本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測，更具體地說，本發(fā)明涉及一種環(huán)境監(jiān)測質(zhì)量控制智能監(jiān)管系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著環(huán)保要求的提高和智能化技術(shù)的發(fā)展，環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)在城市管理、生態(tài)保護(hù)、工業(yè)園區(qū)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。這些系統(tǒng)依賴多種傳感器對空氣質(zhì)量、水質(zhì)、噪聲、溫濕度等環(huán)境參數(shù)進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)采集。然而，傳感器在長期使用過程中容易出現(xiàn)漂移、數(shù)據(jù)噪聲增加等問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性下降，進(jìn)而影響環(huán)境監(jiān)測的有效性。

2、目前的環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)大多采用定期校準(zhǔn)或人工校準(zhǔn)方式，雖然可以解決一定程度的漂移問題，但這種方法存在耗時長、資源浪費(fèi)等缺點(diǎn)，尤其是面對大量傳感器的情況下，無法靈活應(yīng)對個別傳感器的異常漂移情況。此外，當(dāng)環(huán)境發(fā)生劇烈變化時，現(xiàn)有的系統(tǒng)無法及時響應(yīng)傳感器的漂移問題，可能導(dǎo)致關(guān)鍵數(shù)據(jù)的失真。因此，現(xiàn)有技術(shù)中缺乏一種能夠根據(jù)傳感器漂移程度進(jìn)行智能化、動態(tài)調(diào)整的校準(zhǔn)機(jī)制，以期確保環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

2、一種環(huán)境監(jiān)測質(zhì)量控制智能監(jiān)管方法，包括以下步驟：

3、通過多個類型的傳感器實(shí)時采集環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，并對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化處理以確保數(shù)據(jù)的可用性，然后分析各類別數(shù)據(jù)的波動情況，識別目標(biāo)類別數(shù)據(jù)是否存在異常波動的隱患；

4、若目標(biāo)類別數(shù)據(jù)存在異常波動的隱患，則對目標(biāo)類別數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器進(jìn)行漂移驗(yàn)證，得到漂移驗(yàn)證數(shù)據(jù)集并進(jìn)行特征提取，然后基于特征提取結(jié)果進(jìn)行漂移分析，分別生成數(shù)據(jù)噪聲指數(shù)和累積漂移指數(shù)；

5、基于數(shù)據(jù)噪聲指數(shù)和累積漂移指數(shù)，使用模糊邏輯，將目標(biāo)類別數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器劃分為嚴(yán)重漂移、中度漂移、低水平漂移三種類型；

6、獲取所有存在異常波動的隱患的數(shù)據(jù)類別，并對應(yīng)獲取傳感器劃分結(jié)果，進(jìn)行校正分析，基于校正分析結(jié)果選擇局部校準(zhǔn)或全類別校準(zhǔn)操作對監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化。

7、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中，波動情況的分析步驟為：

8、將每個類別的傳感器數(shù)據(jù)按時間順序排列，形成一個該類別傳感器數(shù)據(jù)的時間序列，然后獲取該時間序列中相鄰兩個時間點(diǎn)的對應(yīng)數(shù)據(jù)并分別標(biāo)記為、，t表示時間序列中的序號，然后進(jìn)行以下計(jì)算：

9、；表示序號t對應(yīng)的時間點(diǎn)，表示數(shù)據(jù)變化幅度值，然后使用z-score異常檢測法衡量當(dāng)前數(shù)據(jù)相對于歷史數(shù)據(jù)的偏離程度，得到時間點(diǎn)t處的z-score值，最終得到包含所有z-score值的檢測序列。

10、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中，識別目標(biāo)類別數(shù)據(jù)是否存在異常波動的隱患指的是：

11、將目標(biāo)類別數(shù)據(jù)對應(yīng)的檢測序列中的每一個z-score值均與預(yù)設(shè)的異常閾值進(jìn)行對比，記錄每一個大于預(yù)設(shè)的異常閾值的z-score值對應(yīng)的序列編號并匯總為異常點(diǎn)標(biāo)記集合，當(dāng)異常點(diǎn)標(biāo)記集合中的數(shù)據(jù)數(shù)量非零時，目標(biāo)類別數(shù)據(jù)存在異常波動的隱患。

12、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中，漂移驗(yàn)證指的是：

13、選擇一個與目標(biāo)類別數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器同類型，且經(jīng)過校準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)傳感器作為漂移驗(yàn)證的基準(zhǔn)，兩個傳感器進(jìn)行采集作業(yè)，滿足以下條件：

