng)；空氣溫濕度傳感器；故障診斷；主元分析；測控系統(tǒng)

中圖分類號：S625： TP212.9

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：2095-5553 （2024） 05-0069-10

收稿日期：2022年8月25日? 修回日期：2022年11月25日*基金項目：山東省農(nóng)業(yè)重大應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新項目（SD2019ZZ019）；山東省重大科技創(chuàng)新工程項目（2019JZZY010713）；山東省科技特派員項目（2020KJTPY078）；山東省重點研發(fā)計劃（2022CXGC010609）

第一作者：范衛(wèi)強，男，1996年生，河南駐馬店人，碩士研究生；研究方向為物聯(lián)網(wǎng)理論與技術(shù)。E-mail： fanweiqiang96@163.com

通訊作者：柳平增，男，1968年生，山東萊蕪人，博士，教授；研究方向為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、食品質(zhì)量溯源等。E-mail： pzliu@sdau.edu.cn

Fault diagnosis of greenhouse IoT air temperature and humidity sensors

based on principal components analysis

Fan Weiqiang1， 2， 3， Liu Pingzeng1， 2， 3， Zhu Ke1， 2， 3， Meng Xianyong1， 2， 3， Liu Lining2， 3， 4

（1. School of Information Science and Engineering， Shandong Agricultural University， Taian， 271018， China;

2. Agricultural Big Data Research Center of Shandong Agricultural University， Taian， 271018， China;

3. Huanghuaihai Key Laboratory of Smart Agricultural Technology， Ministry of Agriculture and Rural Affairs，

Taian， 271018， China; 4. School of Mechanical and Electronic Engineering， Shandong Agricultural University，

Taian， 271018， China）

Abstract：

Aiming at the problem that the air temperature and humidity sensor in the greenhouse IoT measurement and control system is prone to failure due to the harsh environment， the fault diagnosis of the air temperature and humidity sensor in the greenhouse IoT measurement and control system is studied to ensure the stability and reliability of the overall work of the greenhouse IoT measurement and control system. A fault diagnosis method of air temperature and humidity sensor based on principal component analysis is proposed. Firstly， the principal component analysis of the air temperature and humidity sensor data is carried out， and the fault detection of the sensor is realized by monitoring the change of the square prediction error statistics. Then， for the detected air temperature and humidity sensor fault data， the weighted squared prediction error statistics are used to calculate the cumulative contribution rate of the sensor， and it is used as an indicator of sensor fault identification to identify the faulty air temperature and humidity sensor. The sensor fault diagnosis method is verified by using the data of air temperature and humidity sensor under different fault conditions. The verification results show that the proposed method can be used to detect the deviation fault and drift fault of air temperature and humidity sensor in the measurement and control system of greenhouse IoT. The detection effect of deviation fault is better than that of drift fault. The comprehensive detection rate of deviation fault is 100 %， and the comprehensive detection rate of drift fault is 51.25 %. At the same time， the proposed method can correctly identify the fault sensor， and effectively improve the accuracy of the fault diagnosis results of the air temperature and humidity sensor in the greenhouse IoT measurement and control system.

Keywords：

greenhouse; IoT； air temperature and humidity sensors; fault diagnosis; principal components analysis; measurement and control system

