一种道路综合杆体系的健康状态生成方法及系统

1.本发明属于道路合杆技术领域，具体地涉及一种道路综合杆体系的健康状态生成方法及系统。


背景技术：

2.城市照明路灯杆件因其取电取网合理分布的先天便捷性，可以很好的满足5g微基站和宏基站信号覆盖要求。因此，路灯杆网络成为搭载5g设备的重要平台。
3.众多强敏感性设备的进入，将显著的改变传统路灯杆的单一功能和管理属性。以智慧照明合杆为主干的多杆合一设备，对于传统照明设备管理将带来更多新的技术管理要求。在新的合杆需求下，多种类型和权属单位的设备集中于传统照明业务中后，将导致有限的运维资源与越发复杂的故障维护之间的突出矛盾。
4.当前运维中故障诊断是采取“谁家孩子谁抱走”的权属单位分开负责制，也就是说采取的散装的故障诊断模式，单独的设备故障及维护分别单独开展。如摄像头故障，前端智能设备返回的故障报警代码，由专门的视频设备管理平台查询预制故障知识库，得出可能的故障类别后列入日常维护排班计划，引导专业的维护人员实施定期维护，从而完成故障状态的报警、识别、处置、维护和归档的闭环。
5.现有技术方案一般按照专业类型分别诊断设备及设施可靠性，设备在建成交付时处于最佳的服务性能水平，但随着进入服役阶段后会根据不同的设备构造性质呈现出不同的衰减和修复特点。
6.如钢筋混凝土构件，依据构件受力性能蜕化衰减的拟合规律，其蜕化曲线呈现出逐步下行的特点。基于参考在役期间环境及使用因素，定期组织专业人员实地勘察及测算，可以实现对设施当前状态健康度的评判，以及做一定假定下未来一段时间蜕化规律的预测。在实施维修中，一般以修补缓解病害继续发展为主要方式，这种姑息式的修旧如旧，只能延缓性能蜕化曲线直至服役到期予以拆除或者更换。对于另一类的机电设备，由于物联传感器的引入，同时结合定期的使用和专业人员巡查，很容易实现短周期内和高频次采集机电设备当前状态的目的，能够快速高效的完成设备的性能维护。而且由于其重量体积和接入特点，在发生严重病害时可以实施整体更换，机电设备中的依旧环形的维护特点，可以快速将其故障恢复到设备全新的性能状态，其性能蜕化曲线将呈现出锯齿状的平整折线。还有一类常见的就是五金设备，如灯杆杆体和管道，因为防腐、焊接及安装技术的进步，其使用性能一般较为稳定及可靠，病害一般以锈蚀、脱落、松动、倾斜为主。该类设备的性能蜕化曲线基本平稳，围绕出厂性能以斜率很小的平稳斜线发展。当使用时限到达一定年限后，再组织定期维护作业。运行期间，会偶发车辆撞击、施工破坏、内涝水淹等性能快速衰减的事件，导致其使用性能会在改事件影响期间内快速衰减直至停止使用。此外，在城市环境中，各类设备的维护还需要考虑社会经济活动对设施的业务影响，如运行时段要求及改扩建维护要求。当特定业务场景下，设备需要提前开启/断路或者临时拆除，那么在设备自身状态已经发生运行性能显著蜕化的情况下，不能判定其出现显著故障。
7.在道路杆件进入综合杆时代后，各种设备进驻同一根综合杆，需要解决彼此之间兼容、共存和共享的问题。同时，还会产生维护作业中不同专业之间的协同配合问题。因此，如何合理统筹配置有限的维护资源，以便及时判断系统状态，过滤干扰报警，准确修复故障设备，减少架屋迭床式的机构臃肿与重复浪费，将是决定整体系统运维效率提升的关键。
8.现有技术方法很难满足业务层面与合杆系统设备敏感性在日常故障状态智能判断的要求。其实现的方式主要是通过预设各类参数的阈值，然后程序定期采集参数数据并进行实时比对。当发生数值超过预设阈值时，形成报警信息，并推送经办人员人工处置。这种模式只适合于较为单一的业务系统模型中，很难满足合杆体系这种综合性较强的运维业务。当发生设备状态之间的耦合时，将会产生大量的误报和干扰，对于有限的维护资源精准配置将产生显著的制约。本发明因此而来。


技术实现要素：

