温室环境无线监测系统故障诊断系统

摘要

随着信息技术的发展，物联网技术得到了快速发展，农业物联网技术在设施农业上的应用愈加广泛、前途愈加光明。而传感器技术、无线网络、微型计算机技术、互联网的发展，进一步促进了温室环境信息的监测管理。温室环境监测系统在设施农业中布置了大量的传感器用于监测温室中主要的环境参数，但是设施农业内具有高湿、高温等恶劣的工作环境，由此导致温室环境监测系统传感器故障的发生十分频繁。利用传感器采集设施农业内的环境信息是温室环境监测系统的基础，而传感器故障发生数据异常对温室环境监测准确性、环境控制可靠性都会产生重要危害。因此，在温室环境无线监测系统基础上开展故障诊断的研究具有重要的经济意义和工程应用价值。
　　本文在江苏大学研制的 GHIOT设施农业物联网系统的基础上，针对其传感器采集的环境参数的异常开展基于时空相关性的故障诊断；针对智能网关与服务器、数据采集单元间的数据传输过程存在的数据异步、时间异步等情况，开展了网络故障诊断。通过系统搭建运行，初步验证了温室环境无线监测系统故障诊断系统的效果。
　　主要研究工作包括以下几个方面：
　　(1)温室环境参数时空关联性研究。针对温室内环境变化缓慢、相邻节点参数强耦合的特点，开展时空关联性研究，并在温室环境时空关联性分析基础上进行传感器数据预测，利用基于一阶自回归等时间序列预测算法对环境数据的时间相关性进行预测；利用基于邻居节点参数信息的同质传感器预测；利用基于回归关系模型的异质传感器预测，实现对环境参数进行空间相似性预测。验证结果表明：基于一阶自回归方法的时间相关性预测在时间预测算法中效果最优，预测方差为1.439，同质与异质传感器的空间相似性预测方差分别为1.493、1.883，预测结果能够有效地反映温室环境的变化。
　　(2)基于时空信息比较的传感器故障识别。为了判断温室环境监测系统中传感器数据的准确性，本研究提出了一种基于时空信息比较的传感器故障识别方法。该方法首先利用基于PCA的传感器故障检测方法，通过监控统计量 T2和SPE的变化实现传感器系统故障检测。当系统检测出故障时，对该时刻传感器采用基于时空特性的节点信息比较实现不同传感器的故障识别，并分别对比基于时间尺度、空间尺度、时空尺度的节点信息比较方法对传感器故障识别的影响。验证结果表明：基于 PCA的传感器故障检测方法能够有效地实现对传感器系统的初步故障检测，故障检测率达到90.23%；充分考虑时间尺度、空间尺度的基于节点信息比较的传感器故障识别方法能够有效地实现具体故障传感器定位，并对比了传统的传感器故障识别方法，发现本文所提到的传感器故障识别方法的故障识别精度为95.14%，能够有效地保证故障诊断效率、提高故障诊断精度、降低虚警率，具有可靠性和准确性。
　　(3)基于时空关联性的温室环境多传感器数据融合与数据重构。为了满足温室环境监测系统中传感器数据需具有鲁棒性的要求，本文提出了一种基于时空关联性的温室环境多传感器数据融合与数据重构算法。利用改进型支持度函数算法对基于时空关联性的预测值进行数据融合，并利用试验数据对数据融合的效果进行验证。根据故障特征与调控效果实现对传感器故障的判断，并进行传感器故障数据重构。验证结果表明：以时空预测值为输入变量，以改进型支持度函数的数据融合算法能够有效的将环境数据预处理的时空关联性预测值赋予动态的加权值，传感器的数据故障平均准确诊断率CDR为96.72%、平均虚警率FAR为3.48%，异常数据的数据融合RMSE为1.07，并且其数据融合结果优于平均值算法、传统支持度函数算法，数据融合产生的最优估计值更能真实的反映温室环境的变化，具有可靠性和准确性。
　　(4)温室环境数据传输网络故障诊断。针对数据传输网络在运行过程中出现的数据异步、时间异步等异常情况，本文提出了一种温室环境无线数据传输网络的故障诊断方法，该方法分别利用参考广播同步机制、基于JSON的跨平台传输、数据采集单元重读命令实现无线监测系统的智能网关与服务器、数据采集单元间的时间同步、数据同步，实现网络故障的诊断与恢复。验证结果表明：本文提出的故障诊断方法能够有效地实现温室环境无线监测系统网络部分故障的检测、处理、判断与故障恢复，时间异步故障恢复的准确度为83.34%，数据异步恢复的数据到达率为98.57%，实现智能网关与服务器间的时间同步，实现智能网关与服务器、数据采集单元间的数据同步，故障诊断效果明显、可靠性高。
　　(5)系统运行试验。对温室环境无线监测系统故障诊断系统进行了集成，在江苏省农业科学院溧水植物科学基地进行了系统部署和运行测试。针对传感器存在的故障开展了基于时空信息的故障检测、故障识别、故障诊断和异常数据的恢复。针对温室环境无线监测系统的网络故障，开展了数据异步、时间异步的故障检测与故障恢复。对系统的性能进一步验证，包括：传感器环境参数信息的检测、传感器异常数据的识别、传感器故障数据的诊断与数据恢复、网络故障时间异步的恢复、网络故障异步数据的同步。验证结果表明：温室环境无线监测系统故障诊断系统能够实现对温室环境的监测要求，系统进行长时间的运行测试，具有较好的稳定性，故障诊断效果明显，提高了系统的可靠性。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究目的和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 存在不足分析

1.4 技术路线与研究内容

1.5 本章小结

第2章 环境参数时空关联性研究

2.1 环境参数数据来源

2.2 环境参数时空特性

2.3 基于时空关联性的传感器预测

2.4 时空关联性预测验证

2.4 本章小结

第3章 基于时空关联性的传感器故障识别与数据重构

3.1 传感器故障识别体系结构

3.2 基于PCA的传感器故障检测

3.3 传感器故障识别

3.4 故障识别方法验证

3.5 传感器故障诊断

3.6 传感器数据融合模型

3.7 故障数据重构

3.8 本章小结

第4章 监测系统数据传输网络故障诊断

4.1 无线传感器网络故障诊断

4.2 基于参考广播同步机制的时间异步处理

4.3 数据异步诊断

4.4 功能验证

4.5 本章小结

第5章 温室环境无线监测系统运行与故障测试

5.1 故障诊断系统搭建

5.2 智能网关软件功能设计

5.3 故障诊断系统的软件功能验证

5.4 故障注入诊断实验

5.5 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 创新点

6.3 展望

参考文献

致谢

附录