0 引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)在國內(nèi)各個領(lǐng)域中的不斷滲透，以物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)為支撐的設(shè)施農(nóng)業(yè)成為了解決我國“三農(nóng)”問題、實現(xiàn)我國農(nóng)村的現(xiàn)代化目標(biāo)，進(jìn)而促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要手段［1-3］。傳感器是溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)的重要組成部分，其作用是對作物生長環(huán)境參數(shù)的準(zhǔn)確感知，是實現(xiàn)溫室環(huán)境精準(zhǔn)調(diào)控的基礎(chǔ)［4， 5］。然而，溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)經(jīng)常處于高濕、高溫等惡劣的工作環(huán)境下，由此導(dǎo)致溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中的空氣溫濕度傳感器時常發(fā)生故障［6， 7］。此外，在溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)的長期運行狀況下，可能會出現(xiàn)低電壓、硬件故障和連接失效等問題，導(dǎo)致空氣溫濕度傳感器出現(xiàn)老化或故障的概率也不斷增加，傳感器可能出現(xiàn)不同程度的漂移故障、偏差故障甚至完全失效等一系列問題，導(dǎo)致溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)不能準(zhǔn)確地感知，進(jìn)而無法精確調(diào)控影響作物生長的環(huán)境，造成溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)無法達(dá)到作物增產(chǎn)增收的效果［8］。因此，針對溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中傳感器故障診斷問題，探索精準(zhǔn)、科學(xué)的傳感器故障診斷技術(shù)，實現(xiàn)傳感器故障的有效監(jiān)測，對保障溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)整體運行的可靠性具有非常重要的現(xiàn)實意義，也成了一個熱點研究方向。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者對傳感器故障診斷技術(shù)進(jìn)行了大量研究。在傳感器故障分類方面，深度分析了傳感器故障在數(shù)據(jù)上的各種輸出形式，將傳感器故障大致劃分為漂移故障、偏差故障、精度下降故障和完全失效故障［9， 10］。在傳感器故障診斷方法方面，可以總體分為三個大類：硬件冗余法、分析冗余法、時序冗余法［11， 12］。時序冗余法是基于目標(biāo)傳感器所收集的歷史數(shù)據(jù)，利用數(shù)學(xué)工具判定該傳感器在某一時刻之后是否出現(xiàn)故障，進(jìn)而實現(xiàn)傳感器故障檢測。時序冗余法不需要建立傳感器的精確模型，避免對故障根本原因的描述，利用各種數(shù)據(jù)分析手段即可對傳感器的故障進(jìn)行診斷，是目前研究最廣泛的傳感器故障診斷方法。因此本文主要探索時序冗余法在傳感器故障診斷中的應(yīng)用研究。

在基于時序冗余的傳感器故障診斷過程中，需要對傳感器歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。歷史信息往往是由多個傳感器歷史信息所共同構(gòu)成的多維矩陣。由于如下的原因，造成了上述矩陣的維度巨大，給基于時序冗余的傳感器故障診斷帶來了困難：（1）為了精準(zhǔn)獲取作物生長信息，溫室中通常需要部署大量傳感器。例如，在一塊農(nóng)田中需要部署幾十或上百個、多種類的傳感器來監(jiān)測環(huán)境信息。（2）傳感器需要頻繁收集信息，導(dǎo)致每個傳感器歷史信息的維度通常很大。例如，一個溫度傳感器需要每隔十分鐘采集一次溫度數(shù)據(jù)，一周所采集的數(shù)據(jù)維度就有上千維。

針對基于時序冗余的傳感器故障診斷中存在的數(shù)據(jù)維度過大的問題，提出針對溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)的基于主元分析（Principal Components Analysis， PCA）的傳感器故障診斷方法。數(shù)據(jù)處理分析的高效性和準(zhǔn)確性直接影響故障診斷的性能，而PCA方法具有高效處理高維數(shù)據(jù)的能力，可以利用數(shù)據(jù)處理機制在不損失信息量的前提下有效降低數(shù)據(jù)維度。將PCA方法應(yīng)用于傳感器故障診斷問題中，可以對傳感器高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而達(dá)到快速故障診斷的目的。目前PCA方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域的傳感器故障診斷［13-15］。Huang等［16］將PCA方法應(yīng)用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)中的傳感器故障診斷，有效實現(xiàn)了傳感器故障檢測和識別。Wang等［17］利用PCA方法檢測和診斷典型空氣處理機中的傳感器故障，實現(xiàn)了傳感器偏差故障的有效診斷。Chen等［18］利用PCA方法有效檢測和診斷出高鐵電驅(qū)動裝置中傳感器早期故障。Li等［19］將PCA方法應(yīng)用于核電站中傳感器的故障檢測、識別和重構(gòu)，實現(xiàn)減少故障誤報率的目的。

