本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合，更具體地說，本發(fā)明涉及一種無軌膠輪車多端數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、無軌膠輪車是一種廣泛應(yīng)用于礦山、工地、物流運(yùn)輸?shù)葟?fù)雜環(huán)境中的重要運(yùn)輸設(shè)備，其靈活的運(yùn)行模式和高負(fù)載能力，使其成為不可或缺的作業(yè)工具。隨著工業(yè)化和現(xiàn)代化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，對高效運(yùn)輸設(shè)備的需求日益增加，傳統(tǒng)的軌道運(yùn)輸方式雖然具有一定的載重優(yōu)勢，但其靈活性和適應(yīng)性較差，特別是在地形復(fù)雜或動(dòng)態(tài)調(diào)整需求頻繁的場景中，顯得力不從心，無軌膠輪車因其無需依賴固定軌道、靈活高效的特點(diǎn)，成為許多行業(yè)的理想選擇。

2、現(xiàn)有技術(shù)存在的不足：在無軌膠輪車多傳感器系統(tǒng)中，部分傳感器之間存在較強(qiáng)的依賴關(guān)系，例如位置傳感器和速度傳感器需要相互配合以提供車輛精準(zhǔn)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，當(dāng)其中一個(gè)傳感器發(fā)生故障或輸出異常時(shí)，另一傳感器因依賴其輸入數(shù)據(jù)，可能出現(xiàn)計(jì)算偏差或失效，導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)融合結(jié)果的準(zhǔn)確性大幅下降，這種現(xiàn)象被稱為傳感器間數(shù)據(jù)依賴性破壞效應(yīng)，會(huì)使系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中無法及時(shí)響應(yīng)或做出正確的決策，特別是在礦山、建筑工地等惡劣環(huán)境下，傳感器故障發(fā)生率較高，進(jìn)一步加劇了這一問題對系統(tǒng)性能的影響，無法對故障傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)隔離或替代，缺乏對依賴鏈上的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)補(bǔ)償?shù)姆椒?，?yán)重限制了系統(tǒng)的可靠性和魯棒性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，有如下方案，以解決上述背景技術(shù)中無軌膠輪車多端數(shù)據(jù)融合效果差的問題。

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

3、一種無軌膠輪車多端數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，包括路徑量化模塊、設(shè)備健康分類模塊、替代優(yōu)化模塊以及一致性驗(yàn)證模塊，各模塊之間通過信號連接；

4、路徑量化模塊，用于結(jié)合數(shù)據(jù)相關(guān)性、時(shí)間同步性及環(huán)境相關(guān)性的影響度量計(jì)算依賴權(quán)重，通過圖論方法量化傳感器的依賴關(guān)系，并識別出關(guān)鍵路徑；

5、設(shè)備健康分類模塊，用于通過信噪比、輸出波動(dòng)度和響應(yīng)延遲定義健康指標(biāo)，采用滑動(dòng)窗口捕捉短期變化，并根據(jù)馬氏距離檢測出多維異常，對傳感器生成健康評分并分類；

6、替代優(yōu)化模塊，用于隔離健康評分不達(dá)標(biāo)的故障傳感器，并結(jié)合冗余數(shù)據(jù)源對錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行融合生成替代數(shù)據(jù)，在驗(yàn)證偏差后納入數(shù)據(jù)融合流程，重構(gòu)出依賴關(guān)系圖并優(yōu)化路徑，并對融合結(jié)果進(jìn)行全局一致性校驗(yàn)分析；

7、一致性驗(yàn)證模塊，用于獲取對融合結(jié)果進(jìn)行全局一致性校驗(yàn)過程中產(chǎn)生的校驗(yàn)分析信息，分析校驗(yàn)分析信息并生成不同信號，并根據(jù)生成的不同信號進(jìn)行策略管理。

8、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，用于結(jié)合數(shù)據(jù)相關(guān)性、時(shí)間同步性及環(huán)境相關(guān)性的影響度量計(jì)算依賴權(quán)重，通過圖論方法量化傳感器的依賴關(guān)系，并識別出關(guān)鍵路徑，具體步驟如下：

