无人值守地磅异常智能化监测分析方法及系统与流程
本发明涉及物联网，具体是涉及无人值守地磅异常智能化监测分析方法及系统。
背景技术：
1、地磅，也称为汽车衡或卡车秤，是一种大型的称重设备，主要用于测量车辆的重量，尤其是大型货车、卡车和其他重型车辆。地磅的设计通常是为了满足工业和商业环境中对重型货物的称重需求。
2、现有的无人值守地磅系统的智能化监测在提高效率的同时，在数据压缩和传输过程中可能存在延迟或丢失，影响数据的完整性，导致无人值守的可靠性较低使得整个系统的建设和运维成本增高；
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，提供无人值守地磅异常智能化监测分析方法及系统，本技术方案解决了上述的现有的无人值守地磅系统的智能化监测在提高效率的同时，在数据压缩和传输过程中可能存在延迟或丢失，影响数据的完整性，导致无人值守的可靠性较低使得整个系统的建设和运维成本增高的问题。
2、为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：
3、无人值守地磅异常智能化监测分析方法，包括：
4、基于地磅的若干个关键部位，部署多个类型的传感器，收集地磅实时运行数据；
5、通过压缩算法将地磅实时运行数据进行压缩处理，并通过mqtt传输协议，将压缩数据传输至边缘节点数据库；
6、基于边缘节点数据库，通过边缘计算节点对数据库中的地磅运行数据进行初步筛选，获得实时运行数据集合；
7、将实时运行数据集合上传至地磅中央云平台；
8、基于地磅中央云平台，针对实时运行数据集合进行分析评估，获得地磅元器件异常风险指标；
9、判断地磅元器件异常风险指标，是否超出理想安全范围，若否，则判断处于安全范围，若是，则判断处于高风险状态，上报异常。
10、优选的，通过压缩算法将地磅实时运行数据进行压缩处理，并通过mqtt传输协议，将压缩数据传输至边缘节点数据库具体包括：
11、将传感器采集到的地磅实时运行数据转换为数字信号，获得数字实时运行数据；
12、通过高斯滤波算法，针对数字实时运行数据去除其中的噪声，并进行格式化处理，得到格式化运行实时数据；
13、利用霍夫曼编码，对格式化运行实时数据进行数据压缩，获得压缩数据流；
14、针对压缩数据流，分割为若干块固定大小的数据块并标注数据块的id码，通过mqtt传输协议建立tcp连接，进行握手传输；
15、其中，高斯滤波算法表达式为：
16、
17、式中，yi为输出数字实时运行数据中的第i个滤波后的值，xj为输入数字实时运行数据中的第j个原始值，n表示求和范围的大小，e表示高斯核函数；
18、其中，利用霍夫曼编码，对式化运行实时数据进行数据压缩，获得压缩数据流具体包括：
19、基于格式化运行实时数据，统计每一个符号在数据中出现的次数，确定符号的频率；
20、将每个符号作为一个叶子节点，创建一个优先队列，以符号的频率为节点的优先级；
21、基于优先队列中取出两个频率最低的节点，创建一个新的内部节点，其频率是两个取出节点频率的和，将这个新节点加入优先队列中，并将其父节点设置为取出的两个节点的父节点，并重复直到优先队列中只剩下一个节点，这个剩下的节点作为哈夫曼树的根节点；
22、基于哈夫曼树的根节点从根节点开始，为每个叶子节点分配一个唯一的二进制编码，编码规则按照左子树编码为0，右子树编码为1的规则进行编码；
23、根据哈夫曼树为原始数据中的每个符号分配相应的编码，将所有符号的编码连续地拼接起来，形成最终的压缩数据流。
24、优选的，基于边缘节点数据库，通过边缘计算节点对数据库中的地磅运行数据进行初步筛选，获得实时运行数据集合具体包括：
25、按照单位时间，检索出边缘节点数据库中接受到的若干块数据块，并根据id码进行数据重组，获得地磅实时运行数据；
26、根据地磅实时运行数据，使用数据库主键作为约束条件，去除重复数据；
27、基于分析地磅的异常期待方向，筛选出若干个有关联性的地磅实时运行数据，标记为地磅运行特征参数；
28、按照的单位时间内地磅运行特征参数，利用时序分析算法，获得时序地磅运行特征数据；
29、将同一天下的若干个单位时间内的时序地磅运行特征数据组合为实时运行数据集合；
30、其中，时序分析算法表达式为：
31、
32、式中，yt为第t个单位时间的地磅运行数据，xt-i为t-i个过去单位时间的地磅运行数据，为自变量在单位时间t-i对目标变量的影响系数，t为第t个单位时间的误差项。
33、优选的，基于地磅中央云平台，针对实时运行数据集合进行分析评估，获得地磅元器件异常风险指标具体包括：
34、确定地磅理想使用年限与地磅的制造参数，获得地磅的初始化性能指标；
35、基于实时运行数据集合筛选出波动超出地磅正常运行基线的实时运行数据进行评估，地磅的稳定性指标；
36、基于地磅的稳定性指标与地磅的初始化性能指标，建立风险评估模型，预测分析地磅元器件异常风险发展趋势；
37、其中，风险评估模型为：
38、r(t)＝w1·(p0-s(t))+w2·(u-t)
39、式中，r(t)为第t个单位时间的风险评估值，p0为地磅的初始化性能指标，s(t)为第t个单位时间的稳定性指标，u表示地磅理想使用年限，w1、w2为权重系数。
40、进一步的，提出无人值守地磅异常智能化监测分析系统，用于实现如上所述基于无人值守地磅异常智能化监测分析方法相同发明构思，包括：
