CN110266818B - 基于物联网终端组的管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开基于物联网终端组的管理方法，在各个终端上均设置监管分机，所述监管分机均分布式连接至物联网，在物联网上还连接有监管主机，包括步骤：由监管分机同步采集各个终端的数据，监管分机接收终端的运行状态数据作为采集数据打包后由网络传递至监管主机；在所述监管主机中对各个终端同步的采集数据进行分析输入所述建立的终端优化配置模型，输出优化配置参数；由监管主机将所述优化配置参数通过物联网同步分布式发布至各个终端。本发明能够准确及时的反应各个终端的实时状态信息情况，实现各个终端的优化配置运行；每个终端分布式设置，使各个终端独立且相关，能够适用于大规模网络，实现通信过程可控，避免网络浪费，提高网络利用率。

Description

基于物联网终端组的管理方法
技术领域
本发明属于物联网终端技术领域，特别是涉及基于物联网终端组的管理方法。
背景技术
随着信息化的不断发展，在各行各业的应用日益增加，在日常管理过程中可以通过物联网技术来实现信息化管理。目前市场上的网络应用***功能单一，造成不能准确及时的反应实时状态信息情况。
在物联网监控网络中，终端平时都处在静默状态，数据并发量小，当终端产生上报数据时，需要快速将上报数据传输到基站。现有的物联网通常采用终端自主上报或者基站采用轮询方式收集终端上报数据的方式，这两种方式在小型物联网中都能适用，但是当网络规模变大之后，前者由于要规避碰撞，需要花费大量时间在信道活动监测上，并且容易造成通信时间和通信质量的不可控；后者则需花费大量时间在基站至上而下的轮询上，且由于上报数据的突发随机性，造成较大的带宽浪费；无法充分利用各个终端的性能，无法实现终端的优化配置。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了基于物联网终端组的管理方法，能够准确及时的反应各个终端的实时状态信息情况，实现各个终端的优化配置运行；每个终端分布式设置，使各个终端独立且相关，能够适用于大规模网络，实现通信过程可控，避免网络浪费，提高网络利用率。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：基于物联网终端组的管理方法，在各个终端上均设置监管分机，所述监管分机均分布式连接至物联网，在物联网上还连接有监管主机，包括步骤：
由监管分机同步采集各个终端的数据，监管分机接收终端的运行状态数据作为采集数据打包后由网络传递至监管主机；
在所述监管主机中对各个终端同步的采集数据进行分析输入所述建立的终端优化配置模型，输出优化配置参数；
由监管主机将所述优化配置参数通过物联网同步分布式发布至各个终端。
进一步的是，在所述监管主机中通过终端优化配置模型获得优化配置参数包括步骤：
在监管主机中建立基于神经网络的终端优化配置模型；
将同步采集的各个终端的运行状态数据输入到所述终端优化配置模型；
通过所述终端优化配置模型对采集运行状态数据进行多级卷积运算后，输出优化配置参数。
进一步的是，在所述监管主机中对各个终端同步的采集数据进行分析输入所述建立的终端优化配置模型，输出优化配置参数，包括步骤：
对每个监管分机进行编码，使得每个监管分机均具有独立的身份码；
通过监管主机同步接收各个目标监管分机的运行状态数据，以及与目标监管分机相邻的监管分机的运行状态数据；
根据监管分机的身份码，在监管主机调取相应的终端优化配置模型；
将目标监管分机的运行状态数据和相邻的监管分机的运行状态数据输入调取的终端优化配置模型输出优化配置参数；
将优化配置参数反馈给目标监管分机，由目标监管分机调控终端。
进一步的是，所述身份码为各终端的地址信息。
进一步的是，收集各个终端组不同运行状态下个运行参数作为初始神经网络模型的输入层训练样本，收集各个终端组不同运行状态下对各个终端组作出的优化控制作为初始神经网络模型的输出层训练样本，训练所述初始神经网络模型，获取终端优化配置模型。
进一步的是，在进行优化数据配置过程中包括了终端故障处理配置；根据目标终端状态和相邻终端状态进行对比分析，对目标终端故障状态进行管理。
进一步的是，所述终端优化配置模型的计算方法中包括对目标终端故障状态进行管理，包括步骤：
根据目标监管分机的运行状态数据和标准参数进行对比，获得目标监管分机和标准参数的第一对比值；根据目标监管分机和相邻的监管分机的运行状态数据进行对比，获得目标监管分机和相邻的监管分机的第二对比值；
根据所述第一对比值，判断该目标监管分机是否处于异常状态；当处于异常状态时，发送控制指令至该监管分机，由监管分机控制调节终端；
根据所述第二对比值，判断该目标监管分机的终端是否需要相邻终端进行补充调节，发送控制指令至相邻监管分机，由相邻监管分机控制调节终端，对目标终端进行补充。
采用本技术方案的有益效果：
本发明中通过为每个终端配备监控分机，且通过分布式设置的网络结构，通过物联网进行独立且相关的通信交互；能够准确及时的反应各个终端的实时状态信息情况；并且通过监控主机对各个终端运行状态进行监控，通过神经网络算法建立模型，实现各个终端的优化配置运行。
在本发明中每个终端分布式设置，使各个终端独立且相关，减少了数据的发送和接收量，提高了带宽利用率，进一步提升了物联网终端上报数据的效率，保证了物联网通信的实时性。能够适用于大规模网络，实现通信过程可控，避免网络浪费，提高网络利用率。
附图说明