9.针对上述存在的技术问题，本发明的目的是提供一种道路综合杆体系的健康状态生成方法及系统，建立颜色图斑构建合杆状态伪彩色状态图的方法，可以实时评价综合杆体系的健康状态，及时发现合杆体系中的故障，将环境多种因素简化为图片和颜色来表示，可以显著减少复杂因素耦合引起的模型决策复杂度。
10.本发明的技术方案是：一种道路综合杆体系的健康状态生成方法，包括以下步骤：s01：根据不同业务类型的综合杆各部件运行状态与颜色的映射关系，得到部件运行状态的颜色值，进一步得到综合杆体系的状态评价色值；s02：根据光斑形状与不同业务类型的映射关系，生成光斑图片；s03：根据不同业务参数与数据权重对光斑图片进行颜色涂抹，得到综合杆状态伪彩色状态图。
11.优选的技术方案中，所述步骤s01中得到部件运行状态的颜色值的方法包括：s11：将综合杆体系分解为单一数据对象集合，将业务类型分为传感器数据、业务设置数据和人员审核数据，定义各业务类型下属的运行状态描述的子字段数据项，并进行编号；s12：处理得到各子字段数据项的状态值，根据状态值与颜色值的映射关系，将状态值转化为颜色值。
12.优选的技术方案中，所述步骤s12中将状态值转化为颜色值的方法包括：s121：根据传感器动态监测值或者评分值，进行百分制转换将状态量化，作为该项的状态判据p；s122：设置多个状态改变阈值，通过阈值划分不同的状态等级；s123：将状态判据p作为权重数值，通过状态显色转换系数将量化状态转化为颜色值，其中，状态显色转换系数k=（权重数值/100）*255。
13.优选的技术方案中，所述步骤s01中得到综合杆体系的状态评价色值的方法包括：s13：定义数组rn[i]、gn[i]、bn[i]分别表示传感器数据、业务设置数据和人员审核数据的运行状态的颜色值，其中i表示为第i个序号的设备，rn[i]∈[0
‑
255]，gn[i]∈[0
‑
255]，bn[i]∈[0
‑
255]；
s14：部件的rgb三种颜色取值为（rn[i]，gn[i]，bn[i]），取值规则如下：当gn[i] ∈[0
‑
255]且bn[i]=0，rn[i]=0；当gn[i]=0且bn[i] ∈[0
‑
255]，rn[i] =0；当gn[i]=0且bn[i]=0，rn[i]∈[0
‑
255]；s15：综合杆体系状态评价色值s[i]=r*rn[i]+g*gn[i]+ b*bn[i]，其中r、g、b分别为传感器数据、业务设置数据和人员审核数据的权重系数。
[0014]
优选的技术方案中，所述步骤s02中生成光斑图片的方法包括：s21：定义部件状态的监测数据权重和权重数值，所述监测数据权重用于定义传感器数据对整个综合杆体系的影响程度；所述权重数值用于描述在监测数据权重下，对应权重里该记录对应部件状态的严重程度；s22：将光斑形状与不同业务类型建立映射关系，得到光斑形状函数，通过监测数据权重选择不同形状线框的边角顶点数及半径；s23：根据监测数据权重定义光斑大小尺寸函数，其计算方法为部件标准尺寸乘以（监测数据权重+1）的n[i]倍，n[i]是转换系数数组；s24：光斑形状函数和光斑大小尺寸函数生成光斑图片。
[0015]
优选的技术方案中，所述步骤s22中光斑形状与不同业务类型的映射关系包括：杆箱电气性能状态监测传感器类的图斑使用正多边形表示，其中子类型有：0电压、1电流、2瞬时电量、3累积电量、4相位、5有功功率、6无功功率、7回路状态、8其它，将（序号+5）作为正多边形的顶点数；杆箱外环境物联传感器类的图斑使用正菊花形边形表示，其中子类型有1箱门状态、2门禁状态、3积水状态、4三向倾斜度、5三向加速度、6三向角速度、7三向角磁场、8水平方位角、9纵向方位角、10温湿度、11风速、12风向、13信号强度、14光照度、15雨量、16噪声、17pm2.5、18pm10、19风扇转速、20漏