一种基于物联网的数字化照明数据管理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及照明管理技术领域，具体为一种基于物联网的数字化照明数据管理系统及方法，包括：采集目标工厂内各工作区域的工作流程内容

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的数字化照明数据管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及照明管理
，具体为一种基于物联网的数字化照明数据管理系统及方法
。

技术介绍

[0002]对许多照明度要求较高的大型工厂来说，为了方便生产工作，往往会在各个区域使用“长明灯”长时间进行照明，而长期使用高强度的照明不仅仅会对工厂本身造成资源的严重浪费，与此同时，工厂内的照明强度会一定程度上影响产品的生产进度，而当工厂内某一区域的生产进度降低时，如何通过提高其它区域的生产进度从而提高产品的产出合格率也逐渐成为问题
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于物联网的数字化照明数据管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于物联网的数字化照明数据管理方法，包括以下步骤：步骤
S100
：采集目标工厂内各工作区域的工作流程内容，形成区域集；采集区域集中各工作区域在历史时间节点上产出的质量数据和相应的照明能耗数据，分别形成各工作区域的产出质量集和相应的照明数据集；上述步骤中已知若区域集中存在
n
个工作区域
{a1,a2,
…
,an}
，则根据各工作区域的工作流程内容可得到目标工厂的工作流程顺序
a1
→
a2
→…→
an
和相应各工作区域的工作时长等；步骤
S200
：对各工作区域的产出质量集和相应的照明数据集进行加权关联，分别构建各工作区域的照明质量变化图；根据照明质量变化图分析各工作区域在由各相邻时间节点组成的时间段内的照明质量异常程度；进一步根据照明质量异常程度分析各工作区域的照明质量异常周期，并根据照明质量异常周期分析各工作区域的异常并发性概率；步骤
S300
：捕捉异常并发性概率大于阈值的各工作区域，则根据区域集中各工作区域的工作流程内容对各捕捉区域进行排序，形成关联区域集；步骤
S400
：在当前工作周期的时间节点下，依次获取关联区域集中各工作区域的照明质量异常程度，则将第一个出现异常程度大于异常阈值的工作区域设为标识区域；进一步根据标识区域的照明质量异常程度
、
同关联区域集中各工作区域的异常并发性概率对关联区域集中各工作区域制定最佳的照明调节方案；上述步骤中当捕捉到照明质量异常程度大于异常阈值时，则需要对后续关联区域的照明强度进行智能调节；步骤
S500
：根据最佳照明调节方案对关联区域集中各工作区域产出的质量数据和相应的照明能耗数据作进一步监控
。
[0005]进一步的，步骤
S200
包括：步骤
S210
：对各工作区域分别获取各历史时间节点上产出的质量数据和相应的照明能耗数据，则分别对质量数据和照明能耗数据进行加权关联后得到各工作区域的照明质量
X=
σ
*Z1/Z2
；其中
Z1
表示各历史时间节点上产出的质量数据，
Z2
表示各历史时间节点上相应的照明能耗数据，
σ
表示各工作区域中相应质量数据和照明能耗数据的关联因子，由各工作区域的工作流程内容决定；步骤
S220
：以历史时间节点为横坐标，各历史时间节点上相应各工作区域的照明质量为纵坐标，分别构建各工作区域的照明质量变化图；根据各历史时间节点的照明质量分别计算得到各照明质量变化图对应的照明质量均值
V
；捕捉各照明质量变化图中各相邻时间节点组成时间段时对应照明质量所产生的斜率
K
，此时分别计算出各照明质量变化图中各相邻时间节点所组成的时间段对应的照明质量异常程度
R=
α
*(|V
i
‑
V|+|V
i+1
‑
V|)/|K|
，其中
V
i
和
V
i+1
表示照明质量变化图中任意相邻时间节点分别对应的照明质量，
α
表示照明质量变化权重；通过捕捉各照明质量变化图中各时间节点对应的照明质量，分析各相邻时间节点对应的斜率，并根据各相邻时间节点之间的斜率以及和照明质量均值的变化程度设置权重，分析各工作区域在各时间节点上的照明质量异常程度，有利于分析在不同的照明功耗下各工作区域产出的质量变化规律，进一步分析各工作区域的照明质量是否存在异常并发性；步骤
S230
：将各照明质量变化图中斜率
K
小于设定阈值
β1且照明质量异常程度
R
大于设定阈值
β2的时间段设为异常周期，则分别形成相应各工作区域的异常周期集
T(i)={t1
i
,t2
i
,
…
,tn
i
}
，其中
t1
i
,t2
i
,
…
,tn
i
表示第
i
个工作区域的第
1、2、
…
、n
个异常周期；分别获取任意两个工作区域的异常周期集
T(i)
和
T(q)
，则捕捉到异常周期集
T(i)
中满足
|(ts
i
‑
tx
q
)
‑
(tq
i
‑
tw
q
)|
小于时长阈值
δ
的个数为
m
，其中
ts
i
、tq
i
表示第
i
个工作区域的第
s、q
个异常周期，
tx
q
、tw
q
表示第
q
