一种传感器检测方法及系统与流程

本发明涉及传感器检测，尤其涉及一种传感器检测方法及系统。

背景技术：

1、随着物联网（iot）技术和智能设备的广泛应用，传感器作为关键的硬件组件，广泛应用于各种工业、农业、医疗、交通等领域，承担着环境监测、数据采集、状态感知等重要功能。传感器的性能直接影响到设备的可靠性和系统的整体效能，因此对传感器的检测与评估显得尤为重要。传统的传感器检测方法多依赖于人工操作或基于固定测试模型进行单一环境下的评估，这种方式不仅存在一定的局限性，还导致测量误差，无法真实反映传感器在复杂工作环境中的实际表现。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种传感器检测方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、本技术提供了一种传感器检测方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：实时采集传感器安装环境的几何、力学及电气参数，构建传感器数字孪生模型；

4、步骤s2：根据边缘计算设备通过局域网络完成传感器参数自动识别与初始化，得到传感器初始配置数据；

5、步骤s3：根据传感器数字孪生模型以及传感器初始配置数据生成传感器模拟数据；

6、步骤s4：根据传感器模拟数据进行性能检测评估，得到传感器检测数据。

7、本发明中通过实时采集传感器安装环境的几何、力学及电气参数，并构建传感器的数字孪生模型，可以准确地模拟传感器在实际工作环境中的表现。数字孪生模型能够提供精确的环境交互关系，使得模拟数据更为可靠，从而为性能检测提供准确的基础数据。自动化配置减少了人为干预的错误，提高了传感器在部署时的适配性和灵活性，有助于提高系统整体的部署效率和精准度。基于数字孪生模型生成的传感器模拟数据可以实时反映传感器的工作状态，借助边缘计算和局域网络的高效数据处理能力，系统可以实时监测传感器性能并快速响应潜在问题，有助于及时发现传感器的性能问题或故障，减少了设备故障的响应时间，提高了系统的可靠性和安全性。通过数字孪生模型生成的模拟数据，可以在没有实际传感器硬件的情况下进行性能评估和测试。可以有效减少物理试验的次数和成本，尤其在传感器的大规模部署阶段，能够大幅度降低测试和验证过程中的资源消耗。

8、优选地，步骤s1具体为：

9、步骤s11：部署环境传感器阵列，通过边缘设备采集实时环境参数数据；

10、步骤s12：根据实时环境参数数据进行虚拟传感器环境生成，得到虚拟传感器环境数据；

11、步骤s13：使用激光扫描获取安装位置的几何形态，得到传感器几何形态数据，并根据传感器几何形态数据进行几何重建，得到传感器安装几何参数数据；

12、步骤s14：利用压力传感器以及加速度计进行安装环境的力学参数标定，得到传感器力学特性数据；

13、步骤s15：使用示波器测量连接器阻抗、电压波形及接地状态，得到电气特性数据；

14、步骤s16：将传感器安装几何参数数据、传感器力学特性数据、电气特性数据以及虚拟传感器环境数据进行数字孪生模型建立，得到传感器数字孪生模型。

15、本发明中提供准确的实时环境数据，有助于在传感器配置、调试和运行过程中即时调整，以应对环境的变化。根据实时环境参数数据生成虚拟传感器环境数据，有助于模拟和预测传感器在特定环境下的表现，特别是在物理测试不方便或不可能的情况下。几何数据的获取和建模能帮助更好地分析环境对传感器信号的影响，进而提高系统的可靠性。本发明能够提供精确的力学特性数据，使得传感器的工作性能可以在特定力学条件下进行精准评估。通过对传感器电气特性（如阻抗、电压、接地状态）的精确测量，能够保证信号传输的稳定性和传感器的电气可靠性。数字孪生模型能够在虚拟空间中精确模拟传感器的工作状态及其与环境的互动，提供对传感器行为的深刻洞察。

16、优选地，步骤s12具体为：

17、根据实时环境参数数据进行特征提取，得到环境参数特征数据；

18、根据环境参数特征数据进行环境几何建模，得到环境几何数据；

19、将实时环境参数数据以及环境几何数据进行物理属性映射，得到环境物理属性分布图数据；

20、对环境物理属性分布图数据进行虚拟环境纹理生成，得到环境纹理贴图数据；

21、根据环境纹理贴图数据进行虚拟传感器位置接口生成，得到虚拟传感器环境数据。

22、本发明中特征提取使得对环境的实时监控更加高效，减少了原始数据处理的复杂性，尤其在处理大规模数据集时，能够显著提高计算效率。为环境变化的实时响应和传感器适应性评估提供了更精准的基础。通过对环境进行几何建模，可以在虚拟空间中准确地再现环境的三维结构。能够帮助理解环境对传感器操作的影响，特别是在复杂或难以触及的环境中，环境几何数据的获取提供了精确的几何特性，如表面形态、空间布局等。映射为传感器性能模拟和优化提供了一个现实依据，使得传感器能够在更加复杂的物理环境下得到准确评估和调优。虚拟纹理生成有助于在虚拟环境中对传感器进行各种条件下的测试和优化，避免了在实际环境中进行大量实地测试的需要。通过这些虚拟测试，可以发现潜在问题并进行相应的设计调整，提前规避问题，提高传感器的适应性和精度。