14、將目標(biāo)類別的傳感器和標(biāo)準(zhǔn)傳感器放置在相同的環(huán)境中，確保兩者同時采集相同類型的環(huán)境數(shù)據(jù)；

15、對兩者的采集時間進(jìn)行同步，確保兩組數(shù)據(jù)具有相同的時間戳。

16、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中，特征提取指的是從漂移驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中分別提取噪聲特征信息和漂移特征信息。

17、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中，數(shù)據(jù)噪聲指數(shù)的獲取邏輯為：

18、從噪聲特征信息中獲取目標(biāo)類別數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器實(shí)時采集的環(huán)境數(shù)據(jù)，以及每次采集的時間戳；

19、使用一階差分公式計(jì)算相鄰時間點(diǎn)的數(shù)據(jù)變化幅度，形成整體噪聲特征，公式為：；為實(shí)時采集的環(huán)境數(shù)據(jù)總數(shù)量，為整體噪聲值，表示數(shù)據(jù)序列編號i對應(yīng)的時間戳，表示數(shù)據(jù)序列編號i對應(yīng)的環(huán)境數(shù)據(jù)，為瞬時變化系數(shù)，；

20、使用二階差分公式計(jì)算局部數(shù)據(jù)波動，捕捉短時間內(nèi)的波動特征，公式為：；為實(shí)時采集的環(huán)境數(shù)據(jù)總數(shù)量，為局部噪聲值；

21、將一階差分和二階差分結(jié)果使用線性回歸模型進(jìn)行綜合考慮，生成數(shù)據(jù)噪聲指數(shù)，公式為：；、、、均為預(yù)設(shè)的回歸系數(shù)，為數(shù)據(jù)噪聲指數(shù)。

22、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中，累積漂移指數(shù)的獲取邏輯為：

23、從漂移特征信息中獲取標(biāo)準(zhǔn)傳感器和目標(biāo)傳感器分別采集到的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)和監(jiān)測數(shù)據(jù)；

24、對基準(zhǔn)數(shù)據(jù)和監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行時間對齊，確保相同時間點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較；

25、計(jì)算每個時間點(diǎn)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)與監(jiān)測數(shù)據(jù)的差值，得到差值序列；

26、基于差值序列，引入時間衰減因子，計(jì)算累積漂移指數(shù)，公式為：

27、；、分別是采集的起始和結(jié)束時間，為時間衰減因子，表示時間點(diǎn)t時的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，表示時間點(diǎn)t時的監(jiān)測數(shù)據(jù)，表示累積漂移指數(shù)。

28、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中，模糊邏輯的使用邏輯為：

29、將目標(biāo)類別數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器的數(shù)據(jù)噪聲指數(shù)和累積漂移指數(shù)均作為輸入變量，將目標(biāo)類別數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器的檢測漂移程度作為輸出變量，對輸入變量模糊化處理，將輸入變量的值轉(zhuǎn)換為模糊集合，對輸出變量模糊化處理，將輸出變量轉(zhuǎn)換為模糊集合，制定模糊規(guī)則，描述不同數(shù)據(jù)種類組合下的檢測漂移程度，將模糊化后的輸入變量通過模糊規(guī)則進(jìn)行推理，得到目標(biāo)類別數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器的檢測漂移程度。

30、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中，獲取所有存在異常波動的隱患的數(shù)據(jù)類別，并對應(yīng)獲取傳感器劃分結(jié)果，進(jìn)行校正分析，基于校正分析結(jié)果選擇局部校準(zhǔn)或全類別校準(zhǔn)操作對監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化指的是：

31、獲取目標(biāo)類別數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器的劃分結(jié)果，每一種類型的劃分結(jié)果均對應(yīng)一個常數(shù)值，將編號i的目標(biāo)傳感器的劃分結(jié)果對應(yīng)的常數(shù)值標(biāo)記為ci，然后計(jì)算優(yōu)化值：；為編號i的目標(biāo)傳感器預(yù)設(shè)的自身影響系數(shù)，為編號j的目標(biāo)傳感器的劃分結(jié)果對應(yīng)的常數(shù)值，n表示所有傳感器的總數(shù)量，為編號i的目標(biāo)傳感器預(yù)設(shè)的傳感器間影響系數(shù)，為編號i的目標(biāo)傳感器和編號j的傳感器間的干擾系數(shù)，通過計(jì)算編號i的目標(biāo)傳感器與編號j的傳感器的檢測數(shù)據(jù)流相關(guān)性即皮爾遜相關(guān)系數(shù)，然后進(jìn)行絕對值處理得到，為優(yōu)化值，如果存在傳感器的優(yōu)化值大于等于預(yù)設(shè)的優(yōu)化判斷閾值，則選擇全類別校準(zhǔn)操作，如果不存在傳感器的優(yōu)化值大于等于預(yù)設(shè)的優(yōu)化判斷閾值，則選擇局部校準(zhǔn)。

