一种基于互联网通信引擎的引导显示设备监控系统的制作方法

本发明涉及监控设备领域，具体涉及一种基于互联网通信引擎的引导显示设备监控系统。

背景技术：

基于互联网通信引擎的引导显示设备监控系统引导显示设备能够指导多种交通方式的常规运营并在能发生紧急情况时发挥信息发布、疏导旅客等功能。ice，即互联网通讯引擎具有适用于异种环境面向对象中间件平台的优点,可以高效解决服务端与远程工控机端客户端软件的通讯问题,进而解决对工控机及其对应的引导显示器的监视与控制问题。基于构建的火车站引导显示设备监控系统整合了图形化监视功能与集成智能自动控制功能,满足了现代大型交通枢纽的实时、远程、全方位监控的要求,大大缩减了人力投入,减少了误操作的可能并弥补了由于管理人员到达现场需要一定时间而导致的操作时间延迟的缺陷。

现有的引导显示设备监控系统通过设置服务器的模式，导致服务器需要集中运算，硬件成本高，并且各客户端之间的互联互通少，不能根据其余客户端进行自我修正。因此，提供一种硬件成本低，自我学习修正的基于互联网通信引擎的引导显示设备监控系统就很有必要。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是现有技术中存在的硬件成本高、客户端之间隔离的技术问题。提供一种新的基于互联网通信引擎的引导显示设备监控系统，该引导显示设备监控系统具有引导精度高、硬件要求低、功能齐全的特点。

为解决上述技术问题，采用的技术方案如下：

一种基于互联网通信引擎的引导显示设备监控系统，所述引导显示设备监控系统包括至少对等系统，对等系统包括串联的至少两个客户端，所述客户端包括智能处理模块，与智能处理模块连接的设备信息采集模块、设备监控模块及工控机控制模块，设备监控模块海域设备信息采集模块连接，所述工控机控制模块包括工控模块及显示模块；所述客户端还包括与智能处理模块连接的数据交换单元、状态反馈单元、数据存储单元、计时单元及电源模块；智能处理模块包括中央处理器，与中央处理器连接的侦测模块及存储读写模块；

所述数据储存单元中存储有值守程序，中央处理器用于执行所述值守程序，以执行下列步骤：

步骤1：客户端的中央处理器控制侦测模块获取实时参数，将实时参数通过存储读写模块存放在数据储存单元中，并将实时参数传输给状态反馈单元；实时参数包括电源模块给客户端的供电信息，控制工控数据采集单元采集工控模块参数，控制显示器数据采集单元采集显示模块参数；

步骤2：状态反馈单元将实时参数通过数据交换单元传输给对等系统所有的客户端；

步骤3：定义对等系统中任一客户端为值守客户端，值守客户端的中央处理器通过对等系统中所有客户端的实时参数生成值守客户端引导参数，中央处理器根据引导参数控制工控模块与显示模块。

本发明的工作原理：本发明将对等系统中的各客户端均设置为一个简易的服务器系统，将客户端的实时信息与其余客户端的实时信息均输入中央处理器，中央处理器据此生成引导参数，任一客户端根据自我生成的引导参数进行工控控制，实现引导功能。

上述方案中，为优化，进一步地，所述生成值守客户端引导参数过程如下：

步骤a：对等系统中的客户端数量为n，将n个客户端实时数据作为原始样本，对原始样本进行预处理得到预处理样本；

步骤b：依据步骤a中预处理样本，依据带有外部输入的非线性自回归网络，建立关于时间序列的narx引导参数预测模型p(t)，所述外部输入为外部印象因素u(t)，所述带有外部输入的非线性自回归网络包括输入层、输入滞时、隐藏层、输出层及输出滞时：

步骤c：根据步骤b中的narx引导参数预测模型，激励函数以及训练算法，进行引导参数预测，所述引导参数预测包括上电时间、持续供电时间、显示时间；

其中，t表示时间，p表示引导参数，n为延时阶数，n为正整数，w表示权重矩阵。

进一步地，所述预处理包括关键信息提取及数据整理。

进一步地，所述关键信息提取包括提取显示时间、上电时间及数据交换过程。

进一步地，所述中央处理器为单片机stm32。

进一步地，所述客户端还包括与智能处理模块连接的无线告警模块，无线报警模块包括手机通信模块。

进一步地，所述计时单元包括晶体振荡器。

进一步地，所述数据交换单元的接口为usb接口或micro-usb接口。

将原始样本中任意时间序列向量和它所对应的引导参数作为输入，对未来短期内某时间段内的引导参数进行预测。根据时空分布规律，为时滞非线性自回归神经网络模型增加了具有代表性的客流分布站点预测。时滞非线性自回归神经网络在处理时序的非线性数据上有更好表现，且能弥补支持向量机样本的局限性问题。narx模型全称为带有外部输入的非线性自回归模型。narx神经网络比全回归神经网络更有优势，narx神经网络可以与全回归神经网络进行相互转换，narx在模型中引入了与时间序列密切相关的外部输入，使得预测的精度更为准确。

本发明的有益效果：

效果一，通过对等系统客户端之间的数据互联，然后将数据输入生成以引导参数模型，构建高精度的引导模型；

效果二，通过省略中央服务器，简化对硬件的要求，根据高一倍硬件要求，设备需要更新18个月的规律，降低硬件成本；

效果三，通过无线告警功能与移动终端互联，能够及时通知工作人员引导系统的故障，提高功能性，方便使用。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1，基于互联网通信引擎的引导显示设备监控系统的示意图。

