一种基于城市水利数据的地下管道排放预警系统 |
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| 申请号 | CN202311473768.6 | 申请日 | 2023-11-08 | 公开(公告)号 | CN117216689B | 公开(公告)日 | 2024-02-27 |
| 申请人 | 山东辰智电子科技有限公司; | 发明人 | 王树常; 尹燕红; 王本学; | ||||
| 摘要 | 本 发明 涉及管道排放监测系统技术领域，具体为一种基于城市 水 利数据的地 下管 道排放预警系统，基于城市水利数据的地下管道排放预警系统包括数据收集模 块 、数据预处理模块、自适应学习模块、特征工程模块、智能诊断模块、自动调整模块、数据安全模块、 可视化 系统模块。本发明中，使用深度融合 算法 ，高效清洗和优化原始数据，确保数据 质量 和准确性，自适应学习模块实时调整并优化系统性能，特征工程模块从高维数据中提取关键特征，提高智能诊断模块的故障识别速度和准确率，数据安全模块结合加密技术和 区块链 平台确保数据的安全性和 可追溯性 ，增强系统信任度和可靠性，可视化系统模块提供直观的三维 虚拟现实 视图，使系统操作更直观和人性化。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种基于城市水利数据的地下管道排放预警系统，其特征在于：所述基于城市水利数据的地下管道排放预警系统包括数据收集模块、数据预处理模块、自适应学习模块、特征工程模块、智能诊断模块、自动调整模块、数据安全模块、可视化系统模块； |
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| 说明书全文 | 一种基于城市水利数据的地下管道排放预警系统技术领域[0001] 本发明涉及管道排放监测系统技术领域，尤其涉及一种基于城市水利数据的地下管道排放预警系统。 背景技术[0003] 其中，基于城市水利数据的地下管道排放预警系统是一种应用在城市水利管理领域的技术解决方案，旨在实现对地下管道排放的实时监测、预警和管理。系统通过收集和整 合来自不同来源的城市水利数据，如水文数据、水质数据、气象数据等，结合先进的数据分 析算法和模型，实现对地下管道排放情况的实时监测和预警。该系统的目的是提高城市地 下管道排放管理的效率和准确性，通过实时获取大量的数据信息，并通过数据分析和模型 预测，快速准确地发现异常排放情况，提前进行预警，以便采取相应的措施进行处理。该系 统的效果主要体现在实时监测、预警功能、数据分析和效率提升等方面。为了达成这些效 果，该系统一般采用数据采集、数据传输、数据分析与处理、预警机制和可视化展示等手段。 [0004] 现有的城市水利数据系统往往仅限于传统的数据收集和监控，缺乏足够的数据深度处理和智能化响应能力。传统系统的数据预处理不足以应对复杂、多源的数据，导致数据 噪声和异常值问题。没有自适应学习模块意味着这些系统无法根据新数据进行实时优化， 会因为模型的过时而导致预警不准确。此外，由于缺乏高级加密和区块链技术，传统系统在 数据安全和可追溯性方面存在明显的薄弱点。而没有三维虚拟现实的可视化模块则使得系 统操作不够直观，对于操作员来说需要更长时间来理解和响应故障情况。 发明内容[0006] 为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于城市水利数据的地下管道排放预警系统包括数据收集模块、数据预处理模块、自适应学习模块、特征工程模块、 智能诊断模块、自动调整模块、数据安全模块、可视化系统模块； [0007] 所述数据收集模块基于传感器技术，采用数据采集算法，对城市水利网络的地下管道系统状态进行监测，形成传输至服务器的原始数据集合； [0008] 所述数据预处理模块针对原始数据集合，利用卡尔曼滤波或粒子滤波，进行数据清洗和优化，生成融合后的数据集； [0010] 所述特征工程模块基于优化后的模型参数，运用主成分分析或t‑SNE降维技术，对高维数据进行特征提取，得到优化后的特征数据； [0012] 所述自动调整模块以故障诊断结果为基础，依据模糊逻辑控制或PID控制自动化技术，对故障处进行反应和调整，形成调整控制指令； [0013] 所述数据安全模块基于原始数据集合及融合后的数据集，利用高级加密标准或同态加密技术进行加密操作，并结合以太坊或其他公链平台实现数据上链，生成保存在区块 链上的数据日志； [0014] 所述可视化系统模块通过解析保存在区块链上的数据日志，运用三维建模技术创建虚拟现实环境，并利用Unity3D或Unreal Engine将实时数据映射至三维模型，形成排放 情况的三维虚拟现实视图； [0015] 所述原始数据集合具体为包括管道排放情况、实时流速、流量的多维度数据，所述融合后的数据集为经过噪声消除，异常值剔除，并进行数据标准化处理的结果，所述故障诊 断结果包括潜在故障类型、故障所在位置、影响程度，所述调整控制指令可包括调节阀门开 关、修改泵送速率和临时切断部分区域供水，所述保存在区块链上的数据日志包括数据收 集和处理的记录。 [0016] 作为本发明的进一步方案：所述数据收集模块包括传感器数据采集子模块、数据传输子模块、数据接收子模块； [0017] 所述数据预处理模块包括数据融合子模块、去噪子模块、数据格式化子模块； [0018] 所述自适应学习模块包括模型训练子模块、模型优化子模块、模型保存子模块； [0019] 所述特征工程模块包括特征提取子模块、特征选择子模块、特征优化子模块； [0020] 所述智能诊断模块包括故障识别子模块、故障定位子模块、故障报告子模块； [0021] 所述自动调整模块包括设备控制子模块、调整策略子模块、调整执行子模块； [0022] 所述数据安全模块包括数据加密子模块、数据上链子模块、数据验证子模块； [0023] 所述可视化系统模块包括三维模型构建子模块、实时数据映射子模块、虚拟现实观察子模块。 [0024] 作为本发明的进一步方案：所述传感器数据采集子模块基于传感器网络，运用数据采集协议进行地下管道系统的实时状态监测，并进行初步的数据过滤，生成原始监测数 据集； [0026] 所述数据接收子模块基于实时监测数据，采用快速傅里叶变换方法，进行数据的编码和压缩，并通过高速传输链路，生成传输完整的数据集，基于所述传输完整的数据集， 采用解码器算法，进行数据的解码和解压，确保数据的完整性，生成原始数据集合； [0027] 所述模拟‑数字转换具体为将传感器的模拟信号转换为数字信号，所述实时监测数据包括温度、压力、流速参数，所述快速傅里叶变换具体为计算离散傅里叶变换和其逆变 换的算法，所述传输完整的数据集具体指已被压缩和编码后的数据流，所述解码器具体指 用于解码已编码数据的工具，所述原始数据集合包括温度、压力、流速参数的原始数值。 [0028] 作为本发明的进一步方案：所述数据融合子模块基于原始数据集合，采用卡尔曼滤波算法，进行数据融合，优化数据一致性，生成融合数据集； [0029] 所述去噪子模块基于融合数据集，采用波形去噪方法，对数据进行去噪处理，消除背景噪声，生成去噪后的数据集； [0030] 所述数据格式化子模块基于去噪后的数据集，采用标准化方法，进行数据格式调整，生成融合后的数据集； [0031] 所述卡尔曼滤波具体为递归滤波算法，用于估计系统的状态，所述波形去噪具体指利用滤波器消除数据中的噪声，所述去噪后的数据集具体指已被去除噪声的数据流，所 述融合后的数据集包括经过格式化处理的温度、压力、流速参数数值。 [0032] 作为本发明的进一步方案：所述模型训练子模块基于融合后的数据集，采用卷积神经网络算法，进行模型的训练，并进行参数调整，生成初步训练的模型参数； [0033] 所述模型优化子模块基于初步训练的模型参数，采用深度强化学习的深度Q算法，进行模型的优化，并进行自适应调整，生成优化后的模型参数； [0034] 所述模型保存子模块基于优化后的模型参数，采用模型序列化技术，进行模型的保存，并进行持久化存储，输出优化后的模型参数； [0036] 作为本发明的进一步方案：所述特征提取子模块基于优化后的模型参数，采用PCA降维技术，进行特征的提取，并进行特征转化，生成初步优化特征数据； [0037] 所述特征选择子模块基于初步优化特征数据，采用特征评分技术，进行特征的筛选，并进行特征优化，生成筛选后的特征数据； [0038] 所述特征优化子模块基于筛选后的特征数据，采用数据增强技术，进行特征再次优化，并进行特征融合，生成优化后的特征数据； [0039] 所述PCA降维技术具体为通过线性转化将高维数据映射到低维空间，所述数据增强技术具体为通过包括旋转、缩放、剪切的方法增加数据的多样性。 [0040] 作为本发明的进一步方案：所述故障识别子模块基于优化特征数据，采用梯度提升树算法或轻量级梯度提升机算法，进行故障的特征分析，并进行故障类型划分，生成故障 类型； [0041] 所述故障定位子模块基于故障类型，采用集成学习算法，细化故障特征，并进行故障位置映射，生成故障位置； [0042] 所述故障报告子模块基于故障类型与故障位置，采用自动报告生成技术，整合诊断信息，并进行报告文档的制作，生成故障报告文档； [0043] 所述梯度提升树算法具体为XGBoost，所述轻量级梯度提升机算法具体为LightGBM，所述的集成学习算法包括决策树模型，所述的自动报告生成技术包括数据汇总 与文档格式化。 [0044] 作为本发明的进一步方案：所述设备控制子模块基于故障报告文档，采用设备识别技术，对需要调整的设备列表进行确定，并制定预调整计划，生成设备调整列表； [0045] 所述调整策略子模块基于设备调整列表，采用模糊逻辑控制或PID控制技术，设定调整参数，并构建自动调整策略，生成设备调整策略； [0046] 所述调整执行子模块基于设备调整策略，采用执行算法，实施策略，并监测调整效果，生成设备调整完成状态； [0049] 所述数据上链子模块基于加密数据集，采用默克尔·帕特里夏树方法，对数据进行结构化存储，利用以太坊平台，将数据永久记录至区块链，生成区块链数据日志； [0050] 所述数据验证子模块基于区块链数据日志，采用安全哈希算法‑256位，进行数据完整性验证，并根据验证结果更新日志，生成数据验证报告； [0051] 所述AES具体为对称加密技术，所述数据压缩优化具体指通过Huffman编码或LZ77技术，降低数据存储与传输的成本，所述默克尔·帕特里夏树具体为用于以太坊中对状态 进行存储和查找的数据结构。 [0052] 作为本发明的进一步方案：所述三维模型构建子模块基于区块链数据日志，采用CGA技术，进行三维模型的构建，并对模型进行纹理贴图与细节处理，生成三维虚拟模型； [0054] 所述虚拟现实观察子模块基于实时三维数据视图，采用HMD互动技术，提供沉浸式数据观察体验，并实现用户与虚拟数据之间的交互，生成虚拟现实观察结果； [0055] 所述CGA技术具体为计算机图形学方法，用于生成三维模型，所述纹理贴图和细节处理包括给模型添加表面纹理、反射、阴影，所述顶点着色器属于图形渲染流程，用于处理 3D对象的顶点数据，改变其在3D空间中的位置。 [0056] 与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于： [0057] 本发明中，数据预处理模块采用深度融合算法对原始数据进行高效的清洗和优化，保证数据的质量和准确性。自适应学习模块确保了系统能够实时调整并优化其性能。特 征工程模块有效地从高维数据中提取关键特征，加速智能诊断模块的故障识别速度和准确 率。数据安全模块利用先进的加密技术和区块链平台确保了数据的安全性和可追溯性，为 系统带来了更高的信任度和可靠性。而可视化系统模块则为操作人员提供了直观的三维虚 拟现实视图，使得系统的操作更为直观和人性化。 附图说明 [0058] 图1为本发明的系统流程图； [0060] 图3为本发明的数据收集模块流程图； [0061] 图4为本发明的数据预处理模块流程图； [0062] 图5为本发明的自适应学习模块流程图； [0063] 图6为本发明的特征工程模块流程图； [0064] 图7为本发明的智能诊断模块流程图； [0065] 图8为本发明自动调整模块流程图； [0066] 图9为本发明的数据安全模块流程图； [0067] 图10为本发明的可视化系统模块流程图。 具体实施方式[0068] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，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仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗 示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对 本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确 具体的限定。 [0069] 实施例：请参阅图1，一种基于城市水利数据的地下管道排放预警系统包括数据收集模块、数据预处理模块、自适应学习模块、特征工程模块、智能诊断模块、自动调整模块、 数据安全模块、可视化系统模块； [0070] 数据收集模块基于传感器技术，采用数据采集算法，对城市水利网络的地下管道系统状态进行监测，形成传输至服务器的原始数据集合； [0071] 数据预处理模块针对原始数据集合，利用卡尔曼滤波或粒子滤波，进行数据清洗和优化，生成融合后的数据集； [0072] 自适应学习模块面向融合后的数据集，采用深度强化学习，将Q‑learning或深度Q网络算法应用于排放特征的学习过程中，实现自适应优化，输出优化后的模型参数； [0073] 特征工程模块基于优化后的模型参数，运用主成分分析或t‑SNE降维技术，对高维数据进行特征提取，得到优化后的特征数据； [0074] 智能诊断模块根据优化后的特征数据，引入XGBoost或LightGBM集成学习算法，通过建立决策树模型进行故障识别和定位，获得故障诊断结果； [0075] 自动调整模块以故障诊断结果为基础，依据模糊逻辑控制或PID控制自动化技术，对故障处进行反应和调整，形成调整控制指令； [0076] 数据安全模块基于原始数据集合及融合后的数据集，利用高级加密标准或同态加密技术进行加密操作，并结合以太坊或其他公链平台实现数据上链，生成保存在区块链上 的数据日志； [0077] 可视化系统模块通过解析保存在区块链上的数据日志，运用三维建模技术创建虚拟现实环境，并利用Unity3D或Unreal Engine将实时数据映射至三维模型，形成排放情况 的三维虚拟现实视图； [0078] 原始数据集合具体为包括管道排放情况、实时流速、流量的多维度数据，融合后的数据集为经过噪声消除，异常值剔除，并进行数据标准化处理的结果，故障诊断结果包括潜 在故障类型、故障所在位置、影响程度，调整控制指令可包括调节阀门开关、修改泵送速率 和临时切断部分区域供水，保存在区块链上的数据日志包括数据收集和处理的记录。 [0079] 首先，数据收集模块的高精度传感器技术和先进的数据采集算法使得对地下管道系统状态的监测更为精确，为后续的数据处理和分析提供了可靠的原始数据。数据预处理 模块运用深度融合算法如卡尔曼滤波和粒子滤波，有效去除了数据中的噪声和异常值，并 进行了标准化处理，提高了数据的质量和可用性。 [0080] 自适应学习模块采用深度强化学习，通过Q‑learning或深度Q网络算法对排放特征进行学习，实现了模型参数的自适应优化。这意味着系统能够根据实时数据不断调整和 优化其性能，提高预警的准确性和效率。特征工程模块运用主成分分析或t‑SNE降维技术， 对高维数据进行了有效的特征提取，进一步加速了故障识别和定位的速度。 [0081] 智能诊断模块引入了XGBoost或LightGBM等集成学习算法，建立了决策树模型进行故障诊断，不仅提高了故障诊断的准确率，还能准确地定位故障发生的位置，并评估其影 响程度。自动调整模块依据故障诊断结果，运用模糊逻辑控制或PID控制技术，自动对故障 处进行调整和反应，生成调整控制指令，有效减少了故障对城市水利系统的影响，提高了系 统的自愈能力。 [0082] 数据安全模块通过高级加密标准或同态加密技术对数据进行加密，保障了数据的安全性。并利用以太坊等公链平台实现了数据的上链，生成了保存在区块链上的数据日志， 确保了数据的不可篡改性和可追溯性。 [0083] 最后，可视化系统模块运用三维建模技术和Unity3D或Unreal Engine，将实时数据映射到三维模型中，为操作人员提供了直观的虚拟现实视图，使得系统的操作更为直观 和人性化，大大提高了工作效率。 [0084] 请参阅图2，数据收集模块包括传感器数据采集子模块、数据传输子模块、数据接收子模块； [0085] 数据预处理模块包括数据融合子模块、去噪子模块、数据格式化子模块； [0086] 自适应学习模块包括模型训练子模块、模型优化子模块、模型保存子模块； [0087] 特征工程模块包括特征提取子模块、特征选择子模块、特征优化子模块； [0088] 智能诊断模块包括故障识别子模块、故障定位子模块、故障报告子模块； [0089] 自动调整模块包括设备控制子模块、调整策略子模块、调整执行子模块； [0090] 数据安全模块包括数据加密子模块、数据上链子模块、数据验证子模块； [0091] 可视化系统模块包括三维模型构建子模块、实时数据映射子模块、虚拟现实观察子模块。 [0092] 数据收集模块中，传感器数据采集子模块负责通过高精度传感器技术对城市水利网络的地下管道系统状态进行监测，并将监测到的数据进行采集，数据传输子模块负责将 采集到的原始数据集合传输至服务器，数据接收子模块负责接收并保存从传感器数据采集 子模块传输过来的原始数据集合。 [0093] 数据预处理模块中，数据融合子模块利用深度融合算法如卡尔曼滤波和粒子滤波，对原始数据集合进行数据清洗和优化，生成融合后的数据集，去噪子模块负责去除融合 后的数据集中的噪声，数据格式化子模块负责对融合后的数据集进行标准化处理，提高数 据的质量和可用性。 [0094] 自适应学习模块中，模型训练子模块采用深度强化学习，将Q‑learning或深度Q网络算法应用于排放特征的学习过程中，实现自适应优化，模型优化子模块根据模型训练的 结果，对模型参数进行优化，模型保存子模块负责保存优化后的模型参数。 [0095] 特征工程模块中，特征提取子模块运用主成分分析或t‑SNE降维技术，对优化后的模型参数进行高维数据的特征提取，得到优化后的特征数据，特征选择子模块负责从优化 后的特征数据中选择最相关的特征，特征优化子模块根据特征选择的结果，对特征数据进 行进一步的优化。 [0096] 智能诊断模块中，故障识别子模块根据优化后的特征数据，引入XGBoost或LightGBM集成学习算法，通过建立决策树模型进行故障识别，故障定位子模块负责确定故 障发生的位置，故障报告子模块负责生成故障诊断结果，包括潜在故障类型、故障所在位 置、影响程度。 [0097] 自动调整模块中，设备控制子模块根据故障诊断结果，依据模糊逻辑控制或PID控制自动化技术，对故障处进行反应和调整，调整策略子模块负责制定调整策略，调整执行子 模块负责执行调整策略，形成调整控制指令。 [0098] 数据安全模块中，数据加密子模块基于原始数据集合及融合后的数据集，利用高级加密标准或同态加密技术进行加密操作，数据上链子模块结合以太坊或其他公链平台实 现数据上链，生成保存在区块链上的数据日志，数据验证子模块负责验证保存在区块链上 的数据日志的真实性和完整性。 [0099] 可视化系统模块中，三维模型构建子模块通过解析保存在区块链上的数据日志，运用三维建模技术创建虚拟现实环境，实时数据映射子模块利用Unity3D或Unreal Engine 将实时数据映射至三维模型，虚拟现实观察子模块用于操作人员观察和管理排放情况的三 维虚拟现实视图。 [0100] 请参阅图3，传感器数据采集子模块基于传感器网络，运用数据采集协议进行地下管道系统的实时状态监测，并进行初步的数据过滤，生成原始监测数据集； [0101] 数据传输子模块基于城市水利网络的地下管道系统状态，采用模拟‑数字转换方法，进行实时监测，并整合采集的信号，生成实时监测数据； [0102] 数据接收子模块基于实时监测数据，采用快速傅里叶变换方法，进行数据的编码和压缩，并通过高速传输链路，生成传输完整的数据集，基于传输完整的数据集，采用解码 器算法，进行数据的解码和解压，确保数据的完整性，生成原始数据集合； [0103] 模拟‑数字转换具体为将传感器的模拟信号转换为数字信号，实时监测数据包括温度、压力、流速参数，快速傅里叶变换具体为计算离散傅里叶变换和其逆变换的算法，传 输完整的数据集具体指已被压缩和编码后的数据流，解码器具体指用于解码已编码数据的 工具，原始数据集合包括温度、压力、流速参数的原始数值。 [0104] 传感器数据采集子模块基于传感器网络，运用数据采集协议进行地下管道系统的实时状态监测。首先，传感器会采集地下管道系统的温度、压力和流速等参数的模拟信号。 然后，这些模拟信号会通过模拟‑数字转换方法转换为数字信号，以便后续处理和分析。 [0105] 数据传输子模块负责将实时监测数据整合并传输至服务器。在数据传输过程中，子模块会采用模拟‑数字转换方法对采集到的信号进行整合。具体来说，它会将温度、压力 和流速等参数的数字信号进行整合，生成实时监测数据。 [0106] 数据接收子模块负责接收并保存从传感器数据采集子模块传输过来的原始数据集合。在接收到实时监测数据后，子模块会采用快速傅里叶变换方法对数据进行编码和压 缩。快速傅里叶变换是一种计算离散傅里叶变换和其逆变换的算法，可以有效地压缩数据 并减少传输带宽的需求。 [0107] 请参阅图4，数据融合子模块基于原始数据集合，采用卡尔曼滤波算法，进行数据融合，优化数据一致性，生成融合数据集； [0108] 去噪子模块基于融合数据集，采用波形去噪方法，对数据进行去噪处理，消除背景噪声，生成去噪后的数据集； [0109] 数据格式化子模块基于去噪后的数据集，采用标准化方法，进行数据格式调整，生成融合后的数据集； [0110] 卡尔曼滤波具体为递归滤波算法，用于估计系统的状态，波形去噪具体指利用滤波器消除数据中的噪声，去噪后的数据集具体指已被去除噪声的数据流，融合后的数据集 包括经过格式化处理的温度、压力、流速参数数值。 [0111] 数据融合子模块基于原始数据集合，采用卡尔曼滤波算法进行数据融合，以优化数据的一致性。首先，子模块会将原始数据集合作为输入，通过卡尔曼滤波算法对数据进行 估计和预测。卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，用于估计系统的状态。通过对原始数据进行 状态估计和预测，子模块可以生成一个更准确和一致的数据集。 [0112] 去噪子模块基于融合数据集，采用波形去噪方法对数据进行去噪处理，以消除背景噪声。具体来说，子模块会利用滤波器对融合数据集进行处理，去除其中的噪声成分。波 形去噪是一种常用的去噪方法，可以通过滤波器的设计来消除数据中的噪声。 [0113] 经过去噪处理后，数据格式化子模块会对去噪后的数据集进行格式调整，生成融合后的数据集。具体来说，子模块会采用标准化方法对数据进行调整，确保数据的一致性和 可比性。标准化方法可以将不同参数的数值范围统一到相同的尺度上，使得数据更易于分 析和比较。 [0114] 请参阅图5，模型训练子模块基于融合后的数据集，采用卷积神经网络算法，进行模型的训练，并进行参数调整，生成初步训练的模型参数； [0115] 模型优化子模块基于初步训练的模型参数，采用深度强化学习的深度Q算法，进行模型的优化，并进行自适应调整，生成优化后的模型参数； [0116] 模型保存子模块基于优化后的模型参数，采用模型序列化技术，进行模型的保存，并进行持久化存储，输出优化后的模型参数； [0117] 卷积神经网络算法具体为利用空间结构信息对图像数据进行特征提取的方法，模型序列化技术具体为将模型结构和参数转化为序列化格式。 [0118] 模型训练子模块基于融合后的数据集，采用卷积神经网络算法进行模型的训练，并进行参数调整，生成初步训练的模型参数。首先，子模块会将融合后的数据集作为输入， 构建一个卷积神经网络模型。然后，通过反向传播算法对模型进行训练，不断调整模型的权 重和偏置，以使模型能够更好地拟合数据。在训练过程中，子模块会根据数据集的特点和模 型的性能指标，进行参数调整和优化。最终，子模块会生成初步训练的模型参数。 [0119] 模型优化子模块基于初步训练的模型参数，采用深度强化学习的深度Q算法进行模型的优化，并进行自适应调整，生成优化后的模型参数。具体来说，子模块会将初步训练 的模型参数作为深度Q网络的输入，通过与环境进行交互学习来优化模型。