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龙图腾网恭喜广东化一环境科技有限公司申请的专利一种用于地表水监测的水质传感器自诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119413985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510031005.9，技术领域涉及：G01N33/18；该发明授权一种用于地表水监测的水质传感器自诊断方法是由姚伯锦;蒋卫星;胡丽丽设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于地表水监测的水质传感器自诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于地表水监测的水质传感器自诊断方法，包括通过水质传感器设置、训练数据采集、训练数据分析、实时监测实施，本方法基于核主成分分析法，对历史采集和实时监测的水质数据投影到核主成分空间进行分析，捕捉水质数据的综合特性和整体关系，有效的分辨出实时监测的异常是来自于传感器还是水质的异常，实现水质传感器长久应用过程中的自诊断，从而显著提升水质监测的准确性和地表水监测网络的运维效率，进而全面提升地表水水质监测的实施水平。

本发明授权一种用于地表水监测的水质传感器自诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种用于地表水监测的水质传感器自诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S101水质传感器设置；所述水质传感器设置，包括根据水质监测需求设定m个水质监测指标，并在地表水浮标上相应设置m个水质传感器；S102数据采集；所述数据采集，包括将所述地表水浮标投放到各类地表水环境，按一定的时间间隔t采集水质数据，并将采集数据整理成一个数据集A，A={ai|i=1,2,..,n}，其中n为数据的条目数，每条数据ai包含m个所述水质监测指标的测量值，ai={ai1,ai2,...,aim}；所述数据采集，还包括数据采集期覆盖各季节和各种天气情况；S103数据分析；所述数据分析，包括对所述数据集A进行预处理，所述预处理包括异常值识别、异常值替换、缺失值填补和数据标准化，所述异常值识别采用移动平均法，所述异常值替换和缺失值填补均采用基于周期样条类型的样条插值方法，所述数据标准化采用Z-score法；所述数据分析，还包括采用核主成分分析法对所述数据集A进行分析，得到反映所述数据集A主要蕴含特征的k个主成分，并使用所述k个主成分构建主成分空间，其中m≤kn，所述k个主成分对应的核主成分分析法的核矩阵特征值为λj，对应特征向量为vj，其中j=1~k；所述数据分析，还包括将所述数据集A映射到所述主成分空间，计算所述数据集A全部数据ai在每个主成分方向j投影值cji的均值，j=1~k，i=1~n，得到数据集A映射到主成分空间后的中心点；S104实时监测实施；所述实时监测实施，包括以下步骤：a）将所述地表水浮标投放到应用环境实时监测水质指标，采用滑动窗口法对实时采集数据进行与S103相同的方法的预处理，得到预处理后的实时数据集B，B={bi|i=1,2,..,p}，其中p为窗口宽度；b）将所述实时数据集B映射到所述主成分空间，计算所述实时数据集B全部数据bi在每个主成分方向j投影值dji的均值，j=1~k，i=1~p，得到实时数据集B映射到主成分空间后的中心点；计算所述中心点与S103所得的中心点在每个主成分方向j上的距离dj，并进一步得到两者在主成分空间上的距离d，所述距离，j=1~k；所述两者在空间上的距离d采用欧氏距离计算，d的表达式为式（1）： （1）c）将所述距离d与异常判定标准比较，如果达到异常判定标准，则判定当前发生异常，并继续下一步分析；d）计算中心点和在每个主成分方向j上的距离dj对两者在主成分空间上的距离d的贡献度xj，j=1~k；将xj中的最大值xq与传感器异常判定标准比较，如果达到传感器异常判定标准，则判定当前异常为传感器异常，并记录xq对应的主成分方向q，继续下一步分析；所述中心点和在每个主成分方向上的距离dj对两者在主成分空间上的距离d的贡献度xj使用表达式（2）计算： （2）e）当识别当前出现传感器异常时，进一步识别出与所述主成分方向q关联的传感器r，其中1≤r≤m，则传感器r为异常的传感器，对结果进行输出。

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