[发明专利]一种基于物联网的智能在线监控系统及方法

权利要求书

1.一种基于物联网的智能在线监控方法，其特征在于：该监控方法包括以下步骤：

S1、利用信息采集模块采集智能阀门的相关数据，组成训练集；

S2、模型训练单元利用训练集进行预测模型的训练，得到水垢量预测模型和流量预测模型；

S3、利用水垢量预测模型对智能阀门中的水垢量进行预测，得到预测水垢量；

S4、利用流量预测模型根据预测水垢量对智能阀门中的流量进行预测，得到预测流量；

S5、将预测流量与实际流量进行比较，得到误差值，根据误差值判断智能阀门内的水垢分布情况是否出现异常；

S6、根据误差值对水垢峰值的位置进行分析和判断。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能在线监控方法，其特征在于：在S1中，利用温度采集单元对智能阀门的流体温度数据进行采集，得到温度集合W＝{w₁,w₂,w₃,…,w_n}，其中，w₁,w₂,w₃,…,w_n表示智能阀门内部流动的流体温度数据，利用时间采集单元对智能阀门的使用时长进行记录，得到使用时长集合T＝{t₁,t₂,t₃,…,t_n}；其中，t₁,t₂,t₃,…,t_n表示智能阀门使用的时长数据；利用流量采集单元对智能阀门与管道连接处的流量数据进行采集，得到流量集合L＝{l₁,l₂,l₃,…,l_n}，其中，l₁,l₂,l₃,…,l_n表示智能阀门不同使用时长以及不同流体温度下的流体流量数据；利用水垢量采集单元对智能阀门使用后的水垢量数据进行采集，得到水垢量集合S＝{s₁,s₂,s₃,…,s_n}，其中，s₁,s₂,s₃,…,s_n表示智能阀门不同使用时长以及不同流体温度下的水垢量数据，水垢量的采集方式通过对智能阀门进行拆卸，对智能阀门内部的水垢量进行清理得到；

集合W、集合T、集合L和集合S组成训练集。

3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的智能在线监控方法，其特征在于：在S2-S4中，所述模型训练单元利用集合W、集合T和集合S训练得到水垢量预测模型：

S₀＝θ₀+θ₁*W₀+θ₂*T₀+∈；

其中，S₀表示预测水垢量，W₀表示实际温度数据，T₀表示智能阀门实际使用时长数据，θ₀、θ₁、θ₂均表示线性回归系数，∈表示水垢量误差项，所述水垢量误差项由流体硬度决定；

当时，表示智能阀门内部的水垢量超过设定阈值，会严重影响阀门的使用，需要对智能阀门内部的水垢进行清理；

当时，表示智能阀门内部的水垢量未超过设定阈值，水垢的形成不会影响阀门的使用，表示设定的水垢量阈值；

当时，所述模型训练单元利用集合L和集合S训练得到流量预测模型：

L₀＝β₁*S₀+δ；

其中，L₀表示预测流量，S₀表示预测水垢量数据，β₁表示线性回归系数，δ表示流量误差项。