在交互学习过程 中，子模块会根据当前的模型状态和环境反馈，使用深度Q算法更新模型参数，以使模型能 够做出更优的动作选择。通过多次迭代和自适应调整，子模块可以生成优化后的模型参数。 [0120] 模型保存子模块基于优化后的模型参数，采用模型序列化技术进行模型的保存，并进行持久化存储，输出优化后的模型参数。具体来说，子模块会将优化后的模型参数转化 为序列化格式，以便后续的使用和加载。序列化技术可以将模型的结构、参数等信息转化为 一种可传输和存储的形式。通过模型序列化技术，子模块可以将优化后的模型参数保存到 磁盘或云存储中，实现持久化存储。最终，子模块会输出优化后的模型参数。 [0121] 请参阅图6，特征提取子模块基于优化后的模型参数，采用PCA降维技术，进行特征的提取，并进行特征转化，生成初步优化特征数据； [0122] 特征选择子模块基于初步优化特征数据，采用特征评分技术，进行特征的筛选，并进行特征优化，生成筛选后的特征数据； [0123] 特征优化子模块基于筛选后的特征数据，采用数据增强技术，进行特征再次优化，并进行特征融合，生成优化后的特征数据； [0124] PCA降维技术具体为通过线性转化将高维数据映射到低维空间，数据增强技术具体为通过包括旋转、缩放、剪切的方法增加数据的多样性。 [0125] 特征提取子模块基于优化后的模型参数，采用PCA降维技术，进行特征的提取，并进行特征转化，生成初步优化特征数据。首先，构建特征矩阵，然后应用PCA降维技术，将高 维数据映射到低维空间。最后，对映射后的数据进行特征转化，生成初步优化的特征数据。 [0126] # 特征提取： [0127] from sklearn.decomposition import PCA， [0128] # 构建特征矩阵： [0129] feature_matrix = build_feature_matrix(optimal_model_params)， [0130] # 应用PCA降维： [0131] pca = PCA(n_components=desired_dimension)， [0132] pca_result = pca.fit_transform(feature_matrix)。 [0133] # 特征转化： [0134] transformed_features = transform_features(pca_result)。 [0135] 特征选择子模块基于初步优化特征数据，采用特征评分技术，进行特征的筛选，并进行特征优化，生成筛选后的特征数据。首先，使用特征评分技术，如f_classif，对特征进 行评分和筛选。然后，进行特征优化，生成筛选后的特征数据。 [0136] # 特征选择： [0137] from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif， [0138] # 特征评分和筛选： [0139] selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=num_selected_features)， [0140] selected_features = selector.fit_transform(initial_optimized_features, target_labels)。 [0141] # 特征优化： [0142] optimized_features = optimize_features(selected_features)。 [0143] 特征优化子模块基于筛选后的特征数据，采用数据增强技术，进行特征再次优化，并进行特征融合，生成优化后的特征数据。首先，应用数据增强技术，如图像增强方法，增加 数据的多样性。然后，进行特征融合，生成最终优化后的特征数据。 [0144] # 特征优化： [0145] from imgaug import augmenters as iaa， [0146] # 数据增强： [0147] augmenter = iaa.SomeAugmentation()， [0148] augmented_features = augmenter.augment_images(filtered_features)。 [0149] # 特征融合： [0150] final_optimized_features = merge_features(augmented_features, selected_features)。 [0151] 请参阅图7，故障识别子模块基于优化特征数据，采用梯度提升树算法或轻量级梯度提升机算法，进行故障的特征分析，并进行故障类型划分，生成故障类型； [0152] 故障定位子模块基于故障类型，采用集成学习算法，细化故障特征，并进行故障位置映射，生成故障位置； [0153] 故障报告子模块基于故障类型与故障位置，采用自动报告生成技术，整合诊断信息，并进行报告文档的制作，生成故障报告文档； [0154] 梯度提升树算法具体为XGBoost，轻量级梯度提升机算法具体为LightGBM，的集成学习算法包括决策树模型，的自动报告生成技术包括数据汇总与文档格式化。 [0155] 故障识别子模块基于优化特征数据，采用梯度提升树算法（例如XGBoost）或轻量级梯度提升机算法（例如LightGBM），进行故障的特征分析，并进行故障类型划分，生成故障 类型。构建分类模型，例如XGBoost，使用优化后的特征数据进行训练，然后进行预测，得出 故障类型。 [0156] # 故障识别： [0157] from xgboost import XGBClassifier， [0158] # 构建XGBoost分类模型： [0159] model = XGBClassifier()， [0160] model.fit(optimized_features, fault_labels)。 [0161] # 进行故障类型预测： [0162] fault_type_predictions = model.predict(optimized_features)。 [0163] 故障定位子模块基于故障类型，采用集成学习算法，细化故障特征，并进行故障位置映射，生成故障位置。基于故障类型，构建故障定位模型，例如随机森林分类器，然后对故 障类型进行细化特征提取和映射，以生成故障位置。 [0164] # 故障定位： [0165] from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier。 [0166] # 构建随机森林分类器进行故障定位： [0167] classifier = RandomForestClassifier()， [0168] classifier.fit(fault_type_predictions, fault_location_labels)。 [0169] # 进行故障位置预测： [0170] fault_location_predictions = classifier.predict(fault_type_predictions)。 [0171] 故障报告子模块基于故障类型与故障位置，采用自动报告生成技术，整合诊断信息，并进行报告文档的制作，生成故障报告文档。根据故障类型、故障位置和其他相关诊断 信息，生成完整的故障报告文档。 [0172] # 故障报告生成： [0173] def generate_fault_report(fault_type, fault_location, diagnostic_data): [0174] 。 [0175] # 添加更多报告内容： [0176] # 将报告写入文档： [0177] with open("fault_report.txt", "w") as file: [0178] file.write(report)， [0179] generate_fault_report(fault_type_predictions, fault_location_predictions, diagnostic_info)。 [0180] 请参阅图8，设备控制子模块基于故障报告文档，采用设备识别技术，对需要调整的设备列表进行确定，并制定预调整计划，生成设备调整列表； [0181] 调整策略子模块基于设备调整列表，采用模糊逻辑控制或PID控制技术，设定调整参数，并构建自动调整策略，生成设备调整策略； [0182] 调整执行子模块基于设备调整策略，采用执行算法，实施策略，并监测调整效果，生成设备调整完成状态； [0183] 设备识别技术具体包括硬件识别与状态监测，模糊逻辑控制用于逻辑规则设定，PID控制技术用于参数调优，执行算法具体包括控制命令下发与反馈循环校验。 [0184] 设备控制子模块的主要目标是根据故障报告文档，确定需要调整的设备并制定预调整计划，最终生成设备调整列表。具体操作如下：分析故障报告文档，提取故障类型、故障 位置以及相关诊断信息。然后，利用硬件识别技术对设备进行识别与状态监测，以确定哪些 设备受到影响需要调整。接下来，制定预调整计划，包括设备的优先级和调整顺序。最终，生 成设备调整列表，其中包含需要进行调整的设备的详细信息。 [0185] 调整策略子模块的任务是根据设备调整列表，使用模糊逻辑控制或PID控制技术，设定调整参数并构建自动调整策略，生成设备调整策略。操作如下：基于设备调整列表，为 每个设备确定适当的控制策略。使用模糊逻辑控制或PID控制技术来定义控制规则和参数， 确保设备能够达到调整的目标。构建自动调整策略，包括控制逻辑、触发条件和响应动作。 将生成的设备调整策略文档化，包括控制规则、参数设置和响应动作，以备后续执行使用。 [0186] 调整执行子模块的主要任务是根据设备调整策略，使用执行算法，将策略实施并监测调整效果，最终生成设备调整完成状态。操作如下：根据生成的设备调整策略，使用执 行算法将相应的控制命令下发给目标设备。