【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号采集传输系统领域，具体为一种用于主机的控制信号采集及传输系统。
技术介绍
1、根据中国专利公开号为cn109828144a的一种用于异地数据同期采集比较的测量系统及测量方法，所述测量系统包括无线应答定时模块、采集模块及无线传输模块、数据处理模块，通过采用步骤1：无线应答定时模块通过测量收发通讯应答信号时间，按这个时间设置延时定时器；步骤2：采集模块收到采集指令后首先对配电系统检测点工频做过零检测；步骤3：远端从机的无线传输模块对采集到的信息按顺序作编码处理，并通过无线传输方式传输到本地主机；步骤4：本地的数据处理模块对自身采集的数据同样按采集指令做顺序编码处理，并对接收到的远端从机同期数据做配对比较校验。
2、根据中国专利公开号为cn110246317b的基于enocean通讯技术的智能用电安全检测设备及其工作方法，包括智能用电安全检测器和若干个智能插座；所述智能用电安全检测器包括第一信号处理模块，以及分别与第一信号处理模块相连的第一信号采集模块、远控开关模块、第一enocean无线通讯模块、485通讯模块；所述智能插座包括第二信号处理模块，以及分别与第二信号处理模块相连的第二信号采集模块、第二enocean无线通讯模块。
3、上述专利以及现有技术存在以下问题：
4、传统系统中常见的信号失真和数据不一致以及在复杂网络环境下数据丢失或延迟。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供
3、（二）技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种用于主机的控制信号采集及传输系统，所述信号采集与传输系统，包括：
5、智能传感器模块，所述智能传感器模块包括：
6、高精度传感器，实时监测并采集多维环境变量；
7、嵌入式微处理器，执行基于深度学习的信号处理与数据采集算法，用于自适应调节；
8、自适应滤波器，用于动态优化信号处理参数，实时去除噪声及异常值；
9、自诊断模块，用于持续监测传感器状态并反馈。
10、数据融合模块，用于接收并处理来自多个传感器的数据，包括如下部分：
11、智能阈值调整算法，基于实时数据自动优化数据采集阈值，减少无效数据的干扰；
12、基于时序预测模型的信号重建算法，使用历史数据构建数学模型，对未监测区域信号进行推测，确保数据的连续性和完整性；
13、边缘计算模块，所述边缘计算模块电性连接智能传感器模块，包括如下部分：
14、实时数据分析与异常检测模块，内置深度学习算法快速识别异常趋势，发出预警；
15、机器学习驱动的传输路径优化模块，基于网络状况和数据流量实时选择最佳传输通道，降低延迟并提升可靠性。
16、自适应传输模块，所述自适应传输模块包括以下步骤：
17、sp1、动态路由选择：实时监测网络状态，内置智能算法选择最佳传输路径，动态调整以应对网络变化；
18、sp2、优先级传输策略：根据数据的重要性进行分层处理，关键数据优先发送，非关键数据在网络空闲时传输，确保重要信息的及时到达；
19、sp3、错误纠正与数据冗余机制：实现数据包冗余及自我纠错，用于在传输过程中丢失的数据能够被自动恢复，提高数据传输的可靠性。
20、智能采集逻辑模块，所述智能采集逻辑模块包括：
21、环境场景自适应识别单元：内置深度学习算法实时分析工作环境，动态调整信号采集频率，实现自适应采样；
22、预测性数据采集单元：内置机器学习算法预测未来信号趋势，根据预测未来信号趋势的结果进行数据采集；
23、分布式信息融合单元：用于传感器节点间实时共享信息。
24、优选的，所述智能传感器模块的高精度传感器具有多种传感功能，具体包括：
25、温度传感器，测量范围为-40℃至+125℃，分辨率为0.1℃；
26、湿度传感器，测量范围为0%至100%相对湿度，精度为±2%；
27、气体浓度传感器，包括co2、nh3的检测，量程为0-5000ppm；
28、光照传感器，测量范围为0至100，000lx的光照强度。
29、优选的，所述嵌入式微处理器还包括fpga架构，实现并行处理和信号滤波，滤波算法为自适应滤波器的数学模型如下：
30、
31、为输出信号，为输入信号，为步长因子，且，为前一时刻的误差信号。
32、所述自适应传输协议的动态路由选择具体为：使用加权平均算法选择最佳传输路径：
33、
34、b为带宽；l为延迟；s为信号强度；为权重系数，基于历史数据进行动态调整，以优化传输效果。
35、优选的，所述数据融合模块的卷积神经网络包括，卷积操作如下：
36、
37、其中，x为输入数据，k为卷积核，y为输出特征图，提升数据融合精度，i，j为输出特征图的坐标；、为输入数据的坐标；输出层的softmax分类为：
38、
39、为输入属于类别的概率；为模型输出，k为类别数。
