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摘要：本发明涉及消防安全、智能控制的技术领域，公开了一种用于消防炮控制系统的故障识别方法，包括：在消防炮控制系统的关键位置安装多种传感器，采集消防炮控制系统运行数据；对采集的运行数据进行数据清洗、去噪和归一化的预处理操作后，从中提取与运行故障相关的特征参数，形成特征样本数据集；将特征样本数据集输入基于故障树分析算法构建的SVM分类器中进行训练，得到故障识别模型；将故障识别模型部署在消防炮控制系统的中央处理平台内，实时对系统运行数据进行故障识别，并输出故障识别结果。本发明克服了现有技术的不足，提高了故障识别的准确性、及时性和可靠性。

主权项：1.一种用于消防炮控制系统的故障识别方法，其特征在于，包括：在消防炮控制系统的关键位置安装多种传感器，采集所述消防炮控制系统运行数据；对采集的所述运行数据进行数据清洗、去噪和归一化的预处理操作后，从中提取与运行故障相关的特征参数，形成特征样本数据集；通过特征提取技术，提取与运行故障相关的特征参数，所述特征参数至少包含压力波动特征、温度特征、流量特征、电流特征和电压特征；将提取的所述特征参数按时间顺序排列，整合成特征向量，构成特征样本数据集；其中，对所述特征样本数据集中的特征样本进行标注，标明是否发生故障及故障类型；所述特征样本数据集的表达形式为一个矩阵，其中，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征；通过特征提取技术，提取所述特征参数，其数学表达公式如下： 其中，、、、和分别表示压力、温度、流量、电流和电压的均值，X为提取的特征向量，表示压力在时间范围内的累积值，表示压力的波动率，其数值越大，波动越剧烈；将所述特征样本数据集输入基于故障树分析算法构建的SVM分类器中进行训练，得到故障识别模型；其数学表达公式如下： 其中，表示从时间a到b的积分操作，a和b分别表示采样的时间区间的起点和终点，表示对所有特征参数的求和操作，i表示第i个特征参数，n表示特征参数的总数，是与特征参数i相关的指数系数，t表示时间，Xi表示特征参数i的值，μi表示特征参数i的均值，σi表示特征参数i的标准差，是Kroneckerdelta函数，用于表示特征样本i是否发生故障，j表示故障类型，是特征参数i的正态分布的标准差乘以2π的平方根，是一个复杂的多参数信息过滤函数，Pt、Tt、Ft、It、Vt分别表示在时间t时的压力、温度、流量、电流和电压特征参数的函数，C是常数，表示公式的结果，用于故障识别模型的校准值；当C＞0时，表示特征样本发生故障，并识别出故障类型；当C＝0时，表示特征样本未发生故障；当C＜0时，表示样本处于预警状态或系统存在误差，需要进一步监测和调整，以确保系统或设备的正常运行；所述故障识别模型中，识别不同故障类型的δi,j表示为：δi,1表示过压故障；δi,2表示欠压故障；δi,3表示过温故障；δi,4表示欠温故障；δi,5表示流量异常故障；δi,6表示电流过载故障；δi,7表示电流不足故障；δi,8表示电压波动故障；将所述故障识别模型部署在所述消防炮控制系统的中央处理平台内，实时对系统运行数据进行故障识别，并输出故障识别结果。

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