23、优选地，其中特征提取具体为：

24、根据实时环境参数数据进行窗口数据切片，得到环境参数切片数据；

25、根据环境参数切片数据进行环境扰动指数计算，得到环境扰动指数数据；

26、根据环境参数切片数据进行多环境变量协方差矩阵计算，得到多环境变量相关性数据；

27、对环境扰动指数数据以及多环境变量相关性数据进行环境空间异常波动处理，得到环境参数特征数据。

28、本发明中通过对环境参数数据进行窗口数据切片，该方法能够在实时采集的原始环境数据中提取出具有代表性和区分度的时间段或数据片段。数的计算可以帮助检测传感器在不同环境条件下的受干扰程度，及时发现因环境变化引起的异常情况，从而为传感器的稳定性和可靠性评估提供更加精准的依据。协方差矩阵的计算有助于揭示环境因素之间的相互作用，从而更全面地评估传感器在不同环境变量组合下的表现。对环境扰动指数和多环境变量相关性数据进行综合分析，检测出潜在的异常波动区域。

29、优选地，其中窗口数据切片具体为：

30、根据实时环境参数数据通过预设的第一窗口切片参数数据以及预设的第二窗口切片参数数据进行窗口切片，分别得到第一初步窗口切片数据以及第二初步窗口切片数据；

31、对第一初步窗口切片数据以及第二初步窗口切片数据进行聚类计算，分别得到第一窗口切片聚类数据以及第二窗口切片聚类数据；

32、根据第一窗口切片聚类数据以及第二窗口切片聚类数据进行簇变化率计算，分别得到第一聚类簇变化率数据以及第二聚类簇变化率数据；

33、根据第一聚类簇变化率数据对第一窗口切片参数数据进行窗口动态重划分，得到第一窗口重切片参数数据，并根据第二聚类簇变化率数据对第二窗口切片参数数据进行第二窗口重切片参数数据；

34、根据实时环境参数数据通过预设的第一窗口重切片参数数据以及预设的第二窗口重切片参数数据进行窗口切片，分别得到第一初步窗口重切片数据以及第二初步窗口重切片数据；

35、对第一初步窗口重切片数据以及第二初步窗口重切片数据进行窗口数据特征提取，分别得到第一窗口特征数据以及第二窗口特征数据；

36、利用第一窗口特征数据以及第二窗口特征数据第一初步窗口重切片数据以及第二初步窗口重切片数据进行跨窗口特征矩阵构建，得到环境参数切片数据。

37、本发明中通过预设窗口切片参数对实时环境数据进行切片和重划分，能够将大规模的环境数据细分为更小的时间窗口。这样可以更好地捕捉到环境变化的局部特征，减少噪声的影响，提升分析的精度。聚类和簇变化率分析对传感器系统非常重要，它能够实时发现环境中发生的重大变化，如温度、湿度或压力的剧烈波动，帮助系统迅速调整并优化运行状态。动态重划分能够有效应对环境中不确定性的变化，特别是在不稳定或快速变化的环境条件下，能够及时调整切片策略，避免过于静态的窗口切片策略导致数据处理精度的下降。比如在气候变化的动态监测中，快速变化的天气条件可以通过实时调整切片策略得到更精确的监测结果。特征提取有助于对复杂环境数据进行更深层次的分析，帮助建立更加智能化的预测模型。例如，在智能制造和精密设备监控中，能够从传感器数据中提取出有价值的特征，从而实现预测性维护和智能决策。跨窗口特征矩阵构建可以整合来自不同时间窗口的特征数据，为进一步的数据分析和决策提供丰富的上下文信息。通过对跨窗口数据的整合，能够更全面地了解环境的变化趋势，进一步提升模型的准确性和稳定性。

38、优选地，其中环境几何建模具体为：

39、获取安装环境几何数据；

40、根据实时环境参数数据以及安装环境几何数据进行空间映射，得到安装环境映射数据；

41、根据实时环境参数数据进行安装环境几何预估，得到安装环境几何预估数据；

42、根据安装环境几何预估数据以及安装环境映射数据进行环境参数融合，得到环境几何数据。

43、本发明中通过空间映射与几何预估，减少了由于环境不确定性带来的误差，确保了模型的精度。在空间映射过程中，将安装环境的几何形态与实时环境数据结合，可以创建出更加真实的环境空间映射。通过安装环境几何预估，预测传感器所在环境的几何形态变化，尤其是当环境受到温度、湿度等外部扰动时，环境几何形态会发生变化。将来自不同来源的数据（如几何数据、实时环境数据）进行有效合成，可以得到一个多维度、综合性的环境几何数据，为传感器提供更准确的环境背景，帮助传感器调整其自身的参数设置，增强其在复杂环境下的工作稳定性和容错能力。

