污水泵在线故障预测方法、系统、电子设备以及存储介质与流程

本公开涉及污水处理故障，尤其涉及一种污水泵在线故障预测方法、系统、电子设备以及存储介质。

背景技术：

1、目前，环境保护已经成为我国经济可持续发展的重要基础，污水处理被广泛应用于建筑、农业，交通、能源、石化、环保、城市景观、医疗、餐饮等各个领域，也越来越多地走进寻常百姓的日常生活。污水处理处理作为自然水体的关键保护屏障，污水泵为污水处理系统提供动力，其性能好坏直接影响污水处理系统的好坏，需要从大量传感器中连续获取大量振动数据对污水泵进行在线故障预测，从而保持污水处理系统的运转能维持振动，保护水环境的安全。

2、无线传感器网络因其具有智能感知、小巧灵活、部署方便等优点，能够有效弥补传统有线监测系统在污水泵振动监测领域的不足，污水泵振动信号的采集通常需要很高的采样频率，在多传感器同时采集传输的无线传感器网络中会产生海量的振动数据，但传感器网络节点的信道带宽和存储能力十分有限。

3、采用数据压缩方法将大量振动数据传输到上位机，并对污水泵进行在线故障预测，目前数据压缩方法如自适应正交变化的数据压缩方法、高效的数据约简算法、多级自适应近无损压缩方法，但是这些压缩算法的压缩率和还原精度，难以在将如此海量的振动数据的无线传感器网络中有效运行。

技术实现思路

1、提供该公开内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该公开内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2、本公开实施例提供了一种污水泵在线故障预测方法、系统、电子设备以及存储介质，解决了在保证数据压缩率和还原精度的同时，有效的将污水泵上无线传感器产生的大了振动数据进行融合压缩，减少无线传感器网络中的数据量，提高传输效率。能够及时有效地将数据传输给上位机对污水泵进行故障预测，提高污水泵故障预测准确性，延长污水泵使用寿命，保持污水处理系统的运转能维持振动，提高了水环境的安全性。

3、第一方面，本公开实施例提供了污水泵在线故障预测方法，包括：离散余弦变换分块，将污水泵上无线传感器网络节点采集到的振动数据通过离散余弦变换计算确保子带能量集中，将离散余弦变换系数通过固定数据长度进行分块得到子带离散余弦变换系数；子带峰值自适应量化，对子带通过均值和方差计算提取出子带离群值系数和基准值系数，根据子带的离群值数量和峰值大小对子带的离群值系数进行峰值自适应量化以减少数据失真；融合编码，将不同传感器的基准值系数进行字节融合，将峰值自适应量化后数据进离群值系数和基准值系数进行比特融合，以减少数据冗余。

4、结合第一方面的实施例，在一些实施例中，所述离散余弦变换分块，将污水泵上无线传感器网络节点采集到的振动数据通过离散余弦变换计算确保子带能量集中，将离散余弦变换系数通过固定数据长度进行分块得到子带离散余弦变换系数，包括：

5、将污水泵上无线传感器网络节点采集到的振动数据通过离散余弦变换再进行分块

6、

7、m＝1，2，3，…h

8、其中，m为传感器节点读取的数据长度，uh为原始信号h；

9、将不同传感器网络节点采集到的原始数据进行离散余弦变换后再进行分块得到离散余弦变换系数矩阵

10、

11、a＝u×h

12、其中，h为分块长度，u为分块总数，a为原始数据长度，离散余弦变换系数矩阵dp中每一行[dr，1 dr，2 … dr，h]对应第p个传感器离散余弦变换系数的第r块子带数据，每一列[d1，h d2，h … dm，h]t对应子带中第h个离散余弦变换系数。

13、结合第一方面的实施例，在一些实施例中，所述子带峰值自适应量化，对子带通过均值和方差计算提取出子带离群值系数和基准值系数，根据子带的离群值数量和峰值大小对子带的离群值系数进行峰值自适应量化以减少数据失真，包括：

