一种基于AIoT资产的智慧运维管理系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，提出了一种基于AIoT资产的智慧运维管理系统，包括：获取不同的数据序列；根据不同数据序列中每个时间点对应的数据值得到环境数据表示值，统计环境数据表示值得到数据分布图，得到分布密度；获取数据分布曲线，根据分布密度分为若干数据段，并得到每个数据段的数据变化程度，以此得到带宽；根据带宽得到数据区间，获取标记数据点，根据标记数据点得到数据区间的内核值，并获得核函数；根据核函数得到异常数据点，根据异常数据点获取每个标记数据点对应的影响程度；根据标记像素点的影响程度判断是否需要维修。本发明专利技术使得获得的核函数能够准确的反映数据的变化类型，进而提高数据在异常检测时准确率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AIoT资产的智慧运维管理系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种基于AIoT资产的智慧运维管理系统。

技术介绍

[0002]AIoT资产是指结合人工智能和物联网技术的设备资产。随着人工智能和物联网技术不断发展，企业在设备管理、运维、生产等方面都离不开这些先进技术的应用。通过将AI和IoT相结合，可以实现设备的全方位监控、自动化控制、远程遥控等功能，提高设备的可靠性、效率和安全性，降低企业的运营成本和风险。例如：公共建筑功能复杂,设施设备系统繁多且位置分散，设备故障无预警、能耗不可控、运营成本高等是各类公共建筑的共性问题。在该区域内,分布着大量的相关设施且位置各异,如果运维完全靠运维人员的自觉性,不可避免地会产生不必要的能源消耗,比如消防风机长期不正常开启等,从而造成巨大的浪费。另外,设备在使用过程中出现故障的情况必然存在,如何第一时间知晓故障点也是管理人员的关注点之一。智能物联网(AIoT）指系统通过各种信息传感器实时采集各类信息,在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析，从而实现对设备的监控与管理。
[0003]在现有技术中，EBA正是基于此技术需求衍生的系统解决方案,主要针对建筑设施设备和能耗的管控。通过EBA的应用，建筑物能够实现节约能耗、人力、时间成本，安全、防灾预警等功能需求。消防风机长期不正常开启可能是因为消防风机的安装位置和环境因素也可能导致长期不正常开启，如温度过高或过低、湿度过大或过小、灰尘和污物积累等，都会影响设备的正常运行。因此对采集获得监测数据进行分析从而来监测设备的运行状态，而通过现有技术进行处理对于多种不同类型的数据放在一起较难一起处理，多种类型数据在判断时会导致环境类型判断不准确等问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于AIoT资产的智慧运维管理系统，以解决多种不同类型的数据放在一起较难一起处理的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例一种基于AIoT资产的智慧运维管理系统，该系统包括以下模块：数据采集模块，获取温度数据序列、湿度数据序列和颗粒物数据序列；带宽获取模块，根据温度数据序列、湿度数据序列和颗粒物数据序列中每个时间点对应的数据值得到环境数据表示值，统计环境数据表示值得到数据分布图，并根据数据分布图得到环境数据表示值的分布密度；获取数据分布曲线，根据分布密度获取数据分布曲线的若干个数据段，并得到每个数据段的数据变化程度，根据数据变化程度以及数据段的宽度得到数据分布曲线的带宽；影响程度获取模块，根据数据分布曲线的带宽对数据分布曲线分割得到数据区
间，获取数据区间内的标记数据点，根据不同种类的标记数据点得到每个数据区间的内核值，根据内核值获得核函数；根据获取的核函数得到异常数据点，根据异常数据点对应的标记数据点的值的差异获取每个标记数据点对应的影响程度；运维管理模块，获取标记像素点的时间和数据种类，并根据标记像素点的影响程度判断是否需要维修管理。
[0005]优选的，所述统计环境数据表示值得到数据分布图，并根据数据分布图得到环境数据表示值的分布密度的方法为：将获得环境数据表示值按照数值统计，统计每个环境数据表示值对应的数据数量，由此得到一个坐标系，坐标系的横轴为环境数据表示值的大小，纵轴为每个环境数据表示值对应的时间点的数量，坐标系记为数据分布图；根据数据分布图中每个环境数据表示值及其对应的时间点数量与相邻环境数据表示值对应的时间点数量的差异得到每个环境数据表示值对应的分布密度。
[0006]优选的，所述根据数据分布图中每个环境数据表示值及其对应的时间点数量与相邻环境数据表示值对应的时间点数量的差异得到每个环境数据表示值对应的分布密度的方法为：式中，表示环境数据表示值为时的分布密度，表示数据分布图中的第j个环境数据表示值，表示环境数据表示值为时对应的时间点的数量，表示环境数据表示值为时对应的时间点的数量，表示环境数据表示值为时对应的时间点的数量, 表示以自然数为底的指数函数。
[0007]优选的，所述获取数据分布曲线，根据分布密度获取数据分布曲线的若干个数据段，并得到每个数据段的数据变化程度的方法为：数据分布曲线由数据分布图获得，数据分布曲线的横坐标为环境数据表示值，纵坐标为时间点的数量，获取数据分布曲线的极大值和极小值，将将第一个极大值到第一个极小值作为一个数据段，第二个极大值到第二个极小值作为一个数据段，依此类推，假设共有m个极小值，直到第m个极大值到第m个极小值为最后一个数据段；将数据分布曲线的点记为曲线点，将曲线段内的极大值和极小值作差得到第一差值，求曲线段内所有曲线点的分布密度的均值，将第一差值与所有曲线点分布密度的均值的乘积作为每个数据段的数据变化程度。