44、优选地，步骤s2具体为：

45、步骤s21：根据边缘计算设备进行硬件连接校验，得到硬件连接校验数据；

46、步骤s22：对硬件连接校验数据进行通信通道配置，得到通信通道配置数据；

47、步骤s23：根据通信通道配置数据进行传感器特性读取，得到传感器特性数据；

48、步骤s24：根据传感器特性数据进行参数标定，得到标定参数数据；

49、步骤s25：对参数标定数据进行增益调整，得到优化增益值数据；

50、步骤s26：根据优化增益值数据进行参数初始化，得到传感器初始配置数据。

51、本发明中硬件连接校验确保传感器与边缘计算设备之间的硬件连接是可靠和稳定的。通过检查硬件连接状态，避免了因连接不良引起的数据丢失或通信失败。通过根据硬件连接校验结果对通信通道进行配置，确保传感器数据能够通过合适的网络通道准确传输。通信通道配置不仅提高了数据传输的稳定性，还为传感器数据采集提供了稳定的通信基础。传感器特性读取步骤能够从传感器中提取出关键信息（如灵敏度、量程、误差特性等），确保传感器的特性被充分理解，从而在参数初始化和优化过程中能够考虑到传感器的实际性能。通过对传感器的标定，确保其输出数据更接近真实值，提高数据的精确度和一致性。增益调整能够优化传感器的响应灵敏度和输出范围。通过调整增益，可以使传感器在不同工作条件下的响应更加符合实际需求，特别是在信号强度不一致或噪声较大的环境中，增益调整可以显著提升信号质量，减少误差。通过优化增益值后的参数初始化，确保传感器在启动时具有正确的工作状态和性能设定。

52、优选地，步骤s3具体为：

53、步骤s31：根据传感器数字孪生模型以及传感器初始配置数据进行传感器参数拟合，得到传感器拟合模型；

54、步骤s32：对传感器拟合模型进行噪声模拟，得到噪声干扰数据；

55、步骤s33：根据传感器拟合模型以及噪声干扰数据进行使用场景模拟，得到传感器模拟数据。

56、本发明中通过将传感器数字孪生模型与传感器初始配置数据进行结合，进行传感器参数的拟合，可以精确地估算和调整传感器的各项性能参数。噪声模拟步骤通过对拟合模型进行干扰模拟，生成噪声干扰数据，能够全面评估传感器在复杂环境中的性能。现实环境中的噪声因素（如电磁干扰、振动、温度波动等）会影响传感器的输出。通过模拟噪声干扰，可以为传感器的抗干扰能力进行测试和优化。通过结合传感器拟合模型和噪声干扰数据，进行使用场景模拟，能够更真实地还原传感器在实际应用中的工作状态和性能。场景模拟可以考虑多种因素的叠加，如环境温度变化、压力波动、机械振动等，全面测试传感器的适应性和可靠性。

57、优选地，步骤s4具体为：

58、步骤s41：获取传感器使用目标数据；

59、步骤s42：根据传感器使用目标数据进行合格参数映射，得到传感器合格参数数据；

60、步骤s43：根据传感器合格参数数据以及传感器模拟数据进行深度性能评估，得到传感器检测数据。

61、本发明中获取传感器使用目标数据是传感器性能评估的第一步，确保评估工作是基于传感器在实际使用过程中所需的具体目标。将传感器的使用目标转化为可量化的性能标准（如精度、响应时间、工作温度等），确保传感器在各项性能指标上达到使用要求。通过合格参数数据与模拟数据的结合，进行全方位的性能检测，确保传感器在实际工作中能够满足设计标准，提供传感器的准确、深入的性能评估，发现可能的缺陷并进行优化。

62、优选地，本技术还提供了一种传感器检测系统，用于执行如上所述的传感器检测方法，该传感器检测系统包括：

63、传感器字孪生模型构建模块，用于实时采集传感器安装环境的几何、力学及电气参数，构建传感器字孪生模型；

64、传感器初始配置模块，用于根据边缘计算设备通过局域网络完成传感器参数自动识别与初始化，得到传感器初始配置数据；

65、传感器模拟模块，用于根据传感器字孪生模型以及传感器初始配置数据生成传感器模拟数据；

66、性能检测评估模块，用于根据传感器模拟数据进行性能检测评估，得到传感器检测数据。

67、本发明的有益效果在于：通过实时采集传感器安装环境的几何、力学及电气参数并建立数字孪生模型，本发明为传感器的检测提供了一个精准且动态的数字表示。数字孪生模型能够模拟现实世界中的物理环境及传感器行为，帮助实时跟踪传感器工作状态和环境变化。边缘计算设备的引入能够将计算与数据处理从云端推送至传感器附近，降低了数据传输延迟，提高了实时性和数据处理的效率。通过局域网络完成传感器的自动识别与初始化，确保了设备的快速配置和无缝集成。通过结合数字孪生模型与传感器初始配置数据，生成模拟数据，模拟数据能够更精确地预测传感器在不同工作环境下的行为和性能。不仅限于对传感器的基础性能（如灵敏度、响应时间等）的测试，还考虑到外部扰动、环境因素和系统交互的影响，能够进行全方位、多维度的性能测试。