CN114708714A - 一种基于大数据的可视化环保设备服务管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种基于大数据的可视化环保设备服务管理***,包括:数据采集设备,用于采集环保设备运行时的语音信息;所述环保设备设置于工业生产线上的各个节点处;处理设备,用于对所述语音信息进行处理以滤除环境噪声,得到处理结果,并将所述处理结果与预设范围值进行比较,从而实现环保设备的监测报警。实施本发明实施例,数据采集设备获取环保设备运行时的语音信息,处理设备对其进行处理以滤除环境噪声,得到了干净的语音信息,基于该干净的语音信息进行监测报警,从而可以提高对环保设备监测的准确性,降低了因环境噪声影像所造成的误报率。
Description
技术领域
本发明涉及信息化技术领域,具体涉及一种基于大数据的可视化环保设备服务管理***。
背景技术
随着工业的发展,企业在生产过程中必然会产生一定的污染物。近年来,环境问题引起了世界各国的高度重视。为有力地控制工业生产导致的环境污染,各国也采取了不少措施,例如中国企业在工业生产线上放置环保设备。
关于环保设备,不同人对其有着不同的认识。一些人认为,环保设备是用于控制环境污染、改善环境质量的,其仅包括由生产单位或建筑单位制造出来的机械产品、构筑物及***等。但另一些人则认为,环保设备包括三部分:(1)治理环境污染的机械加工厂产品,例如除尘器、焊烟净化器、单体水处理设备及噪声控制器等;(2)输送含污染物流体物质的动力设备,例如水泵、风机及输送机等;(3)保证污染防治设施正常运行的检测控制仪表仪器,例如检测仪器、压力表及流量监测装置等。
环保设备的使用,虽然可以对工业生产导致的环境污染起到一定的控制及治理等,但环保设备本身也产生了新的污染。例如,环保设备在运行过程中,会产生一定的噪声污染。因此,在针对工业生产进行环境污染控制时,不仅要监测用于工业生产的多种生产设备,还要监测上述环保设备。以环保设备产生噪声污染为例,在对其进行监测时,由于环境的复杂多变性,噪声并不是一成不变的,很容易受到环境噪声的影响,因而影响监测的准确性。
发明内容
针对上述技术缺陷,本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据的可视化环保设备服务管理***。
为实现上述目的,本发明实施例提供了一种基于大数据的可视化环保设备服务管理***,包括:
数据采集设备,用于采集环保设备运行时的语音信息;所述环保设备设置于工业生产线上的各个节点处;
处理设备,用于对所述语音信息进行处理以滤除环境噪声,得到处理结果,并将所述处理结果与预设范围值进行比较,从而实现环保设备的监测报警。
作为本申请的一种可选实施方式,所述处理设备包括:
预处理模块,用于对所述语音信息进行预处理,得到第一信号;
处理模块,用于接收所述第一信号,采用自适应滤波算法对所述第一信号进行处理以滤除其中的环境噪声,得到所述处理结果;所述处理结果包括所述环保设备运行时的分贝值;
报警模块,用于当所述分贝值大于预设范围值时进行报警。
其中,所述自适应滤波算法包括如下步骤:
(2)构造均衡器的权向量系数的递推公式:
w(i)=w(i-1)+ηΦ(i)[d(i)-Φ(i)Tw(i-1)]
(3)根据RKHS理论,在权向量张成的空间做投影,权向量在特征空间展开可得:
其中,aj(i)为所述投影的系数;
(4)根据Mercer核定义进行向量点积,得到均衡器的输出公式:
y(i;k)为滤波器的输出值;
(5)对均衡器进行初始化,按照步骤(2)-(4)不断进行迭代和更新,直至处理完毕。
可选地,除了可采用上述自适应滤波算法外,还可采用如下滤波算法:
1)初始化估计器:
x0=E[x]
P0=E[(x-x0)(x-x0)T]
2)建立观测模型,定义雅克比和测量协方差矩阵:
yk=Hkx+vk
