CN110500513A - 漏液检测方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种漏液检测方法及***，包括：接收由吸液材料包装的RFID标签在不同时刻下反射的信号，并获取所述信号的RSSI值；根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测。本发明可以实时获知待检测设备的漏液与否。此外，RFID标签通过吸收射频信号获取能量，自身并不带电运行，对待检测设备的正常运行不会产生影响；通过由吸液材料包装的RFID标签获取用于后续检测漏液与否的信号时也不会对待检测设备的正常运行产生影响，使得本发明可适用于任何应用场景。

Description

漏液检测方法及***
技术领域
本发明实施例涉及漏液检测技术领域，尤其涉及一种漏液检测方法及***。
背景技术
液体输送和循环***，例如：润滑油输送和循环***、冷却水输送和循环***等，广泛运用于工业中。由于加工工艺和成本的限制，运输液体的管道并非一体成型。在管道与管道，管道与其他设备间的结合连接处，一般通过螺纹连接、法兰连接、焊接连接等方式连接。当连接装置安装不达标或液体压力超过可承受阈值等情况发生时，这些连接处可能出现液体渗漏。根据应用场景不同，漏液可能造成不同的后果，轻则导致相应循环***失效，重则可能会引发短路、火灾等安全事故，造成生命财产损失。因此，对液体输送和循环***进行漏液检测十分必要。
目前，在要求不高的工业场景中，漏液检测一般由人工完成；在少数要求较高的场景中，漏液检测一般通过使用电极式的漏液传感器完成。在人工进行漏液检测时，巡查人员需定期使用目测、触碰的方式排查管道连接口是否有漏液情况。此方式无法做到全时段实时监控，因而可能无法在发生漏液时立刻被检测到并修理。在使用电极式的漏液传感器进行漏液检测时，主要利用液体的导电性质，当有液体出现时，正负电极间的阻抗降低，造成电极短路，从而进行报警。但这种侵入式的感知方式并不适用于所有应用场景，例如：油循环***由于消防考虑，不允许带电设备侵入油循环中。
发明内容
本发明实施例提供一种漏液检测方法，用以解决现有漏液检测方法无法同时满足全时段实时监控和适用于所有应用场景的问题。
本发明实施例提供一种漏液检测方法，包括：接收由吸液材料包装的RFID标签在不同时刻下反射的信号，并获取所述信号的RSSI值；根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测。
本发明实施例提供一种漏液检测***，包括：RFID标签、RFID阅读器、天线和数据处理模块；所述RFID标签用于设置于待检测位置；所述RFID阅读器分别与所述天线和所述数据处理模块连接；所述天线用于接收所述RFID标签在不同时刻下反射的信号并传递给所述RFID阅读器；所述RFID阅读器用于接收所述信号并发送给所述数据处理模块；所述数据处理模块用于获取所述信号的RSSI值，并根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测。
本发明实施例提供一种漏液检测设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上所述的方法。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如上所述的方法。
本发明实施例提供的漏液检测方法及***，通过接收由吸液材料包装的RFID标签在不同时刻下反射的信号，并获取所述信号的RSSI值；根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测，可以实时获知待检测设备的漏液与否。此外，RFID标签通过吸收射频信号获取能量，自身并不带电运行，对待检测设备的正常运行不会产生影响；通过由吸液材料包装的RFID标签获取用于后续检测漏液与否的信号时也不会对待检测设备的正常运行产生影响，使得本发明可适用于任何应用场景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明漏液检测方法实施例流程图；
图2为本发明RSSI值随漏液量变化的曲线图；
图3(a)为本发明非漏液状态下RSSI值变化的曲线图；
图3(b)为本发明漏液状态下RSSI值变化的曲线图；
图4为本发明漏液检测***实施例结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供一种漏液检测方法，包括：101、接收由吸液材料包装的RFID标签在不同时刻下反射的信号，并获取所述信号的RSSI值；102、根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测。
在本实施例中，可将由吸液材料包装的RFID标签贴在待检测设备易发生漏液的管道连接处。由附近部署的RFID阅读器发射射频信号和周期性读取RFID标签反射的信号，并上传至数据分析程序进行分析。由于液体对射频信号具有吸收作用，包装RFID标签的吸液材料中分别有液体和无液体时，RFID标签反射的信号的RSSI和相位值不同，图2示出了RSSI值随RFID标签背面吸液材料中水量的变化。因此，数据分析程序可从信号序列中捕获到这种变化，进行是否漏液的判断，还可以在判断发生漏液时进行报警。此外，由于有些待监测设备所处环境会导致RFID标签反射的信号只能怪存在一定的噪声，因此，可在获取RSSI值前对信号进行去噪处理，优选地，采用巴特沃夫低通滤波器进行降噪处理。