电接地、21其它，将（序号+5）作为圆角长方形的顶点数；管井状态监测传感器类的图斑使用椭圆形表示，其中子类型有：0井盖位移、1综合井液位、2管线占用0、3管线未占用1、4防盗、5供上电、6液压、7流量、8其它，将（序号+5）作为椭圆形端短轴长度值，将（序号+15）作为椭圆形长轴长度值；传感器自身及数据状态数据的图斑使用长方形表示，其中子类型有：0传感器离线、1传感器在线、2通讯异常、3超一般上限阈值、4超一般下限阈值、5超上限阈值、6超下限阈值、7超严重上限阈值、8超严重下限阈值、9设备停用、10其它，将（序号+10）作为长方形短边值，将（序号+25）作为长方形长边值；人员审核数据的图斑使用圆形表示，其中子类型有：0附件损坏、1外观污渍、2凹痕、3划痕、4设备破裂、5锈蚀、6有裂纹、7断裂、8脱落、9进水、10设施老化、11变形、12松动、13被盗、14散热、15异物、16积水、17寄生动物巢穴、18塌陷、19位移、20晃动、21整洁、22线缆接头、23停用、24维修中、25业务设置数据时段策略、26业务设置数据常规业务策略、27业务设置数据人工审核策略、28其它，将（序号+10）作为圆形半径长度值。
[0016]
优选的技术方案中，所述步骤s03中颜色涂抹的方法包括：s31：通过权重数值选择不同形状线框内颜色的渐变速度，定义边界渐变厚度函数t[i]；s32：利用光斑和颜色，并考虑边沿渐变涂抹后，在综合杆底图上开展涂抹，所述边沿渐变为根据各数据项的权重数值，在为不同光斑涂抹颜色时，从光斑中心点开始，沿着径
向往周边逐渐的淡化颜色的颜色递减方法，其中光斑中心颜色最饱满，光斑边界颜色最浅，渐变速度的控制数据由边界渐变厚度函数t[i]决定。
[0017]
优选的技术方案中，所述步骤s03中，若相邻部件之间若有耦合，则基于颜色和渐变实施叠加，计算方法为，计算该综合杆黑白底图对应的像素点，同时计算影响光斑的颜色数据，并进行叠加计算，得到最终的该像素点颜色值，最终得到综合杆状态伪彩色状态图。
[0018]
本发明还公开了一种道路综合杆体系的健康状态生成系统，包括：综合杆体系的状态评价色值计算模块，根据不同业务类型的综合杆各部件运行状态与颜色的映射关系，得到部件运行状态的颜色值，进一步得到综合杆体系的状态评价色值；光斑生成模块，根据光斑形状与不同业务类型的映射关系，生成光斑图片；综合杆状态伪彩色状态图生成模块，根据不同业务参数与数据权重对光斑图片进行颜色涂抹，得到综合杆状态伪彩色状态图。
[0019]
优选的技术方案中，所述综合杆体系的状态评价色值计算模块中得到部件运行状态的颜色值的方法包括：s11：将综合杆体系分解为单一数据对象集合，将业务类型分为传感器数据、业务设置数据和人员审核数据，定义各业务类型下属的运行状态描述的子字段数据项，并进行编号；s12：处理得到各子字段数据项的状态值，根据状态值与颜色值的映射关系，将状态值转化为颜色值。
[0020]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：1、建立颜色图斑构建合杆状态伪彩色状态图的方法，可以实时评价综合杆体系的健康状态，及时发现合杆体系中的故障。
[0021]
、将人员的业务扰动和杆件状态相结合，可以更加逼近个性化的业务场景需求。
[0022]
、可以简化合杆中多类设备不同的衰退病变复杂耦合。将智能设备、钢结构件、土建设备以及环境因素多种设备维护，简化为图片和颜色来表示，可以显著减少复杂因素耦合引起的模型决策复杂度。
附图说明
[0023]