綜上所述，本文在分析現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)之上，提出基于主元分析的溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)空氣溫濕度傳感器故障診斷方法。利用空氣溫濕度傳感器歷史數(shù)據(jù)建立PCA模型，并通過模型計算出被檢測傳感器數(shù)據(jù)的平方預(yù)測誤差統(tǒng)計量，將平方預(yù)測誤差統(tǒng)計量作為傳感器故障檢測指標(biāo)對空氣溫濕度傳感器進(jìn)行故障檢測。針對檢測出的空氣溫濕度傳感器故障數(shù)據(jù)，利用加權(quán)后的平方預(yù)測誤差統(tǒng)計量來計算傳感器的累積貢獻(xiàn)率，并將其作為傳感器故障識別指標(biāo)，識別出故障的空氣溫濕度傳感器。最終實現(xiàn)對溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中空氣溫濕度傳感器的有效故障診斷，為溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)進(jìn)行傳感器故障診斷提供一種新的技術(shù)手段。

1 基于PCA的傳感器故障診斷方法

針對溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中空氣溫濕度傳感器故障診斷的研究，本文提出基于PCA的傳感器故障診斷方法。該方法通過建模空氣溫濕度傳感器歷史數(shù)據(jù)，分析、識別傳感器的故障和位置，因此屬于基于時序冗余的傳感器故障診斷問題。時序冗余法主要基于不同時間序列的傳感器輸出的冗余信息來檢測故障。其形式化表示如式（1）所示。

2 結(jié)果與分析

2.1 研究區(qū)域與試驗數(shù)據(jù)

研究區(qū)域為山東省泰安市山東農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝實驗站，溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)使用空氣溫濕度傳感器、光照度傳感器、二氧化碳傳感器和土壤溫濕度電導(dǎo)率傳感器進(jìn)行全方位、多層次、連續(xù)地采集溫室環(huán)境數(shù)據(jù)。本文選用的傳感器型號如表1所示，選取9個空氣溫濕度傳感器的空氣溫度數(shù)據(jù)作為試驗對象，并對其進(jìn)行編號，選取1 000組傳感器的正常歷史測量數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練。選取300組傳感器實際數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，即測試數(shù)據(jù)是一個包含9個傳感器，每個傳感器包含300個觀測數(shù)據(jù)的300×9維的數(shù)據(jù)矩陣。根據(jù)上節(jié)闡述的方法原理構(gòu)建PCA模型，建模的過程在科學(xué)計算軟件中使用代碼編寫完成。

2.2 傳感器偏差故障

在傳感器偏差故障條件下，使用PCA模型SPE統(tǒng)計量作為故障檢測指標(biāo)，SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率作為故障識別指標(biāo)，進(jìn)行溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中空氣溫濕度傳感器故障診斷的仿真計算。SPE統(tǒng)計量的詳細(xì)定義與計算方法見第1.2小節(jié)。SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率的詳細(xì)定義與計算方法見第1.3小節(jié)。利用模型對測試數(shù)據(jù)集計算SPE統(tǒng)計量，若SPE統(tǒng)計量超出模型確定的SPE統(tǒng)計量閾值，則判定測試數(shù)據(jù)集中傳感器出現(xiàn)故障。然后計算測試數(shù)據(jù)集中每個傳感器對SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率大小，根據(jù)最大貢獻(xiàn)率識別故障傳感器。

從9個傳感器中隨機選取一個傳感器作為故障傳感器，在該傳感器的第101組數(shù)據(jù)起分別引入10%和20%故障程度的傳感器偏差故障。如傳感器的正常測量值為18.1 ℃，則引入的10%和20%偏差故障值分別為1.81 ℃和3.62 ℃。

