本發(fā)明涉及物聯(lián)網，尤其涉及一種基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法、系統(tǒng)、終端及計算機可讀存儲介質。

背景技術：

1、在物聯(lián)網環(huán)境中，監(jiān)測和優(yōu)化大量設備的運行狀態(tài)和性能是一項挑戰(zhàn)；傳統(tǒng)的運維和維護方法主要是：

2、（1）、定期巡檢，方法過程為：運維人員按照預定的時間表，對設備進行現(xiàn)場巡檢，檢查設備的工作狀態(tài)、讀取儀表數(shù)據(jù)、記錄日志等。例如，在工廠中，運維人員可能需要每天或每周對生產線上的機器進行檢查，包括聽聲音、觀察運行情況、檢查油位等。存在的問題是人工參與需要大量運維人員定期進行巡檢；巡檢過程耗時，且在非工作時間也可能需要檢查；依賴于人員的經驗和直覺，監(jiān)測能力有限，無法提供連續(xù)的監(jiān)測數(shù)據(jù)。

3、（2）、故障發(fā)生后維修，方法過程為：設備發(fā)生故障后，運維人員或維修工程師對設備進行維修或更換部件。例如，如果一座大樓的空調系統(tǒng)突然停止工作，維修人員會在接到報告后前往現(xiàn)場檢查并修復問題。存在的問題是人工參與的故障診斷和維修需要專業(yè)技術人員；從故障發(fā)生到維修完成期間，設備可能長時間停機；無法提前預測潛在的故障，監(jiān)測能力有限只能被動應對已發(fā)生的故障。

4、（3）、手動數(shù)據(jù)記錄和分析，方法過程為：運維人員手動記錄設備的運行數(shù)據(jù)，然后進行分析，以識別潛在的問題。例如，在數(shù)據(jù)中心，運維人員可能需要記錄每個服務器的溫度和功耗，然后通過對比歷史數(shù)據(jù)來分析性能趨勢。存在的問題是數(shù)據(jù)收集和記錄需要人工操作；數(shù)據(jù)分析過程繁瑣，耗時較長；由于數(shù)據(jù)量可能非常大，監(jiān)測能力有限，人工分析容易遺漏關鍵信息。

5、因此，現(xiàn)有技術還有待于改進和發(fā)展。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法、系統(tǒng)、終端及計算機可讀存儲介質，旨在解決現(xiàn)有技術中物聯(lián)網設備的運維和維護方法往往需要人工參與和大量的時間成本，而且對設備的監(jiān)測和故障診斷能力有限的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法，所述基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法包括如下步驟：

3、獲取多個傳感器采集的多個物聯(lián)網設備的歷史運行數(shù)據(jù)，對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行預處理，得到目標歷史運行數(shù)據(jù)；

4、根據(jù)所述目標歷史運行數(shù)據(jù)構建初始3d孿生模型，并通過歷史數(shù)據(jù)分析優(yōu)化所述初始3d孿生模型的模型參數(shù)，得到符合性能要求的3d孿生模型；

5、獲取目標物聯(lián)網設備的實時運行數(shù)據(jù)，將所述實時運行數(shù)據(jù)輸入到所述3d孿生模型，輸出所述目標物聯(lián)網設備的性能分析和預測結果。

6、可選地，所述的基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法，其中，所述歷史運行數(shù)據(jù)包括：歷史溫度數(shù)據(jù)、歷史壓力值數(shù)據(jù)、歷史振動頻率和振幅數(shù)據(jù)以及歷史電流強度數(shù)據(jù)；

7、所述獲取多個傳感器采集的多個物聯(lián)網設備的歷史運行數(shù)據(jù)，對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行預處理，得到目標歷史運行數(shù)據(jù)，具體包括：

8、獲取溫度傳感器采集的物聯(lián)網設備內部或表面的歷史溫度數(shù)據(jù)，所述歷史溫度數(shù)據(jù)用于監(jiān)測物聯(lián)網設備是否在正常工作溫度范圍內；

9、獲取壓力傳感器采集的物聯(lián)網設備內部的歷史壓力值數(shù)據(jù)，所述歷史壓力值數(shù)據(jù)用于檢測物聯(lián)網設備是否在規(guī)定的壓力條件下運行；

