题目：工业物联网传感器健康分析方法研究与实现

随着物联网技术的迅速发展，传感器网络被大量部署在了工业生产环境中。对生产过程的故障诊断技术发展较早，相关技术已经很成熟。这些技术主要集中在传感器数据的分析之上，采用不同的模型，对生产过程中的各种正常与异常事件进行建模。也有对传感器自身故障进行建模分析的研究，包括对超限、僵死和异常趋势这三种主要错误类型的建模方法，相关研究也很成熟。以上两种方法都是基于数据为中心的传感器故障诊断方法。前者是生产过程层次的分析，后者是传感器自身的分析。

但是以数据为中心的方法的问题在于并不是所有的传感器，即使是同类的传感器,也不可能完全按照符合模型的方法工作。这些传感器门类繁多，质量参差不齐，而且工作环境恶劣。本文认为除了以数据为中心的解析分析方法以外，以管理为中心的分析也同样重要。本文将利用以管理为中心的数据结合以数据为中心的数据研究传感器健康分析管理系统。

本文以某大型石油生产基地的传感网络为载体，分析了传感器健康分析管理中以数据为中心的故障分析与诊断方法，在此基础上结合以管理为中心的方法，建立了一个传感器健康分析模型，该模型的前四个模块是以数据为中心的分析模块，包括同比、环比、跳变、关联分析，后三个模块是以管理为中心的分析模块，包括使用寿命估计、检维修预测、故障率分析。

以数据为中心的分析过程，需要建立在具有相关关系的传感器小组之上，在系统建设的前期我们采用的是人工分组的方法。由于石油生产环境中传感器数量大，而且人工分组需要对石油工业生产背景有一定的了解，因此开发一个智能的分组算法十分必要。通过分析传感器设置的关联关系，并通过研究主成分分析方法与典型的分类算法，我们提出了PK-Grouping分组算法。

在健康分析管理模型的基础之上，本文设计并实现了一个传感器在线健康分析管理系统。目前已投入某石油生产过程之中，并得到了用户的好评。