[发明专利]一种通过机器学习和大数据相结合的加油量精准测量系统

说明书

本发明公开了一种通过机器学习和大数据相结合的加油量精准测量系统，包括采集装置、数据云端、数据处理单元和数据储存单元。该通过机器学习和大数据相结合的加油量精准测量系统，通过耗油量和油位刻度的变化，计算单位刻度对应的油量的技术实现，通过耗油量和油位刻度的变化，计算加油量的技术实现，通过大数据和分析，对油位波动异常的数据进行大数据处理，通过海量数据计算出和机器学习获取到每机型每个油位的刻度对应的精准油量，适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动，对异常波动的数据进行过滤，实时性高上报自动化，每次加油后可以快速得到加油数据。

技术领域

本发明涉及加油量测量技术领域，具体为一种通过机器学习和大数据相结合的加油量精准测量系统。

背景技术

建筑工地是一处正在发展建筑项目，施工项目是一定时期内进行过建筑安装施工活动的基本建设项目或更新改造措施项目，包括本期以前开始建设并跨入本期继续施工的项目，本期内正式开始建设的项目，以及本期以前缓建“下马”而在本期恢复施工的项目，在本期内全部建成投产、竣工或停建、缓建的项目，因曾在本期内进行过施工活动，仍是本期的施工项目，处于筹备阶段尚未正式开始建设的“筹建项目”，按规定使用固定资产投资购置不需要安装的设备、工具等的“单纯购置单位”，以及收尾项目等都不作为施工项目。

项目工地经常存在工程机械虚报加油量数据，随着项目管理越来越精细，对费用的管理越来越规范和严格，要求从管理上出效益，杜绝虚报加油量，工程机械在管理的时候，加油人员经常虚报加油量，给公司造成比较大的损失，工程机械在管理的时候，发现每月上报的加油量总和实际工程机械使用的月度燃油消耗量不符，现有的测量方案是通过读取加油枪的数据，这种情况由于是人为上报有可能存在虚报，如果是系统上报，也无法杜绝加油后再从机器抽取部分燃油的漏洞，有的实现方法在油箱中安装油位传感器，通过油箱容量和油位刻度化，来计算加了多少升油，而此方法依赖于油箱是规则的，现实中往往很多油箱都是不规则的，从而导致测算的加油量不准确。

发明内容

本发明的目的在于提供一种通过机器学习和大数据相结合的加油量精准测量系统，以解决上述背景技术中提出项目工地经常存在工程机械虚报加油量数据，随着项目管理越来越精细，对费用的管理越来越规范和严格，要求从管理上出效益，杜绝虚报加油量，工程机械在管理的时候，加油人员经常虚报加油量，给公司造成比较大的损失，工程机械在管理的时候，发现每月上报的加油量总和实际工程机械使用的月度燃油消耗量不符，现有的测量方案是通过读取加油枪的数据，这种情况由于是人为上报有可能存在虚报，如果是系统上报，也无法杜绝加油后再从机器抽取部分燃油的漏洞，有的实现方法在油箱中安装油位传感器，通过油箱容量和油位刻度化，来计算加了多少升油，而此方法依赖于油箱是规则的，现实中往往很多油箱都是不规则的，从而导致测算加油量不准确的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种通过机器学习和大数据相结合的加油量精准测量系统，包括：

采集装置，所述采集装置通过OBD接口进行信号输入，所述采集装置通过MQTT协议进行输出，并对加油量进行计算，将工程机械使用时加油量的数据进行采集，采集数据包括油位刻度，油位刻度油量和耗油量，油位刻度是指油位仪表盘的刻度数据，区间是0-100％，油位刻度油量是指每个刻度变化对于的油量。比油位从78％降到77％，这个刻度变好对于的油量，耗油量是指单位时间内机器消耗的油量。

数据云端，所述数据云端将采集的数据进行收集，通过云端内部的算法对采集数据进行数据的对应处理，所述数据云端内预设有加油情景模型。

数据处理单元，所述数据处理单元将数据进行整合处理，同时根据预设数据模型进行数据的对比处理，并将处理完成的数据输出。

数据储存单元，所述数据储存单元将输出的数据收集之后，并将数据反馈到所述数据云端中，再通过数据云端发送给对应的机器，让其进行数据的积累，进行学习。