[发明专利]一种游泳智能设备的故障检测方法、系统和可读存储介质

说明书

本发明提供了一种游泳智能设备的故障检测方法、系统和可读存储介质，其中，故障检测方法包括：使用安装于游泳智能设备的振动传感器，分别采集不同健康状态下游泳智能设备的振动信号；计算振动信号对应的信号特征；根据主成分分析法对信号特征进行降维操作，得到与健康状态相关联的多个主成分特征；使用多个主成分特征训练softmax分类模型，得到训练达标的softmax健康状态分类器；采集需要故障检测的游泳智能设备的振动信号，将振动信号输入至softmax健康状态分类器进行健康状态分类，得到振动信号对应的健康状态。本发明的技术方案能解决现有技术中手动检测故障精度低，容易出现误检和漏检的问题。

技术领域

本发明涉及防溺水设备技术领域，尤其涉及一种游泳智能设备的故障检测方法、系统和可读存储介质。

背景技术

溺水事故的频繁发生引起了社会的广泛关注，如何有效地减少溺水事故的发生成为当前溺水预警领域的研究重点。现有技术提供了基于游泳智能设备的防溺水技术。

基于游泳智能设备的防溺水技术是指利用设备内置的各类传感器(如心率传感器、水压传感器和速度传感器等)检测游泳者的内外状态信息的技术。现在，许多泳池会使用上述游泳智能设备，如智能手环、智能泳帽和智能手表等游泳智能设备，对顾客进行溺水或运动状态的监测；然后在游泳者游泳结束后，对智能手环等游泳智能设备进行回收。然而，游泳智能设备的内部损坏不易被发现，导致再次使用时才可能发现设备内部存在的故障。

为了解决上述问题，常规的故障解决方法是在顾客归还游泳智能设备后，由管理者对游泳智能设备进行逐一手动检查，此方法大量浪费管理者的时间和劳动力，且容易存在检测精度低，检测失误的情况，尤其是当游泳智能设备内部元器件老化且并未完全损坏时，更易出现漏检和误检的问题。

发明内容

本发明提供一种游泳智能设备的故障检测方案，旨在解决现有技术中手动检测精度低，容易出现漏检和误检的问题。

为解决上述问题，根据本发明的第一方面，本发明提出了一种游泳智能设备的故障检测方法，包括：

使用安装于游泳智能设备的振动传感器，分别采集不同健康状态下游泳智能设备的振动信号；

计算振动信号对应的信号特征，信号特征包括振动信号的均值特征、方差特征、偏度特征、峰值特征、相关系数特征和四分位差特征；

根据主成分分析法对均值特征、方差特征、偏度特征、峰值特征、相关系数特征和四分位差特征进行降维操作，得到与健康状态相关联的多个主成分特征；

使用多个主成分特征训练softmax分类模型，得到训练达标的softmax健康状态分类器；

采集需要故障检测的游泳智能设备的振动信号，将振动信号输入至softmax健康状态分类器进行健康状态分类，得到振动信号对应的健康状态。

优选的，上述故障检测方法中，使用安装于游泳智能设备的振动传感器，分别采集不同健康状态下游泳智能设备的振动信号的步骤，包括：

根据游泳智能设备的故障情况，划分游泳智能设备的健康状态；

分别选取多个不同健康状态的游泳智能设备；

针对每个健康状态对应的游泳智能设备，使用振动传感器分别采集游泳智能设备连续预定时段内的三轴振动信号。

优选的，故障检测方法，计算振动信号对应的信号特征的步骤，包括：

根据均值特征方差特征标准化公式：对游泳智能设备的初始振动信号进行均值-方差标准化处理，得到标准化后振动信号，其中，Z为标准化后振动信号，X为初始振动信号，为信号均值，S为标准差；

根据均值特征计算公式：计算标准化后振动信号的均值特征，其中，为标准化后振动信号的均值特征，a_i为第i个标准化后振动信号；