公共建筑商用飲水設備故障信號識別研究

黃建生

摘要：為了提高公共建筑商用飲水設備故障信號檢測識別能力，需要進行公共建筑商用飲水設備故障的信號特征分析和定位，提出基于多傳感器的公共建筑商用飲水設備故障信號定位檢測方法。采用多源異構的參數識別方法，構建公共建筑商用飲水設備故障信號的稀疏性相位譜分析模型，通過公共建筑商用飲水流量的異常參數識別，實現對公共建筑商用飲水設備故障檢測過程中的信息分類和空間物理信息參數定位和識別，根據參數定位結果，結合多傳感器融合和波束形成指向性聚類，實現飲水設備故障信號識別。測試表明，該方法進行飲水設備故障信號識別的精度較高，抗干擾性較好。

關鍵詞：公共建筑;商用飲水設備;故障信號;識別

0引言

隨著智慧化公共建筑商用飲水設備建設技術的發展，公共建筑商用飲水設備的建設和可靠性運行受到人們的極大關注。公共建筑商用飲水設備設計技術不斷成熟，對公共建筑商用飲水設備的穩定性要求也越來越高，需要構建優化的公共建筑商用飲水設備故障檢測模型，結合對公共建筑商用飲水設備的故障特征分析，進行公共建筑商用飲水設備故障信號檢測，提高飲水設備的運行可靠性和故障修復能力[1]。

因此，本文提出基于多傳感器的公共建筑商用飲水設備故障信號定位檢測方法。結合公共建筑商用飲水設備的輸出振蕩特征分析，采用傳感器信息檢測的方法，進行公共建筑商用飲水設備的故障診斷，提高公共建筑商用飲水設備的輸出穩定性，采用多源異構的參數識別方法，構建公共建筑商用飲水設備故障信號的稀疏性相位譜分析模型，結合信號處理和故障特征聚類，實現飲水設備的故障信號識別。最后進行仿真測試分析，得出有效性結論。

1信號采集和特征分析

1.1公共建筑商用飲水設備故障信號采集

為了實現對公共建筑商用飲水設備故障診斷識別，結合信號檢測識別方法，建立飲水設備的故障特征分析模型，結合信號頻譜參數識別，進行故障信號識別處理[2]。首先采用傳感器識別技術，建立公共建筑商用飲水設備的故障原始信息采集模型，得到故障信號模型為：

其中，表示有效信號，表示噪聲干擾信息分量，根據上述信號模型構造，對公共建筑商用飲水設備故障信息進行融合濾波，構建公共建筑商用飲水設備故障點的聚類分析模型，得到公共建筑商用飲水設備故障特征的頻譜分量為：

其中，為采樣序列點數，為時延參數，為信號卷積，為信號高階分量，結合多普勒檢測和多維參數識別的方法，得到公共建筑商用飲水設備故障分量的跳變擾動為：

其中，為設備輸出電壓分量，為擾動幅值，為監測頻點數。

構建公共建筑商用飲水設備故障點的統計序列分布模型，采用多源異構的參數識別方法，實現對公共建筑商用飲水設備故障信號的特征檢測。

1.2故障信號特征分析

在公共建筑商用飲水設備故障點的分布平面，得到飲水設備故障頻率特征檢測統計特征量為：

其中，表示飲水設備故障信號的輸出擴展分量，為頻域分量，假設公共建筑商用飲水設備故障狀態的穩態工況變化率滿足線性組合，得到故障特征檢測輸出為：

其中，為飲水設備故障狀態相關檢測參數，為聯合特征分量，結合最佳檢測器和分段副本相關檢測，得到公共建筑商用飲水設備故障特征的譜分量為：

上式中表示一零均值復高斯隨機過程，表示故障頻譜的慣性分量，由此構建公共建筑商用飲水設備故障特征檢測模型，根據故障特征檢測結果實現故障信號識別[3]。

2信號識別算法優化

進一步對公共建筑商用飲水設備故障信號識別進行優化。構建公共建筑商用飲水設備故障信號的稀疏性相位譜分析模型，通過公共建筑商用飲水流量的異常參數識別，公共建筑商用飲水流量的故障信號的波束分量為：

其中，為故障頻域分解分量，為擴展帶寬，為干擾強度，建立公共建筑商用飲水設備故障識別模型，得到故障信號的時序分量表示為，上式為一組短時離散信息分布集，綜上分析，實現對公共建筑商用飲水設備故障檢測過程中的信息分類和空間物理信息參數定位和識別[4]，根據參數定位結果，采用指向性聚類方法，實現對公共建筑商用飲水設備故障檢測和優化識別。

3仿真測試與數據分析

采用Matlab仿真測試，驗證本文方法在實現公共建筑商用飲水設備故障檢測中的性能，設定公共建筑商用飲水設備故障信號的檢測頻率設定為1099KHz，信號采用頻點數為2400，采樣帶寬為12dB，對各個傳感器節點故障信號采集的參數設定見表1。

根據表1的參數設定，進行公共建筑商用飲水設備故障參數識別和信號特征檢測，得到信號特征提取結果見表2。

根據表2的信號特征提取結果，得到故障信號檢測輸出如圖1所示。

分析圖1得知，本文方法進行公共建筑商用飲水設備故障檢測的頻譜聚類性較好。為了更好的測試本文方法的識別性能，與時頻分析法和高階累積量檢測法進行對比測試，對故障檢測的精度進行測試，對比結果見表3。

分析表3結果得知，隨著檢測迭代次數的增加，不同方法的故障檢測精度也在增加。本文方法的檢測精度均值為95.949%，時頻分析法的檢測精度均值為75.985%高階累積量檢測法的檢測精度均值為70.512%。由此可以看出，使用本文方法進行公共建筑商用飲水設備故障信號檢測的精度較高，性能較好。

4結語

本文提出基于多傳感器的公共建筑商用飲水設備故障信號定位檢測方法。采用多源異構的參數識別方法，實現對公共建筑商用飲水設備故障信號的特征檢測。結合最佳檢測器和分段副本相關檢測，采用指向性聚類方法，實現對公共建筑商用飲水設備故障檢測和優化識別。研究得知，本文方法進行公共建筑商用飲水設備故障檢測識別的精度較高，性能較好。

參考文獻

[1]劉少坤，閆曉鵬，栗蘋，等.脈沖多普勒引信抗周期調制干擾性能研究[J].北京航空航天大學學報，2018，44（05）：1018-1025.

[2]李波，陳百菊.基于變分模態分解和優化遞歸最小二乘的自適應波束成形算法[J].信息與控制，2020，49（6）：722-727，734.

[3]張君牧，舒勤.基于集員共軛梯度的約束自適應波束成形算法[J].系統工程與電子技術，2019，41（1）：27-34.

[4]孫志國，徐天宇，鄧昌青，等.16-QAM信號的最佳干擾分析[J].哈爾濱工程大學學報，2018，39（07）：1245-1250.