确保控制命令被正确执行。在执行过程中监测 设备的状态和性能，根据实际效果进行反馈。可以对控制策略进行调整，以实现更好的设备 性能和稳定性。最后，记录每个设备的调整完成状态，包括成功、失败和需要进一步处理的 情况。 [0187] 请参阅图9，数据加密子模块基于原始数据集合及融合后的数据集，采用AES算法，进行数据保密性加密处理，并进行数据压缩优化，生成加密数据集； [0188] 数据上链子模块基于加密数据集，采用默克尔·帕特里夏树方法，对数据进行结构化存储，利用以太坊平台，将数据永久记录至区块链，生成区块链数据日志； [0189] 数据验证子模块基于区块链数据日志，采用安全哈希算法‑256位，进行数据完整性验证，并根据验证结果更新日志，生成数据验证报告； [0190] AES具体为对称加密技术，数据压缩优化具体指通过Huffman编码或LZ77技术，降低数据存储与传输的成本，默克尔·帕特里夏树具体为用于以太坊中对状态进行存储和查 找的数据结构。 [0191] 在数据加密子模块中，首先，原始数据集和融合后的数据集被收集，以确保数据完整性。然后，采用AES算法进行数据加密，选择适当的密钥长度，并分块处理数据以确保保密 性。接下来，采用数据压缩优化技术，如Huffman编码或LZ77，对数据进行压缩以降低存储和 传输成本，同时保持数据完整性。最终，生成加密数据集，包含加密和压缩后的数据，为后续 上链操作做准备。 [0192] 数据上链子模块开始于将加密数据上传至以太坊平台。此过程需要合适的智能合同和交易机制，以确保数据的安全性和可追溯性。接着，采用默克尔·帕特里夏树方法对数 据进行结构化存储，分块计算哈希值，并构建树结构以有效地存储和检索数据。数据上链操 作通过以太坊智能合同完成，将默克尔·帕特里夏树的根哈希值永久记录在区块链上。同 时，生成区块链数据日志，包括交易哈希、区块号和时间戳等信息，以备后续的数据验证使 用。 [0193] 数据验证子模块以区块链数据为基础进行操作。首先，通过以太坊区块链上的数据检索默克尔·帕特里夏树的根哈希值和相关交易信息。接下来，使用安全哈希算法，如 SHA‑256，重新计算树的根哈希值，并将其与区块链上的根哈希值进行比对。如果两者匹配， 数据完整性得到验证。验证结果被记录在数据验证日志中，该日志包括验证结果、时间戳和 相关信息。这个报告用于追踪数据的历史和验证过程。 [0194] 请参阅图10，三维模型构建子模块基于区块链数据日志，采用CGA技术，进行三维模型的构建，并对模型进行纹理贴图与细节处理，生成三维虚拟模型； [0195] 实时数据映射子模块基于三维虚拟模型，采用顶点着色器技术，实现实时数据与模型之间的映射，并通过Unity3D或虚幻引擎进行渲染展示，生成实时三维数据视图； [0196] 虚拟现实观察子模块基于实时三维数据视图，采用HMD互动技术，提供沉浸式数据观察体验，并实现用户与虚拟数据之间的交互，生成虚拟现实观察结果； [0197] CGA技术具体为计算机图形学方法，用于生成三维模型，纹理贴图和细节处理包括给模型添加表面纹理、反射、阴影，顶点着色器属于图形渲染流程，用于处理3D对象的顶点 数据，改变其在3D空间中的位置。 [0198] 三维模型构建子模块中，从区块链数据日志中提取已记录的三维对象结构信息、纹理贴图以及细节处理参数等数据。随后，采用计算机图形学的CGA技术，利用这些数据构 建三维虚拟模型。这涉及创建几何体，设置材质，以及添加反射、阴影等效果，以提高模型的 视觉质量。最终，输出为具备纹理贴图和细节处理的三维虚拟模型，为后续的实时数据映射 子模块做准备。 [0199] 三维模型构建完成后，进入实时数据映射子模块。在这个阶段，采用顶点着色器技术处理三维模型的顶点数据，使其能够实时变换。这包括根据实时数据的变化来调整模型 的位置、旋转和缩放。然后，利用图形引擎如Unity3D或虚幻引擎，将模型渲染到屏幕上，形 成实时三维数据视图。这个视图展示了模型与实时数据之间的映射，为用户提供了实时观 察数据的方式。 [0200] 实时数据映射完成后，进入虚拟现实观察子模块。在这个阶段，建立虚拟现实观察环境，使用头戴式显示器（HMD）和互动技术。用户穿戴HMD，进入虚拟现实环境，能够沉浸式 地观察三维模型和实时数据。通过HMD的互动技术，用户能够与虚拟数据进行交互，包括手 势、控制器或其他输入设备。用户的互动将影响虚拟数据的行为，最终生成虚拟现实观察结 果，为用户提供沉浸式的数据观察体验。 [0201] 以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施 例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上 实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。 |
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