[发明专利]一种基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警系统及方法

权利要求书

1.一种基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警方法，其特征在于，包括：

获取设备参数信息，提取特征值，建立参数模型；

通过大数据获取历史养殖环境数据，并进行预处理，得到历史养殖环境信息；

通过参数模型结合历史养殖环境信息，生成设备预设信息；采集设备实时运行数据，将设备实时运行数据与设备预设信息进行比较，得到偏差率；

判断所述偏差率是否大于预设偏差率阈值；

若大于，则生成设备预警信息；

将设备预警信息按照预定方式传输至监控平台；

其中，获取设备参数信息，提取特征值，建立参数模型，具体包括：

获取设备参数信息，提取特征值，生成特征数据，

将特征数据分类成标准集数据与训练集数据；

将标准集数据进行均值化处理，并建立参数模型；

将训练集内的数据输入参数模型，得到输出数据，

判断输出数据是否大于预设阈值，若大于，

则判定该训练集数据异常，并剔除对应训练集内的训练数据；

其中，通过大数据获取历史养殖环境数据，并进行预处理，具体包括：

获取历史养殖环境数据，通过小波分析法对养殖环境数据进行降噪，得到结果信息；

提取结果信息特征值，将特征值进行向量分解；

建立向量权重自适应函数，并对特征值向量进行加权计算；

加权计算后的多尺度特征向量进行融合，生成新的环境数据；

其中，所述基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警方法，还包括：

获取海量故障诊断数据，建立设备预警模型；

采集设备运行数据，生成设备状态曲线，

将设备状态曲线进行平滑处理，并剔除异常数据，

根据设备预警模型，生成设备故障预警信息，

根据故障预警信息，建立维修决策。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警方法，其特征在于，所述历史养殖环境信息包括养殖水质、养殖水环境溶解氧、水环境PH值、水温中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警方法，其特征在于，设定采样时间T1,T2,T3......Tn，采集不同采样时间下的养殖环境数据，分别记为X1,X2,X3......Xn，

判断相邻时刻下的水质数据差值是否大于预定阈值，

若大于，则采用均值平滑法进行水平处理；

若小于，则采用线性差值法进行数据修复。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警方法，其特征在于，

获取水位信息，并将设备分割为水上区域与水下区域；

获取水上区域设备运行数据，并将设备运行数据与第一阈值进行比较，

若大于，则调整设备水上区域与水下区域比值；

获取水下区域设备运行数据，将设备运行数据与第二阈值进行比较，

若大于，调整设备运行数据，并生成预警信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警方法，其特征在于，获取设备参数信息，提取特征值，建立参数模型，具体包括：

获取设备参数信息，提取特征值，生成特征数据，

将特征数据分类成标准集数据与训练集数据；

将标准集数据进行均值化处理，并建立参数模型；

将训练集内的数据输入参数模型，得到输出数据，

判断输出数据是否大于预设阈值，若大于，

则判定该训练集数据异常，并剔除对应训练集内的训练数据。

6.根据权利要求4所述的一种基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警方法，其特征在于，通过大数据获取历史养殖环境数据，并进行预处理，具体包括：

获取历史养殖环境数据，通过小波分析法对养殖环境数据进行降噪，得到结果信息；

提取结果信息特征值，将特征值进行向量分解；

建立向量权重自适应函数，并对特征值向量进行加权计算；

加权计算后的多尺度特征向量进行融合，生成新的环境数据。

7.一种基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警方法程序，所述基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获取设备参数信息，提取特征值，建立参数模型；

通过大数据获取历史养殖环境数据，并进行预处理，得到历史养殖环境信息；

通过参数模型结合历史养殖环境信息，生成设备预设信息；采集设备实时运行数据，将设备实时运行数据与设备预设信息进行比较，得到偏差率；

判断所述偏差率是否大于预设偏差率阈值；

若大于，则生成设备预警信息；

将设备预警信息按照预定方式传输至监控平台；

其中，获取设备参数信息，提取特征值，建立参数模型，具体包括：

获取设备参数信息，提取特征值，生成特征数据，

将特征数据分类成标准集数据与训练集数据；

将标准集数据进行均值化处理，并建立参数模型；

将训练集内的数据输入参数模型，得到输出数据，

判断输出数据是否大于预设阈值，若大于，

则判定该训练集数据异常，并剔除对应训练集内的训练数据；

其中，通过大数据获取历史养殖环境数据，并进行预处理，具体包括：

获取历史养殖环境数据，通过小波分析法对养殖环境数据进行降噪，得到结果信息；

提取结果信息特征值，将特征值进行向量分解；

建立向量权重自适应函数，并对特征值向量进行加权计算；

加权计算后的多尺度特征向量进行融合，生成新的环境数据；

其中，所述基于物联网的渔业水上养殖设施安全预警方法，还包括：

获取海量故障诊断数据，建立设备预警模型；

采集设备运行数据，生成设备状态曲线，

将设备状态曲线进行平滑处理，并剔除异常数据，

根据设备预警模型，生成设备故障预警信息，

根据故障预警信息，建立维修决策。