10、獲取振動傳感器采集的物聯(lián)網設備的歷史振動頻率和振幅數(shù)據(jù)，所述歷史振動頻率和振幅數(shù)據(jù)用于分析物聯(lián)網設備的運行狀態(tài)和檢測潛在的機械故障；

11、獲取電流傳感器采集的物聯(lián)網設備運行的歷史電流強度數(shù)據(jù)，所述歷史電流強度數(shù)據(jù)用于監(jiān)測電氣系統(tǒng)的負載情況和能耗；

12、對所述歷史溫度數(shù)據(jù)、所述歷史壓力值數(shù)據(jù)、所述歷史振動頻率和振幅數(shù)據(jù)以及所述歷史電流強度數(shù)據(jù)進行預處理，得到目標歷史溫度數(shù)據(jù)、目標歷史壓力值數(shù)據(jù)、目標歷史振動頻率和振幅數(shù)據(jù)以及目標歷史電流強度數(shù)據(jù)。

13、可選地，所述的基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法，其中，所述預處理包括：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、特征提取、數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)緩存；

14、所述對所述歷史溫度數(shù)據(jù)、所述歷史壓力值數(shù)據(jù)、所述歷史振動頻率和振幅數(shù)據(jù)以及所述歷史電流強度數(shù)據(jù)進行預處理，得到目標歷史溫度數(shù)據(jù)、目標歷史壓力值數(shù)據(jù)、目標歷史振動頻率和振幅數(shù)據(jù)以及目標歷史電流強度數(shù)據(jù)，具體包括：

15、去除所述歷史溫度數(shù)據(jù)、所述歷史壓力值數(shù)據(jù)、所述歷史振動頻率和振幅數(shù)據(jù)以及所述歷史電流強度數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值和不完整記錄；

16、將所述歷史溫度數(shù)據(jù)、所述歷史壓力值數(shù)據(jù)、所述歷史振動頻率和振幅數(shù)據(jù)以及所述歷史電流強度數(shù)據(jù)縮放到一個固定的范圍；

17、在所述歷史溫度數(shù)據(jù)、所述歷史壓力值數(shù)據(jù)、所述歷史振動頻率和振幅數(shù)據(jù)以及所述歷史電流強度數(shù)據(jù)中提取對設備性能預測最有價值的信息；

18、將所述歷史溫度數(shù)據(jù)、所述歷史壓力值數(shù)據(jù)、所述歷史振動頻率和振幅數(shù)據(jù)以及所述歷史電流強度數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，得到設備數(shù)據(jù)集；

19、將所述設備數(shù)據(jù)集存儲至數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)湖中。

20、可選地，所述的基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法，其中，所述根據(jù)所述目標歷史運行數(shù)據(jù)構建初始3d孿生模型，并通過歷史數(shù)據(jù)分析優(yōu)化所述初始3d孿生模型的模型參數(shù)，得到符合性能要求的3d孿生模型，具體包括：

21、將所述設備數(shù)據(jù)集按照預設比例劃分為訓練集、驗證集和測試集；

22、使用3d建模軟件根據(jù)所述設備數(shù)據(jù)集設計設備的初始3d孿生模型；

23、使用所述訓練集訓練所述初始3d孿生模型，直到所述初始3d孿生模型的總損失函數(shù)達到預設的收斂條件；

24、使用所述驗證集調整訓練后的所述初始3d孿生模型的模型參數(shù)，通過仿真軟件使用所述測試集對調整模型參數(shù)后的所述初始3d孿生模型進行測試，驗證所述初始3d孿生模型能否準確反映實際設備的性能和狀態(tài)，若測試結果符合預設要求，則得到符合性能要求的3d孿生模型。

25、可選地，所述的基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法，其中，所述3d孿生模型包括：幾何模型、物理模型、行為模型、數(shù)據(jù)模型、分析模型和可視化界面；

