基于人工智能的仪器仪表故障分析方法与流程

本技术涉及数据处理相关，具体涉及基于人工智能的仪器仪表故障分析方法。

背景技术：

1、在现代农业生产中，农药的使用对于提高作物产量和防治病虫害起到了至关重要的作用，但农药的过量使用或不当使用往往会导致作物上残留农药超过安全标准，对人体健康和环境造成潜在威胁，对作物上的农药残留进行准确、高效的检测，成为现代农业管理和食品安全监管的重要环节，随着科技的不断进步，高效液相色谱仪（hplc）因其高灵敏度、高分辨率和广泛应用性，已成为农药残留检测的主要工具之一，然而，传统方式难以评估高效液相色谱仪在不同检测位置上的稳定性和一致性，使得高效液相色谱仪在检测农药残留时的精确度、可靠性和全面性不足，进而导致难以准确、全面地分析高效液相色谱仪的故障模式和故障等级。

2、因此，现阶段仪器仪表故障分析相关技术中，存在对农作物农药残留的检测不够准确、全面，进而导致仪器仪表故障分析的效率及准确性较差的技术问题。

技术实现思路

1、本技术通过提供基于人工智能的仪器仪表故障分析方法，解决了现有仪器仪表故障分析存在的对农作物农药残留的检测不够准确、全面，进而导致仪器仪表故障分析的效率及准确性较差的技术问题，实现仪器仪表的智能化分析诊断，达到了提高仪器仪表故障分析的效率及准确性的技术效果。

2、本技术提供基于人工智能的仪器仪表故障分析方法，所述方法包括：对采用高效液相色谱仪进行农药残留检测的目标作物进行作物图像采集、生长环境信息采集和农药喷洒参数采集；根据所述作物图像、生长环境信息和农药喷洒参数，分析获得所述目标作物的农药残留分布，并进行所述目标作物上多个检测位置的农药残留重复性分析，获得残留重复性分布，其中，所述农药残留分布包括所述多个检测位置的农药残留参数区间；对所述目标作物的多个检测位置进行重复采样，基于所述高效液相色谱仪进行农药残留检测，获得多个色谱检测结果集；根据所述残留重复性分布内的多个残留重复性参数，分别对所述多个色谱检测结果集进行检测重复性分析，获得多个检测重复性参数；根据所述农药残留分布，对所述多个色谱检测结果集进行检测准确性分析，获得多个检测准确性参数，结合所述多个检测重复性参数，基于人工智能，分析获得所述高效液相色谱仪的故障分析结果，其中，所述故障分析结果包括故障模式和故障等级。

3、在可能的实现方式中，对采用高效液相色谱仪进行农药残留检测的目标作物进行作物图像采集、生长环境信息采集和农药喷洒参数采集，执行以下处理：在多个角度，采集待采用高效液相色谱仪进行农药残留检测的目标作物的作物图像；采集所述目标作物生长中的光照、降雨和风向数据，作为生长环境信息；采集所述目标作物生长中的农药喷洒频率、农药喷洒流量和农药喷洒方向，作为农药喷洒参数。

4、在可能的实现方式中，根据所述作物图像、生长环境信息和农药喷洒参数，分析获得所述目标作物的农药残留分布，执行以下处理：根据所述目标作物同类作物的检测数据记录，采集样本作物图像集合、样本生长环境信息集合和样本农药喷洒参数集合，并采集样本农药残留分布集合；采用所述样本作物图像集合、样本生长环境信息集合和样本农药喷洒参数集合为农药残留分布分析的输入数据，采用所述样本农药残留分布集合为监督数据，训练农药残留分布分析通道；将所述作物图像、生长环境信息和农药喷洒参数输入所述农药残留分布分析通道，分析获得所述农药残留分布。

