[發(fā)明專利]一種用于實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的險(xiǎn)情監(jiān)測系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910319697.1
• 申請日: 2019-04-19
• 公開（公告）號: CN110109428B
• 公開（公告）日: 2020-09-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 邢希學(xué)
• 申請（專利權(quán)）人: 北京戴納實(shí)驗(yàn)科技有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京冠和權(quán)律師事務(wù)所 11399
• 代理人: 朱健;張國香

1.一種用于實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的險(xiǎn)情監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于：所述用于實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的險(xiǎn)情監(jiān)測系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、日志模塊和報(bào)警模塊；其中，

所述數(shù)據(jù)收集模塊用于獲取所述實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的工作相關(guān)數(shù)據(jù)和/或所述實(shí)驗(yàn)室的環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)；

所述日志模塊用于記錄所述實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的操作狀態(tài)信息；

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊用于根據(jù)所述工作相關(guān)數(shù)據(jù)和/或所述環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)，確定關(guān)于所述實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的工作狀態(tài)的報(bào)警值；

所述報(bào)警模塊用于根據(jù)所述報(bào)警值生成第一控制信號和第二控制信號，并將所述第一控制信號傳送至所述實(shí)驗(yàn)室設(shè)備和將所述第二控制信號傳送至相應(yīng)的報(bào)警器，所述實(shí)驗(yàn)室設(shè)備與所述報(bào)警器分別基于所述第一控制信號和所述第二控制信號執(zhí)行適應(yīng)性的工作狀態(tài)切換；

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊根據(jù)所述工作相關(guān)數(shù)據(jù)和/或所述環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)確定所述報(bào)警值具體包括，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊根據(jù)所述工作相關(guān)數(shù)據(jù)和/或所述環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史記錄數(shù)據(jù)構(gòu)建一設(shè)備報(bào)警數(shù)學(xué)模型，并根據(jù)所述設(shè)備報(bào)警數(shù)學(xué)模型，再基于所述歷史記錄數(shù)據(jù)對所述設(shè)備報(bào)警數(shù)學(xué)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以此得到所述報(bào)警值；

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊根據(jù)所述工作相關(guān)數(shù)據(jù)和/或所述環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建所述設(shè)備報(bào)警數(shù)學(xué)模型具體包括，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊以預(yù)定時(shí)間間隔Δt依次獲取若干所述歷史記錄數(shù)據(jù)并形成一變量向量X_t＝(x_t1，x_t2，...，x_tn)，其中x_ti為時(shí)刻t對應(yīng)的第i條歷史記錄數(shù)據(jù)，i＝1，2，…，n，再基于m個(gè)時(shí)刻所述變量向量形成一歷史記錄數(shù)據(jù)集合D＝{X_t，r_t}_t＝1：m，其中r_t為時(shí)刻t對應(yīng)的報(bào)警變量且r_t只能取0或1，r_t＝0表示對應(yīng)的變量向量X_t不存在報(bào)警情況，r_t＝1表示對應(yīng)的變量向量X_t存在報(bào)警情況，再根據(jù)所述歷史記錄數(shù)據(jù)集合D與貝葉斯公式構(gòu)建Logit函數(shù)，所述Logit函數(shù)的表達(dá)式(1)如下

在上述表達(dá)式中，P(C₁|x)為對于給定的歷史記錄數(shù)據(jù)x、其被劃分屬于報(bào)警變量類C₁的概率，p(x|C₁)為報(bào)警變量類C₁對應(yīng)于歷史記錄數(shù)據(jù)x的密度函數(shù)，p(x|C₂)為非報(bào)警變量類C₂對應(yīng)于歷史記錄數(shù)據(jù)x的密度函數(shù)，P(C₁)為報(bào)警變量類C₁對應(yīng)的先驗(yàn)概率，P(C₂)為非報(bào)警變量類C₂對應(yīng)的先驗(yàn)概率，w為待計(jì)算的n維權(quán)重向量，w₀為待計(jì)算的權(quán)重常數(shù)，符號T表示轉(zhuǎn)置符號，基于上述表達(dá)式(1)得出下面表達(dá)式(2)

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊再通過梯度下降方法計(jì)算出所述n維權(quán)重向量w和所述權(quán)重常數(shù)w₀，從而構(gòu)建得到所述設(shè)備報(bào)警數(shù)學(xué)模型；

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊再通過梯度下降方法計(jì)算出所述n維權(quán)重向量w和所述權(quán)重常數(shù)w₀，構(gòu)建得到所述設(shè)備報(bào)警數(shù)學(xué)模型具體包括，對于給定的歷史記錄數(shù)據(jù)集合D＝{X_t，r_t}_t＝1：m，假定r_t滿足伯努利分布，則以與r_t對應(yīng)的變量r對應(yīng)的概率質(zhì)量函數(shù)P(r)如下面表達(dá)式(3)

P(r)＝p^r(1-p)^1-r (3)

此時(shí)，定義上述表達(dá)式(3)中的概率p≡P(C₁|x)，則對于給定的歷史記錄數(shù)據(jù)集合D＝{X_t，r_t}_t＝1：m，其對應(yīng)的樣本似然函數(shù)L(w，w₀|D)如下面表達(dá)式(4)

在上述表達(dá)式(4)中，p_i為變量r_i對應(yīng)的概率，

再將上述表達(dá)式(4)轉(zhuǎn)化為對數(shù)運(yùn)算，即

同時(shí)定義一誤差函數(shù)E(w，w₀|D)為似然函數(shù)LogL(w，w₀|D)的負(fù)值，即

再將上述表達(dá)式(6)轉(zhuǎn)換成關(guān)于所述n維權(quán)重向量w的梯度下降更新迭代公式，即下面表達(dá)式(7)和(8)

w_j＝w_j+Δw_j (8)

其中，w_j為n維權(quán)重向量w的分量，Δw_j為n維權(quán)重向量w的分量的更新迭代量，η為學(xué)習(xí)因子；

再基于上述表達(dá)式(7)和(8)得到下面關(guān)所述n維權(quán)重向量w的更新方程(9)

在上述更新方程(9)中，滿足其中x_ij為第i條歷史記錄數(shù)據(jù)的第j個(gè)分量；

再基于上述表達(dá)式(7)和(8)得到下面關(guān)所述權(quán)重常數(shù)w₀的更新方程(10)

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊在基于所述更新方程(9)和(10)分別計(jì)算出所述n維權(quán)重向量w和所述權(quán)重常數(shù)w₀。