[發明專利]一種基于多傳感器的機房環境監測方法

在審

• 申請號: 202210009867.8
• 申請日: 2022-01-06
• 公開（公告）號: CN114326885A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 唐燁
• 申請（專利權）人: 上海富欣信息通信有限公司
• 主分類號: G05D27/02
• 分類號: G05D27/02
• 代理公司: 重慶莫斯專利代理事務所(普通合伙) 50279
• 代理人: 易小藝

1.一種基于多傳感器的機房環境監測方法，其特征在于，包括如下步驟：

通過環境傳感器周期性監測機房的環境參數；

同一時間的環境參數形成參數組，將參數組輸入訓練模型，預測下一周期的環境參數組；

根據預測的環境參數組啟動環境調節設備；

將預測的參數組與下一周期的實際參數組比對，出現誤差時發出警報；

通過拍攝設備進行機房畫面的周期性拍攝，獲得機房照片，將每張機房照片與上一周期的機房照片對比，當像素點差值過大時發出警報。

2.如權利要求1所述的一種基于多傳感器的機房環境監測方法，其特征在于，在通過環境傳感器周期性監測機房的環境參數的步驟中：

多個所述環境傳感器分別通過RS485接口與電平轉換芯片連接，通過電平轉化芯片將環境參數轉化為數字信號，并通過USB接口傳輸至監控主機。

3.如權利要求2所述的一種基于多傳感器的機房環境監測方法，其特征在于，在通過環境傳感器周期性監測機房的環境參數的步驟中：

所述環境傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、水浸檢測單元、煙霧傳感器和塵埃計數器。

4.如權利要求3所述的一種基于多傳感器的機房環境監測方法，其特征在于，所述的同一時間的環境參數形成參數組，將參數組輸入訓練模型，預測下一周期的環境參數組的步驟包括：

所述監控主機內預設一個可預先訓練的神經網絡；

在訓練過程中，所述神經網絡模型的上一周期的實際環境參數組作為輸入，并輸出當前周期的預測環境參數組；

將當前周期的預測環境參數組與當前周期的實際環境參數組進行匹配，根據匹配結果調整神經網絡模型；

進行下一輪的訓練，直至當前周期的預測環境參數組與當前周期的實際環境參數組匹配成功，完成訓練；

完成訓練后，輸入當前周期的實際環境參數組，預測下一周期的環境參數組。

5.如權利要求4所述的一種基于多傳感器的機房環境監測方法，其特征在于，在根據預測的環境參數組啟動環境調節設備的步驟中：

所述調節設備包括空調、新風系統和空氣除濕器。

6.如權利要求5所述的一種基于多傳感器的機房環境監測方法，其特征在于，在將預測的參數組與下一周期的實際參數組比對，出現誤差時發出警報的步驟中：

參數組中用于比對的數值包括溫度和濕度，利用監控主機設置溫度和濕度的波動值，當溫度誤差值或濕度誤差值超過對應的波動值后，啟動空調或空氣除濕器進行調節，并發出警報。

7.如權利要求6所述的一種基于多傳感器的機房環境監測方法，其特征在于，在通過拍攝設備進行機房畫面的周期性拍攝，獲得機房照片，將每張機房照片與上一周期的機房照片對比，當像素點差值過大時發出警報的步驟中：

當機房檢修狀態時，跳過對比步驟，將對應機房照片傳輸至所述監控主機，當機房不處于檢修狀態時，將像素點差值過大的機房照片傳輸至所述監控主機，等待人工確認。