[发明专利]一种数据中心的全自动智能巡检机器人

权利要求书

1.一种数据中心的全自动智能巡检机器人，其特征在于：所述全自动智能巡检机器人包括主控模块、检测模块和巡检线路调整模块；其中，

所述检测模块用于在巡检过程中获取关于所述数据中心在不同位置处的若干检测信息以及获取关于所述数据中心的区域划分信息；

所述主控模块根据当前所述若干检测信息和所述区域划分信息，生成关于所述数据中心当前的最优化巡检线路信息；

所述巡检线路调整模块根据所述最优化巡检线路信息，对所述全自动智能巡检机器人的实时巡检线路进行调整切换；

所述检测模块包括若干设备检测子模块、若干内部环境检测子模块、定位模块和检测信息标定模块；其中，所述若干设备检测子模块用于获取所述数据中心内部不同功能设备各自的运行状态信息；所述若干内部环境检测子模块用于获取所述数据中心内部的环境数据信息；所述定位模块用于获取所述全自动智能巡检机器人在巡检过程中的实时位置信息；所述检测信息标定模块用于根据所述实时位置信息对所述运行状态信息和/或环境数据信息进行位置标定操作；所述主控模块根据所述位置标定操作的结果对所述数据中心的全区域进行第一分区处理得到第一巡检区域分布，以作为一部分所述区域划分信息；或者，

所述检测模块包括若干传感器子模块和若干异常状态判断子模块，其中，所述异常状态判断子模块的异常状态判断过程如下：

所述异常状态判断子模块对其内部的异常数据库中存储的每一条数据进行标注处理，其中，所述异常数据库包括P条数据，每一条数据均包括机器人巡视区域信息、巡视区域面积值、巡视区域环境温度、巡视区域环境湿度、巡视区域环境噪声值、巡视区域海拔高度、巡视区域环境空气的含氧量对应的N个数值化环境指标值，所述异常状态判断子模块对每一条数据进行所述标注处理，以此确定出现异常状态对应的环境指标值，

所述若干传感器子模块获取当前巡视区域环境下对应的N个数值化环境指标值，并根据所述N个数值化环境指标值形成一矩阵B，所述矩阵B为j行n列的矩阵，接着根据下面表达式（1）对所述矩阵B的每一个元素进行标准化处理：

（1）

在上述表达式（1）中，为矩阵B中第s行第t列的元素值，其中，s=1、2、…、j，t=1、2、…、n，为经所述标准化处理后得到的标准化值，为矩阵B中第t列对应的元素均值，为矩阵b中第t列对应的最大元素值，为矩阵b中第t列对应的最小元素值，通过上述公式（1）将矩阵B中的每一个元素都进行相应的标准化处理以此对应形成一个新的矩阵，接着计算所述矩阵中每一列对应的协方差，以此形成一个新的矩阵，其中所述矩阵的表达式如下：

（2）

在上述表达式（2）中，为矩阵中第i列与第x列之间的协方差，其中，i=1、2、…、n，x=1、2、…、n，接着根据下面表达式（3）计算所述矩阵的特征值和特征向量

（3）

在上述表达式（3）中，E为单位矩阵，为所述特征值，接着将所述特征值代入特征方程式，以此计算出对应的基础解系C，接着再根据下面表达式（4）计算矩阵中第一行与其他所有行中任意一行之间的关联度：

（4）

在上述表达式（4）中，为矩阵中第一行与第t行之间的关联度，为基础解系C中的第i个值，为矩阵中第一行第i列对应的元素值，为矩阵中第t行第i列对应的元素值，其中i=1、2、…、n，t=2、3、…、j，根据上述表达式（4）计算出矩阵中第一行与其他所有行对应的所有关联度，并确定其中具有最大值的关联度，再根据所述具有最大值的关联度确定出现异常状态对应的环境指标值；