14、计算各个子带的离散余弦变换系数平均值

15、

16、其中，为第p个子带的平均值，h为子带长度；

17、计算单个传感器系数的平均值

18、

19、其中，dr为第r个传感器的平均值，u为子带个数；

20、计算多个传感器系数总的平均值

21、

22、其中，为h个传感器系数总的平均值，h为传感器个数；

23、计算不同传感器离散余弦变换系数的均方差

24、

25、其中，u为离散余弦变换系数个数，h为传感器编号，dp为第p个离散余弦变换系数，wh为第h个传感器的均方差；

26、设定离群值系数提取阈值，以h个传感器离散余弦变换系数的均值作为基准，分辨系数v作为提取离群值系数的控制因子确定离群值系数提取的阈值

27、

28、其中，v为离群值分辨系数，σh为第h个传感器离群值系数的阈值；

29、改变离群值分辨系数v后可提取出不同程度偏离离散余弦变换系数均值的离群值和基准值系数，得到不同的数据压缩比和信号重构精度；

30、子带峰值自适应量化方法为离群值系数更多，离散余弦变换系数峰值更大的子带分配更多的量化位数，为离群值系数更少，峰值更小的子带分配较少的位数

31、

32、其中，wh为第h个传感器的均方差，zr为第r个子带的峰值与提取阈值之差，ouax为最大量化位数，or为第r个子带的量化位数；

33、分配完各子带的量化位数之后，对所有分配位数小于或等于最大量化位数的子带进行均匀量化

34、

35、其中，dp，r为第p个子带第r个离散余弦变换系数，fp，r为第p个子带第r个离散余弦变换系数的量化值，op为第p个子带的量化位数，zp为第p个子带的峰值区间，dp，uin为第p个子带的最小值。

36、结合第一方面的实施例，在一些实施例中，所述融合编码，将不同传感器的基准值系数进行字节融合，将峰值自适应量化后数据进离群值系数和基准值系数进行比特融合，以减少数据冗余，包括：

37、采用字节融合的方法，将不同传感器提取离群值之后的子带基准值系数进行字节融合

38、

39、其中，h为传感器数量，dh，p为第h个传感器的第p个基准值系数，dp为融合后的第p个基准值系数，即为h个传感器的基准值系数；

40、将峰值自适应量化后数据进离群值系数和基准值系数进行比特融合：

41、利用比特融合方法将多个不足一个字节的离散余弦变换系数的二进制数据进行位融合；

42、当拼接数据gp，r的有效二进制位小于8时，将下一个离散余弦变换系数的二进制位与其进行拼接，形成一个完整的字节

43、gp，r＝(lp，r＜＜(8-or))∣(gp+1，r＞＞(2×or-8))

44、其中，lp，r为第r个子带第p个系数的二进制数据，gp，r为第r个子带拼接后的第p个字节，gp+1，r为第r个子带第p+1个系数的二进制数据，(＜＜)为左移运算符，(|)为或运算；

45、编码数据由网关节点传输至上位机后进行解码。

46、第二方面，本公开实施例提供了一种污水泵在线故障预测系统，包括：离散余弦变换分块单元，将污水泵上无线传感器网络节点采集到的振动数据通过离散余弦变换计算确保子带能量集中，将离散余弦变换系数通过固定数据长度进行分块得到子带离散余弦变换系数；子带峰值自适应量化单元，对子带通过均值和方差计算提取出子带离群值系数和基准值系数，根据子带的离群值数量和峰值大小对子带的离群值系数进行峰值自适应量化以减少数据失真；融合编码单元，将不同传感器的基准值系数进行字节融合，将峰值自适应量化后数据进离群值系数和基准值系数进行比特融合，以减少数据冗余。

47、结合第二方面的实施例，在一些实施例中，所述离散余弦变换分块单元，将污水泵上无线传感器网络节点采集到的振动数据通过离散余弦变换计算确保子带能量集中，将离散余弦变换系数通过固定数据长度进行分块得到子带离散余弦变换系数，包括：

48、将污水泵上无线传感器网络节点采集到的振动数据通过离散余弦变换再进行分块

49、

50、m＝1，2，3，…h

51、其中，m为传感器节点读取的数据长度，uh为原始信号h；

52、将不同传感器网络节点采集到的原始数据进行离散余弦变换后再进行分块得到离散余弦变换系数矩阵

53、

54、a＝u×h

55、其中，h为分块长度，u为分块总数，a为原始数据长度，离散余弦变换系数矩阵dp中每一行[dr，1 dr，2 … dr，h]对应第p个传感器离散余弦变换系数的第r块子带数据，每一列[d1，h d2，h … dm，h]t对应子带中第h个离散余弦变换系数。

