一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法与流程

本发明属于燃气传感，具体涉及一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法。

背景技术：

1、燃气传感器是一种用于检测室内或工业场所中燃气泄漏的装置，它通过感应环境中的燃气浓度来识别是否存在燃气泄漏的情况，当检测到燃气浓度超过预设阈值时，传感器会发出警报并触发相应的安全措施，如关闭燃气阀门或启动排风系统，以防止事故的发生，燃气传感器广泛应用于家庭和商业环境中的燃气设备、供暖系统、厨房以及工厂等地方，通过及时准确地检测燃气泄漏，燃气传感器可以帮助保护生命和财产安全，并减少意外事故的发生，对于燃气使用者来说，定期检查和维护燃气传感器的工作状态非常重要，以确保其正常运行和可靠性；

2、现有的燃气传感智能控制方法一般只是对燃气传感进行简单的智能控制，燃气系统状态识别能力较差，且不便于进行云端故障诊断和预测提前维护，为此我们提出一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，能够通过边缘设备和数据预处理，实现快速处理、实时监控和控制；机器学习和深度学习提高燃气系统状态识别能力；高级控制策略自动调整参数和策略；云端故障诊断和预测提前维护；云端数据存储保障安全性；边缘计算降低成本，灵活扩展系统。

2、本发明采取的技术方案具体如下：

3、一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，包括以下步骤：

4、步骤1.传感器数据采集；

5、步骤2.边缘设备部署；

6、步骤3.云端平台与数据存储；

7、步骤4.数据预处理和增强；

8、步骤5.数据分析与算法建模；

9、步骤6.高级控制策略生成；

10、步骤7.控制指令下发与执行；

11、步骤8.实时监控与反馈；

12、步骤9.自主故障诊断与维护。

13、在一种优选方案中，所述传感器数据采集为安装多个燃气传感器来监测燃气系统的多个参数，所述燃气传感器为燃气流量传感器、压力传感器、温度传感器、湿度传感器中的一种或多种，使用集成电路和先进的传感技术，确保传感器具有高精度、低功耗和长寿命，针对不同参数设定适当的采样频率，以便在实时和历史数据分析中能够获得准确的数据。

14、在一种优选方案中，所述边缘设备部署为部署具有计算和通信能力的边缘设备，所述边缘设备包括物联网网关、边缘服务器，所述边缘设备处理传感器数据的同时，进行数据压缩和轻量级初步分析，减少数据传输和云端计算的压力，所述边缘设备与边缘算法模型结合，用于实时的异常检测，并自动触发报警机制。

15、在一种优选方案中，所述云端平台与数据存储为部署具备弹性和高可用性的云计算和存储平台，包括云服务器和云数据库，设计数据存储架构，包括时间序列数据库、大数据存储，以处理和存储大量的传感器数据，实施高级的数据安全策略，包括数据加密、身份验证和访问控制，保护数据的隐私和完整性。

16、在一种优选方案中，所述数据预处理和增强为进一步对传感器数据进行预处理，预处理为去除噪声、填充缺失值、数据插值中的一种或多种，利用机器学习和深度学习技术对数据进行特征提取、降维和增强，以捕捉隐藏的模式和关联性。

17、在一种优选方案中，所述数据分析与算法建模围为利用云端高性能计算资源，对预处理后的数据进行复杂的数据分析和建模，应用机器学习、深度学习、统计学和优化算法，以确定燃气系统的状态、发现异常行为、进行趋势预测和性能优化，不断优化模型的准确性和鲁棒性，通过在线学习和迁移学习技术，实现对实际系统变化和新数据模式的适应。

18、在一种优选方案中，所述高级控制策略生成为基于数据分析和建模的结果，生成更高级的控制策略，包括模糊控制、模型预测控制、强化学习技术的应用，实现优化的燃气系统控制和性能。

19、在一种优选方案中，所述控制指令下发与执行为将生成的高级控制策略转化为可执行的控制指令，并通过云端应用程序和边缘设备进行下发，边缘设备利用自动化和调节技术，根据指令控制实际的燃气设备，燃气设备为阀门、电动执行器。

20、在一种优选方案中，所述实时监控与反馈为实时监测燃气系统的状态和运行情况，通过边缘设备和云平台实现数据的及时推送和反馈，结合实时监测和控制策略评估结果，进行闭环控制，并实时调整控制参数和策略，响应系统变化和优化控制性能。

21、在一种优选方案中，所述自主故障诊断与维护为利用云端算法和模型，实施自主故障诊断与维护功能，对传感器故障、设备故障和异常工况进行监测和诊断，并根据分析结果触发预警、报警和维护操作。

