本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)，具體地說，涉及一種智能設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有的智能設(shè)備管理方法通常依賴于傳統(tǒng)的中心化控制系統(tǒng)，這種系統(tǒng)在處理大量設(shè)備的數(shù)據(jù)時(shí)，往往會(huì)遇到數(shù)據(jù)處理效率低下、實(shí)時(shí)性不足等問題。特別是在面對海量數(shù)據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)方法的計(jì)算能力和響應(yīng)速度都難以滿足需求，導(dǎo)致設(shè)備參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整存在延遲，無法及時(shí)適應(yīng)設(shè)備狀態(tài)的變化。

2、此外，現(xiàn)有的管理方法在數(shù)據(jù)處理方面還存在一些明顯的缺陷。首先，數(shù)據(jù)處理能力有限，難以應(yīng)對大規(guī)模設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)洪流。當(dāng)設(shè)備數(shù)量眾多且數(shù)據(jù)交換頻繁時(shí)，傳統(tǒng)方法可能無法實(shí)時(shí)處理這些數(shù)據(jù)，導(dǎo)致設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)控和參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整受到限制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種智能設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)及方法，不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率和實(shí)時(shí)性，還增強(qiáng)了管理方法的靈活性和自適應(yīng)性。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用技術(shù)方案的基本構(gòu)思是：

3、第一方面，一種智能設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)管理方法，包括：

4、在管理平臺(tái)上為每個(gè)智能設(shè)備創(chuàng)建一個(gè)粒子群，每個(gè)粒子代表設(shè)備工作參數(shù)的一組解；

5、設(shè)定粒子群的大小、粒子的初始位置和速度，粒子群的大小為粒子的數(shù)量；

6、定義評價(jià)每組工作參數(shù)優(yōu)劣的適應(yīng)度函數(shù)；

7、將智能設(shè)備通過物聯(lián)網(wǎng)連接到管理平臺(tái)，獲取實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；

8、對實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和相關(guān)指標(biāo)；

9、根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值，更新每個(gè)粒子的速度和位置，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，以得到最終的工作參數(shù)組合，以根據(jù)最終的工作參數(shù)組合調(diào)整智能設(shè)備的工作參數(shù)。

10、進(jìn)一步的，實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)包括設(shè)備的工作狀態(tài)、能耗和效率。

11、進(jìn)一步的，對實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和相關(guān)指標(biāo)，包括：

12、對實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；

13、從所述預(yù)處理數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，包括溫度、壓力和轉(zhuǎn)速；

14、根據(jù)所述關(guān)鍵特征，識(shí)別設(shè)備的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)；

15、根據(jù)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)，計(jì)算關(guān)鍵性能指標(biāo)。

16、進(jìn)一步的，根據(jù)所述關(guān)鍵特征，識(shí)別設(shè)備的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，包括：

17、確定聚類數(shù)目k，隨機(jī)確定k個(gè)點(diǎn)作為初始聚類中心；

18、計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到各個(gè)聚類中心的距離，并將其分配到對應(yīng)的聚類中心；

19、重新計(jì)算每個(gè)聚類中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值，重復(fù)更新步驟，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，以得到聚類結(jié)果；

20、計(jì)算聚類結(jié)果的輪廓系數(shù)，根據(jù)聚類結(jié)果，為每個(gè)聚類分配一個(gè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的標(biāo)簽；

21、對于新采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，計(jì)算其與各個(gè)聚類中心的距離，并將其分配到對應(yīng)的聚類中，以確定設(shè)備的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)。

22、第二方面，一種智能設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，包括：

23、獲取模塊，用于在管理平臺(tái)上為每個(gè)智能設(shè)備創(chuàng)建一個(gè)粒子群，每個(gè)粒子代表設(shè)備工作參數(shù)的一組解；設(shè)定粒子群的大小、粒子的初始位置和速度，粒子群的大小為粒子的數(shù)量；定義評價(jià)每組工作參數(shù)優(yōu)劣的適應(yīng)度函數(shù)；將智能設(shè)備通過物聯(lián)網(wǎng)連接到管理平臺(tái)，獲取實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；

24、處理模塊，用于對實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和相關(guān)指標(biāo)；根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值，更新每個(gè)粒子的速度和位置，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，以得到最終的工作參數(shù)組合，以根據(jù)最終的工作參數(shù)組合調(diào)整智能設(shè)備的工作參數(shù)。

25、采用上述技術(shù)方案后，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下有益效果：

26、通過為每個(gè)智能設(shè)備創(chuàng)建一個(gè)粒子群，并以粒子群優(yōu)化算法為基礎(chǔ)，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)對大量智能設(shè)備工作參數(shù)的高效管理。這種方法避免了傳統(tǒng)方法中逐一調(diào)整參數(shù)的繁瑣過程，大大提高了管理效率。通過定義適應(yīng)度函數(shù)來評價(jià)每組工作參數(shù)的優(yōu)劣，本發(fā)明能夠自動(dòng)尋找最優(yōu)的工作參數(shù)組合，從而優(yōu)化智能設(shè)備的性能。這種優(yōu)化是基于設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，因此更加精準(zhǔn)和有效。本發(fā)明通過物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)獲取智能設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，能夠動(dòng)態(tài)地調(diào)整設(shè)備的工作參數(shù)，這種實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)性使得管理方法更加靈活，能夠及時(shí)響應(yīng)設(shè)備狀態(tài)的變化。

27、通過對實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，本發(fā)明能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常狀態(tài)，并通過調(diào)整工作參數(shù)來預(yù)防或減輕潛在的問題，從而提升整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。自動(dòng)化的參數(shù)優(yōu)化過程減少了人工干預(yù)的需要，從而降低了設(shè)備的維護(hù)成本。此外，通過預(yù)防性的參數(shù)調(diào)整，還可以減少設(shè)備故障的發(fā)生，進(jìn)一步節(jié)約維修和更換設(shè)備的成本。

技術(shù)特征：

1.一種智能設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)管理方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)管理方法，其特征在于，實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)包括設(shè)備的工作狀態(tài)、能耗和效率。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)管理方法，其特征在于，對實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和相關(guān)指標(biāo)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的智能設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)管理方法，其特征在于，根據(jù)所述關(guān)鍵特征，識(shí)別設(shè)備的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，包括：

5.一種智能設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

6.一種計(jì)算設(shè)備，其特征在于，包括：

7.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種智能設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)及方法，涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：設(shè)定粒子群的大小、粒子的初始位置和速度，粒子群的大小為粒子的數(shù)量；定義評價(jià)每組工作參數(shù)優(yōu)劣的適應(yīng)度函數(shù)；將智能設(shè)備通過物聯(lián)網(wǎng)連接到管理平臺(tái)，獲取實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；對實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和相關(guān)指標(biāo)；根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值，更新每個(gè)粒子的速度和位置，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，以得到最終的工作參數(shù)組合，以根據(jù)最終的工作參數(shù)組合調(diào)整智能設(shè)備的工作參數(shù)。本發(fā)明不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率和實(shí)時(shí)性，還增強(qiáng)了管理方法的靈活性和自適應(yīng)性。

技術(shù)研發(fā)人員：謝漢泉,劉麗隨
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣州市泉威信息科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23