偏差故障條件下PCA模型的傳感器故障監(jiān)測結(jié)果如圖3和圖4所示。

圖中虛線為模型確定的SPE統(tǒng)計量閾值。橫坐標(biāo)101號之后的測試樣本為注入的故障樣本。由圖3和圖4可知，測試數(shù)據(jù)集中前100組正常數(shù)據(jù)的SPE統(tǒng)計量都在閾值以下，從101組故障數(shù)據(jù)起，SPE統(tǒng)計量開始明顯變大，全部超出了閾值。隨著引入故障程度的增加，SPE統(tǒng)計量的值也越來越大，說明PCA模型對空氣溫濕度傳感器偏差故障檢測的有效性。此時，使用傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法（Traditional Contribution Analysis，TCA）和基于加權(quán)SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率分析法（Weighted Contribution Analysis，WCA）進(jìn)行故障識別。

如表2所示，為定量分析9個傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率，將貢獻(xiàn)率的平均值作為分析目標(biāo)。因為變量在一段時間內(nèi)對SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率的均值水平可以近似反映此時間段內(nèi)傳感器的運行狀態(tài)。表中每一行分別代表了在不同采集時間段內(nèi)每個傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率平均值和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率平均值。

在引入10%的傳感器偏差故障后，通過兩種傳感器故障識別方法，計算得到2號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分別為43.4%和53%，均高于正常數(shù)據(jù)下2號傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率。同時傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法中5號傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率增長到了18.7%，對傳感器故障識別結(jié)果造成一定影響。

在引入20%的傳感器偏差故障后，通過兩種傳感器故障識別方法，計算得到2號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分別為52.3%和62.3%，與10%的傳感器偏差故障結(jié)果相比，2號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率都有明顯的增加。同時除5號傳感器外，其他正常傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率都有明顯的減少。

綜上所述，在傳感器偏差故障條件下，兩種傳感器故障識別方法中，隨著傳感器故障程度的增加，故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率越來越大，正常傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率越來越?。桓倪M(jìn)方法中故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率明顯高于傳統(tǒng)方法，而正常傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率基本低于傳統(tǒng)方法；傳統(tǒng)方法中存在正常傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率變化較大，直接影響傳感器故障識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此在傳感器偏差故障條件下，基于加權(quán)SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率分析法的故障識別效果比傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法更好。

2.3 傳感器漂移故障

在傳感器漂移故障條件下，使用PCA模型SPE統(tǒng)計量作為故障檢測指標(biāo)，SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率作為故障識別指標(biāo)，進(jìn)行溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中空氣溫濕度傳感器故障診斷的仿真計算。SPE統(tǒng)計量的詳細(xì)定義與計算方法見第1.2小節(jié)。SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率的詳細(xì)定義與計算方法見第1.3小節(jié)。利用模型對測試數(shù)據(jù)集計算SPE統(tǒng)計量，若SPE統(tǒng)計量超出模型確定的SPE統(tǒng)計量閾值，則判定測試數(shù)據(jù)集中傳感器出現(xiàn)故障。計算測試數(shù)據(jù)集中每個傳感器對SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率大小，根據(jù)最大貢獻(xiàn)率識別故障傳感器。

從9個傳感器中隨機選取一個傳感器作為故障傳感器，在該傳感器的第101組數(shù)據(jù)起引入1個從0開始線性增加到最大10%×N（N表示傳感器的正常測量值）的偏差值；同樣，在該傳感器的第101組數(shù)據(jù)起引入1個從0開始線性增加到最大20%×N的偏差值。

