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摘要：为了提高公共建筑商用饮水设备故障信号检测识别能力，需要进行公共建筑商用饮水设备故障的信号特征分析和定位，提出基于多传感器的公共建筑商用饮水设备故障信号定位检测方法。采用多源异构的参数识别方法，构建公共建筑商用饮水设备故障信号的稀疏性相位谱分析模型，通过公共建筑商用饮水流量的异常参数识别，实现对公共建筑商用饮水设备故障检测过程中的信息分类和空间物理信息参数定位和识别，根据参数定位结果，结合多传感器融合和波束形成指向性聚类，实现饮水设备故障信号识别。测试表明，该方法进行饮水设备故障信号识别的精度较高，抗干扰性较好。
关键词：公共建筑;商用饮水设备;故障信号;识别
0引言
随着智慧化公共建筑商用饮水设备建设技术的发展，公共建筑商用饮水设备的建设和可靠性运行受到人们的极大关注。公共建筑商用饮水设备设计技术不断成熟，对公共建筑商用饮水设备的稳定性要求也越来越高，需要构建优化的公共建筑商用饮水设备故障检测模型，结合对公共建筑商用饮水设备的故障特征分析，进行公共建筑商用饮水设备故障信号检测，提高饮水设备的运行可靠性和故障修复能力[1]。
因此，本文提出基于多传感器的公共建筑商用饮水设备故障信号定位检测方法。结合公共建筑商用饮水设备的输出振荡特征分析，采用传感器信息检测的方法，进行公共建筑商用饮水设备的故障诊断，提高公共建筑商用饮水设备的输出稳定性，采用多源异构的参数识别方法，构建公共建筑商用饮水设备故障信号的稀疏性相位谱分析模型，结合信号处理和故障特征聚类，实现饮水设备的故障信号识别。最后进行仿真测试分析，得出有效性结论。
1信号采集和特征分析
1.1公共建筑商用饮水设备故障信号采集
为了实现对公共建筑商用饮水设备故障诊断识别，结合信号检测识别方法，建立饮水设备的故障特征分析模型，结合信号频谱参数识别，进行故障信号识别处理[2]。首先采用传感器识别技术，建立公共建筑商用饮水设备的故障原始信息采集模型，得到故障信号模型为：
其中，表示有效信号，表示噪声干扰信息分量，根据上述信号模型构造，对公共建筑商用饮水设备故障信息进行融合滤波，构建公共建筑商用饮水设备故障点的聚类分析模型，得到公共建筑商用饮水设备故障特征的频谱分量为：
其中，为采样序列点数，为时延参数，为信号卷积，为信号高阶分量，结合多普勒检测和多维参数识别的方法，得到公共建筑商用饮水设备故障分量的跳变扰动为：
其中，为设备输出电压分量，为扰动幅值，为监测频点数。
构建公共建筑商用饮水设备故障点的统计序列分布模型，采用多源异构的参数识别方法，实现对公共建筑商用饮水设备故障信号的特征检测。
1.2故障信号特征分析
在公共建筑商用饮水设备故障点的分布平面，得到饮水设备故障频率特征检测统计特征量为：
其中，表示饮水设备故障信号的输出扩展分量，为频域分量，假设公共建筑商用饮水设备故障状态的稳态工况变化率满足线性组合，得到故障特征检测输出为：
其中，为饮水设备故障状态相关检测参数，为联合特征分量，结合最佳检测器和分段副本相关检测，得到公共建筑商用饮水设备故障特征的谱分量为：
上式中表示一零均值复高斯随机过程，表示故障频谱的惯性分量，由此构建公共建筑商用饮水设备故障特征检测模型，根据故障特征检测结果实现故障信号识别[3]。
2信号识别算法优化
进一步对公共建筑商用饮水设备故障信号识别进行优化。构建公共建筑商用饮水设备故障信号的稀疏性相位谱分析模型，通过公共建筑商用饮水流量的异常参数识别，公共建筑商用饮水流量的故障信号的波束分量为：
其中，为故障频域分解分量，为扩展带宽，为干扰强度，建立公共建筑商用饮水设备故障识别模型，得到故障信号的时序分量表示为，上式为一组短时离散信息分布集，综上分析，实现对公共建筑商用饮水设备故障检测过程中的信息分类和空间物理信息参数定位和识别[4]，根据参数定位结果，采用指向性聚类方法，实现对公共建筑商用饮水设备故障检测和优化识别。