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：图1为本发明道路综合杆体系的健康状态生成方法的流程图；图2为本发明道路综合杆体系的健康状态生成系统的原理框图；图3为本发明道路综合杆体系状态评价色值的分布图；图4为杆箱电气性能状态监测传感器类的图斑示意图；图5为杆箱外环境物联传感器类的图斑示意图；图6为管井状态监测传感器类的图斑示意图；图7为传感器自身及数据状态数据的图斑示意图；图8为人员审核数据的图斑示意图；图9为综合杆体系的状态伪彩色图的示意图。
具体实施方式
[0024]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
实施例
[0025]
术语解释：（1）综合杆体系：为需要在道路上立杆设置的各类城市管理与服务设施提供的物理搭载平台，由综合杆及综合设备箱、综合电源箱、综合管道等附属设施组成，提供杆上与机箱内的搭载载体、线缆敷设通道、电力供应等服务保障，是一种新型的公共基础设施。
[0026]
（2）搭载设施：由综合杆设施承载的各类城市管理与服务设施设备的统称。
[0027]
（3）综合杆：为各类需要杆上安装的搭载设施提供杆上搭载的杆体，由主杆、副杆、横臂和灯臂等装配而成。
[0028]
（4）综合设备箱：为各类需要箱内安装的搭载设施提供箱内搭载舱位和供电电源、接地、布线环境的机箱。
[0029]
（5）综合管道：连接连通综合杆、综合设备箱、综合电源箱以及公共信息（电力）管道，用于敷设通信、控制和配电线缆的综合性管道。
[0030]
（6）主杆：综合杆的基础杆体，可独立构成综合杆或结合其他部件组合构成综合杆。
[0031]
（7）副杆：综合杆的部件之一，安装于综合杆主杆上部，可用于承载灯臂、移动通信基站等搭载设施。
[0032]
（8）横臂：综合杆的部件之一，安装于综合杆侧面，可用于横向水平承载信号灯、摄像机、标志牌等搭载设施。
[0033]
（9）灯臂：综合杆的部件之一，安装于副杆上，可用于承载照明灯具等设施。
[0034]
如图1所示，一种道路综合杆体系的健康状态生成方法，包括以下步骤：s01：根据不同业务类型的综合杆各部件运行状态与颜色的映射关系，得到综合杆体系的状态评价色值；s02：根据光斑形状与不同业务类型的映射关系，生成光斑图片；s03：根据不同业务参数与数据权重对光斑图片进行颜色涂抹，得到综合杆状态伪彩色状态图。
[0035]
一较佳的实施例中，步骤s01中得到部件运行状态的颜色值的方法包括：s11：将综合杆体系分解为单一数据对象集合，将业务类型分为传感器数据、业务设置数据和人员审核数据，定义各业务类型下属的运行状态描述的子字段数据项，并进行编号；s12：处理得到各子字段数据项的状态值，根据状态值与颜色值的映射关系，将状态值转化为颜色值。
[0036]
一较佳的实施例中，步骤s12中将状态值转化为颜色值的方法包括：s121：根据传感器动态监测值或者评分值，进行百分制转换将状态量化，作为该项
的状态判据p；s122：设置多个状态改变阈值，通过阈值划分不同的状态等级；s123：将状态判据p作为权重数值，通过状态显色转换系数将量化状态转化为颜色值，其中，状态显色转换系数k=（权重数值/100）*255。
[0037]
一较佳的实施例中，步骤s01中得到综合杆体系的状态评价色值的方法包括：s13：定义数组rn[i]、gn[i]、bn[i]分别表示传感器数据、业务设置数据和人员审核数据的运行状态的颜色值，其中i表示为第i个序号的设备，rn[i]∈[0
‑
255]，gn[i]∈[0
‑
255]，bn[i]∈[0
‑
255]；s14：部件的rgb三种颜色取值为（rn[i]，gn[i]，bn[i]），取值规则如下：当gn[i] ∈[0
‑
255]且bn[i]=0，rn[i]=0；当gn[i]=0且bn[i] ∈[0
‑
255]，rn[i] =0；当gn[i]=0且bn[i]=0，rn[i]∈[0
‑