对标签信号的降噪模块，用巴特沃夫低通滤波器对RSSI值进行过滤
本发明实施例提供的漏液检测方法，通过接收由吸液材料包装的RFID标签在不同时刻下反射的信号，并获取所述信号的RSSI值；根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测，可以实时获知待检测设备的漏液与否。此外，RFID标签通过吸收射频信号获取能量，自身并不带电运行，对待检测设备的正常运行不会产生影响；通过由吸液材料包装的RFID标签获取用于后续检测漏液与否的信号时也不会对待检测设备的正常运行产生影响，使得本发明可适用于任何应用场景。
作为一种可选实施例，所述根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测，具体包括：按照时间先后顺序，将不同时刻的信号的RSSI值分为若干小组，并获取每个小组的稳定状态；按照时间先后顺序，将所述若干小组分为数个大组；根据每个大组中各小组的稳定状态，获取每个大组的目标数据组集合；对所述目标数据组集合中每个目标数据组进行特征提取，得到目标数据特征；将所述目标数据特征输入至漏液检测模型，判断是否漏液。
在本实施例中，考虑到单个RSSI值可能会受到干扰，所以用时间相邻的一组RSSI值数据来进行判断。分组可以使用长度窗口和时间窗口。考虑到使用长度窗口时，计算获取特定长度数据的时间实现较复杂而且会存在一定的误差，因此，在本实施例中，采用时间窗口，即将在特定时间长度内采集到的数据分为一组。此外，不同类型的液体对射频信号的吸收作用不同，例如：水能在短时间内使RFID标签反射的信号的RSSI值发生变化，而油则需要较长的时间才会对RFID标签反射的信号的RSSI值造成影响。因此，时间窗口的长度可根据不同的液体类型选择。在本实施例中，优选地，漏水检测的时间窗口长度为20秒，而漏油检测的时间窗口长度为60秒。
在本实施例中，稳定状态体现了小组中RSSI值的波动情况。而漏液时，RSSI值的波动较大。因此，获取每个小组的稳定状态可初步估计每个小组对应时段待检测设备是否漏液。
在本实施例中，将所述若干小组分为数个大组，以大组为单位进行判断，可加快数据处理速度。每个大组的目标数据组集合为该大组中不稳定状态小组或相邻不稳定状态小组的合并组。
作为一种可选实施例，所述获取每个小组的稳定状态，具体包括：获取每组RSSI值的方差，并将方差大于预设阈值的组标记为不稳定状态。
在本实施例中，每组RSSI值的方差体现了每组RSSI值的波动情况，当每组RSSI值的波动较大即每组RSSI值的不稳定，可能存在漏液。
作为一种可选实施例，所述根据每个大组中各小组的稳定状态，获取每个大组的目标数据组集合，具体包括：将每个大组中时间相邻且为不稳定状态的小组合并成为目标数据组；将每个大组中为不稳定状态的单独的组作为目标数据组。
在本实施例中，在基于不稳定状态的小组进行漏液检测时，需对每组数据进行处理以判断该小组对应时间段是否漏液。相邻且为不稳定状态的小组各自对应的时间段均可能存在漏水，即漏水检测结果一致，将每个大组中时间相邻且为不稳定状态的小组合并为一个组处理，可以加快处理速度。
作为一种可选实施例，所述对所述目标数据组集合中每个目标数据组进行特征提取，得到目标数据特征，具体包括：对所述目标数据组集合中每个目标数据组进行特征提取，获取所述目标数据组集合中每个目标数据组的长度、方差、动态时间归整距离以及与初始值的距离作为所述目标数据特征；所述动态时间归整距离为每个目标数据组与历史漏水数据组进行动态时间规整而得；所述初始值为每个目标数据组的初始值。
在本实施例中，动态时间归整距离体现了目标数据组漏水的可能性。与初始值的距离中采用的初始值为大组中时间靠前的第一个小组的RSSI值的均值。它用于后续RSSI值的参考。
作为一种可选实施例，所述将所述目标数据特征输入至漏液检测模型，判断是否漏液，具体包括：将所述目标数据特征输入至漏液检测模型，获得所述目标数据特征对应时间段内漏液的概率。
在本实施例中，漏液检测模型可以包括由漏液状态下获取的信号对应特征训练而得的第一模型和由非漏液状态下获取的信号对应特征训练而得的第二模型。将所述目标数据特征分别输入至第一模型和第二模型，得到不漏液的概率和漏液的概率值。当不漏液的概率较小且漏液的概率值较大时，判断为漏液。
作为一种可选实施例，所述将所述目标数据特征输入至漏液检测模型，判断是否漏液，具体包括：将所述目标数据特征输入至漏液模型，获取所述目标数据特征对应时间段内漏液的概率和第一状态序列；将所述目标数据特征输入至非漏液模型，获取所述目标数据特征对应时间段内不漏液的概率和第二状态序列；将所述目标数据特征对应时间段内漏液的概率、第一状态序列、不漏液的概率和第二状态序列输入至分类模型，判断所述目标数据特征对应时间段内是否漏液。
在本实施例中，如图3(a)所示，非漏液状态下获取的信号的RSSI值或者不变或者轻微波动，如图3(b)所示，漏液状态下获取的信号的RSSI值在开始漏液前不变，漏液时不稳定下降然后稳定在一个较低的值或消失。此外，对于某些特殊的RSSI值小组对应特征概率值来判断漏液可能会造成一定的误差，因此，为了提高判断的准确度，非漏液模型为由非漏液状态下获取的信号对应特征训练而得的包含两种隐含状态的模型，漏液模型为漏液状态下获取的信号对应特征训练而得的包含四种隐含状态的模型。第一状态序列与非漏液模型包含的两种隐含状态对应。第二状态序列与漏液模型包含的四种隐含状态对应。
