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申请/专利权人：东北大学

摘要：本发明提供一种矿山多元传感器数据采集、清洗及故障判别系统，属于矿山工程环境实时智能感知技术领域；包括：对矿山生产过程中岩体力学响应监测设备信息云端配置及力学响应信息实时采集存储的数据采集子系统；基于监测设备信息配置后数据采集子系统，实时采集的矿山生产过程中岩体力学响应信息数据，构建动态队列，按照二分类原则，实现队列数据分类，依据队尾元素的分类结果，判别出最新采集监测数据的异常状态的多元传感器异常数据清洗子系统；采用动态时间窗口的形式，及用数据阈值或数据获取时间间隔的方式，实现传感器运行中的故障状态进行判断的传感器故障检测子系统。

主权项：1.一种矿山多元传感器数据采集、清洗及判别系统，其特征在于：包括：对矿山生产过程中岩体力学响应监测设备信息云端配置及力学响应信息实时采集存储的数据采集子系统；基于监测设备信息配置后数据采集子系统，实时采集的矿山生产过程中岩体力学响应信息数据，构建动态队列，按照二分类原则，实现队列数据分类，依据队尾元素的分类结果，判别出最新采集监测数据的异常状态，完成多元传感器的数据清洗的多元传感器异常的数据清洗子系统；所述按照二分类原则，实现队列数据分类，依据队尾元素的分类结果，判别出最新采集监测数据的异常状态具体为：步骤2.1，首次启动服务时，读取传感器定义表中测点映射代码及实时数据存储位置字段，构建传感器定义矩阵SensorList；步骤2.2，遍历SensorList矩阵，在指定数据表中读取m条正常数据作为初始数据，构成动态队列矩阵SensorQueue，其中，m为动态队列长度，可自主指定；步骤2.3，上述步骤运行完毕后，借助于数据传输服务，开始数据实时采集，针对于采集到的最新传输数据，提取数据中的测点映射代码及感知数据，并在以此作为检索条件，找到SensorList中针对于此传感器的索引index，并令队列D＝SensorQueue[index]，同时将感知数据推入至队列D；步骤2.4，按照式1-2分别求取两个随机且不相等的队列中心点k1',k2'，并令k1,k2分别等于k1',k2'；k1′＝randomminD,maxD1k2′＝randomminD,maxD2步骤2.5，依据式3-4分别计算队列D中元素距离k1,k2中心点曼哈顿距离的绝对值，并依据式5，判断队列中各个元素所处类别；dis1i＝|k1-Di|3dis2i＝|k2-Di|4categoryi＝dis1i＜dis2i+2dis2i＜dis1i5步骤2.6，依据式6-7分别计算二分类后新的分类中心点k1',k2'，并判断k1',k2'是否与k1,k2相等，如若相等，则执行步骤2.8，否则令k1,k2分别等于k1',k2'，并执行步骤2.5； 步骤2.7，依据式8计算最新感知数据的异常状态评判变量noise，本实例取监测数据异常状态评价阈值k＝2，当noise≤2时，说明最新感知数据为异常离群数据，则将其直接标记为删除状态，并从队列中直接剔除；当noise＞2时，说明最新感知数据处于正常状态，则将其标记为正常状态，并让队列正常执行出队操作； 基于数据清洗子系统动态更新多元传感器的运行状态，采用动态时间窗口的形式，及用数据阈值或数据获取时间间隔的方式，实现传感器运行中的故障状态进行判断的传感器故障检测子系统；所述基于数据清洗子系统动态更新多元传感器的运行状态，采用动态时间窗口的形式，及用数据阈值或数据获取时间间隔的方式，实现传感器运行中的故障状态进行判断的过程如下：步骤2.1，设定动态时间窗口，采用定时任务的方式，动态读取传感器定义表中负责人、采样周期、最新采样时间、异常采样数量数据；步骤2.2，基于动态获取的最新采样时间以及采样周期数据，结合当前时间，计算上次采样时间距当前时间的间隔，当此间隔超过n倍采样周期后，则说明传感器处于断线状态；其中n为用户指定的参数，用于表征系统的传感器断线检测的灵敏度；步骤2.3，基于步骤2.1中异常采样数量数据，判断其是否大于异常采样阈值k，若大于，则说明传感器出现数据采集异常，其中k为用户自定义参数，用于表征对异常数据检测的灵敏度；步骤2.4，基于步骤2.2及步骤2.3的判断结果，当传感器被检测为断线或者数据采集异常状态时，结合步骤2.1中获取的负责人信息，发送短信及邮件报警信息，告知其对传感器进行检查维修，同时更新传感器定义中异常采样数量为0。

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