[發(fā)明專利]一種基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)及檢測方法

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• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN113010753A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張華兵;葉思斯;林志達(dá)
• 申請（專利權(quán)）人: 中國南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司;南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)研究院有限公司
• 主分類號: G06F16/903
• 分類號: G06F16/903;G06Q10/06;G06Q10/00
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• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開一種基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)及檢測方法，包括數(shù)據(jù)采集模塊、問題處理模塊和模型建立模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊與Kafka模塊相連接，所述Kafka模塊與數(shù)據(jù)處理模塊相連接，所述數(shù)據(jù)處理模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連接，所述數(shù)據(jù)分析模塊與數(shù)據(jù)庫模塊相連接，所述問題處理模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連接。該基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)，數(shù)據(jù)采集模塊對所需數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，Kafka模塊處理在網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理模塊對具有特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，數(shù)據(jù)分析模塊將采集的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫模塊內(nèi)部的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對分析，問題處理模塊對異常數(shù)據(jù)反饋的問題進(jìn)行解決，從而能夠更加快速的對異常的問題進(jìn)行解決。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能檢測設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)及檢測方法。

背景技術(shù)

基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)是一種用于機器人在使用的過程中出現(xiàn)異常指標(biāo)的解決辦法，以防止機器人對出現(xiàn)異常指標(biāo)不能夠進(jìn)行命令的運行導(dǎo)致機器人損壞，隨著科技的發(fā)展，基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)有了很大程度的發(fā)展，它的發(fā)展給人們在對機器人使用時帶來了很大的便利，其種類和數(shù)量也正在與日俱增。

目前市場上的基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)有這樣的不足，系統(tǒng)在使用過程中不能夠?qū)Τ霈F(xiàn)的異常指標(biāo)進(jìn)行處理的系統(tǒng)，導(dǎo)致機器人損壞，因此要對現(xiàn)在的基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)及檢測方法，以解決上述背景技術(shù)提出的系統(tǒng)在使用過程中不能夠?qū)Τ霈F(xiàn)的異常指標(biāo)進(jìn)行處理的系統(tǒng)，導(dǎo)致機器人損壞的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、問題處理模塊和模型建立模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊與Kafka模塊相連接，所述Kafka模塊與數(shù)據(jù)處理模塊相連接，所述數(shù)據(jù)處理模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連接，所述數(shù)據(jù)分析模塊與數(shù)據(jù)庫模塊相連接；所述問題處理模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連接，所述模型建立模塊與數(shù)據(jù)分析模塊相連接，所述模型建立模塊與顯示模塊相連接，所述顯示模塊與人工處理模塊相連接。

一種基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)的檢測方法，在使用基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)，首先數(shù)據(jù)采集模塊1對所需數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，Kafka模塊2處理在網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理模塊3對具有特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，數(shù)據(jù)分析模塊4將采集的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫模塊5內(nèi)部的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對分析，問題處理模塊6對異常數(shù)據(jù)反饋的問題進(jìn)行解決，從而能夠更加快速的對異常的問題進(jìn)行解決，在系統(tǒng)啟動過程中，模型建立模塊7對異常問題進(jìn)行建模處理并通過顯示模塊8顯示建立的模型，人工處理模塊9通過人工解決問題處理模塊6未處理的問題或者問題處理模塊6處理錯誤的問題，從而能夠更加完善的對異常問題進(jìn)行解決，這就是基于海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常指標(biāo)智能檢測系統(tǒng)的特點。

優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)置有語音采集功能，人工輸入功能和信息傳輸功能，且數(shù)據(jù)采集模塊通過數(shù)據(jù)線與Kafka模塊相連接。

優(yōu)選的，所述Kafka模塊由Scala和Java進(jìn)行編寫，且Kafka模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)庫模塊之間為一體結(jié)構(gòu)。

優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)處理模塊與數(shù)據(jù)庫模塊相互并聯(lián)，且數(shù)據(jù)庫模塊通過ARM控制運行。

優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)分析模塊同時與數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)庫模塊和模型建立模塊相連接。

優(yōu)選的，所述問題處理模塊通過AI智能控制解決，且問題處理模塊，且問題處理模塊上設(shè)置有接線端子與數(shù)據(jù)分析模塊相連接。

優(yōu)選的，所述顯示模塊設(shè)置有顯示屏，且顯示模塊通過220v市政供電。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：