3)更新对xk的估计和协方差Pk:
xk=xk-1+Kk(yk-Hkxk-1)
Pk=(1-KkHk)Pk-1
变换域自适应滤波算法的原理为:变换矩阵N*N的T矩阵,常用的正交变换有离散余弦变换(DCT)、离散傅立叶变换(DTFT)、离散Hartly变换及沃尔什-哈达玛(Walsh—Hadamard)变换等。变换后的信号为:
X'=T*X
变换域的递推公式为:
W(n+1)=W(n)+2μe(n)P-1(n)X(n)
P(n)=diag[P(n,0),P(n,1),…,P(n,N-1)]
P(n,l)=βP(n-1,l)+(1-β)XT(n,l)·X(n,l),l=0,1…N-1
若令Λ2=P(n),则权系数向量的迭代方程为:
W(n+1)=W(n)+2μe(n)Λ-2X(n)
作为本申请的另一种可选实施方式,所述处理设备包括:
转换模块,用于对所述语音信息进行转换处理,以滤除所述语音信息中的环境噪声,得到所述处理结果;
判断模块,用于将所述处理结果与预设范围值进行比较,得到判断结果;
报警模块,用于根据所述判断结果进行报警。
在本申请的某些具体实施方式中,所述处理结果包括环保设备运行时的分贝值和频率值,所述判断模块具体用于:
判断所述分贝值是否落入预设分贝范围值内,得到第一判断结果;
当所述第一判断结果为所述分贝值落入所述预设分贝范围值时,判断所述频率值是否落入预设频率范围值,得到第二判断结果;所述第二判断结果为所述频率值落入预设频率范围值内;
所述报警模块具体用于当所述分贝值和频率值均落入预设范围值内时,进行报警。
进一步地,作为本申请的一种优选实施方式,所述处理设备还包括通信模块,用于:
接收所述报警模块发送的报警信息,并根据所述报警信息通知环保部门工作人员,以便环保部门及时监控企业对环保设备的使用情况。
进一步地,作为本申请的一种优选实施方式,所述数据采集设备还用于:
采集环保设备运行时的参数信息,所述参数信息包括电流值、温度值以及运行时长。
进一步地,作为本申请的一种优选实施方式,可视化环保设备服务管理***还包括:
故障排查设备,与所述数据采集设备进行通信的,用于获取所述环保设备运行时的参数信息,根据所述参数信息进行故障排查,并及时将排查结果发送至企业工作人员;
可视化设备,与所述数据采集设备和处理设备进行通信,用于展示多个环保设备的报警情况以及展示多个环保设备运行时的参数信息。
实施本发明实施例,数据采集设备获取环保设备运行时的语音信息,处理设备对其进行处理以滤除环境噪声,得到了干净的语音信息,基于该干净的语音信息进行监测报警,从而可以提高对环保设备监测的准确性,降低了因环境噪声影像所造成的误报率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本发明实施例提供的基于大数据的可视化环保设备服务管理***的结构图;
图2是图1中处理设备的第一种结构图;
图3是图1中处理设备的第二种结构图;
图4是图3中转换模块的电路图;
图5是图3中报警模块的电路图;
图6是图1中处理设备的第三种结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参考图1,本发明第一实施例提供的基于大数据的可视化环保设备服务管理***包括数据采集设备100、处理设备200、故障排查设备300及可视化设备400。
其中,数据采集设备100与处理设备200、可视化设备300及故障排查设备400进行通信,其可以但不仅限于是多种传感器。
该数据采集设备100用于采集环保设备运行时的语音信息和参数信息;所述环保设备设置于工业生产线上的各个节点处;所述参数信息包括电流值、温度值以及运行时长;
处理设备200用于对所述语音信息进行处理以滤除环境噪声,得到处理结果,并将所述处理结果与预设范围值进行比较,从而实现环保设备的监测报警;