255]；s15：综合杆体系状态评价色值s[i]=r*rn[i]+g*gn[i]+ b*bn[i]，其中r、g、b分别为传感器数据、业务设置数据和人员审核数据的权重系数。
[0038]
一较佳的实施例中，步骤s02中生成光斑图片的方法包括：s21：定义部件状态的监测数据权重和权重数值，所述监测数据权重用于定义传感器数据对整个综合杆体系的影响程度；所述权重数值用于描述在监测数据权重下，对应权重里该记录对应部件状态的严重程度；s22：将光斑形状与不同业务类型建立映射关系，得到光斑形状函数，通过监测数据权重选择不同形状线框的边角顶点数及半径；s23：根据监测数据权重定义光斑大小尺寸函数，其计算方法为部件标准尺寸乘以（监测数据权重+1）的n[i]倍，n[i]是转换系数数组；s24：光斑形状函数和光斑大小尺寸函数生成光斑图片。
[0039]
一较佳的实施例中，步骤s22中光斑形状与不同业务类型的映射关系包括：杆箱电气性能状态监测传感器类的图斑使用正多边形表示，其中子类型有：0电压、1电流、2瞬时电量、3累积电量、4相位、5有功功率、6无功功率、7回路状态、8其它，将（序号+5）作为正多边形的顶点数；杆箱外环境物联传感器类的图斑使用正菊花形边形表示，其中子类型有1箱门状态、2门禁状态、3积水状态、4三向倾斜度、5三向加速度、6三向角速度、7三向角磁场、8水平方位角、9纵向方位角、10温湿度、11风速、12风向、13信号强度、14光照度、15雨量、16噪声、17pm2.5、18pm10、19风扇转速、20漏电接地、21其它，将（序号+5）作为圆角长方形的顶点数；管井状态监测传感器类的图斑使用椭圆形表示，其中子类型有：0井盖位移、1综合井液位、2管线占用0、3管线未占用1、4防盗、5供上电、6液压、7流量、8其它，将（序号+5）作为椭圆形端短轴长度值，将（序号+15）作为椭圆形长轴长度值；传感器自身及数据状态数据的图斑使用长方形表示，其中子类型有：0传感器离线、1传感器在线、2通讯异常、3超一般上限阈值、4超一般下限阈值、5超上限阈值、6超下限阈值、7超严重上限阈值、8超严重下限阈值、9设备停用、10其它，将（序号+10）作为长方形短边值，将（序号+25）作为长方形长边值；人员审核数据的图斑使用圆形表示，其中子类型有：0附件损坏、1外观污渍、2凹痕、3划痕、4设备破裂、5锈蚀、6有裂纹、7断裂、8脱落、9进水、10设施老化、11变形、12松动、
13被盗、14散热、15异物、16积水、17寄生动物巢穴、18塌陷、19位移、20晃动、21整洁、22线缆接头、23停用、24维修中、25业务设置数据时段策略、26业务设置数据常规业务策略、27业务设置数据人工审核策略、28其它，将（序号+10）作为圆形半径长度值。
[0040]
一较佳的实施例中，步骤s03中颜色涂抹的方法包括：s31：通过权重数值选择不同形状线框内颜色的渐变速度，定义边界渐变厚度函数t[i]；s32：利用光斑和颜色，并考虑边沿渐变涂抹后，在综合杆底图上开展涂抹，所述边沿渐变为根据各数据项的权重数值，在为不同光斑涂抹颜色时，从光斑中心点开始，沿着径向往周边逐渐的淡化颜色的颜色递减方法，其中光斑中心颜色最饱满，光斑边界颜色最浅，渐变速度的控制数据由边界渐变厚度函数t[i]决定。
[0041]
一较佳的实施例中，步骤s03中，若相邻部件之间若有耦合，则基于颜色和渐变实施叠加，计算方法为，计算该综合杆黑白底图对应的像素点，同时计算影响光斑的颜色数据，并进行叠加计算，得到最终的该像素点颜色值，最终得到综合杆状态伪彩色状态图。
[0042]
如图2所示，本发明还公开了一种道路综合杆体系的健康状态生成系统，包括：综合杆体系的状态评价色值计算模块10，根据不同业务类型的综合杆各部件运行状态与颜色的映射关系，得到部件运行状态的颜色值，进一步得到综合杆体系的状态评价色值；光斑生成模块20，根据光斑形状与不同业务类型的映射关系，生成光斑图片；综合杆状态伪彩色状态图生成模块30，根据不同业务参数与数据权重对光斑图片进行颜色涂抹，得到综合杆状态伪彩色状态图。