41、数据采集模块，数据采集模块用于基于地磅的若干个关键部位，部署多个类型的传感器，收集地磅实时运行数据；
42、数据压缩模块，数据压缩模块与数据采集模块有线连接，数据压缩模块用于通过压缩算法将地磅实时运行数据进行压缩处理，并通过mqtt传输协议，将压缩数据传输至边缘节点数据库；
43、边缘数据库，边缘数据库与数据压缩模块电性连接，边缘数据库用于基于边缘节点数据库，通过边缘计算节点对数据库中的地磅运行数据进行初步筛选，获得实时运行数据集合；
44、中央云平台，中央云平台与边缘数据库电性连接，中央云平台用于将实时运行数据集合上传至地磅中央云平台；
45、异常风险评估模块，异常风险评估模块与中央云平台电性连接，异常风险评估模块用于基于地磅中央云平台，针对实时运行数据集合进行分析评估，获得地磅元器件异常风险指标；
46、异常判断模块，异常判断模块与异常风险评估模块电性连接，异常判断模块用于判断地磅元器件异常风险指标，是否超出理想安全范围，若否，则判断处于安全范围，若是，则判断处于高风险状态，上报异常。
47、可选的，数据压缩模块内部包括：
48、数据转换单元，将传感器采集到的地磅实时运行数据转换为数字信号，获得数字实时运行数据；
49、滤波单元，通过高斯滤波算法，针对数字实时运行数据去除其中的噪声，并进行格式化处理，得到格式化运行实时数据；
50、数据压缩单元，利用霍夫曼编码，对格式化运行实时数据进行数据压缩，获得压缩数据流；
51、数据传输单元，针对压缩数据流，分割为若干块固定大小的数据块并标注数据块的id码，通过mqtt传输协议建立tcp连接，进行握手传输。
52、可选的，边缘数据库内部包括：
53、数据重组单元，按照单位时间，检索出边缘节点数据库中接受到的若干块数据块，并根据id码进行数据重组，获得地磅实时运行数据；
54、重复数据去除单元，根据地磅实时运行数据，使用数据库主键作为约束条件，去除重复数据；
55、运行特征单元，基于分析地磅的异常期待方向，筛选出若干个有关联性的地磅实时运行数据，标记为地磅运行特征参数；
56、时序运行特征单元，按照的单位时间内地磅运行特征参数，利用时序分析算法，获得时序地磅运行特征数据；
57、数据集合单元，将同一天下的若干个单位时间内的时序地磅运行特征数据组合为实时运行数据集合。
58、可选的，异常风险评估模块内部包括：
59、初始化性能单元，确定地磅理想使用年限与地磅的制造参数，获得地磅的初始化性能指标；
60、稳定性单元，基于实时运行数据集合筛选出波动超出地磅正常运行基线的实时运行数据进行评估，地磅的稳定性指标；
61、风险预测单元，基于地磅的稳定性指标与地磅的初始化性能指标，建立风险评估模型，预测分析地磅元器件异常风险发展趋势。
62、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
63、本发明提出无人值守地磅异常智能化监测分析方案，通过实时监控和数据驱动的故障预测，显著提高了地磅的可靠性，同时通过边缘计算和云端分析优化了维护流程，降低了运营成本，增强了系统的适应性。
技术特征：
1.无人值守地磅异常智能化监测分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无人值守地磅异常智能化监测分析方法，其特征在于，通过压缩算法将地磅实时运行数据进行压缩处理，并通过mqtt传输协议，将压缩数据传输至边缘节点数据库具体包括：
3.根据权利要求2所述的无人值守地磅异常智能化监测分析方法，其特征在于，利用霍夫曼编码，对式化运行实时数据进行数据压缩，获得压缩数据流具体包括：
4.根据权利要求3所述的无人值守地磅异常智能化监测分析方法，其特征在于，基于边缘节点数据库，通过边缘计算节点对数据库中的地磅运行数据进行初步筛选，获得实时运行数据集合具体包括：
5.根据权利要求4所述的无人值守地磅异常智能化监测分析方法，其特征在于，基于地磅中央云平台，针对实时运行数据集合进行分析评估，获得地磅元器件异常风险指标具体包括：
6.无人值守地磅异常智能化监测分析系统，其特征在于，用于实现如权利要求1-5任一项所述基于无人值守地磅异常智能化监测分析方法相同发明构思，包括：
7.根据权利要求6所述的无人值守地磅异常智能化监测分析系统，其特征在于，数据压缩模块内部包括：
8.根据权利要求6所述的无人值守地磅异常智能化监测分析系统，其特征在于，边缘数据库内部包括：
9.根据权利要求6所述的无人值守地磅异常智能化监测分析系统，其特征在于，异常风险评估模块内部包括：
技术总结
本发明公开了无人值守地磅异常智能化监测分析方法及系统，涉及物联网技术领域，包括：收集地磅实时运行数据，通过压缩算法将地磅实时运行数据进行压缩处理，并通过MQTT传输协议，将压缩数据传输至边缘节点数据库，基于边缘节点数据库，通过边缘计算节点对数据库中的地磅运行数据进行初步筛选，获得实时运行数据集合，将实时运行数据集合上传至地磅中央云平台，基于地磅中央云平台，针对实时运行数据集合进行分析评估，获得地磅元器件异常风险指标，判断地磅元器件异常风险指标，是否超出理想安全范围，若否，则判断处于安全范围，若是，则判断处于高风险状态，上报异常。本发明的优点在于：提高了地磅的可靠性，降低了运营成本。
技术研发人员：罗东红,郑波
受保护的技术使用者：深圳点废成金科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23