图1为本发明的基于物联网终端组的管理方法流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了基于物联网终端组的管理方法，在各个终端上均设置监管分机，所述监管分机均分布式连接至物联网，在物联网上还连接有监管主机，包括步骤：
由监管分机同步采集各个终端的数据，监管分机接收终端的运行状态数据作为采集数据打包后由网络传递至监管主机；
在所述监管主机中对各个终端同步的采集数据进行分析输入所述建立的终端优化配置模型，输出优化配置参数；
由监管主机将所述优化配置参数通过物联网同步分布式发布至各个终端。
作为上述实施例的优化方案，在所述监管主机中通过终端优化配置模型获得优化配置参数包括步骤：
在监管主机中建立基于神经网络的终端优化配置模型；
将同步采集的各个终端的运行状态数据输入到所述终端优化配置模型；
通过所述终端优化配置模型对采集运行状态数据进行多级卷积运算后，输出优化配置参数。
在所述监管主机中对各个终端同步的采集数据进行分析输入所述建立的终端优化配置模型，输出优化配置参数，包括步骤：
对每个监管分机进行编码，使得每个监管分机均具有独立的身份码；
通过监管主机同步接收各个目标监管分机的运行状态数据，以及与目标监管分机相邻的监管分机的运行状态数据；
根据监管分机的身份码，在监管主机调取相应的终端优化配置模型；
将目标监管分机的运行状态数据和相邻的监管分机的运行状态数据输入调取的终端优化配置模型输出优化配置参数；
将优化配置参数反馈给目标监管分机，由目标监管分机调控终端。
所述身份码为各终端的地址信息。
收集各个终端组不同运行状态下个运行参数作为初始神经网络模型的输入层训练样本，收集各个终端组不同运行状态下对各个终端组作出的优化控制作为初始神经网络模型的输出层训练样本，训练所述初始神经网络模型，获取终端优化配置模型。
作为上述实施例的优化方案，在进行优化数据配置过程中包括了终端故障处理配置；根据目标终端状态和相邻终端状态进行对比分析，对目标终端故障状态进行管理。
所述终端优化配置模型的计算方法中包括对目标终端故障状态进行管理，包括步骤：
根据目标监管分机的运行状态数据和标准参数进行对比，获得目标监管分机和标准参数的第一对比值；根据目标监管分机和相邻的监管分机的运行状态数据进行对比，获得目标监管分机和相邻的监管分机的第二对比值；
根据所述第一对比值，判断该目标监管分机是否处于异常状态；当处于异常状态时，发送控制指令至该监管分机，由监管分机控制调节终端；
根据所述第二对比值，判断该目标监管分机的终端是否需要相邻终端进行补充调节，发送控制指令至相邻监管分机，由相邻监管分机控制调节终端，对目标终端进行补充。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.基于物联网终端组的管理方法，其特征在于，在各个终端上均设置监管分机，所述监管分机均分布式连接至物联网，在物联网上还连接有监管主机，包括步骤：
由监管分机同步采集各个终端的数据，监管分机接收终端的运行状态数据作为采集数据打包后由网络传递至监管主机；
在所述监管主机中对各个终端同步的采集数据进行分析输入所述建立的终端优化配置模型，输出优化配置参数；包括步骤：对每个监管分机进行编码，使得每个监管分机均具有独立的身份码；通过监管主机同步接收各个目标监管分机的运行状态数据，以及与目标监管分机相邻的监管分机的运行状态数据；根据监管分机的身份码，在监管主机调取相应的终端优化配置模型；将目标监管分机的运行状态数据和相邻的监管分机的运行状态数据输入调取的终端优化配置模型输出优化配置参数；将优化配置参数反馈给目标监管分机，由目标监管分机调控终端；
由监管主机将所述优化配置参数通过物联网同步分布式发布至各个终端。
2.根据权利要求1所述的基于物联网终端组的管理方法，其特征在于，在所述监管主机中通过终端优化配置模型获得优化配置参数包括步骤：
在监管主机中建立基于神经网络的终端优化配置模型；
将同步采集的各个终端的运行状态数据输入到所述终端优化配置模型；
通过所述终端优化配置模型对采集运行状态数据进行多级卷积运算后，输出优化配置参数。
3.根据权利要求1所述的基于物联网终端组的管理方法，其特征在于，收集各个终端组不同运行状态下个运行参数作为初始神经网络模型的输入层训练样本，收集各个终端组不同运行状态下对各个终端组作出的优化控制作为初始神经网络模型的输出层训练样本，训练所述初始神经网络模型，获取终端优化配置模型。
4.根据权利要求1-3任一项 所述的基于物联网终端组的管理方法，其特征在于，在进行优化数据配置过程中包括了终端故障处理配置；根据目标终端状态和相邻终端状态进行对比分析，对目标终端故障状态进行管理。
5.根据权利要求4所述的基于物联网终端组的管理方法，其特征在于，所述终端优化配置模型的计算方法中包括对目标终端故障状态进行管理，包括步骤：
根据目标监管分机的运行状态数据和标准参数进行对比，获得目标监管分机和标准参数的第一对比值；根据目标监管分机和相邻的监管分机的运行状态数据进行对比，获得目标监管分机和相邻的监管分机的第二对比值；
根据所述第一对比值，判断该目标监管分机是否处于异常状态；当处于异常状态时，发送控制指令至该监管分机，由监管分机控制调节终端；
根据所述第二对比值，判断该目标监管分机的终端是否需要相邻终端进行补充调节，发送控制指令至相邻监管分机，由相邻监管分机控制调节终端，对目标终端进行补充。
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