【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能管理，具体为一种rfid技术的安全工器具定检智能管理方法及系统。
技术介绍
1、随着现代工业生产的快速发展，对于各类工器具的管理和维护提出了更高的要求，传统的工器具管理主要依赖于人工定期检查和维护，这种方式不仅效率低下，而且难以保证工器具始终处于最佳工作状态，近年来，随着物联网技术的迅猛发展，射频识别技术rfid因其非接触、远距离、快速识别的优点，在工器具管理领域得到了广泛应用，rfid技术的应用使得工器具的实时跟踪和状态监控成为可能，极大地提高了工器具管理的自动化水平和工作效率，
2、然而，现有的基于rfid技术的工器具管理系统还存在着一定的局限性，一方面，大多数系统仅能实现基本的rfid标签信息读取与记录，缺乏对工器具使用环境和状态的深入分析能力，无法主动发现潜在的故障风险；另一方面，现有的系统在数据处理方面较为简单，通常只依赖于单一的数据源，未能充分利用多种传感器数据进行综合判断，导致对工器具状态的感知不够全面和精准，此外，现有的系统对于用户反馈的利用也不够充分，缺乏有效的机制来根据用户的实际使用体验优化系统配置和提升管理水平。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的基于rfid技术的工器具管理系统还存在着一定的局限性，一方面，大多数系统仅能实现基本的rfid标签信息读取与记录，缺乏对工器具使用环境和状态的深入分析能力，无法主动发现潜在的故障风险；另一方面，现有的系统在数
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种rfid技术的安全工器具定检智能管理方法，包括：
4、收集工器具的rfid标签信息、传感器数据、使用频率、时间和环境条件，形成工器具状态数据集；
5、利用所述工器具状态数据集的特征值，进行数据分析，根据历史数据预测工器具的潜在故障点，动态调整rfid标签的读取频率和功率；
6、通过数据融合技术提高系统对工器具状态感知的精度；
7、根据数据融合的结果，进行异常检测，在检测到异常情况时发出警报；
8、根据用户的反馈和系统的运行数据，定期更新机器学习模型，并调整系统配置。
9、作为本专利技术所述的rfid技术的安全工器具定检智能管理方法的一种优选方案，其中：所述工器具状态数据集包括，在工器具上安装rfid标签，并在仓库内布置rfid读写器；
10、通过在库房内安装的环境传感器收集环境温度t和环境湿度h的数据；
11、通过rfid读写器记录工器具每次进出库的时间戳ti，计算工器具的使用频率f和累计使用时间cut，使用频率f表达式为：
12、
13、其中，n表示进出库次数，δt表示时间间隔；
14、累计使用时间cut，表达式为：
15、
16、其中，n表示工器具使用次数的总数，tout,i表示第i次使用结束的时间戳，tin,i表示第i次使用开始的时间戳；
17、通过数据采集模块将rfid标签信息、传感器数据、使用频率以及累计使用时间整合成工器具状态数据集d，表达式为：
18、d＝[cut,pv,av,t,h,f]
19、其中，pv表示工器具压力值，av表示工器具加速度值。
20、作为本专利技术所述的rfid技术的安全工器具定检智能管理方法的一种优选方案，其中：所述工器具状态数据集的特征值包括，所述基于工器具状态数据集通过机器学习算法分析工器具的使用模式和环境变化，具体为，
21、基于工器具状态数据集计算其特征值，表达式为：
22、
23、其中，表示工器具平均压力值，θ表示该时间段内收集到的压力数据点的数量，pvi表示第i个时间点的压力值，i表示索引变量，表示工器具平均加速度值，表示该时间段内收集到的加速度数据点的数量，avq表示第q个时间点的加速度值，q表示索引变量，表示工器具平均使用频率，m表示收集到的使用频率数据点的数量，fj表示第j个时间点的使用频率，j表示索引变量，δt表示环境温度随时间的变化率，δh表示环境湿度随时间的变化率，δf表示使用频率随时间的变化率，final最终时间点，initial表示初始时间点；
24、使用支持向量机svm模型作为机器学习模型的基础，将δt,δh,δf输入机器学习模型进行训练，预测出工器具的使用模式和环境变化，以及相应的rfid标签读取频率和功率；
25、
26、其中，x表示特征向量集；
27、使用svm模型作为构建故障预测模型基础，将特征向量输入故障预测模型，表达式为：
28、