32、在一個優(yōu)選的實(shí)施方式中，一種環(huán)境監(jiān)測質(zhì)量控制智能監(jiān)管系統(tǒng)，包括：

33、環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊，通過多個類型的傳感器實(shí)時采集環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，并對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化處理以確保數(shù)據(jù)的可用性；

34、波動分析模塊，分析各類別數(shù)據(jù)的波動情況，識別目標(biāo)類別數(shù)據(jù)是否存在異常波動的隱患；

35、漂移驗(yàn)證分析模塊，若目標(biāo)類別數(shù)據(jù)存在異常波動的隱患，則對目標(biāo)類別數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器進(jìn)行漂移驗(yàn)證，得到漂移驗(yàn)證數(shù)據(jù)集并進(jìn)行特征提取，然后基于特征提取結(jié)果進(jìn)行漂移分析，分別生成數(shù)據(jù)噪聲指數(shù)和累積漂移指數(shù)；

36、類型劃分模塊，基于數(shù)據(jù)噪聲指數(shù)和累積漂移指數(shù)，使用模糊邏輯，將目標(biāo)類別數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器劃分為嚴(yán)重漂移、中度漂移、低水平漂移三種類型；

37、校正分析模塊，獲取所有存在異常波動的隱患的數(shù)據(jù)類別，并對應(yīng)獲取傳感器劃分結(jié)果，進(jìn)行校正分析，基于校正分析結(jié)果選擇局部校準(zhǔn)或全類別校準(zhǔn)操作對監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化。

38、本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

39、本發(fā)明通過引入智能評估機(jī)制，能夠?qū)崟r監(jiān)控和分析每個傳感器的漂移情況和數(shù)據(jù)噪聲水平。通過對漂移程度和噪聲特征進(jìn)行精確的量化分析，系統(tǒng)可以動態(tài)判斷哪些傳感器需要校準(zhǔn)，并根據(jù)實(shí)際情況選擇局部或全類別校準(zhǔn)。這種基于實(shí)際數(shù)據(jù)的動態(tài)校準(zhǔn)方式，確保了環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的長期精準(zhǔn)性和可靠性，極大減少了因傳感器長期使用漂移導(dǎo)致的數(shù)據(jù)失真問題。

40、傳統(tǒng)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)通常依賴定期人工校準(zhǔn)，或全部傳感器進(jìn)行統(tǒng)一校準(zhǔn)，這種方式存在時間長、成本高、資源浪費(fèi)等弊端。相比之下，本發(fā)明可以根據(jù)傳感器的實(shí)時狀態(tài)，通過智能算法進(jìn)行校準(zhǔn)決策，選擇最適合的校準(zhǔn)操作。這不僅減少了不必要的全系統(tǒng)校準(zhǔn)操作，還大幅節(jié)省了校準(zhǔn)所需的時間和人力成本，顯著提升了系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率。

41、在實(shí)際應(yīng)用場景中，環(huán)境條件變化復(fù)雜且不可預(yù)見，傳感器可能在某些極端情況下發(fā)生快速漂移。本發(fā)明能夠快速檢測傳感器數(shù)據(jù)中的異常波動，并及時作出響應(yīng)。當(dāng)某一類或多類傳感器的數(shù)據(jù)質(zhì)量受到影響時，系統(tǒng)能夠迅速選擇適當(dāng)?shù)男?zhǔn)操作，避免關(guān)鍵監(jiān)測數(shù)據(jù)的失真和滯后，從而提高整個監(jiān)測系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

42、本發(fā)明通過智能化校準(zhǔn)機(jī)制，大幅減少了對人工校準(zhǔn)的依賴。傳感器漂移檢測、數(shù)據(jù)分析和校準(zhǔn)決策均由系統(tǒng)自動完成，減少了人為干預(yù)的頻次和復(fù)雜度。這種自動化程度的提升，不僅降低了人工操作帶來的誤差風(fēng)險，還顯著減少了維護(hù)成本，使得系統(tǒng)能夠長時間自主運(yùn)行，保障數(shù)據(jù)的連續(xù)性和準(zhǔn)確性。