【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种粉尘浓度数据智能分析处理方法及系统。
技术介绍
1、在一些作业场所会产生大量的粉尘，例如，施工作业区、采矿区以及人员活动密集区，为了保障人员的人身安全，需要对粉尘浓度进行监测分析。通过传感器采集数据，可以实时分析粉尘浓度的变化趋势，及时发现粉尘浓度超标或异常波动的情况。粉尘浓度数据的智能分析可以帮助企业优化作业环境管理。通过长期数据分析，可以识别出粉尘浓度的高发生区域或高风险工作场所，有针对性地进行环境改善和管控措施，不仅有助于保障员工的工作安全和健康，还有助于企业遵守相关的安全管理标准和法规，减少潜在的法律责任和生产中断风险，可以预防性维护和资源优化。
2、智能分析处理方法可以利用历史数据和实时监测结果，进行粉尘浓度趋势分析和预测。
3、公告号为cn114264582b的中国专利文件公开了超低粉尘在线监测分析控制系统，包括：设定模块，用于根据粉尘监测区域，设定粉尘测量点；监测模块，用于在所述粉尘测量点进行粉尘气体采集，进入分析空间，得到在各个粉尘测量点的粉尘浓度；分析模块，基于所述各个粉尘测量点的粉尘浓度，确定在所述粉尘监测区域的空间粉尘动态规律；控制模块，用于基于所述空间粉尘动态规律，确定喷雾方案，对粉尘监测区域进行粉尘浓度控制。
4、现有技术中，在对粉尘浓度数据分析中，需要存储大量的数据，在数据存储时通常采用对数据进行有损压缩后进行存储，而有损压缩会对存储的所有数据造成损害，而采集到的异常数据对粉尘浓度分析具有重要意义，当异常数据遭到损害后就失去了分析
技术实现思路
1、为了解决异常数据在压缩过程中受到损害的问题，本专利技术提供一种粉尘浓度数据智能分析处理方法及系统。
2、第一方面，本专利技术提供一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，采用如下的技术方案：
3、一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，包括步骤：
4、获取每个时刻的参数，参数包括空气的温度、湿度以及粉尘浓度；
5、计算每个时刻的粉尘特征量，粉尘特征量与粉尘浓度正相关，与温度、湿度两者的比值正相关；
6、对粉尘特征量进行归一化处理，将得到的归一化值作为参数的近似性，利用近似性对各个时刻的参数进行分组；
7、以粉尘特征量为横坐标，近似性为纵坐标构建坐标系，将分组内参数映射至坐标系内，计算分组内参数的粉尘度，响应于粉尘度大于预设的阈值，对相应时刻的参数进行无损存储；
8、其中，参数的粉尘度的计算公式为：
9、
10、其中，表示第时刻参数的粉尘度，表示第时刻窗口内参数的个数，表示第时刻参数所在分组内的参数总量，表示第时刻参数与分组内参数的间距，表示第时刻参数与分组内其它参数间距的均值，表示分组内参数的个数。
11、其效果在于，通过计算参数的粉尘特征量和近似性，对参数进行分组，然后计算分组内每个时刻参数的粉尘特征量，根据粉尘特征量对参数的离散程度进行判断，对重要的参数数据进行无损存储，便于对粉尘监测以及粉尘数据的分析。
12、优选的，粉尘特征量的表达式为：
13、
14、其中，表示第时刻的粉尘特征量，表示第时刻的粉尘浓度，表示第时刻空气的温度，表示第时刻空气的湿度，（）表示归一化函数。
15、其效果在于，通过粉尘浓度、空气的温度、湿度数据计算粉尘特征量，提高了计算粉尘特征量的精确度，便于对粉尘特征量进行分析。
16、优选的，粉尘特征量的表达式为：
17、
18、其中，表示第时刻的粉尘特征量，表示第时刻的粉尘浓度，表示第时刻空气的温度，表示第时刻空气的湿度，（）表示归一化函数，（）表示以e为底的对数函数。
19、优选的，近似性的表达式为：
20、
21、其中，表示第时刻的参数的近似性，表示第时刻参数的粉尘特征量，表示第时刻参数的粉尘特征量，表示第时刻参数所在分组的第一个参数的粉尘特征量。
22、优选的，近似性的表达式为：
23、
24、其中，表示第时刻的参数的近似性，表示第时刻参数的粉尘特征量，表示第时刻参数的粉尘特征量，表示第时刻参数所在分组的第一个参数的粉尘特征量。
25、其效果在于，通过公式能够准确计算出参数的近似性，便于对参数进行分组处理。
26、优选的，还包括：对粉尘度小于等于预设的阈值的分组内的参数，计算温度、湿度、粉尘浓度各自的均值，对均值进行存储。
27、优选的，利用近似性对各个时刻的参数进行分组的方法为：
28、对获取的参数按照时间顺序进行排序；
29、以第一个参数为基本点依次计算参数的近似性，将近似性小于预设的分组阈值的参数分为一组；
30、当参数的近似性大于预设的分组阈值，以该参数为基本点计算剩余参数的近似性直至完成分组。
31、其效果在于，通过对参数进行分组，然后对分组内的参数数据进行分析，细化了承诺书的分析过程，提高了数据处理的精确度。
32、第二方面，一种粉尘浓度数据智能分析处理系统，包括：处理器；存储器，其存储有基于人工智能的光伏电站安全预警的计算机指令，当所述计算机指令由所述处理器运行时，使得系统执行所述的一种粉尘浓度数据智能分析处理方法。
33、其效果为：将上述的一种粉尘浓度数据智能分析处理方法生成计算机程序，并存储于存储器中，以被处理器加载并执行，从而，根据存储器及处理器制作系统，方便使用。
34、本专利技术具有以下技术效果：
35、通过计算参数的粉尘特征量和近似性，对参数进行分组，然后计算分组内每个时刻参数的粉尘特征量，根据粉尘特征量对参数的离散程度进行判断，对重要的参数数据进行无损存储，便于对粉尘监测以及粉尘数据的分析，对小于等于预设的阈值的分组内的参数进行压缩存储，减小了压缩空间。
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1.一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，其特征在于，粉尘特征量的表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，其特征在于，粉尘特征量的表达式为：
4.根据权利要求2或3所述的一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，其特征在于，近似性的表达式为：
5.根据权利要求2或3所述的一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，其特征在于，近似性的表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，其特征在于，还包括：对粉尘度小于等于预设的阈值的分组内的参数，计算温度、湿度、粉尘浓度各自的均值，对均值进行存储。
7.根据权利要求1所述的一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，其特征在于，利用近似性对各个时刻的参数进行分组的方法为：
8.一种粉尘浓度数据智能分析处理系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，其特征在于，粉尘特征量的表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，其特征在于，粉尘特征量的表达式为：
4.根据权利要求2或3所述的一种粉尘浓度数据智能分析处理方法，其特征在于，近似性的表达式为：
5.根据权利要求2或3所述的一种粉尘浓度数...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯海永，徐共财，林国正，陈文彬，
申请(专利权)人：广州泽亨实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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