[发明专利]一种基于物联网的设备全生命周期监测方法及系统

权利要求书

1.一种基于物联网的设备全生命周期监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取当前开启设备的运行数据；

将获取的当前开启设备的运行数据输入到设备温度预测模型，预测得到当前开启设备下一时刻的温度，比较当前开启设备下一时刻的预测温度值与设备最大承受温度；

在所述设备下一时刻的预测温度值超出设备承受温度时，风扇运行，进行设备散热；

所述设备温度预测模型是通过将在公物仓网络平台中获取的M台已废弃设备的基本数据和历史运行数据输入到带有注意力机制的长短期记忆网络中进行训练得到的；所述长短期记忆网络的损失函数将均方误差损失函数与Log-cosh损失函数相结合，而且损失函数的计算与迭代次数相关联。

2.如权利要求1所述的基于物联网的设备全生命周期监测方法，其特征在于，还包括，比较设备本次运行时长与设备最大一次工作时长；

基于设备本次运行时长和设备每次运行总时长，计算设备已运行总时长，比较设备已运行总时长与设备使用期限。

3.如权利要求2所述的基于物联网的设备全生命周期监测方法，其特征在于，还包括，在设备本次运行时长超过设备最大一次工作时长时，发出声光报警；

在所述设备已运行总时长超过设备使用期限时，发出声光报警。

4.如权利要求1所述的基于物联网的设备全生命周期监测方法，其特征在于，所述运行数据包括基本数据、本次运行数据、历史运行数据；

所述基本数据包括设备类型、设备第一次开始运行的具体时间、设备最大承受温度、设备最大一次工作时长、设备使用期限、设备定位信息；

所述本次运行数据包括设备本次运行时长、本次运行设备温度数据、本次运行环境温度数据；

所述历史运行数据包括设备故障记录、设备每次运行总时长、设备每次运行时的设备温度数据、设备每次运行时的环境温度数据。

5.一种基于物联网的设备全生命周期监测系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取当前开启设备的运行数据；

监控模块，用于将获取的当前开启设备的运行数据输入到设备温度预测模型，预测得到当前开启设备下一时刻的温度，比较当前开启设备下一时刻的预测温度值与设备最大承受温度；

控制模块，用于在设备下一时刻的预测温度值超出设备承受温度时，控制风扇运行，进行设备散热；

大数据模块，用于将在公物仓网络平台中获取的M台已废弃设备的基本数据和历史运行数据输入到带有注意力机制的长短期记忆网络中进行模型训练，得到所述设备温度预测模型；所述长短期记忆网络的损失函数将均方误差损失函数与Log-cosh损失函数相结合，而且损失函数的计算与迭代次数相关联。

6.如权利要求5所述的基于物联网的设备全生命周期监测系统，其特征在于，还包括计时模块，用于比较设备本次运行时长与设备最大一次工作时长；

所述计时模块，用于基于设备本次运行时长和设备每次运行总时长，计算设备已运行总时长，比较设备已运行总时长与设备使用期限。

7.如权利要求6所述的基于物联网的设备全生命周期监测系统，其特征在于，所述控制模块，用于在设备本次运行时长超过设备最大一次工作时长时，控制报警模块工作，报警模块发出声光报警；

所述控制模块，用于当所述设备已运行总时长超过设备使用期限时，控制报警模块工作，报警模块发出声光报警。

8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-4中任一项所述的基于物联网的设备全生命周期监测方法中的步骤。