56、结合第二方面的实施例，在一些实施例中，所述子带峰值自适应量化单元，对子带通过均值和方差计算提取出子带离群值系数和基准值系数，根据子带的离群值数量和峰值大小对子带的离群值系数进行峰值自适应量化以减少数据失真，包括：

57、计算各个子带的离散余弦变换系数平均值

58、

59、其中，为第p个子带的平均值，h为子带长度；

60、计算单个传感器系数的平均值

61、

62、其中，dr为第r个传感器的平均值，u为子带个数；

63、计算多个传感器系数总的平均值

64、

65、其中，为h个传感器系数总的平均值，h为传感器个数；

66、计算不同传感器离散余弦变换系数的均方差

67、

68、其中，u为离散余弦变换系数个数，h为传感器编号，dp为第p个离散余弦变换系数，wh为第h个传感器的均方差；

69、设定离群值系数提取阈值，以g个传感器离散余弦变换系数的均值作为基准，分辨系数v作为提取离群值系数的控制因子确定离群值系数提取的阈值

70、

71、其中，v为离群值分辨系数，σh为第g个传感器离群值系数的阈值；

72、改变离群值分辨系数v后可提取出不同程度偏离离散余弦变换系数均值的离群值和基准值系数，得到不同的数据压缩比和信号重构精度；

73、子带峰值自适应量化方法为离群值系数更多，离散余弦变换系数峰值更大的子带分配更多的量化位数，为离群值系数更少，峰值更小的子带分配较少的位数

74、

75、其中，wh为第h个传感器的均方差，zr为第r个子带的峰值与提取阈值之差，ouax为最大量化位数，or为第r个子带的量化位数；

76、分配完各子带的量化位数之后，对所有分配位数小于或等于最大量化位数的子带进行均匀量化

77、

78、其中，dp，r为第p个子带第r个离散余弦变换系数，fp，r为第p个子带第r个离散余弦变换系数的量化值，op为第p个子带的量化位数，zp为第p个子带的峰值区间，dp，uin为第p个子带的最小值。

79、结合第二方面的实施例，在一些实施例中，所述融合编码单元，将不同传感器的基准值系数进行字节融合，将峰值自适应量化后数据进离群值系数和基准值系数进行比特融合，以减少数据冗余，包括：

80、采用字节融合的方法，将不同传感器提取离群值之后的子带基准值系数进行字节融合

81、

82、其中，h为传感器数量，dh，p为第h个传感器的第p个基准值系数，dp为融合后的第p个基准值系数，即为h个传感器的基准值系数；

83、将峰值自适应量化后数据进离群值系数和基准值系数进行比特融合：

84、利用比特融合方法将多个不足一个字节的离散余弦变换系数的二进制数据进行位融合；

85、当拼接数据gp，r的有效二进制位小于8时，将下一个离散余弦变换系数的二进制位与其进行拼接，形成一个完整的字节

86、gp，r＝(lp，r＜＜(8-or))∣(gp+1，r＞＞(2×or-8))

87、其中，lp，r为第r个子带第p个系数的二进制数据，gp，r为第r个子带拼接后的第p个字节，gp+1，r为第r个子带第p+1个系数的二进制数据，(＜＜)为左移运算符，(|)为或运算；

88、编码数据由网关节点传输至上位机后进行解码。

89、第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面上述的污水泵在线故障预测方法。

90、第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面上述的污水泵在线故障预测方法的步骤。

91、本发明有益效果：该方法，通过离散余弦变换分块，将污水泵上无线传感器网络节点采集到的振动数据通过离散余弦变换计算确保子带能量集中，将离散余弦变换系数通过固定数据长度进行分块得到子带离散余弦变换系数；子带峰值自适应量化，对子带通过均值和方差计算提取出子带离群值系数和基准值系数，根据子带的离群值数量和峰值大小对子带的离群值系数进行峰值自适应量化以减少数据失真；融合编码，将不同传感器的基准值系数进行字节融合，将峰值自适应量化后数据进离群值系数和基准值系数进行比特融合，以减少数据冗余。解决了在保证数据压缩率和还原精度的同时，有效的将污水泵上无线传感器产生的大了振动数据进行融合压缩，减少无线传感器网络中的数据量，提高传输效率。能够及时有效地将数据传输给上位机对污水泵进行故障预测，提高污水泵故障预测准确性，延长污水泵使用寿命，保持污水处理系统的运转能维持振动，提高了水环境的安全性。