[发明专利]一种分布式测钎系统的数据处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种分布式测钎系统的数据处理方法及装置，基于实际应用环境中多采用多个测钎节点进行数据采集的特点，从物理量连续性这个基本假设出发，对多个数据节点的数据进行综合处理，利用温度场梯度的模糊判决，综合考虑了测钎节点的数据之间的关联关系，可有效剔除无效的测钎数据，对于改善数据有效性有很大作用，提高检测数据的准确性。

技术领域

本发明属于测钎数据处理技术领域，具体涉及一种分布式测钎系统的数据处理方法及装置。

背景技术

测钎数据具有实时性的优点，但由于其工作环境位于室外，受落叶、日照等外界环境的影响，个别测钎节点在个别时间会出现数据无效的问题。现有的测钎技术，对检测到的数据主要是从各个测钎节点自身出发进行数据有效性的判别，然后进行下一步的数据处理，但是仅仅从各个测钎节点自身出发进行数据有效性的判别的方法，没有考虑到其他相关数据，可能会对数据有效性发生误判；目前未见有关多个测钎节点之间数据关联进行数据处理的报道或文献。为了进一步提高测钎数据的稳定性，本专利提出一种针对多个物理位置临近的测钎节点之间数据有效性的处理算法。

发明内容

本发明提供了一种分布式测钎系统的数据处理方法及装置，通过多点温度的方差计算及温度梯度场的有效计算与模糊判别，可极大提高对于无效测钎数据的滤除效果。

为达到上述目的，本发明所述一种分布式测钎系统的数据处理方法，分布式测钎系统包括一个中央节点和N-1个传感器节点，所述中央节点和传感器节点均用于采集其所在位置的测钎数据，所述测钎数据包括测钎值和温度；根据中央节点和每个传感器节点的温度采用基于空间温度梯度场的模糊判决算法，判断测钎数据的有效性。

进一步的，包括以下步骤：

步骤1、初始化传感器节点数量N，1个中央节点和N-1个传感器节点的位置坐标；

步骤2、将中央节点及N-1个传感器节点的数据有效性均初始化为TRUE；

步骤3、计算中心节点与N-1个传感器节点之间的温度梯度值，得到N-1个温度梯度值，判断N-1个温度梯度值和温度梯度阈值WDTD_TH1的大小：若任意一个温度梯度值大于温度梯度阈值WDTD_TH1，则将中心节点的数据有效性更新为FALSA；否则不更新中心节点的数据有效性；

步骤4、对于编号1至编号N-1之间的传感器节点，循环完成以下操作：

设某节点编号为K，1≤K≤N-1，计算该节点与所有编号大于K的传感器节点之间的温度梯度值，判断温度梯度值和温度梯度阈值WDTD_TH2的大小关系，若任意一个温度梯度值大于温度梯度阈值WDTD_TH2，则将编号为K的传感器节点的数据有效性更新为FALSE；否则不更新中心节点的数据有效性；

步骤5、将中央节点以及N-1个传感器节点中，数据有效性为TURE的节点的测钎数据的编号及测钎数据形成数据集，即为有效数据集。

进一步的，温度梯度值的计算公式为：

其中，WDTD(i,j)为编号为i和j的两个节点之间的温度梯度值，xi为传感器节点i的横坐标，yi为传感器节点i的纵坐标；xj为传感器节点j的横坐标，Yj为传感器节点j的纵坐标；Ti为传感器节点i采集的温度，Tj为传感器节点j的采集的温度。

进一步的，步骤3中的温度梯度阈值WDTD_TH1和步骤4中的温度梯度阈值WDTD_TH2相等。

进一步的，温度梯度阈值WDTD_TH1和WDTD_TH2为0.5度/米。

一种分布式测钎系统的数据处理装置，包括处理器和存储器，处理器通过总线与存储器连接，处理器用于根据中央节点和每个传感器节点的温度采用基于空间温度梯度场的模糊判决算法，判断测钎数据的有效性，存储器用于存储测钎数据。