图2，值守程序示意图。

图3，生成值守客户端引导参数示意图。

图4，narx神经网络结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

本实施例提供一种基于互联网通信引擎的引导显示设备监控系统，如图1，所述引导显示设备监控系统包括至少对等系统，对等系统包括串联的至少两个客户端，所述客户端包括智能处理模块，与智能处理模块连接的设备信息采集模块、设备监控模块及工控机控制模块，设备监控模块海域设备信息采集模块连接，所述工控机控制模块包括工控模块及显示模块；所述客户端还包括与智能处理模块连接的数据交换单元、状态反馈单元、数据存储单元、计时单元及电源模块；智能处理模块包括中央处理器，与中央处理器连接的侦测模块及存储读写模块；

如图2，所述数据储存单元中存储有值守程序，中央处理器用于执行所述值守程序，以执行下列步骤：

步骤1：客户端的中央处理器控制侦测模块获取实时参数，将实时参数通过存储读写模块存放在数据储存单元中，并将实时参数传输给状态反馈单元；实时参数包括电源模块给客户端的供电信息，控制工控数据采集单元采集工控模块参数，控制显示器数据采集单元采集显示模块参数；

步骤2：状态反馈单元将实时参数通过数据交换单元传输给对等系统所有的客户端；

步骤3：定义对等系统中任一客户端为值守客户端，值守客户端的中央处理器通过对等系统中所有客户端的实时参数生成值守客户端引导参数，中央处理器根据引导参数控制工控模块与显示模块。

本发明的工作原理：本发明将对等系统中的各客户端均设置为一个简易的服务器系统，将客户端的实时信息与其余客户端的实时信息均输入中央处理器，中央处理器据此生成引导参数，任一客户端根据自我生成的引导参数进行工控控制，实现引导功能。

如图3，所述生成值守客户端引导参数过程如下：

步骤a：对等系统中的客户端数量为n，将n个客户端实时数据作为原始样本，对原始样本进行预处理得到预处理样本；

步骤b：依据步骤a中预处理样本，依据带有外部输入的非线性自回归网络，建立关于时间序列的narx引导参数预测模型p(t)，所述外部输入为外部印象因素u(t)，所述带有外部输入的非线性自回归网络包括输入层、输入滞时、隐藏层、输出层及输出滞时：

步骤c：根据步骤b中的narx引导参数预测模型，激励函数以及训练算法，进行引导参数预测，所述引导参数预测包括上电时间、持续供电时间、显示时间；

其中，t表示时间，p表示引导参数，n为延时阶数，n为正整数，w表示权重矩阵。

其中，延时阶数n＝30。隐藏层数量为1，隐藏层神经元数量l＝20。所述训练算法为scg算法。所述激励函数为s型函数。所述激励函数为telloits函数或者为tan-sigmoid函数。

人工神经元结构如图4。输入x＝(x1,x2,…,xn)^t：神经元的输入端将引入其他人工神经元包含的信息，也能够引入自身输出信号、外部信息。权重w＝(wij)n×n：权重能够反映输入对与神经元的影响程度，神经元之间的连接权重可以调节自某一神经元到另一神经元的信号强度，它对从某个神经元到另一个的作用量造成直接影响。连接函数wx：处理多个输入量和对应权重并将结果传输给传递函数。连接函数一般为加权求和函数。传递函数f(wx)：作用函数或激活函数，映射连接函数的结果为神经元输出。输出y＝(y1,y2,…,ym)^t：输出是传递函数的结果，一个神经元仅有一个输出。

人工神经元根据拓扑结构衔接而成为人工神经网络，具有以下优点：大规模并行计算与分布式存储能力：在神经网络中，整个神经网络甚至单个神经元都具有信息的处理与存储能力，计算过程的并行性对信息的高速处理能力具有决定性作用。鲁棒性和容错性：信息的分布式存储与集体协作计算导致每一个信息处理单元在含有对集体的贡献以外不能确定整个网络状态，这令神经网络的局部故障对整体网络输出而言并无影响。非局域性：多个神经元衔接成为一个完整的神经网络，系统的整体行为由单个神经元特征和神经元之间相互作用、相互连接共同决定。非线性映射能力：神经网络中的各个神经元之间的映射特征属于非线性，个别神经元之间采用了复杂的非线性连接。因此，人工神经网络是大规模非线性的，且拥有极强的非线性处理能力。非凸性：特定的状态函数在一定条件下决定了系统的演化方向。系统的能量函数具有多个极值，因此具备多个较为稳定的平衡状态，使得系统演化具备多样性。自组织、自适应和自学习能力：人工神经网络可以处理各种变化的信息，与此同时，非线性动力系统也在不断更新变化，能够经过对信息数据的有监督学习与无监督学习，实现对复杂函数的映射以适应变化的环境。

由于原始样本是从现实世界采集到的大量数据，而现实生产与实际生活以及科学研究之间存在多样性、不确定性和复杂性，导致采集到的原始数据较为散乱，符合预测算法进行知识获取研究的程度低。因此，进行预处理，所述预处理包括关键信息提取及数据整理。

详细地，所述关键信息提取包括提取显示时间、上电时间及数据交换过程。

详细地，所述中央处理器为单片机stm32。

详细地，所述客户端还包括与智能处理模块连接的无线告警模块，无线报警模块包括手机通信模块。

详细地，所述计时单元包括晶体振荡器。

详细地，所述数据交换单元的接口为usb接口或micro-usb接口。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员能够理解本发明，但是本发明不仅限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员而言，只要各种变化只要在所附的权利要求限定和确定的本发明精神和范围内，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。