【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网，具体为一种物联网设备的智能节能控制系统。
技术介绍
1、物联网设备是指能够连接到互联网并通过网络与其他设备或系统进行通信的物理设备。物联网设备的智能节能控制是指利用物联网技术对各种设备进行监控和管理，以实现能源的优化使用和节约。
2、现有的智能节能控制系统需要人工干预来调整控制策略，无法根据环境变化和用户行为自动调整，降低了系统的智能化水平，还缺乏通信安全机制，容易受到网络攻击和数据泄露的风险，并且在系统出现故障时，无法及时发现和处理潜在的设备故障，缺乏预测性维护和故障诊断功能，增加了维护成本，延长了系统停机时间。所以我们提出了一种物联网设备的智能节能控制系统，以便于解决上述中提出的问题。
3、本
技术介绍
所公开的上述信息仅仅用于增加对本专利技术
技术介绍
的理解，因此，其可能包括不构成本领域普通技术人员已知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种物联网设备的智能节能控制系统，以解决上述
技术介绍
提出的目前市场上的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种物联网设备的智能节能控制系统，包括基础设备模块、数据整合模块、通信网络模块、云平台与边缘计算模块、使用界面模块、系统集成与测试模块；
4、其中，通过数据整合模块处理和整合来自不同传感器和执行器的数据，通信网络模块实现设备间以及设备与云平台的通信，通过云平台与边缘计算模块存储数据并处理复杂的计算，使用界面模块提供交互
5、同时还包括能源管理优化模块看，采用线性规划和动态规划和实现基于机器学习的参数优化，以自动调整控制参数；
6、还包括安全机制模块，实现多层次的安全防护，包括物理安全、网络安全和数据安全，定期自动更新系统固件，以修复已知的安全漏洞，并实现入侵检测系统(ids)和入侵防御系统(ips)。
7、作为本专利技术的进一步优化方案，所述基础设备模块包括多功能智能传感器节点模块、动态执行单元模块、自主无人机监测系统模块、纳米传感器网络模块；
8、其中，多功能智能传感器节点模块采集环境数据，进行边缘计算；动态执行单元模块根据控制指令调整设备状态；自主无人机监测系统模块远程监测和数据收集，覆盖大型和难以到达区域，自主无人机监测系统模块中，增加了基于深度学习的图像识别算法，所述算法公式为f(x)＝σ(w·x+b)，其中f(x)是神经网络的输出，x是输入特征，w是权重矩阵，b是偏置向量，σ是激活函数，同时还增加了基于深度学习的路径规划算法，所述算法采用如下公式，其中path是最优路径，f是飞行成本函数，xi是路径上的点；
9、纳米传感器网络模块监测设备内部状态，提供健康和性能指标；
10、所述数据整合模块包括数据融合与分析引擎模块、自我学习控制算法模块、预测性维护与故障诊断模块；
11、其中，数据融合与分析引擎模块处理和融合多源数据，优化能源管理；自我学习控制算法模块根据使用者行为和环境模式自动调整控制策略,在数据融合与分析引擎模块中，引入了基于时间序列分析的预测模型，采用如下公式yt＝φ1yt-1+φ2yt-2+···+φpyt-p+εt，其中yt是时间t的能源消耗，φi是自回归系数，p是模型阶数，εt是白噪声；
12、预测性维护与故障诊断模块预测设备故障，提前进行维护。
13、作为本专利技术的进一步优化方案，所述通信网络模块包括混合通信网络模块、量子加密通信模块；
14、其中，混合通信网络模块提供数据传输网络；量子加密通信模块保护数据传输的安全性，在量子加密通信模块中，使用了量子密钥分发(qkd)协议，采用如下公式k＝h(ek(p))，其中，k是密钥，ek是加密函数，p是明文，h是哈希函数，同时在量子加密通信模块中，采用了量子随机数生成器，用于生成加密密钥，所述密钥的生成公式为k是生成的密钥，xi是量子随机数生成器的输出位。
15、作为本专利技术的进一步优化方案，所述云平台与边缘计算模块包括分布式云平台模块、边缘计算集群模块；
16、其中，分布式云平台模块对数据的分布式存储和计算，在云平台与边缘计算模块中，实现了基于机器学习的异常检测算法，用于实时监控和识别系统异常，异常分数计算采用如下公式，score是异常分数，是权重，xi是特征值，μi是特征的平均值，同时在云平台与边缘计算模块中，实现了基于机器学习的负载均衡算法，用于优化计算资源的分配，具体采用如下公式，load是最优负载分配，li是第i个节点的负载，ci是第i个节点的处理能力；
17、边缘计算集群模块处理实时数据，分担云平台的负担。
18、作为本专利技术的进一步优化方案，所述多功能智能传感器节点模块包括传感器、微控制器、通信接口、电源管理，在多功能智能传感器节点模块中，增加了基于小波变换的信号去噪算法，算法公式为，其中dk是小波变换后的信号，x(n)是原始信号，ψ是小波函数，j是尺度参数，k是平移参数，tk是平移向量；
19、动态执行单元模块包括智能开关、调节阀、伺服电机、执行器控制器；自主无人机监测系统模块包括无人机、摄像头、传感器、飞行控制系统、数据传输装置；纳米传感器网络模块包括纳米传感器、数据传输单元、电源管理。
20、作为本专利技术的进一步优化方案，所述数据融合与分析引擎模块包括数据处理算法、机器学习模型、分析工具，在数据融合与分析引擎模块中，引入了基于聚类的数据分析算法，用于识别和分类设备数据，所述算法公式为其中distance是数据点到聚类中心的距离，xi是数据点，μ是聚类中心，同时还引入了基于支持向量机(svm)的分类算法，用于对设备数据进行分类，具体公式为f(x)是决策函数，αi是拉格朗日乘子，k(x,xi)是核函数，b是偏置项；
21、自我学习控制算法模块包括学习算法、决策逻辑、模式识别；预测性维护与故障诊断模块包括故障预测模型、诊断工具、维护建议生成系统。