[0008]优选的，所述根据数据变化程度以及数据段的宽度得到数据分布曲线的带宽的方法为：式中，表示第t个数据段对应的极小值，表示第t个数据段对应的极大值，
表示最大值函数，表示第t个数据段的数据变化程度，表示第t+1个数据段的数据变化程度，m表示数据段的数量，表示以自然常数为底的指数函数，表示数据分布曲线的带宽。
[0009]优选的，所述根据数据分布曲线的带宽对数据分布曲线分割得到数据区间的方法为：将数据分布曲线分割为数个长度为带宽大小的曲线段，其中第一个曲线段由数据分布曲线的第一个开始依次获取带宽大小的曲线点，若最后一个曲线段的长度和带宽大小不同，那么将最后一个曲线段的长度填补到带宽大小的长度，其中填补的值为最后一个曲线段的最后一个值，每个曲线段的所有曲线点构成一个数据区间。
[0010]优选的，所述获取数据区间内的标记数据点的方法为：对于每个环境数据表示值会有多个不同种类的数据点进行计算，若每种数据的一个数据值与其余两种数据的数据值经过计算后可以得到一个环境数据表示值，那么认为该环境数据表示值与数据值存在关系，将与环境数据表示值存在关系的数据值称为标记数据点，每个环境数据表示值存在多个标记数据点。
[0011]优选的，所述根据不同种类的标记数据点得到每个数据区间的内核值，根据内核值获得核函数的方法为：在每个数据区间内，对于同一个种类的标记数据点，得到同一类标记数据点的最大值和最小值，获取数据区间内同一种类的标记数据点对应的数据值的平均值，将不同种类的平均值和最大值与最小值差值的乘积求均值得到每个数据区间的内核值，计算数据区间内所有曲线点的环境数据表示值的均值，将每一个环境数据表示值与环境数据表示值的均值的差值，令差值与宽度的比值记为第一比值，将第一比值与内核值相乘得到每一个曲线点的核函数。
[0012]优选的，所述根据获取的核函数得到异常数据点的方法为：获取每个数据区间内的最大值和最小值，计算最大值和最小值的差值，若在数据区间内每个环境数据表示值对应的标记数据点数量大于最大值和最小值的差值的一半，那么认为此时环境数据表示值对应的曲线点为异常数据点。
[0013]优选的，所述根据异常数据点对应的标记数据点的值的差异获取每个标记数据点对应的影响程度的方法为：式中，表示第u个异常本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AIoT资产的智慧运维管理系统，其特征在于，该系统包括以下模块：数据采集模块，获取温度数据序列、湿度数据序列和颗粒物数据序列；带宽获取模块，根据温度数据序列、湿度数据序列和颗粒物数据序列中每个时间点对应的数据值得到环境数据表示值，统计环境数据表示值得到数据分布图，并根据数据分布图得到环境数据表示值的分布密度；获取数据分布曲线，根据分布密度获取数据分布曲线的若干个数据段，并得到每个数据段的数据变化程度，根据数据变化程度以及数据段的宽度得到数据分布曲线的带宽；影响程度获取模块，根据数据分布曲线的带宽对数据分布曲线分割得到数据区间，获取数据区间内的标记数据点，根据不同种类的标记数据点得到每个数据区间的内核值，根据内核值获得核函数；根据获取的核函数得到异常数据点，根据异常数据点对应的标记数据点的值的差异获取每个标记数据点对应的影响程度；运维管理模块，获取标记像素点的时间和数据种类，并根据标记像素点的影响程度判断是否需要维修管理。2.根据权利要求1所述的一种基于AIoT资产的智慧运维管理系统，其特征在于，所述统计环境数据表示值得到数据分布图，并根据数据分布图得到环境数据表示值的分布密度的方法为：将获得环境数据表示值按照数值统计，统计每个环境数据表示值对应的数据数量，由此得到一个坐标系，坐标系的横轴为环境数据表示值的大小，纵轴为每个环境数据表示值对应的时间点的数量，坐标系记为数据分布图；根据数据分布图中每个环境数据表示值及其对应的时间点数量与相邻环境数据表示值对应的时间点数量的差异得到每个环境数据表示值对应的分布密度。3.根据权利要求2所述的一种基于AIoT资产的智慧运维管理系统，其特征在于，所述根据数据分布图中每个环境数据表示值及其对应的时间点数量与相邻环境数据表示值对应的时间点数量的差异得到每个环境数据表示值对应的分布密度的方法为：式中，表示环境数据表示值为时的分布密度，表示数据分布图中的第j个环境数据表示值，表示环境数据表示值为时对应的时间点的数量，表示环境数据表示值为时对应的时间点的数量，表示环境数据表示值为时对应的时间点的数量, 表示以自然数为底的指数函数。4.根据权利要求1所述的一种基于AIoT资产的智慧运维管理系统，其特征在于，所述获取数据分布曲线，根据分布密度获取数据分布曲线的若干个数据段，并得到每个数据段的数据变化程度的方法为：数据分布曲线由数据分布图获得，数据分布曲线的横坐标为环境数据表示值，纵坐标为时间点的数量，获取数据分布曲线的极大值和极小值，将第一个极大值到第一个极小值作为一个数据段，第二个极大值到第二个极小值作为一个数据段，依此类推，假设共有m个
极小值，直到第m个极大值到第m个极小值为最后一个数据段；将数据分布曲线的点记为曲线点，将曲线段内的极大值和极小值作差得到第一差值，求曲线段内所有曲线点的分布密度的均值，将第一差值与所有曲线点分布密度的均值的乘积作为每个数据段的数据变化程度。5.根据权利要求1所述的一种基于AIoT资产的智慧运...

【专利技术属性】
技术研发人员：高云兴，胡小平，陈娟，陈雪娇，
申请(专利权)人：北京东联世纪科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：