[发明专利]一种基于DTU设备的人工智能云控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于DTU设备的人工智能云控制方法，其特征在于，所述基于DTU设备的人工智能云控制方法，包括：

步骤一，数据采集模块通过利用相应的传感器，采集相应的数据；第一DTU通信模块将数据传输到中央处理模块中，对数据进行处理；

步骤二，数据转换模块将通信模块传输的数据进行数据信息的转换，转换成主控器易识别的数据；运行状态分析模块根据第一DTU通信模块传送到数据，对运行设备进行分析；数据储存模块对相应的数据信息进行分类压缩储存；显示模块通过利用显示屏，用以显示相关的数据信息；

步骤三，根据数据分析的结果，无线信号收发模块通过利用无线信号收发器，将数据传输到云服务模块；云服务模块根据无线信号收发模块传输的数据，通过利用云服务器对数据进行储存和调配，实现数据的共享；

步骤四，APP终端通过利用APP终端设备，实现相应的查询和发送控制指令数据；并且APP终端通过云服务模块和无线信号收发模块传输到中央处理模块，中央处理模块通过第二DTU通信模块控制运行设备；

所述中央处理模块对数据进行融合的方法，包括：

将数据采集模块中多个传感器采集的数据进行去噪，去噪完成后，建立相应采集数据集；

对采集的数据集利用特征提取算法提取数据特征，并且对特征数据进行变换，建立相应的特征矢量；

通过利用聚类算法对特征矢量进行识别，对多个传感器采集的数据进行解释说明，并进行分组；

利用数据融合算法对分组的数据进行融合，建立目标的一致性解释与描述。

2.如权利要求1所述的基于DTU设备的人工智能云控制方法，其特征在于，所述步骤一中，数据采集模块对数据进行去噪的过程为：

将采集的设备运行数据，选择合适的分解层次进行小波分解；确定一个阈值，对分解层次中的小波高频系数进行阈值处理；

阈值处理完成后，进行一维小波重构，得到去噪的信号。

3.如权利要求1所述的基于DTU设备的人工智能云控制方法，其特征在于，所述步骤二中，数据储存模块对相应的数据信息进行分类压缩储存中对数据聚类的过程为：

根据需要分类的数据，确定相应的分类特征；计算需要分类数据与分类特征之间的距离；

设定相应的距离范围，将分类数据与分类特征之间的距离属于设定的距离范围，化归一类；

重复上述操作，对其他需要分类的数据进行分类。

4.如权利要求1所述的基于DTU设备的人工智能云控制方法，其特征在于，所述步骤二中，数据转换模块将通信模块传输的数据进行数据信息的转换过程为：

首先，将数据进行加载，从数据库中提取出相应的数据，加载到指定的程序或程序接口中；对加载完成的数据进行平滑处理，去除数据中的噪声；

然后，对去噪完成的数据进行合计处理，对数据总结或者合计操作；利用更抽象的概念取代低层次或数据层的数据对象；

其次，对概念取代的数据对象，进行规格化处理，将有关属性数据按比例透射到特定的小范围内；

根据已有属性集构造的属性，进行数据的转换处理。

5.如权利要求1所述的基于DTU设备的人工智能云控制方法，其特征在于，所述步骤二中，运行状态分析模块对设备运行状态的分析过程为：

根据数据转换模块的设备运行状态信息，建立参数估计方法构建的残差序列数学模型估计系统输出；同时将之与实际测量值比较，获得残差；

根据获得残差进行分析，确定过程是否发生故障，进一步辨识故障类型。

6.如权利要求5所述的基于DTU设备的人工智能云控制方法，其特征在于，所述参数估计方法，包括：

据转换模块的设备运行状态信息，建立相应的数据分布，观察数据和参数初值时，求完全数据的对数似然函数的条件期望；

计算出的完全数据充分统计量的条件期望值，极大化完全数据的对数似然函数的条件期望求解参数的值；

不断的循环迭代，直到参数估计收敛。