3仿真测试与数据分析
采用Matlab仿真测试，验证本文方法在实现公共建筑商用饮水设备故障检测中的性能，设定公共建筑商用饮水设备故障信号的检测频率设定为1099KHz，信号采用频点数为2400，采样带宽为12dB，对各个传感器节点故障信号采集的参数设定见表1。
根据表1的参数设定，进行公共建筑商用饮水设备故障参数识别和信号特征检测，得到信号特征提取结果见表2。
根据表2的信号特征提取结果，得到故障信号检测输出如图1所示。
分析图1得知，本文方法进行公共建筑商用饮水设备故障检测的频谱聚类性较好。为了更好的测试本文方法的识别性能，与时频分析法和高阶累积量检测法进行对比测试，对故障检测的精度进行测试，对比结果见表3。
分析表3结果得知，随著检测迭代次数的增加，不同方法的故障检测精度也在增加。本文方法的检测精度均值为95.949%，时频分析法的检测精度均值为75.985%高阶累积量检测法的检测精度均值为70.512%。由此可以看出，使用本文方法进行公共建筑商用饮水设备故障信号检测的精度较高，性能较好。
4结语
本文提出基于多传感器的公共建筑商用饮水设备故障信号定位检测方法。采用多源异构的参数识别方法，实现对公共建筑商用饮水设备故障信号的特征检测。结合最佳检测器和分段副本相关检测，采用指向性聚类方法，实现对公共建筑商用饮水设备故障检测和优化识别。研究得知，本文方法进行公共建筑商用饮水设备故障检测识别的精度较高，性能较好。
参考文献
[1]刘少坤，闫晓鹏，栗苹，等.脉冲多普勒引信抗周期调制干扰性能研究[J].北京航空航天大学学报，2018，44（05）：1018-1025.
[2]李波，陈百菊.基于变分模态分解和优化递归最小二乘的自适应波束成形算法[J].信息与控制，2020，49（6）：722-727，734.
[3]张君牧，舒勤.基于集员共轭梯度的约束自适应波束成形算法[J].系统工程与电子技术，2019，41（1）：27-34.
[4]孙志国，徐天宇，邓昌青，等.16-QAM信号的最佳干扰分析[J].哈尔滨工程大学学报，2018，39（07）：1245-1250.
关键词：公共建筑;商用饮水设备;故障信号;识别
0引言
随着智慧化公共建筑商用饮水设备建设技术的发展，公共建筑商用饮水设备的建设和可靠性运行受到人们的极大关注。公共建筑商用饮水设备设计技术不断成熟，对公共建筑商用饮水设备的稳定性要求也越来越高，需要构建优化的公共建筑商用饮水设备故障检测模型，结合对公共建筑商用饮水设备的故障特征分析，进行公共建筑商用饮水设备故障信号检测，提高饮水设备的运行可靠性和故障修复能力[1]。
因此，本文提出基于多传感器的公共建筑商用饮水设备故障信号定位检测方法。结合公共建筑商用饮水设备的输出振荡特征分析，采用传感器信息检测的方法，进行公共建筑商用饮水设备的故障诊断，提高公共建筑商用饮水设备的输出稳定性，采用多源异构的参数识别方法，构建公共建筑商用饮水设备故障信号的稀疏性相位谱分析模型，结合信号处理和故障特征聚类，实现饮水设备的故障信号识别。最后进行仿真测试分析，得出有效性结论。
1信号采集和特征分析
1.1公共建筑商用饮水设备故障信号采集
为了实现对公共建筑商用饮水设备故障诊断识别，结合信号检测识别方法，建立饮水设备的故障特征分析模型，结合信号频谱参数识别，进行故障信号识别处理[2]。首先采用传感器识别技术，建立公共建筑商用饮水设备的故障原始信息采集模型，得到故障信号模型为：
其中，表示有效信号，表示噪声干扰信息分量，根据上述信号模型构造，对公共建筑商用饮水设备故障信息进行融合滤波，构建公共建筑商用饮水设备故障点的聚类分析模型，得到公共建筑商用饮水设备故障特征的频谱分量为：