29、其中，pf表示预测的工器具潜在故障概率，e表示指数函数，ε为调整系数，β为调整系数，pmax表示最大允许的压力值，amax表示最大允许的加速度值，fmax表示最大允许的使用频率，trange表示允许的温度波动范围，hrange表示允许的湿度波动范围。
30、作为本专利技术所述的rfid技术的安全工器具定检智能管理方法的一种优选方案，其中：所述动态调整rfid标签的读取频率和功率，具体步骤为，
31、基于预测的工器具潜在故障概率pf，设定阈值tp；
32、当pf>tp时，表示工器具存在潜在故障点的概率较高，则动态调整rfid标签的读取频率和功率；
33、当pf≤tp时，表示工器具存在潜在故障点的概率较低，维持日常巡检工作；
34、rfid标签的读取频率和功率，表达式为：
35、
36、其中，f表示rfid标签的读取频率，p表示rfid标签的功率。
37、作为本专利技术所述的rfid技术的安全工器具定检智能管理方法的一种优选方案，其中：所述通过数据融合技术提高系统对工器具状态感知的精度包括，对来自rfid标签和环境传感器的数据进行标准化处理；
38、采用加权平均的方式将不同传感器的数据进行融合，表达式为：
39、dfusion＝α·rfida+β·env
40、其中，dfusion表示融合后的数据集，rfida表示rfid标签提供的数据值，α表示rfida的权重因子，env表示环境传感器提供的数据值，β表示env的权重因子；
41、权重因子α和β通过历史数据的学习得出，通过最小二乘法确定最优权重；
42、将融合后的数据与实际工器具状态进行比对，计算融合数据与实际状态之间的偏差，表达式为：
43、δd＝dfusion-dactual
44、其中，δd表示偏差值，用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种RFID技术的安全工器具定检智能管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的RFID技术的安全工器具定检智能管理方法，其特征在于：所述工器具状态数据集包括，在工器具上安装RFID标签，并在仓库内布置RFID读写器；
3.如权利要求2所述的RFID技术的安全工器具定检智能管理方法，其特征在于：所述工器具状态数据集的特征值包括，所述基于工器具状态数据集通过机器学习算法分析工器具的使用模式和环境变化，具体为，
4.如权利要求3所述的RFID技术的安全工器具定检智能管理方法，其特征在于：所述动态调整RFID标签的读取频率和功率，具体步骤为，
5.如权利要求4所述的基于RFID技术的安全工器具定检智能管理方法，其特征在于：所述通过数据融合技术提高系统对工器具状态感知的精度包括，对来自RFID标签和环境传感器的数据进行标准化处理；
6.如权利要求5所述的RFID技术的安全工器具定检智能管理方法，其特征在于：所述数据融合技术包括，构建综合指标Z评估工器具的状态，表达式为：
7.如权利要求6所述的基于RFID
8.一种采用如权利要求1-7任一所述方法的基于RFID技术的安全工器具定检智能管理系统，其特征在于：
9.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种rfid技术的安全工器具定检智能管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的rfid技术的安全工器具定检智能管理方法，其特征在于：所述工器具状态数据集包括，在工器具上安装rfid标签，并在仓库内布置rfid读写器；
3.如权利要求2所述的rfid技术的安全工器具定检智能管理方法，其特征在于：所述工器具状态数据集的特征值包括，所述基于工器具状态数据集通过机器学习算法分析工器具的使用模式和环境变化，具体为，
4.如权利要求3所述的rfid技术的安全工器具定检智能管理方法，其特征在于：所述动态调整rfid标签的读取频率和功率，具体步骤为，
5.如权利要求4所述的基于rfid技术的安全工器具定检智能管理方法，其特征在于：所述通过数据融合技术提高系统对工器具状态感知的精度包括，对来自rf...
【专利技术属性】
技术研发人员：张益华，李燕敏，周世杰，杨赛，朱浩，汤平，吴越，谭斌，
申请(专利权)人：三峡金沙江云川水电开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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