40、优选的，所述实时数据分析与异常检测模块还包括故障预测模块，故障预测模块内置支持向量机模块的目标函数为：
41、
42、为模型复杂度，c为惩罚因子，为松弛变量，n为的取值范围，其范围为信号采集与传输系统的数据采集次数，确保预测准确性。
43、优选的，所述智能采集逻辑中的场景识别采用迁移学习，模型为：
44、
45、为源领域与目标领域之间的差异补偿，动态优化采样策略，为目标领域的模型输出；为源领域的模型输出。
46、优选的，所述错误纠正与数据冗余机制基于区块链技术，哈希函数生成数据区块：
47、
48、为生成数据的哈希值，确保数据不可篡改性；第n层哈希函数，依次处理输入数据，确保数据不可篡改性；冗余编码算法为：
49、
50、为冗余编码函数，为采集的数据，为加权系数，取值为0-1，确保数据完整性和恢复能力。
51、优选的，所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，所述信号采集及传输系统的运行流程如下：
52、sp1：环境监测与数据采集：
53、sp1.1：智能传感器模块实时监测环境变量，包括温度、湿度、气体浓度和光照强度；
54、sp1.2：传感器将采集到的数据通过嵌入式微处理器进行初步处理，执行自适应滤波算法，以过滤噪声和异常值；
55、sp2：数据融合与分析：
56、sp2.1：数据融合模块接收来自各智能传本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述信号采集与传输系统，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述智能传感器模块的高精度传感器具有多种传感功能，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述嵌入式微处理器还包括FPGA架构，实现并行处理和信号滤波，滤波算法为自适应滤波器的数学模型如下：
4.根据权利要求1所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述自适应传输协议的动态路由选择具体为：使用加权平均算法选择最佳传输路径：
5.根据权利要求1所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述数据融合模块的卷积神经网络包括，卷积操作如下：
6.根据权利要求1所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述实时数据分析与异常检测模块还包括故障预测模块，故障预测模块内置支持向量机模块的目标函数为：
7.根据权利要求1所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述
8.根据权利要求1所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述错误纠正与数据冗余机制基于区块链技术，哈希函数生成数据区块：
9.基于权利要求1-8任意一条所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述信号采集及传输系统的运行流程如下：
10.根据权利要求9所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述边缘计算网关还包括一个实时数据处理模块，所述实时数据处理模块的工作流程如下：
...【技术特征摘要】
1.一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述信号采集与传输系统，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述智能传感器模块的高精度传感器具有多种传感功能，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述嵌入式微处理器还包括fpga架构，实现并行处理和信号滤波，滤波算法为自适应滤波器的数学模型如下：
4.根据权利要求1所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述自适应传输协议的动态路由选择具体为：使用加权平均算法选择最佳传输路径：
5.根据权利要求1所述的一种用于主机的控制信号采集及传输系统，其特征在于：所述数据融合模块的卷积神经网络包括，卷积操作如下：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：李洋斌，周沅，
申请(专利权)人：上海益海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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