其中，为采样序列点数，为时延参数，为信号卷积，为信号高阶分量，结合多普勒检测和多维参数识别的方法，得到公共建筑商用饮水设备故障分量的跳变扰动为：
其中，为设备输出电压分量，为扰动幅值，为监测频点数。
构建公共建筑商用饮水设备故障点的统计序列分布模型，采用多源异构的参数识别方法，实现对公共建筑商用饮水设备故障信号的特征检测。
1.2故障信号特征分析
在公共建筑商用饮水设备故障点的分布平面，得到饮水设备故障频率特征检测统计特征量为：
其中，表示饮水设备故障信号的输出扩展分量，为频域分量，假设公共建筑商用饮水设备故障状态的稳态工况变化率满足线性组合，得到故障特征检测输出为：
其中，为饮水设备故障状态相关检测参数，为联合特征分量，结合最佳检测器和分段副本相关检测，得到公共建筑商用饮水设备故障特征的谱分量为：
上式中表示一零均值复高斯随机过程，表示故障频谱的惯性分量，由此构建公共建筑商用饮水设备故障特征检测模型，根据故障特征检测结果实现故障信号识别[3]。
2信号识别算法优化
进一步对公共建筑商用饮水设备故障信号识别进行优化。构建公共建筑商用饮水设备故障信号的稀疏性相位谱分析模型，通过公共建筑商用饮水流量的异常参数识别，公共建筑商用饮水流量的故障信号的波束分量为：
其中，为故障频域分解分量，为扩展带宽，为干扰强度，建立公共建筑商用饮水设备故障识别模型，得到故障信号的时序分量表示为，上式为一组短时离散信息分布集，综上分析，实现对公共建筑商用饮水设备故障检测过程中的信息分类和空间物理信息参数定位和识别[4]，根据参数定位结果，采用指向性聚类方法，实现对公共建筑商用饮水设备故障检测和优化识别。
3仿真测试与数据分析
采用Matlab仿真测试，验证本文方法在实现公共建筑商用饮水设备故障检测中的性能，设定公共建筑商用饮水设备故障信号的检测频率设定为1099KHz，信号采用频点数为2400，采样带宽为12dB，对各个传感器节点故障信号采集的参数设定见表1。
根据表1的参数设定，进行公共建筑商用饮水设备故障参数识别和信号特征检测，得到信号特征提取结果见表2。
根据表2的信号特征提取结果，得到故障信号检测输出如图1所示。
分析图1得知，本文方法进行公共建筑商用饮水设备故障检测的频谱聚类性较好。为了更好的测试本文方法的识别性能，与时频分析法和高阶累积量检测法进行对比测试，对故障检测的精度进行测试，对比结果见表3。
分析表3结果得知，随著检测迭代次数的增加，不同方法的故障检测精度也在增加。本文方法的检测精度均值为95.949%，时频分析法的检测精度均值为75.985%高阶累积量检测法的检测精度均值为70.512%。由此可以看出，使用本文方法进行公共建筑商用饮水设备故障信号检测的精度较高，性能较好。
4结语
本文提出基于多传感器的公共建筑商用饮水设备故障信号定位检测方法。采用多源异构的参数识别方法，实现对公共建筑商用饮水设备故障信号的特征检测。结合最佳检测器和分段副本相关检测，采用指向性聚类方法，实现对公共建筑商用饮水设备故障检测和优化识别。研究得知，本文方法进行公共建筑商用饮水设备故障检测识别的精度较高，性能较好。
参考文献
[1]刘少坤，闫晓鹏，栗苹，等.脉冲多普勒引信抗周期调制干扰性能研究[J].北京航空航天大学学报，2018，44（05）：1018-1025.
[2]李波，陈百菊.基于变分模态分解和优化递归最小二乘的自适应波束成形算法[J].信息与控制，2020，49（6）：722-727，734.
[3]张君牧，舒勤.基于集员共轭梯度的约束自适应波束成形算法[J].系统工程与电子技术，2019，41（1）：27-34.
[4]孙志国，徐天宇，邓昌青，等.16-QAM信号的最佳干扰分析[J].哈尔滨工程大学学报，2018，39（07）：1245-1250.