漂移故障條件下PCA模型的傳感器故障監(jiān)測結(jié)果如圖5和圖6所示。圖中虛線為模型確定的SPE統(tǒng)計量閾值。

橫坐標(biāo)101號之后的測試樣本為注入的故障樣本。由圖5和圖6可知，測試數(shù)據(jù)集中前100組正常數(shù)據(jù)的SPE統(tǒng)計量都在閾值以下，從101組故障數(shù)據(jù)起，SPE統(tǒng)計量開始逐漸變大，在某個響應(yīng)點后數(shù)據(jù)的SPE統(tǒng)計量值全都超出了閾值。表明PCA模型在故障前期短時間內(nèi)不能迅速檢測出漂移故障，隨著引入故障程度的增加，SPE統(tǒng)計量值超出閾值后才可以檢測到漂移故障的存在。在10%的漂移故障下，空氣溫濕度傳感器的故障檢測率為42%，響應(yīng)點在第217個樣本。在20%的漂移故障下，空氣溫濕度傳感器的故障檢測率為60.5%，響應(yīng)點在第180個樣本。此時，使用傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法（Traditional Contribution Analysis，TCA）和基于加權(quán)SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率分析法（Weighted Contribution Analysis，WCA）進(jìn)行故障識別。如表3所示，為定量分析9個傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率，將貢獻(xiàn)率的平均值作為分析目標(biāo)。因為變量在一段時間內(nèi)對SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率的均值水平可以近似反映此時間段內(nèi)傳感器的運行狀態(tài)。表中每一行分別代表了在不同采集時間段內(nèi)每個傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率平均值和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率平均值。

在引入10%的傳感器漂移故障后，通過兩種傳感器故障識別方法，計算得到2號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分別為33.4%和43.3%，均顯然高于正常數(shù)據(jù)下2號傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率。同時傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法中5號傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率增長到了19%，對傳感器故障識別結(jié)果造成一定影響。

在引入20%的傳感器漂移故障后，通過兩種傳感器故障識別方法，計算得到2號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分別為36.7%和47.3%，與10%的傳感器漂移故障結(jié)果相比，2號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率都有明顯的增加。同時除5號傳感器外，其他正常傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率都有明顯減少。

綜上所述，在傳感器漂移故障條件下，兩種傳感器故障識別方法中，隨著傳感器故障程度的增加，故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率越來越大，正常傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率越來越??；改進(jìn)方法中故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率明顯高于傳統(tǒng)方法，而正常傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率基本低于傳統(tǒng)方法；傳統(tǒng)方法中存在正常傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率變化較大，直接影響傳感器故障識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此在傳感器漂移故障條件下，基于加權(quán)SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率分析法的故障識別效果比傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法更好。

2.4 傳感器雙偏差故障

在傳感器雙偏差故障條件下，使用PCA模型SPE統(tǒng)計量作為故障檢測指標(biāo)，SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率作為故障識別指標(biāo)，進(jìn)行溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中空氣溫濕度傳感器故障診斷的仿真計算。SPE統(tǒng)計量的詳細(xì)定義與計算方法見第1.2小節(jié)。SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率的詳細(xì)定義與計算方法見第1.3小節(jié)。利用模型對測試數(shù)據(jù)集計算SPE統(tǒng)計量，若SPE統(tǒng)計量超出模型確定的SPE統(tǒng)計量閾值，則判定測試數(shù)據(jù)集中傳感器出現(xiàn)故障。然后計算測試數(shù)據(jù)集中每個傳感器對SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率大小，根據(jù)最大貢獻(xiàn)率識別故障傳感器。

從9個傳感器中隨機選取兩個傳感器作為故障傳感器，在這兩個傳感器的第101組數(shù)據(jù)起分別引入10%故障程度的傳感器偏差故障；同樣，在這兩個傳感器的第101組數(shù)據(jù)起分別引入20%故障程度的傳感器偏差故障。

雙偏差故障條件下PCA模型的傳感器故障監(jiān)測結(jié)果如圖7和圖8所示。圖中虛線為模型確定的SPE統(tǒng)計量閾值。

橫坐標(biāo)101號之后的測試樣本為注入的故障樣本。由圖7和圖8可知，測試數(shù)據(jù)集中前100組正常數(shù)據(jù)的SPE統(tǒng)計量都在閾值以下，從101組故障數(shù)據(jù)起，SPE統(tǒng)計量開始明顯變大，全部超出了閾值。隨著引入故障程度的增加，SPE統(tǒng)計量的值也越來越大，說明PCA模型對空氣溫濕度傳感器雙偏差故障檢測的有效性。此時，使用傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法（Traditional Contribution Analysis，TCA）和基于加權(quán)SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率分析法（Weighted Contribution Analysis，WCA）進(jìn)行故障識別。如表4所示，為定量分析9個傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率，將貢獻(xiàn)率的平均值作為分析目標(biāo)。因為變量在一段時間內(nèi)對SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率的均值水平可以近似反映此時間段內(nèi)傳感器的運行狀態(tài)。表中每一行分別代表了在不同采集時間段內(nèi)每個傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率平均值和加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率平均值。