26、所述幾何模型用于供用戶直觀地看到設備的結構，并在設計或維護時提供參考；

27、所述物理模型用于模擬設備在實際環(huán)境中的物理行為，以幫助理解設備在不同條件下的表現(xiàn)；

28、所述行為模型用于確保模型按照實際設備的操作邏輯運行，用于模擬和預測設備的行為；

29、所述數(shù)據(jù)模型用于為模型提供必要的數(shù)據(jù)支持；

30、所述分析模型用于通過分析數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)，提供對設備性能的預測性維護建議；

31、所述可視化界面用于供運維人員監(jiān)控設備狀態(tài)，并進行故障診斷和決策支持。

32、可選地，所述的基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法，其中，所述獲取目標物聯(lián)網設備的實時運行數(shù)據(jù)，將所述實時運行數(shù)據(jù)輸入到所述3d孿生模型，輸出所述目標物聯(lián)網設備的性能分析和預測結果，具體包括：

33、將所述3d孿生模型進行初始化，獲取目標物聯(lián)網設備的實時運行數(shù)據(jù)，將所述實時運行數(shù)據(jù)輸入到初始化后的所述3d孿生模型；

34、通過所述3d孿生模型的機器學習和數(shù)據(jù)分析算法對所述實時運行數(shù)據(jù)進行趨勢分析和故障預測，輸出所述目標物聯(lián)網設備的性能分析和預測結果；

35、根據(jù)所述性能分析和預測結果，生成優(yōu)化設備操作參數(shù)或維護計劃的建議，通過實際運行數(shù)據(jù)驗證預測結果的準確性，并不斷調整所述3d孿生模型；

36、其中，所述性能分析和預測結果包括設備的整體運行狀態(tài)、設備的關鍵性能指標、異常數(shù)據(jù)和故障診斷結果。

37、可選地，所述的基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法，其中，所述獲取目標物聯(lián)網設備的實時運行數(shù)據(jù)，將所述實時運行數(shù)據(jù)輸入到所述3d孿生模型，輸出所述目標物聯(lián)網設備的性能分析和預測結果，之后還包括：

38、通過所述3d孿生模型的可視化界面展示目標物聯(lián)網設備的3d孿生模型以及所述性能分析和預測結果，并提供優(yōu)化建議和為運維人員的決策提供支持。

39、此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測系統(tǒng)，其中，所述基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測系統(tǒng)包括：

40、數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取多個傳感器采集的多個物聯(lián)網設備的歷史運行數(shù)據(jù)，對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行預處理，得到目標歷史運行數(shù)據(jù)；

41、模型優(yōu)化模塊，用于根據(jù)所述目標歷史運行數(shù)據(jù)構建初始3d孿生模型，并通過歷史數(shù)據(jù)分析優(yōu)化所述初始3d孿生模型的模型參數(shù)，得到符合性能要求的3d孿生模型；

42、結果分析模塊，用于獲取目標物聯(lián)網設備的實時運行數(shù)據(jù)，將所述實時運行數(shù)據(jù)輸入到所述3d孿生模型，輸出所述目標物聯(lián)網設備的性能分析和預測結果。

43、此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種終端，其中，所述終端包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測程序，所述基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法的步驟。

44、此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機可讀存儲介質存儲有基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測程序，所述基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的基于3d孿生模型的物聯(lián)網設備監(jiān)測方法的步驟。

45、本發(fā)明中，獲取多個傳感器采集的多個物聯(lián)網設備的歷史運行數(shù)據(jù)，對所述歷史運行數(shù)據(jù)進行預處理，得到目標歷史運行數(shù)據(jù)；根據(jù)所述目標歷史運行數(shù)據(jù)構建初始3d孿生模型，并通過歷史數(shù)據(jù)分析優(yōu)化所述初始3d孿生模型的模型參數(shù)，得到符合性能要求的3d孿生模型；獲取目標物聯(lián)網設備的實時運行數(shù)據(jù)，將所述實時運行數(shù)據(jù)輸入到所述3d孿生模型，輸出所述目標物聯(lián)網設備的性能分析和預測結果。本發(fā)明基于3d孿生模型可以實時監(jiān)測和診斷物聯(lián)網設備的狀態(tài)和性能，提供設備的預測性維護和優(yōu)化建議。