[发明专利]智能化判断实验室设备运行状态及计算设备利用率的方法

说明书

本发明公开了一种智能化判断实验室设备运行状态及计算设备利用率的方法，包括数据采集和数据分析，其中数据分析的具体步骤如下：建立仪器设备运行状态功率指导的标准库；将实验室仪器设备按不同类型，不同工作特性进行分类，将其分为两大类；对应这两类仪器设备，分别采用无监督学习和有监督学习的模型来判别设备的运行状态；根据采集到的仪器设备功率信息，以及每个时间戳的状态判断结果，统计计算处于运行状态的持续时长，得出时间段内的利用率。本发明可以帮助管理人员掌握整个实验室设备的使用频次精准数，掌握设备的维保信息，还可以根据设备利用率数值的高或低，为管理人员制定年度采购计划时提供数据支撑。

技术领域

本发明属于实验室仪器设备的监控领域，尤其涉及一种智能化判断实验室设备运行状态及计算设备利用率的方法。

背景技术

在物联网飞速发展的今天，自动化实验室内的仪器设备的智能化管理已发展成为趋势，作为实验室管理人员，通常会需要掌握每一台设备的使用情况/运行状态和利用率，但是设备的使用情况/运行状态和利用率需要通过专门的系统或者方法分析得出，因而在传统实验室管理过程中比较难以实现上述需求，以至于许多实验室干脆放弃了对设备使用情况/运行状态和利用率的把控。

发明内容

本发明为了解决上述现有技术中存在的缺陷和不足，提供了一种采用无监督学习和有监督学习的模型来判别设备的运行状态，并根据采集到的仪器设备功率信息，以及每个时间戳的状态判断结果，统计计算处于运行状态的持续时长，得出时间段内的利用率，可以帮助管理人员掌握整个实验室设备的使用频次精准数，掌握设备的维保信息，还可以根据设备利用率数值的高或低，为管理人员制定年度采购计划时提供数据支撑的智能化判断实验室设备运行状态及计算设备利用率的方法。

本发明的技术方案：一种智能化判断实验室设备运行状态及计算设备利用率的方法，包括数据采集和数据分析，其中数据分析的具体步骤如下：

1）建立仪器设备运行状态功率指导的标准库；

2）将实验室仪器设备按不同类型，不同工作特性进行分类，将其分为两大类，一类是同一状态功率保持稳定，不同状态功率差异明显；另一类是不同状态功率差异不明显或者是同一状态功率不稳定；

3）对应这两类仪器设备，分别采用无监督学习和有监督学习的模型来判别设备的运行状态；

4）根据采集到的仪器设备功率信息，以及每个时间戳的状态判断结果，统计计算处于运行状态的持续时长，得出时间段内的利用率。

优选地，其中数据采集通过周期性采集设备使用的电压、电流、有功功率作为系统学习的指导依据，通过无线模块发送到云端服务器，由服务器进行学习判别。

优选地，其中数据采集所采用的采集电路如下：流经R4的电流在R4两端产生电压，通过R3 、R5、 C2 、C3组成的低通滤波器滤除采样噪声后由U1采集R4两端的差分电压，换算后可得知负载电流；负载电压由R8、R9、R10、R11、R12组成的分压电路分压后，进入U1进行采样，获知负载两端电压，C4的作用是滤除电源杂波，提高采样稳定性，通过U1内部分析电流、电压的相位关系，获知功率因数，通过功率因数乘以总功率可获知有功功率，此部分运算为U1内部自动完成。

优选地，所述R4采用0.001欧锰铜合金采样电阻，精度1%，U1的TX引脚与无线模块相连，无线模块型号为ESP12F。

优选地，采用无监督学习中的聚类模型训练所采集到的一定时段内的功率数据并得出聚类模型实现对设备的运行状态进行自动判定，首先需要指定分类的类别，通过不断地迭代计算，最后找到相应的团簇，得到聚类模型后，模型通过3个属性确定一个团簇：中心点值的大小medium，团簇最小数据到中心点的距离ld，团簇最大数据到中心点的距离rd。