任 远，李志刚，苑严伟，李亚硕，庞在溪

(1.石河子大学机械电气工程学院，新疆 石河子 832003；2.中国农业机械化科学研究院土壤植物机器系统技术国家重点实验室，北京 100083)

0 引言

随着计算机技术的飞速发展和物联网技术的广泛使用，温室从早期的人工布置传感器，根据传感器监测的数据，手动调节控制温度、水肥等设备参数，发展到如今利用监测系统传感器采集温室环境数据，经计算机处理后，实时准确地调节各相关设备参数，这样既能满足农作物的生长需要，又可以提高生产的经济效益[1]。在温室技术的发展过程中，利用传感器采集环境信息是整个温室环境监测系统的基础，但是由于温室往往具有高湿、高温等环境特性，会导致监测传感器频繁发生故障[2]。如何及时准确地识别出环境监测系统传感器的故障并判断出故障节点，对保证温室作物积极生长具有重要的研究价值。

目前，国内外的研究人员对温室传感器故障检测展开了大量的研究，其中，最广泛的方法有解析冗余法和时序冗余法。解析冗余法利用传感器自身与被测对象无关的冗余信息来建立静态、动态数学模型，提供系统不同输出量之间的解析关系[3]。时序冗余法主要通过系统不同输出量之间的解析关系来提供冗余信息，或者用不同时间序列的传感器输出的冗余信息来检测故障[4]。李萍萍等[5]和周金生[6]研究发现，在监测系统运行过程中，相邻传感器之间不同或相同类型传感器采集的数据之间存在近线性关系，可以通过限制、剔除经常数据异步的传感器，将多变量模型通过线性变化得到少变量模型，但是在非线性特征的故障检测中往往效果不佳。……