一种基于GRU-Capsule的智能净水设备监测与反馈系统技术方案

本申请涉及净水器领域，公开了一种基于GRU

【技术实现步骤摘要】
一种基于GRU
‑
Capsule的智能净水设备监测与反馈系统


[0001]本专利技术涉及净水器
，具体为一种基于GRU
‑
Capsule的智能净水设备监测与反馈系统。

技术介绍

[0002]随着环境污染问题越来越严重，饮用水安全问题也日益引发了人们的关注。智能净水设备作为一种新型的、智能化的饮用水处理设备，因其具有效率高、节能、方便等特点，在市场上受到越来越多的欢迎。然而，由于智能净水设备中的传感器数量多、监测数据复杂，如果没有一套高效且准确的监测与反馈系统，其实际效果很可能会受到影响。
[0003]因此，设计一套智能净水设备监测与反馈系统具有重要意义。该系统可以实时监测净水设备工作状态，并反馈给用户准确的监测数据，帮助用户实时了解净水设备的运行情况和水质情况，以便及时调整净水设备的运行参数或更换监测传感器。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于GRU
‑
Capsule的智能净水设备监测与反馈系统，解决了用户无法实时了解净水设备的运行情况和水质情况，难以及时调整净水设备的运行参数或更换传感器的问题。
[0005]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于GRU
‑
Capsule的智能净水设备监测与反馈系统，包括：
[0006]数据获取模块，用于从净水设备获取传感器模块数据，并将数据发送到云端服务器；
[0007]云端服务器模块，用于接收采集到的传感器数据，并对数据进行预处理和存储，同时实现数据的实时监控与分析；
[0008]数据处理模块，用于使用GRU
‑
Capsule网络对传感器数据进行实时处理，对处理效果不佳或设备运行异常的情况进行自动检测并提醒用户；
[0009]前端App模块，用于为用户提供设备监测数据的可视化展示，且支持用户查看设备运行状态和实时了解设备处理效果。
[0010]优选的，还包括模型训练与优化模块，所述模型训练与优化模块采用基于长短时记忆和注意力机制的深度学习算法，对历史数据进行训练和优化，以预测设备运行状态和处理效果。
[0011]优选的，所述传感器模块设置在净水设备上，所述传感器模块包括水质传感器、流量传感器、压力传感器、温度传感器、滤膜寿命传感器。
[0012]优选的，所述传感器模块还包括数据采集单元与通信单元，所述数据采集单元用于将各传感器采集到的数据进行整合处理，所述通信单元用于通过有线或无线通信方式进行整合处理后的数据传输。
[0013]优选的，所述云端服务器模块包括：
[0014]数据接收单元，用于接收传感器数据，并进行初步的数据处理和筛选；
[0015]第一处理单元，用于对接收到的数据进行进一步的处理和分析，以提取有用的信息和特征；
[0016]数据存储单元，用于将处理后的数据存储到数据库或其他数据存储设备中；
[0017]监控与反馈单元，用于监控系统运行状态和性能指标，并在系统出现异常时发送报警信息。
[0018]优选的，所述数据处理模块包括：
[0019]GRU
‑
Capsule网络单元，用于实时监测净水设备的运作参数与效果；
[0020]数据可视化单元，用于将GRU
‑
Capsule网络处理后的数据以可视化的方式展示给用户；
[0021]实时反馈单元，用于净水设备处理效果不佳或运行异常时，向用户发送报警信息。
[0022]优选的，所述前端App模块包括：
[0023]设备管理单元，用于为用户提供设备的注册、添加、删除和配置；
[0024]数据分析和展示单元，用于使用可视化方式为用户提供数据分析和展示；
[0025]反馈信息展示单元，用于展示系统检测到的设备异常及处理效果不佳的情况；
[0026]安全认证单元，用于保证用户和设备数据的安全性，防止用户数据泄露和不良访问等问题；
[0027]用户管理单元，用于用户管理，根据用户角色为用户提供不同的权限和功能。
[0028]优选的，所述模型训练与优化模块包括：
[0029]损失函数单元，用于计算模型预测结果与实际目标之间的差距，以指导模型参数的优化；
[0030]优化算法模块，用于调整模型参数以最小化损失函数；
[0031]超参数调整模块，用于通过调整模型的超参数来提高模型性能。
[0032]优选的，所述模型训练与优化流程，包括以下步骤：
[0033]a.从数据预处理与特征提取模块获取训练数据和验证数据；
[0034]b.根据模型定义搭建深度学习模型结构；
[0035]c.利用训练数据进行模型训练，利用验证数据进行模型验证，以损失函数为指标优化模型参数；
[0036]d.通过超参数调整方法寻找最优的超参数组合，提高模型性能；