22、作为本专利技术的进一步优化方案，所述混合通信网络模块包括有线通信设备、无线通信设备、网络管理软件，在混合通信网络模块中，增加了基于软件定义网络(sdn)的流量管理算法，用于动态调整网络流量，具体采用如下公式，其中，flow是流量，ri是路径的剩余带宽，ci是路径的总带宽，同时在混合通信网络模块中，增加了基于马尔可夫决策过程(mdp)的路由优化算法，具体为，
23、v(s)＝maxa(r(s,a)+γ∑s'p(s'|s,a)v(s'))，其中v(s)是状态s的价值函数，r(s,a)是状态s下动作a的即时奖励，γ是折扣因子，p(s'|s,a)是从状态s到状态s′的转移概率；
24、量子加密通信模块包括量子密钥分发设备、加密解密算法、安全协议。
25、作为本发本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于，包括基础设备模块、数据整合模块、通信网络模块、云平台与边缘计算模块、使用界面模块、系统集成与测试模块；
2.根据权利要求1所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述基础设备模块包括多功能智能传感器节点模块、动态执行单元模块、自主无人机监测系统模块、纳米传感器网络模块；
3.根据权利要求1所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述通信网络模块包括混合通信网络模块、量子加密通信模块；
4.根据权利要求1所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述云平台与边缘计算模块包括分布式云平台模块、边缘计算集群模块；
5.根据权利要求2所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述多功能智能传感器节点模块包括传感器、微控制器、通信接口、电源管理，在多功能智能传感器节点模块中，增加了基于小波变换的信号去噪算法，算法公式为，其中dk是小波变换后的信号，x(n)是原始信号，ψ是小波函数，j是尺度参数，k是平移参数，tk是平移向量；
6.根据权利
7.根据权利要求3所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述混合通信网络模块包括有线通信设备、无线通信设备、网络管理软件，在混合通信网络模块中，增加了基于软件定义网络(SDN)的流量管理算法，用于动态调整网络流量，具体采用如下公式，其中，flow是流量，ri是路径的剩余带宽，ci是路径的总带宽，同时在混合通信网络模块中，增加了基于马尔可夫决策过程(MDP)的路由优化算法，具体为，
8.根据权利要求4所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述分布式云平台模块包括服务器集群、存储系统、云服务管理工具，在分布式云平台模块中，采用哈希算法实现了基于区块链的数据存储算法，具体为Hnew＝Hold+hash(T)，其中Hnew是新的哈希值，Hold是旧的哈希值，T是交易数据，hash是哈希函数，同时分布式云平台模块中，实现了基于联邦学习的分布式机器学习算法，用于在保护数据隐私的同时训练全局模型，具体模型公式为，其中θ是模型参数，l是损失函数，和分别是第i个客户端的第j个样本的特征和标签；
9.根据权利要求1所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述线性规划的目标函数和约束条件可以表示为：
10.根据权利要求3所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述能源管理优化算法中，线性规划的目标函数为minimize/maximizecTx，约束条件为Ax≤b；
...【技术特征摘要】
1.一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于，包括基础设备模块、数据整合模块、通信网络模块、云平台与边缘计算模块、使用界面模块、系统集成与测试模块；
2.根据权利要求1所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述基础设备模块包括多功能智能传感器节点模块、动态执行单元模块、自主无人机监测系统模块、纳米传感器网络模块；
3.根据权利要求1所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述通信网络模块包括混合通信网络模块、量子加密通信模块；
4.根据权利要求1所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述云平台与边缘计算模块包括分布式云平台模块、边缘计算集群模块；
5.根据权利要求2所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述多功能智能传感器节点模块包括传感器、微控制器、通信接口、电源管理，在多功能智能传感器节点模块中，增加了基于小波变换的信号去噪算法，算法公式为，其中dk是小波变换后的信号，x(n)是原始信号，ψ是小波函数，j是尺度参数，k是平移参数，tk是平移向量；
6.根据权利要求2所述的一种物联网设备的智能节能控制系统，其特征在于：所述数据融合与分析引擎模块包括数据处理算法、机器学习模型、分析工具，在数据融合与分析引擎模块中，引入了基于聚类的数据分析算法，用于识别和分类设备数据，所述算法公式为其中distance是数据点到聚类中心的距离，xi是数据点，μ是聚类中心，同时还引入了基于支持向量机(svm)的分类算法，用于对设备数据进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢志恒，楼琼惠，彭五保，黄春伟，吴圣辉，
申请(专利权)人：共青科技职业学院，
类型：发明
国别省市：
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