[0043]
综合杆体系的状态评价色值计算模块10：根据不同业务类型的综合杆各部件运行状态与颜色的映射关系，得到综合杆体系的状态评价数值；具体包括以下步骤：为了实现对整个综合杆体系中状态的描绘，将对系统健康状态影响特别敏感的设备及部件标记出来，需要将综合杆体系中各零部件单独分解为不同的元数据。一具体的可行方案为：将综合杆体系（系统）拆解为5g基站、主杆、副杆、横臂、灯臂、综合设备箱、综合电源箱、综合管道、公共服务舱、电力计量舱、照明控制舱、搭载设施配电舱和综合管井等单一数据对象集合进行管理。当然也可以为其他的拆解方法。
[0044]
定义综合杆的单一数据对象集合，具有的运行状态描述的数据类别与对象编号。一具体的可行方案为：业务类型可以分为a传感器数据、b业务设置数据和c人员审核数据三大类，将设备物联监测、部件自身状态、人工日常巡查、日常业务监管要求等要素，按照传感器监测、业务策略人工定性的标准分别归类到上述三个大类中。
[0045]
具体状态描述如下：a传感器数据，包括杆箱外环境及管井状态物联监测数据项，具体有：0杆箱电气性能状态监测传感器类（0电压、1电流、2瞬时电量、3累积电量、4相位、5有功功率、6无功功率、7回路状态、8其它）；1杆箱外环境物联传感器类（1箱门状态、2门禁状态、3积水状态、4三向倾斜度、5三向加速度、6三向角速度、7三向角磁场、8水平方位角、9纵向方位角、10温湿度、11风速、12风向、13信号强度、14光照度、15雨量、16噪声、17pm2.5、18pm10、19风扇转速、20漏电接地、21其它）；
2管井状态监测传感器类（0井盖位移、1综合井液位、2管线占用0、3管线未占用1、4防盗、5供上电、6液压、7流量、8其它）；3传感器自身状态（0在线、1离线、2停用、3维修中、4报废、5其它）。
[0046]
业务设置数据，即传感器自身及数据状态数据，包括：0在线、1离线、2停用、3维修中、4报废、5正常校准值范围、6阈值绝对值10%与20%、7阈值绝对值21%与40%之间、8阈值绝对值41%与60%、9阈值绝对值61%与80%、10阈值绝对值81%与99%、11阈值绝对值100%与150%、12阈值绝对值151%与200%、13阈值绝对值201%与300%、14阈值绝对值301%以上、15其它。
[0047]
人员审核数据，包含人员业务巡查及外观数据项，包括：3人员巡视设备状态（0附件损坏、1外观污渍、2凹痕、3划痕、4设备破裂、5锈蚀、6有裂纹、7断裂、8脱落、9进水、10设施老化、11变形、12松动、13被盗、14散热、15异物、16积水、17寄生动物巢穴、18塌陷、19位移、20晃动、21整洁、22线缆接头、23停用、24维修中、25其它）。
[0048]
上述a传感器数据、b业务设置数据和c人员审核数据三类状态，定义了各自下属的子字段数据项。每个子字段数据项取值，来源于每个综合杆箱部件对应的该项状态值。该项状态值的具体数据来源的原始值可以是传感器动态监测值，也可以是人工巡查评分值，在进行百分制的转换后，作为该项的定义状态判据p。
[0049]
定义状态判据p以百分制来判定状态，例如可以定义五个状态改变阈值，具体的可以分为正常（20）、带缺陷的轻微异常（40）、异常（60）、严重故障（80）、停用（100）级，分别对应的状态量化为（0
‑
20，21
‑
40，41
‑
60，61
‑
80，81
‑
99，100）六个阶段。
[0050]
例如：若某设备的外观评分有若干指标，包括油漆、舱门、污渍、锈蚀等子项，全新完好状态各为100分，经人工巡查判断该设备各子项得分为86、70、50、20，则经过百分制综合后该设备外观评分为70分。则该设备子项属于异常区间（61