[0037]e.当模型性能达到预设的阈值或满足既定的停止条件时，停止模型训练，并保存模型参数。
[0038]优选的，所述系统的监测与反馈流程，包括以下步骤：
[0039]S1、传感器模块对净水设备运行过程中多项参数进行采集，对采集到的数据进行整合处理后进行传输；
[0040]S2、数据获取模块获取传感器模块数据，并将数据发送到云端服务器；
[0041]S3、云端服务器模块对数据进行预处理和存储；
[0042]S4、数据处理模块使用GRU
‑
Capsule网络对传感器数据进行实时处理，对处理效果不佳或设备运行异常的情况进行自动检测并提醒用户；
[0043]S5、前端App模块根据GRU
‑
Capsule网络处理结果为用户提供设备监测数据的可视
化展示。
[0044]本专利技术提供了一种基于GRU
‑
Capsule的智能净水设备监测与反馈系统。
[0045]具备以下有益效果：
[0046]1、本专利技术系统可以实时监测净水设备工作状态，并反馈给用户准确的监测数据，帮助用户实时了解净水设备的运行情况和水质情况，以便及时调整净水设备的运行参数或更换监测传感器。
[0047]2、本专利技术系统具有实时监测、数据反馈和远程控制等特点，可以帮助用户更好地掌握净水设备的运行状况，从而实现更加智能化、高效化的净水处理。此外，该系统还可以与物联网技术相结合，实现智能化信息的互通和数据的远程交互。
附图说明
[0048]图1为本专利技术的系统架构图；
[0049]图2为本专利技术的另一实施例系统架构图；
[0050]图3为本专利技术的传感器模块示意图；
[0051]图4为本专利技术的另一实施例传感器模块示意图；
[0052]图5为本专利技术的云端服务器模块示意图；
[0053]图6为本专利技术的数据处理模块示意图；
[0054]图7为本专利技术的前本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GRU
‑
Capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于从净水设备获取传感器模块数据，并将数据发送到云端服务器；云端服务器模块，用于接收采集到的传感器数据，并对数据进行预处理和存储，同时实现数据的实时监控与分析；数据处理模块，用于使用GRU
‑
Capsule网络对传感器数据进行实时处理，对处理效果不佳或设备运行异常的情况进行自动检测并提醒用户；前端App模块，用于为用户提供设备监测数据的可视化展示，且支持用户查看设备运行状态和实时了解设备处理效果。2.根据权利要求1所述的一种基于GRU
‑
Capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，还包括模型训练与优化模块，所述模型训练与优化模块采用基于长短时记忆和注意力机制的深度学习算法，对历史数据进行训练和优化，以预测设备运行状态和处理效果。3.根据权利要求1所述的一种基于GRU
‑
Capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述传感器模块设置在净水设备上，所述传感器模块包括水质传感器、流量传感器、压力传感器、温度传感器、滤膜寿命传感器。4.根据权利要求3所述的一种基于GRU
‑
Capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述传感器模块还包括数据采集单元与通信单元，所述数据采集单元用于将各传感器采集到的数据进行整合处理，所述通信单元用于通过有线或无线通信方式进行整合处理后的数据传输。5.根据权利要求1所述的一种基于GRU
‑
Capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述云端服务器模块包括：数据接收单元，用于接收传感器数据，并进行初步的数据处理和筛选；第一处理单元，用于对接收到的数据进行进一步的处理和分析，以提取有用的信息和特征；数据存储单元，用于将处理后的数据存储到数据库或其他数据存储设备中；监控与反馈单元，用于监控系统运行状态和性能指标，并在系统出现异常时发送报警信息。6.根据权利要求1所述的一种基于GRU
‑
Capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：GRU
‑
Capsule网络单元，用于实时监测净水设备的运作参数与效果；数据可视化单元，用于将GRU
‑
Capsule网络处理后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴宁，赵兹迪，丰凯瑞，郝楚堂，李威，邱成军，邓安安，覃元杰，邹清川，邹焕鑫，
申请(专利权)人：北部湾大学，
类型：发明
国别省市：