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基于时空信息比较的温室环境传感器故障识别  
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【英文篇名】 Sensor Fault Identification in Greenhouse Environment Based on Comparison of Spatial-temporal Information
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【作者】 王纪章; 贺通; 周金生; 赵丽伟; 王建平; 李萍萍;
【英文作者】 WANG Jizhang; HE Tong; ZHOU Jinsheng; ZHAO Liwei; WANG Jianping; LI Pingping; Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology; Ministry of Education; Jiangsu University; Chinese Academy of Agricultural Mechanization Sciences; College of Forest Resources and Environment; Nanjing Forestry University;
【作者单位】 江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室; 中国农业机械化科学研究院; 南京林业大学森林资源与环境学院;
【文献出处】 农业机械学报 , Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 编辑部邮箱 2018年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 温室环境; 传感器; 时空特性; 节点信息; 故障识别;
【英文关键词】 greenhouse environment; sensor; spatial-temporal characteristics; node information; fault identification;
【摘要】 为了提高温室环境测控系统中传感器数据的准确性,针对温室环境参数变化的时间相关性和空间相似性特点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的故障检测与基于时空信息比较的温室环境监测系统的传感器故障识别方法。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;再针对检测出故障的传感器节点,对该时刻传感器节点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。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进行了分析与试验验证,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故障的初步检测,提出的基于时空信息比较的传感器故障识别方法,融合考虑时间尺度和空间尺度的节点信息,能够有效地实现传感器具体故障定位;所建立的传感器故障识别方法检测正确率CDR为98.37%、平均虚警率FAR为1.72%,较传统的传感器故障识别方法检测正确率CDR提高了22.067个百分点,而平均虚警率FAR则降低了15.762个百分点,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,...
【英文摘要】 In order to judge the accuracy of sensor data in greenhouse environment measurement and control system,a sensor fault identification method was proposed based on the comparison of node information. This method based on the principal component analysis( PCA) was to achieve the sensor system fault detection through the monitoring statistics T2 and SPE changes. When the system detected the fault,the different sensor fault identification by using the comparison of node information based on temporal and spatial ...
【基金】 江苏省农业自主创新项目(CX(15)1016); 中国博士后基金项目(2015M580400); 江苏省博士后基金项目(1501112B); 江苏省科技支撑计划项目(BE2014406); 江苏省高等学校自然科学研究重大项目(17KJA416002); 江苏省高校优势学科建设工程项目(苏政办发教[2014]37号)
【更新日期】 2018-03-20
【分类号】 S625;TP212
【正文快照】 0引言近年来,中国农业发展正处于供给侧结构性改革关键期,面临着结构化调整、绿色发展、科技创新等方面的发展要求。在新形势下,传统农业将朝着设施农业这一重要方向转变调整。农业物联网技术在温室环境采集中得到了更加广泛的应用[1-4],传感器技术等将进一步促进其发展[5-6]。

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