5、在可能的实现方式中，进行所述目标作物上多个检测位置的农药残留重复性分析，获得残留重复性分布，还执行以下处理：根据所述作物图像、生长环境信息和农药喷洒参数，进行作物索引，获得多个匹配作物；根据所述多个匹配作物的农药残留检测数据，获取多个匹配农药残留参数集合，其中，每个匹配农药残留参数集合包括多个检测位置的匹配农药残留参数；根据多个匹配农药残留参数集合，计算获得多个残留重复性参数，构建获得所述残留重复性分布。

6、在可能的实现方式中，根据所述残留重复性分布内的多个残留重复性参数，分别对所述多个色谱检测结果集进行检测重复性分析，获得多个检测重复性参数，还执行以下处理：根据所述多个色谱检测结果集，分别进行检测重复性分析，获得多个基础检测重复性参数；根据所述多个残留重复性参数，计算所述多个基础检测重复性参数的偏离幅度，获得多个检测重复性参数。

7、在可能的实现方式中，根据所述农药残留分布，对所述多个色谱检测结果集进行检测准确性分析，获得多个检测准确性参数，还执行以下处理：对所述多个色谱检测结果集进行解析，获得多个农药残留检测参数集；根据所述农药残留分布，计算所述多个农药残留检测参数集的偏差，获得多个检测准确性参数集，并计算获得多个检测准确性参数；根据所述多个检测准确性参数结合所述多个检测重复性参数，分析获得所述高效液相色谱仪的故障分析结果。

8、在可能的实现方式中，根据所述多个检测准确性参数结合所述多个检测重复性参数，基于人工智能，分析获得所述高效液相色谱仪的故障分析结果，还执行以下处理：根据所述高效液相色谱仪的历史故障检测数据，基于人工智能，构建仪器故障分析通道群，其中，所述仪器故障分析通道群包括多个仪器故障分析通道；根据所述多个检测重复性参数，结合所述仪器故障分析通道群内多个仪器故障分析通道的数量，处理获取多个故障分析配置量；按照所述多个故障分析配置量，将相同检测位置的检测重复性参数和检测准确性参数输入对应故障分析配置量的仪器故障分析通道内进行故障分析，获得多个故障分析结果群；根据所述多个故障分析结果群，融合生成所述高效液相色谱仪的故障分析结果。

9、在可能的实现方式中，根据所述高效液相色谱仪的历史故障检测数据，构建仪器故障分析通道群，还执行以下处理：根据所述高效液相色谱仪的历史故障检测数据，采集样本检测重复性参数集合和样本检测准确性参数集合，并采集样本故障模式集合和故障等级集合，组合获得样本故障分析结果集合；在所述样本检测重复性参数集合、样本检测准确性参数集合和样本故障分析结果集合内随机选择第一故障分析训练数据，训练第一仪器故障分析通道；继续训练多个仪器故障分析通道，获得仪器故障分析通道群。

10、拟通过本技术提出的基于人工智能的仪器仪表故障分析方法，对采用高效液相色谱仪进行农药残留检测的目标作物进行作物图像采集、生长环境信息采集和农药喷洒参数采集；根据所述作物图像、生长环境信息和农药喷洒参数，分析获得所述目标作物的农药残留分布，并进行所述目标作物上多个检测位置的农药残留重复性分析，获得残留重复性分布，其中，所述农药残留分布包括所述多个检测位置的农药残留参数区间；对所述目标作物的多个检测位置进行重复采样，基于所述高效液相色谱仪进行农药残留检测，获得多个色谱检测结果集；根据所述残留重复性分布内的多个残留重复性参数，分别对所述多个色谱检测结果集进行检测重复性分析，获得多个检测重复性参数；根据所述农药残留分布，对所述多个色谱检测结果集进行检测准确性分析，获得多个检测准确性参数，结合所述多个检测重复性参数，基于人工智能，分析获得所述高效液相色谱仪的故障分析结果，其中，所述故障分析结果包括故障模式和故障等级，解决了现有仪器仪表故障分析存在的对农作物农药残留的检测不够准确、全面，进而导致仪器仪表故障分析的效率及准确性较差的技术问题，实现仪器仪表的智能化分析诊断，达到了提高仪器仪表故障分析的效率及准确性的技术效果。