9、通過圖論方法對無軌膠輪車的傳感器進(jìn)行建模，將每個(gè)傳感器視為節(jié)點(diǎn)，將數(shù)據(jù)依賴關(guān)系視為邊，依賴關(guān)系的權(quán)重由數(shù)據(jù)的相關(guān)性、時(shí)間同步性和環(huán)境影響度量共同確定；

10、使用互信息進(jìn)行數(shù)據(jù)的相關(guān)性度量，使用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整計(jì)算時(shí)間序列數(shù)據(jù)的同步性度量、使用距離加權(quán)法進(jìn)行環(huán)境相關(guān)性度量；

11、將相關(guān)性度量、同步性度量以及環(huán)境相關(guān)性匯總形成一個(gè)依賴關(guān)系圖；

12、將依賴關(guān)系圖中依賴鏈中權(quán)重總和最大的路徑作為關(guān)鍵路徑。

13、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，用于通過信噪比、輸出波動(dòng)度和響應(yīng)延遲定義健康指標(biāo)，采用滑動(dòng)窗口捕捉短期變化，并根據(jù)馬氏距離檢測出多維異常，對傳感器生成健康評分并分類，具體步驟包括：

14、進(jìn)行健康指標(biāo)的提取，健康指標(biāo)包括信噪比、數(shù)據(jù)輸出波動(dòng)度、響應(yīng)延遲；

15、采用滑動(dòng)窗口方法對每個(gè)健康指標(biāo)的短期變化進(jìn)行觀察確定是否出現(xiàn)異常；

16、若出現(xiàn)異常，使用多維異常檢測方法進(jìn)行識別，將傳感器健康狀態(tài)的多維數(shù)據(jù)構(gòu)成特征向量，通過馬氏距離檢測異常確定檢測值，并當(dāng)檢測值大于設(shè)定的異常閾值時(shí)，判定傳感器狀態(tài)異常；

17、基于監(jiān)測的異常檢測結(jié)果，對每個(gè)傳感器生成健康評分，根據(jù)健康評分對狀態(tài)進(jìn)行分類；

18、狀態(tài)分類依據(jù)健康評分設(shè)定規(guī)則，健康評分大于等于0.8表示健康狀態(tài)良好，健康評分大于等于0.5且小于0.8表示狀態(tài)下降預(yù)警，健康評分小于0.5表示嚴(yán)重故障預(yù)警。

19、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，用于隔離健康評分不達(dá)標(biāo)的故障傳感器，并結(jié)合冗余數(shù)據(jù)源對錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行融合生成替代數(shù)據(jù)，在驗(yàn)證偏差后納入數(shù)據(jù)融合流程，具體步驟如下：

20、將健康評分小于故障識別閾值的傳感器作為故障傳感器，將故障傳感器的輸出數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)流中剔除，并標(biāo)記為隔離狀態(tài)；

21、在故障傳感器隔離后，啟用系統(tǒng)中可用的冗余數(shù)據(jù)源，代替故障傳感器的輸出，通過依賴關(guān)系圖確定與故障傳感器關(guān)聯(lián)的冗余數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)集合，對冗余數(shù)據(jù)源的輸出進(jìn)行加權(quán)融合，生成替代數(shù)據(jù)；

22、當(dāng)無可用冗余數(shù)據(jù)源或冗余數(shù)據(jù)不夠完整時(shí)，使用歷史數(shù)據(jù)和時(shí)間序列預(yù)測算法，生成故障傳感器的替代數(shù)據(jù)；

23、對于具有明顯周期性或趨勢性的傳感器數(shù)據(jù)，采用arima模型或變分自編碼器確定替代數(shù)據(jù)，對于動(dòng)態(tài)變化的傳感器數(shù)據(jù)，使用lstm模型或transformer模型確定替代數(shù)據(jù)；

24、將替代數(shù)據(jù)與當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)融合，并通過驗(yàn)證機(jī)制確保替代數(shù)據(jù)的可靠性，根據(jù)當(dāng)前傳感器數(shù)據(jù)融合結(jié)果評估替代數(shù)據(jù)的偏差；

25、當(dāng)替代數(shù)據(jù)的偏差小于容差閾值時(shí)，確認(rèn)替代數(shù)據(jù)有效，替代數(shù)據(jù)在驗(yàn)證通過后納入融合流程，并根據(jù)融合結(jié)果實(shí)時(shí)調(diào)整替代策略。

