基于边云协同的温度仪表漂移故障诊断方法

作者：何天放; 王锴; 徐皑冬; 曾鹏

来源：仪表技术与传感器, 2022, (06): 88-94.

DOI：10.3969/j.issn.1002-1841.2022.06.018

• 温度仪表
• 故障诊断
• 边云协同
• 集成学习
• 故障预检

温度仪表是流程工业仪控系统的核心组件，仪表漂移故障发生率较高但却难以察觉。为此，文中提出基于边云协同的温度仪表漂移故障诊断方法，在边缘端部署线性回归模型进行温度仪表测量值预测；在云端部署基于stacking的集成学习模型实现精确漂移故障诊断。仅当边缘端检测出异常时触发云端集成学习诊断模型。文中以风力发电机实际运行数据对于所述方法进行验证，实验结果表明文中所述方法能够在基本不损失诊断准确性的同时大幅缩减诊断时间与计算负载。