‑
80）。
[0051]
读取特定时段业务及状态传感器监测数据进行上述过程的百分制转换后得到状态判据p，在对应的设备/零件交接点标记安装数量信息及监测状态参数值；定义颜色量化后与报警状态之间的对应关系，具体将综合杆体系中各类状态值用色度关系定义。
[0052]
将上文提及的定义状态判据p 作为权重数值，并开始染色计算，为了便于染色，定义了状态显色转换系数k=（权重数值/100）*255。该系数将状态值转化为颜色值。
[0053]
分别定义数组rn[i]、gn[i]、bn[i]分别表示传感器数据、业务设置数据和人员审核数据的运行状态的颜色值，其中i表示为第i个序号的设备，不同的业务属性，对应不同的颜色数组，rn[i]代表红色颜色值，gn[i]表示绿色颜色值，bn[i]表示蓝色颜色值，rn[i]、gn[i]、bn[i]取值从[0
‑
255]，即rn[i]∈[0
‑
255]，gn[i]∈[0
‑
255]，bn[i]∈[0
‑
255]。其中，rgb三种颜色取值分别按照（rn[i]，gn[i]，bn[i]）。取值规则如下：当gn[i] ∈[0
‑
255]，且bn[i]=0，rn[i]=0；当gn[i]=0，且bn[i] ∈[0
‑
255]，rn[i] =0；当gn[i]=0，且bn[i]=0，rn[i]∈[0
‑
255]。
[0054]
为了区分传感器采样数字超上下限阈值，在超下限阈值时，蓝色rn[i]数值减去255后再除以255的商，取结果的整数绝对值。超上限则不进行此项转换。
[0055]
定义综合杆体系状态评价色值s[i]=r*rn[i]+g*gn[i]+ b*bn[i]，作为综合杆的健康状态的颜色值，为综合杆体系提供故障诊断方法，其中r、g、b分别为传感器数据、业务设置数据和人员审核数据的权重系数。其中，状态评价色值的分布图如图3所示。
[0056]
光斑生成模块20：根据光斑形状与不同业务类型的映射关系，生成光斑图片；具体包括：在上述基础上，定义一组特定形状光斑来表示合杆各零部件状态的性质及参数值，具体的定义为斑形状函数s[i]（shape）以及涂抹边界渐变厚度t[i]（thickness）。将不同的状态类型和部件之间彼此影响权重（权重数值）通过调上述光斑形状函数s[i]和边界渐变厚度函数t[i]来分别表示。
[0057]
定义部件状态的监测数据权重和权重数值。监测数据权重定义用于本项传感器数据对整个综合杆体系的影响程度，没有危害定义为0，严重危害甚至需要停用定义为19。具体如下：0展示数据，1轻微影响，2轻微影响，3轻微影响，4中等影响，5中等影响，6中等影响，7较大影响，8较大影响，9较大影响，10严重影响，11严重影响，12严重影响，13致命影响，14致命影响，15致命影响，16建议停用，17建议停用，18建议停用，19必须停用。该项用于选择不同形状线框的边角顶点数及半径，影响程度越严重则半径越大，服将务于描绘合杆体系健康状态图谱。如果有多条记录，以“$”半角货币符号为分隔符，拼接程序以此切分。
[0058]
权重数值：该项用于描述在监测数据权重下，对应权重里该记录对应部件状态的严重程度，0为几乎没有，100为最严重。数值取百分制，0
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100。该项用于选择不同形状线框内颜色的渐变速度，服务于描绘综合杆体系健康状态图谱。如果有多条记录，以“$”半角货币符号为分隔符，拼接程序以此切分。
[0059]
另外根据监测数据权重，定义光斑大小尺寸函数l[i]（large）。其计算方法为标准尺寸（单位长度x[i]和宽度y[i]）的基础上乘以（监测数据权重+1）的n[i]倍。x[i]和y[i]为该设备（部件）图片的横纵像素坐标，n[i]是转换系数数组，可以根据实际应用中的要求自定义。