个工作区域的第
x、w
个异常周期；进一步得到第
i
个工作区域和第
q
个工作区域的异常并发性概率
H=m/n
；通过根据照明质量异常程度捕捉各工作区域的异常周期，分析不同工作区域内异常周期时间间隔规律性，从而确认相应不同工作区域内照明质量异常的并发性概率，有利于分析各工作区域之间的关联性，为目标工厂如何调节各工作区域的照明强度提供前提条件
。
[0006]进一步的，步骤
S300
包括：步骤
S310
：当区域集中异常并发性概率
H
大于占比阈值时，表示任意两个工作区域出现的异常周期存在关联性，则进一步捕捉异常并发性概率
H
大于占比阈值的各工作区域；步骤
S320
：基于捕捉到的各工作区域，则根据区域集中各工作区域的工作流程顺序对相应捕捉到的各工作区本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于物联网的数字化照明数据管理方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤
S100
：采集目标工厂内各工作区域的工作流程内容，形成区域集；采集区域集中各工作区域在历史时间节点上产出的质量数据和相应的照明能耗数据，分别形成各工作区域的产出质量集和相应的照明数据集；步骤
S200
：对各工作区域的产出质量集和相应的照明数据集进行加权关联，分别构建各工作区域的照明质量变化图；根据照明质量变化图分析各工作区域在由各相邻时间节点组成的时间段内的照明质量异常程度
R
；根据照明质量异常程度
R
分析各工作区域的照明质量异常周期，并根据照明质量异常周期分析各工作区域的异常并发性概率
H
；步骤
S300
：捕捉异常并发性概率
H
大于阈值的各工作区域，则根据区域集中各工作区域的工作流程内容对各捕捉区域进行排序，形成关联区域集；步骤
S400
：在当前工作周期的时间节点下，依次获取关联区域集中各工作区域的照明质量异常程度
R
，则将第一个出现异常程度大于异常阈值的工作区域设为标识区域；根据标识区域的照明质量异常程度
R、
同关联区域集中各工作区域的异常并发性概率
H
对关联区域集中各工作区域制定最佳的照明调节方案；步骤
S500
：根据最佳照明调节方案对关联区域集中各工作区域产出的质量数据和相应的照明能耗数据进行监控；所述步骤
S400
包括：步骤
S410
：依次获取当前工作周期的时间节点下，关联区域集中各工作区域的照明质量，并根据所述各工作区域的照明质量检测出相应各工作区域的照明质量异常程度，直至检测到关联区域集中第一个出现照明质量异常程度
R
大于异常阈值的工作区域，并将所述工作区域设为标识区域；步骤
S420
：捕捉标识区域在关联区域集中的序号位置，并获取关联区域集中在所述序号位置之后的任意工作区域，则根据标识区域的照明质量异常程度
R、
同任意工作区域的异常并发性概率
H
构建任意工作区域的照明质量影响模型
Y=
ε
*R*H
；其中
ε
表示任意工作区域和标识区域之间的关联因子；步骤
S430
：获取工作流程中任意工作区域的正常照明功率，则当工作流程未进入任意工作区域时，将相应工作区域的照明数据设定为最低功耗；而当工作流程进入任意工作区域时，则根据照明质量影响模型
Y
自适应调高任意工作区域的正常照明功率，作为当前时间节点任意工作区域的照明功率
。2.
根据权利要求1所述的一种基于物联网的数字化照明数据管理方法，其特征在于：所述步骤
S200
包括：步骤
S210
：对各工作区域分别获取各历史时间节点上产出的质量数据和相应的照明能耗数据，则分别对质量数据和照明能耗数据进行加权关联后得到各工作区域的照明质量
X=
σ
*Z1/Z2
；其中
Z1
表示各历史时间节点上产出的质量数据，
Z2
表示各历史时间节点上相应的照明能耗数据，
σ
表示各工作区域中相应质量数据和照明能耗数据的关联因子；步骤
S220
：以历史时间节点为横坐标，各历史时间节点上相应各工作区域的照明质量为纵坐标，分别构建各工作区域的照明质量变化图；根据各历史时间节点的照明质量分别计算得到各照明质量变化图对应的照明质量均值
V
；捕捉各照明质量变化图中各相邻时间节点组成时间段时对应照明质量所产生的斜率
K
，此时分别计算出各照明质量变化图中各
相邻时间节点所组成的时间段对应的照明质量异常程度
R=
α
*(|V
i
‑
V|+|V
i+1
‑
V|)/|K|
，其中
V
i
和
V
i+1
表示照明质量变化图中任意相邻时间节点分别对应的照明质量，
α
表示照明质量变化权重；步骤
S230
：将各照明质量变化图中斜率
K
小于设定阈值
β1且照明质量异常程度
R
大于设定阈值
β2的时间段设为异常周期，则分别形成相应各工作区域的异常周期集
T(i)={t1
i
,t2
i
,
…
,tn
i
}
，其中
t1
i
,t2
i
,
…
,tn
i
表示第
i
个工作区域的第
1、2、
…
、n
个异常周期；分别获取任意两个工作区域的异常周期集
T(i)
和
T(q)
，则捕捉到异常周期集
T(i)
中满足
|(ts
i

【专利技术属性】
技术研发人员：朱维纲，王旭阳，吴靖升，
申请(专利权)人：无锡恒大电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：