22、本发明取得的技术效果为：

23、通过边缘设备的部署和数据预处理，可以实现对传感器数据的快速处理和分析，以及对燃气系统状态的实时监控和控制，提高了系统的实时响应性；

24、利用机器学习和深度学习算法对数据进行分析和建模，通过数据预处理和特征提取，提高了对燃气系统状态和行为的识别能力，提供更精确的控制策略；

25、采用高级控制策略生成和应用，如模糊控制、模型预测控制和强化学习等，可以根据不同的应用场景和燃气系统的变化自动调整控制参数和策略，实现更智能化和自适应的控制；

26、借助云端算法和模型，实现对燃气系统的自主故障诊断和预测，通过实时监测和分析，识别并预测故障和异常情况，从而提前采取维护措施，避免系统故障引发的损失；

27、通过云端平台和数据存储的应用，确保传感器数据的集中存储、备份和安全性，避免数据丢失和信息泄露，保障数据的完整性和隐私性；

28、通过边缘设备的部署和边缘计算的应用，减少了对云端计算资源的依赖，降低了通信和计算的成本，提高了系统的计算效率和响应速度；

29、采用分布式架构，可以根据实际需求灵活扩展边缘设备和云端计算资源，以适应不同规模和复杂度的燃气系统。

技术特征：

1.一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，其特征在于：所述传感器数据采集为安装多个燃气传感器来监测燃气系统的多个参数，所述燃气传感器为燃气流量传感器、压力传感器、温度传感器、湿度传感器中的一种或多种，使用集成电路和先进的传感技术，确保传感器具有高精度、低功耗和长寿命，针对不同参数设定适当的采样频率，以便在实时和历史数据分析中能够获得准确的数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，其特征在于：所述边缘设备部署为部署具有计算和通信能力的边缘设备，所述边缘设备包括物联网网关、边缘服务器，所述边缘设备处理传感器数据的同时，进行数据压缩和轻量级初步分析，减少数据传输和云端计算的压力，所述边缘设备与边缘算法模型结合，用于实时的异常检测，并自动触发报警机制。

4.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，其特征在于：所述云端平台与数据存储为部署具备弹性和高可用性的云计算和存储平台，包括云服务器和云数据库，设计数据存储架构，包括时间序列数据库、大数据存储，以处理和存储大量的传感器数据，实施高级的数据安全策略，包括数据加密、身份验证和访问控制，保护数据的隐私和完整性。

5.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，其特征在于：所述数据预处理和增强为进一步对传感器数据进行预处理，预处理为去除噪声、填充缺失值、数据插值中的一种或多种，利用机器学习和深度学习技术对数据进行特征提取、降维和增强，以捕捉隐藏的模式和关联性。

6.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，其特征在于：所述数据分析与算法建模围为利用云端高性能计算资源，对预处理后的数据进行复杂的数据分析和建模，应用机器学习、深度学习、统计学和优化算法，以确定燃气系统的状态、发现异常行为、进行趋势预测和性能优化，不断优化模型的准确性和鲁棒性，通过在线学习和迁移学习技术，实现对实际系统变化和新数据模式的适应。

7.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，其特征在于：所述高级控制策略生成为基于数据分析和建模的结果，生成更高级的控制策略，包括模糊控制、模型预测控制、强化学习技术的应用，实现优化的燃气系统控制和性能。

8.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，其特征在于：所述控制指令下发与执行为将生成的高级控制策略转化为可执行的控制指令，并通过云端应用程序和边缘设备进行下发，边缘设备利用自动化和调节技术，根据指令控制实际的燃气设备，燃气设备为阀门、电动执行器。

9.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，其特征在于：所述实时监控与反馈为实时监测燃气系统的状态和运行情况，通过边缘设备和云平台实现数据的及时推送和反馈，结合实时监测和控制策略评估结果，进行闭环控制，并实时调整控制参数和策略，响应系统变化和优化控制性能。

10.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，其特征在于：所述自主故障诊断与维护为利用云端算法和模型，实施自主故障诊断与维护功能，对传感器故障、设备故障和异常工况进行监测和诊断，并根据分析结果触发预警、报警和维护操作。

技术总结
本发明属于燃气传感技术领域，具体涉及一种基于云边协同的燃气传感智能控制方法，包括以下步骤：步骤1.传感器数据采集；步骤2.边缘设备部署；步骤3.云端平台与数据存储；步骤4.数据预处理和增强；步骤5.数据分析与算法建模；步骤6.高级控制策略生成；步骤7.控制指令下发与执行；步骤8.实时监控与反馈；步骤9.自主故障诊断与维护。该发明通过边缘设备和数据预处理，实现快速处理、实时监控和控制；机器学习和深度学习提高燃气系统状态识别能力；高级控制策略自动调整参数和策略；云端故障诊断和预测提前维护；云端数据存储保障安全性；边缘计算降低成本，灵活扩展系统。

技术研发人员：张晓明,程浩,许嘉璇,张馨月
受保护的技术使用者：北京明略政睿信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16