所述全自动智能巡检机器人还包括一时钟模块；其中，所述时钟模块用于在所述若干设备检测子模块和/或所述若干内部环境检测子模块进行检测的过程中生成一时钟信息，所述检测信息标定模块还根据所述时钟信息对所述运行状态信息和/或所述环境数据信息进行时间标定操作；所述主控模块还根据所述时间标定操作的结果对所述第一巡检区域分布进行第二分区处理得到第二巡检区域分布，以作为一部分所述区域划分信息；

所述全自动智能巡检机器人还包括子区域巡检系数计算模块和子区域巡检级别确定模块；其中，所述子区域巡检系数计算模块用于根据所述运行状态信息和/或所述环境数据信息计算所述第一巡检区域分布或第二巡检区域分布中对应的若干子巡检区域各自的巡检系数；所述子区域巡检级别确定模块用于根据所述第一巡检区域分布或第二巡检区域分布中对应的若干子巡检区域各自的巡检系数，对所述第一巡检区域分布或第二巡检区域分布中对应的若干子巡检区域进行巡检优先级别的确定，以得到一部分所述区域划分信息；

所述全自动智能巡检机器人还包括数据库模块；其中，所述数据库模块用于存储关于所述数据中心的运行状态信息、环境数据信息和位置信息；所述主控模块得到所述第一巡检区域分布具体包括所述主控模块从所述数据库模块中获取若干历史运行状态信息、若干历史环境数据信息和位置信息，并基于所述若干历史运行状态信息、所述若干历史环境数据信息和所述位置信息，构建关于所述数据中心不同位置区域、与不同功能设备和/或数据中心内部环境发生异常状况之间的第一机器学习算法模型，再基于所述第一机器学习算法模型，对当前所述位置标定操作的结果进行学习分析以得到所述第一巡检区域分布；

所述全自动智能巡检机器人还包括数据库模块；其中，所述数据库模块用于存储关于所述数据中心的运行状态信息、环境数据信息、位置信息和时钟信息；所述主控模块得到所述第二巡检区域分布具体包括所述主控模块从所述数据库模块中获取若干历史运行状态信息、若干历史环境数据信息、位置信息和时钟信息，并基于所述若干历史运行状态信息、所述若干历史环境数据信息、位置信息和时钟信息构建关于不同时间段、与不同功能设备和/或数据中心内部环境发生异常状况之间的第二机器学习算法模型，在基于所述第二机器学习算法模型，对当前所述时间标定操作的结果和所述第一巡检区域分布进行学习分析以得到所述第二巡检区域分布；

所述子区域巡检系数计算模块计算所述第一巡检区域分布中对应的若干子巡检区域各自的巡检系数具体包括构建关于所述数据中心不同位置区域、与不同功能设备和/或数据中心内部环境发生异常状况之间的第一机器学习算法模型，再基于所述第一机器学习算法模型，对当前所述运行状态信息和/或所述环境数据信息进行学习分析以得到所述巡检系数；所述子区域巡检级别确定模块对所述第一巡检区域分布中对应的若干子巡检区域进行巡检优先级别的确定具体包括基于所述第一机器学习算法模型，对所述第一巡检区域分布中的若干巡检系数进行学习分析，得到关于所述第一巡检区域分布中若干子区域各自发生所述异常状况对应的若干概率值，并根据所述若干概率值确定所述巡检优先级别；

所述子区域巡检系数计算模块计算所述第二巡检区域分布中对应的若干子巡检区域各自的巡检系数具体包括构建关于所述时钟信息、与不同功能设备和/或数据中心内部环境发生异常状况之间的第二机器学习算法模型，再基于所述第二机器学习算法模型，对当前所述运行状态信息和/或所述环境数据信息进行学习分析以得到所述巡检系数；所述子区域巡检级别确定模块对所述第二巡检区域分布中对应的若干子巡检区域进行巡检优先级别的确定具体包括基于所述第二机器学习算法模型，对所述第二巡检区域分布中的若干巡检系数进行学习分析，得到关于所述第二巡检区域分布中若干子区域在不同时间段内各自发生所述异常状况对应的若干概率值，并根据所述若干概率值确定所述巡检优先级别。