[0060]
光斑的中心点位置坐标x0、y0从综合杆的部件图标中心处开始，也就是图标长宽像素值的一半。光斑形状函数定义设计如下：0杆箱电气性能状态监测传感器类：图斑使用正多边形表示，其中子类型有0电压、1电流、2瞬时电量、3累积电量、4相位、5有功功率、6无功功率、7回路状态、8其它，其序号+5为正多边形的顶点数。生成的部件状态性质参数图斑示意图如图4所示。
[0061]
杆箱外环境物联传感器类：图斑使用正菊花形边形表示，其中子类型有1箱门状态、2门禁状态、3积水状态、4三向倾斜度、5三向加速度、6三向角速度、7三向角磁场、8水平方位角、9纵向方位角、10温湿度、11风速、12风向、13信号强度、14光照度、15雨量、16噪声、17pm2.5、18pm10、19风扇转速、20漏电接地、21其它，其序号+5为圆角长方形的顶点数。生成的部件状态性质参数图斑示意图如图5所示。
[0062]
管井状态监测传感器类：图斑使用椭圆形表示，其中子类型有0井盖位移、1综合井液位、2管线占用0、3管线未占用1、4防盗、5供上电、6液压、7流量、8其它，其序号+5为椭圆形端短轴长度值，序号+15为椭圆形长轴长度值。生成的部件状态性质参数图斑示意图如图6所示。
[0063]
传感器自身及数据状态数据：图斑使用长方形表示（图中未示出），其中子类型有：0传感器离线、1传感器在线、2通讯异常、3超一般上限阈值、4超一般下限阈值、5超上限阈值、6超下限阈值、7超严重上限阈值、8超严重下限阈值、9设备停用、10其它，将（序号+10）作为长方形短边值，将（序号+25）作为长方形长边值。生成的部件状态性质参数图斑示意图如
图7所示。
[0064]
人员审核数据：图斑使用圆形表示，0附件损坏、1外观污渍、2凹痕、3划痕、4设备破裂、5锈蚀、6有裂纹、7断裂、8脱落、9进水、10设施老化、11变形、12松动、13被盗、14散热、15异物、16积水、17寄生动物巢穴、18塌陷、19位移、20晃动、21整洁、22线缆接头、23停用、24维修中、25业务设置数据时段策略、26业务设置数据常规业务策略、27业务设置数据人工审核策略、28其它。其序列号+10为圆形半径长度值。生成的部件状态性质参数图斑示意图如图8所示。
[0065]
边界渐变厚度函数t[i]对应为各数据项的权重数值。
[0066]
综合杆状态伪彩色状态图生成模块30：根据不同业务参数与数据权重对光斑图片进行颜色涂抹，得到综合杆状态伪彩色状态图。
[0067]
读取安装属性数量，以及检测状态信息，按照阈值与形状颜色映射关系，在二维合杆体系伪彩色图片资产特定位置实施特定形状及颜色涂抹，生成综合杆体系状态伪彩色图片，如图9所示。
[0068]
利用光斑和颜色，并考虑边沿渐变涂抹后，在综合杆底图上开展涂抹，相邻元素之间若有耦合，则基于颜色和渐变实施叠加，最终得到综合杆状态伪彩色状态图片。
[0069]
边沿渐变为根据各数据项的权重数值，在为不同光斑涂抹颜色时，从光斑中心点开始，沿着径向往周边逐渐的淡化颜色的颜色递减方法。其中光斑中心颜色最饱满，光斑边界颜色最浅，具体渐变速度的控制数据，由边界渐变厚度函数t[i]决定。例如同一个部件有不同状态数据，或者临近的部件的不同状态数据，会导致不同的光斑绘制在综合杆与综合箱部件上。此时相近的光斑会存在着对同一像素的颜色值影响，此时就形成了光斑之间的耦合。此时计算规则是该综合杆黑白底图对应的像素点，同时计算有影响光斑的颜色数据，并进行叠加计算后，得到最终的该像素点颜色值。
[0070]
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。