在引入10%的傳感器雙偏差故障后，通過傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法，計算得到2號和8號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分別為18.4%和32.8%，均高于正常數(shù)據(jù)下2號和8號傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率。但是6號傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率為20.6%，比2號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率還要高，出現(xiàn)了傳感器故障識別誤診斷的情況。而通過基于加權(quán)SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率分析法，計算得到2號和8號故障傳感器的加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分別為21%和34.4%，顯然高于相同故障條件下傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法中2號和8號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率。

在引入20%的傳感器雙偏差故障后，通過傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法，計算得到2號和8號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分別為20.7%和33.9%，而基于加權(quán)SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率分析法中2號和8號故障傳感器的加權(quán)SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分別為23.4%和35.4%。與10%的傳感器雙偏差故障結(jié)果相比，兩種傳感器故障識別方法中2號和8號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率都有明顯的增加。在傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法中，6號傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率值22.3%，比2號故障傳感器的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率還要高，出現(xiàn)了傳感器故障識別誤診斷的情況。

綜上所述，在傳感器雙偏差故障條件下，傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法無法保障傳感器故障識別結(jié)果的準(zhǔn)確性，基于加權(quán)SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率分析法可以有效識別出現(xiàn)故障的傳感器。因此基于加權(quán)SPE統(tǒng)計量的貢獻(xiàn)率分析法的故障識別效果比傳統(tǒng)的SPE統(tǒng)計量貢獻(xiàn)率分析法更好。

3 結(jié)論

1） 溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中空氣溫濕度傳感器的好壞，直接影響溫室環(huán)境測量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，進(jìn)而導(dǎo)致溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)無法精準(zhǔn)調(diào)控作物生長環(huán)境，對溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)造成很大影響。本文提出一種基于主元分析的傳感器故障診斷方法，該方法首先對空氣溫濕度傳感器歷史數(shù)據(jù)構(gòu)成的訓(xùn)練矩陣進(jìn)行主元分析，得到傳感器數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，并確定平方預(yù)測誤差統(tǒng)計量的閾值。然后計算被檢測傳感器數(shù)據(jù)的平方預(yù)測誤差統(tǒng)計量數(shù)值，通過比較統(tǒng)計量和閾值的關(guān)系，進(jìn)而判斷傳感器是否出現(xiàn)故障。最后針對檢測出的空氣溫濕度傳感器故障數(shù)據(jù)，利用加權(quán)后的平方預(yù)測誤差統(tǒng)計量來計算傳感器的累積貢獻(xiàn)率，并將其作為傳感器故障識別的指標(biāo)，識別出故障的空氣溫濕度傳感器。

2） 利用空氣溫濕度傳感器數(shù)據(jù)在不同故障條件下進(jìn)行傳感器故障診斷方法驗證，驗證結(jié)果表明：基于主元分析的傳感器故障診斷方法可用于空氣溫濕度傳感器偏差故障和漂移故障的檢測，傳感器偏差故障和雙偏差故障的檢測率為100%，傳感器漂移故障的平均檢測率為51.25%；同時基于主元分析的傳感器故障診斷方法能夠有效識別出故障的空氣溫濕度傳感器，實現(xiàn)溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)中空氣溫濕度傳感器的故障診斷，為溫室物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)的可靠穩(wěn)定運行提供保障。由于傳感器數(shù)據(jù)中存在隨機噪聲等問題，導(dǎo)致PCA模型的漂移故障監(jiān)測效果不太理想，因此在未來的研究工作中，仍需針對此部分及故障數(shù)據(jù)重構(gòu)的問題進(jìn)一步研究，以優(yōu)化整個傳感器故障診斷模型的性能。

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