如图4所示，本发明实施例提供一种漏液检测***，包括：RFID标签41、RFID阅读器42、天线43和数据处理模块44；所述RFID标签41用于设置于待检测位置；所述RFID阅读器42分别与所述天线43和所述数据处理模块44连接；所述天线43用于接收所述RFID标签41的信号并传递给所述RFID阅读器42；所述RFID阅读器42用于接收所述信号并发送给所述数据处理模块44；所述数据处理模块44用于获取所述信号的RSSI值，并根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测。
本发明实施例提供的漏液检测***，通过接收由吸液材料包装的RFID标签在不同时刻下反射的信号，并获取所述信号的RSSI值；根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测，可以实时获知待检测设备的漏液与否。此外，RFID标签通过吸收射频信号获取能量，自身并不带电运行，对待检测设备的正常运行不会产生影响；通过由吸液材料包装的RFID标签获取用于后续检测漏液与否的信号时也不会对待检测设备的正常运行产生影响，使得本发明可适用于任何应用场景。
本发明实施例提供一种漏液检测设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：101、接收由吸液材料包装的RFID标签在不同时刻下反射的信号，并获取所述信号的RSSI值；102、根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：101、接收由吸液材料包装的RFID标签在不同时刻下反射的信号，并获取所述信号的RSSI值；102、根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测。
以上所描述的***实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种漏液检测方法，其特征在于，包括：
接收由吸液材料包装的RFID标签在不同时刻下反射的信号，并获取所述信号的RSSI值；
根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测，具体包括：
按照时间先后顺序，将不同时刻的信号的RSSI值分为若干小组，并获取每个小组的稳定状态；
按照时间先后顺序，将所述若干小组分为数个大组；
根据每个大组中各小组的稳定状态，获取每个大组的目标数据组集合；
对所述目标数据组集合中每个目标数据组进行特征提取，得到目标数据特征；
将所述目标数据特征输入至漏液检测模型，判断是否漏液。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取每个小组的稳定状态，具体包括：获取每组RSSI值的方差，并将方差大于预设阈值的组标记为不稳定状态。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个大组中各小组的稳定状态，获取每个大组的目标数据组集合，具体包括：
将每个大组中时间相邻且为不稳定状态的小组合并成为目标数据组；
将每个大组中为不稳定状态的单独的组作为目标数据组。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述目标数据组集合中每个目标数据组进行特征提取，得到目标数据特征，具体包括：
对所述目标数据组集合中每个目标数据组进行特征提取，获取所述目标数据组集合中每个目标数据组的长度、方差、动态时间归整距离以及与初始值的距离作为所述目标数据特征；所述动态时间归整距离为每个目标数据组与历史漏水数据组进行动态时间规整而得；所述初始值为每个目标数据组的初始值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标数据特征输入至漏液检测模型，判断是否漏液，具体包括：
将所述目标数据特征输入至漏液检测模型，获得所述目标数据特征对应时间段内漏液的概率。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标数据特征输入至漏液检测模型，判断是否漏液，具体包括：
将所述目标数据特征输入至漏液模型，获取所述目标数据特征对应时间段内漏液的概率和第一状态序列；
将所述目标数据特征输入至非漏液模型，获取所述目标数据特征对应时间段内不漏液的概率和第二状态序列；
将所述目标数据特征对应时间段内漏液的概率、第一状态序列、不漏液的概率和第二状态序列输入至分类模型，判断所述目标数据特征对应时间段内是否漏液。
8.一种漏液检测***，其特征在于，包括：RFID标签、RFID阅读器、天线和数据处理模块；所述RFID标签用于设置于待检测位置；所述RFID阅读器分别与所述天线和所述数据处理模块连接；
所述天线用于接收所述RFID标签在不同时刻下反射的信号并传递给所述RFID阅读器；
所述RFID阅读器用于接收所述信号并发送给所述数据处理模块；
所述数据处理模块用于获取所述信号的RSSI值，并根据不同时刻的信号的RSSI值，进行漏液检测。
9.一种漏液检测设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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