26、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，重構(gòu)出依賴關(guān)系圖并優(yōu)化路徑，并對融合結(jié)果進(jìn)行全局一致性校驗(yàn)分析，包括以下步驟：

27、使用最新的傳感器健康狀態(tài)和替代數(shù)據(jù)結(jié)果，重新評估并更新依賴關(guān)系圖中的權(quán)重；

28、基于更新后的依賴關(guān)系圖，重新動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)鍵路徑，并使用最短路徑或最小生成樹調(diào)整傳感器依賴鏈；

29、在完成依賴鏈的動(dòng)態(tài)調(diào)整后，對多端數(shù)據(jù)融合過程進(jìn)行全局優(yōu)化，對融合結(jié)果進(jìn)行全局一致性校驗(yàn)。

30、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，用于獲取對融合結(jié)果進(jìn)行全局一致性校驗(yàn)過程中產(chǎn)生的校驗(yàn)分析信息，包括以下步驟：

31、獲取調(diào)度優(yōu)化過程中的校驗(yàn)分析信息，校驗(yàn)分析信息中包括協(xié)同影響信息與融合匹配信息；

32、協(xié)同影響信息包括傳感器協(xié)同性指數(shù)，融合匹配信息包括融合偏差一致性指數(shù)；

33、將獲取到的傳感器協(xié)同性指數(shù)、融合偏差一致性指數(shù)進(jìn)行聯(lián)立生成融合狀態(tài)系數(shù)；

34、傳感器協(xié)同性指數(shù)、融合偏差一致性指數(shù)與融合狀態(tài)系數(shù)成正相關(guān)。

35、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，分析校驗(yàn)分析信息并生成不同信號，并根據(jù)生成的不同信號進(jìn)行策略管理，包括以下步驟：

36、將生成的融合狀態(tài)系數(shù)與設(shè)置的融合評估閾值進(jìn)行對比；

37、若融合狀態(tài)系數(shù)大于或等于融合評估閾值，生成多端融合穩(wěn)定信號，表明輸出數(shù)據(jù)波動(dòng)穩(wěn)定，無需進(jìn)行額外調(diào)整；

38、若融合狀態(tài)系數(shù)小于融合評估閾值，生成多端融合波動(dòng)信號，表明出現(xiàn)數(shù)據(jù)融合出現(xiàn)偏差，需要及時(shí)進(jìn)行優(yōu)化。

39、本發(fā)明一種無軌膠輪車多端數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

40、本發(fā)明通過動(dòng)態(tài)構(gòu)建傳感器依賴關(guān)系圖，綜合數(shù)據(jù)相關(guān)性、時(shí)間同步性及環(huán)境相關(guān)性的度量，量化傳感器間的依賴關(guān)系，并動(dòng)態(tài)識別關(guān)鍵路徑，實(shí)現(xiàn)對傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)管理和優(yōu)化，通過信噪比、輸出波動(dòng)度和響應(yīng)延遲定義健康指標(biāo)，采用滑動(dòng)窗口捕捉短期變化趨勢，并結(jié)合馬氏距離檢測多維異常，生成健康評分并進(jìn)行分類，有效實(shí)現(xiàn)對傳感器健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測，針對故障傳感器，通過健康評分識別異常并快速隔離，結(jié)合冗余數(shù)據(jù)源加權(quán)融合或預(yù)測算法生成替代數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)完整性與連續(xù)性，替代數(shù)據(jù)經(jīng)偏差驗(yàn)證后納入數(shù)據(jù)融合流程，從而減少傳感器故障對無軌膠輪車運(yùn)行的影響。

41、在故障隔離后動(dòng)態(tài)重構(gòu)依賴關(guān)系圖，優(yōu)化關(guān)鍵路徑，采用全局一致性校驗(yàn)分析融合結(jié)果，確保多端數(shù)據(jù)融合的穩(wěn)定性與精度，同時(shí)，基于校驗(yàn)分析結(jié)果生成不同信號，并通過信號觸發(fā)策略管理模塊，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)融合和任務(wù)分配的智能調(diào)控，提升了無軌膠輪車多端數(shù)據(jù)融合過程中實(shí)時(shí)適應(yīng)性和魯棒性，為礦山運(yùn)輸?shù)雀咝枨髨鼍疤峁┝酥С帧?/p>