[發(fā)明專利]具備反饋與閉環(huán)控制功能的全流程監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011239221.6
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112526945B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 肖志勇;方麗金
• 申請（專利權(quán)）人: 福建福瑞康信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 福州盈創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 35226
• 代理人: 李明通

本發(fā)明提出一種具備反饋與閉環(huán)控制功能的全流程監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)，包括現(xiàn)場測控單元、邊緣計算組件、分組調(diào)節(jié)單元、反饋控制單元以及主動控制單元，現(xiàn)場測控單元包括第一數(shù)量的測控傳感器；邊緣計算組件包括第二數(shù)量的邊緣計算終端；反饋控制單元連接匯總所述第二數(shù)量的邊緣計算終端對于不同類型設(shè)備參數(shù)的邊緣計算處理結(jié)果并進(jìn)行總體趨勢分析，基于所述總體趨勢分析生成反饋控制指令；分組調(diào)節(jié)單元基于所述反饋控制單元和/或所述主動控制單元的指令，調(diào)節(jié)所述第一數(shù)量的測量傳感器與所述第二數(shù)量的邊緣計算終端的分組對應(yīng)關(guān)系。本發(fā)明的技術(shù)方案能夠基于邊緣計算實現(xiàn)現(xiàn)場不同設(shè)備參數(shù)的全流程監(jiān)控與預(yù)警，并且基于閉環(huán)控制和反饋控制調(diào)整。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)監(jiān)控與預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種具備反饋與閉環(huán)控制功能的全流程監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著信息技術(shù)跨越式發(fā)展，現(xiàn)場設(shè)備數(shù)量大幅增長，傳統(tǒng)運維方式已無法滿足全面掌控設(shè)備狀態(tài)、精確評估風(fēng)險的需求，亟需加快推動現(xiàn)代信息通信技術(shù)與傳統(tǒng)運檢技術(shù)逐步融合。“大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)”等現(xiàn)代信息通信新技術(shù)為運檢技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和管理模式變革帶來了難得的機(jī)遇。

現(xiàn)場設(shè)備遠(yuǎn)程協(xié)助云服務(wù)平臺采用云服務(wù)技術(shù)架構(gòu)，并基于4G移動通信技術(shù)，建立一線從業(yè)人員高級專業(yè)技術(shù)人員間的實時語音、視頻，文字交互平臺。一線變電從業(yè)人員在現(xiàn)場通過便攜式移動終端設(shè)備，能夠獲取云端局高級專業(yè)技術(shù)人員的遠(yuǎn)程協(xié)助，并查詢相關(guān)設(shè)備資源。

然而，基于集中云計算模式的深度視覺方法需要占有大量的計算資源，無法滿足物聯(lián)網(wǎng)對全面感知和高效協(xié)同的要求，由此需求下，邊緣計算應(yīng)時而生。邊緣計算和人工智能彼此賦能，將催生“邊緣智能”的嶄新范式。

申請?zhí)枮镃N201910225486.1的中國發(fā)明專利申請?zhí)岢鲆环N基于機(jī)器學(xué)習(xí)與邊緣計算的遠(yuǎn)程設(shè)備健康預(yù)測方法，通過在靠近設(shè)備或數(shù)據(jù)源頭的邊緣側(cè)，部署融合計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用核心能力的邊緣計算終端，結(jié)合通訊模塊實現(xiàn)與生產(chǎn)設(shè)備的連接，實時采集生產(chǎn)設(shè)備運行要素數(shù)據(jù)。并就近提供智能化數(shù)據(jù)分析服務(wù)，利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能分析模型完成對大量實時數(shù)據(jù)的清洗和初步分析處理，按照部署的預(yù)測模式策略，觸發(fā)可能的分析服務(wù)響應(yīng)，并把分析結(jié)果上傳至云端，再由云端智能模型完成數(shù)據(jù)的綜合分析和預(yù)測。云管理的架構(gòu)實現(xiàn)無人值守設(shè)備終端的高效管理，邊緣計算的分布式屬性有效降低云端平臺的數(shù)據(jù)處理負(fù)荷，同時保障數(shù)據(jù)安全，能有效實現(xiàn)遠(yuǎn)程設(shè)備的運行健康狀態(tài)管理和故障預(yù)測。

CN202010733999.6的申請則提出基于邊緣計算的設(shè)備故障三級雙向預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括構(gòu)建基于自適應(yīng)指數(shù)平滑算法的第一級雙向數(shù)據(jù)感知預(yù)測模型，對采集節(jié)點的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，初步篩選故障信號并上傳，減少正常信號傳輸?shù)拇鷥r；構(gòu)建了基于擴(kuò)展的卡爾曼濾波的自回歸移動平均算法的第二級雙向數(shù)據(jù)感知預(yù)測模型，用于進(jìn)一步確認(rèn)故障信號的準(zhǔn)確性，降低誤報率，減少邊端與云端的溝通成本；構(gòu)造了一種基于LSTM與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的第三級雙向數(shù)據(jù)感知預(yù)測模型，旨在實現(xiàn)基于邊緣設(shè)備的強(qiáng)計算能力，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，及時響應(yīng)底層需求，減少云層傳輸?shù)臅r延。該發(fā)明大幅減少了數(shù)據(jù)聲波通信傳輸過程所消耗的帶寬和時延，同時有效的對故障信號進(jìn)行預(yù)警。

然而，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，上述技術(shù)方案都是基于靜態(tài)的模型進(jìn)行單向數(shù)據(jù)分析，并且是針對個體異常信號進(jìn)行預(yù)警，并未考慮數(shù)據(jù)是否穩(wěn)定通常是整體性的；同時，單向的被動數(shù)據(jù)分析也無法滿足不同用戶的個性化主動調(diào)控要求，也無法使得系統(tǒng)實現(xiàn)穩(wěn)定的自反饋。

發(fā)明內(nèi)容