故障排查设备300用于获取所述环保设备运行时的参数信息,根据所述参数信息进行故障排查,并及时将排查结果发送至企业工作人员;
可视化设备400用于展示多个环保设备的报警情况以及运行时的前述。参数信息。
再请参考图2,作为本申请的第一种优选实施方式,处理设备200包括:
预处理模块20,用于对语音信息进行预处理,得到第一信号;需要说明的是,此处的预处理包括但不仅限于放大、滤波以及降噪等;
处理模块21,用于接收所述第一信号,采用自适应滤波算法对所述第一信号进行处理以滤除其中的环境噪声,得到所述处理结果;所述处理结果包括所述环保设备运行时的分贝值;
报警模块22,用于当所述分贝值大于预设范围值时进行报警。
其中,在本实施例中,所述自适应滤波算法包括如下步骤:
(2)构造均衡器的权向量系数的递推公式:
w(i)=w(i-1)+ηΦ(i)[d(i)-Φ(i)Tw(i-1)]
(3)根据RKHS理论,在权向量张成的空间做投影,权向量在特征空间展开可得:
其中,aj(i)为所述投影的系数;
(4)根据Mercer核定义进行向量点积,得到均衡器的输出公式:
y(i;k)为滤波器的输出值;
(5)对均衡器进行初始化,按照步骤(2)-(4)不断进行迭代和更新,直至处理完毕。
再请参考图3,作为本申请的第二种优选实施方式,处理设备200包括:
转换模块23,用于对所述语音信息进行转换处理,以滤除所述语音信息中的环境噪声,得到所述处理结果;
判断模块24,用于将所述处理结果与预设范围值进行比较,得到判断结果;
报警模块25,用于根据所述判断结果进行报警;
通信模块26,用于接收所述报警模块发送的报警信息,并根据所述报警信息通知环保部门工作人员,以便环保部门及时监控企业对环保设备的使用情况。
进一步地,所述处理结果包括环保设备运行时的分贝值和频率值,所述判断模块24具体用于:
判断所述分贝值是否落入预设分贝范围值内,得到第一判断结果;
当所述第一判断结果为所述分贝值落入所述预设分贝范围值时,判断所述频率值是否落入预设频率范围值,得到第二判断结果;所述第二判断结果为所述频率值落入预设频率范围值内;
所述报警模块25具体用于当所述分贝值和频率值均落入预设范围值内时,进行报警。
进一步地,请参考图4,上述转换模块23包括电源VCC1、VCC2、V1、V2,电阻R1、R2、R4,电容C1、C2,运放U1。如图所示,电阻R1的一端连接电源VCC1,另一端连接电阻R2以及运放U1的反向输入端;电阻R2另一端连接运放U1的输出端;电源V1的一端连接电源VCC1,另一端连接运放的一引脚;电源VCC2经依次串联的电阻R3和R4后,连接至运放U1的正向输入端;电容C1的一端连接电阻R3和R4,另一端连接运放U1的输出端;电容C2的一端连接电阻R4和运放U1的正向输入端,另一端接地;电源V2连接运放U1的一引脚。通过该转换模块23,可滤除语音信息中的环境噪声,为后续判断模块24和报警模块25提供数据基础。
进一步地,判断模块24可采用芯片实现,例如型号为TMS320F2812PGF。
进一步地,报警模块25可采用如下方式实现:
第一种,模数转换电路+蜂鸣器;模数转换电路将判断模块24输出的信号转换为数字信号,再通过数字信号触发蜂鸣器进行报警;其中,模数转换电路可选用AD9125双通道16位带宽芯片。AD9125是一款双通道、16位、高动态范围TxDAC数模转换器(DAC),提供1000MSPS采样速率,可以产生最高达奈奎斯特频率的多载波。它具有针对直接变频传输应用进行优化的特性,包括复合数字调制以及增益与失调补偿。DAC输出经过优化,可以与模拟正交调制器无缝接口,例如ADI公司的ADL537x F-MOD系列调制器。4线式串行端口接口允许对许多内部参数进行编程和回读。满量程输出电流可以在8.7mA至31.7mA范围内进行编程。
第二种,模数转换电路+光耦隔离电路+报警电路;模数转换电路可采用第一种实现方式中的芯片,光耦隔离电路可采用型号为TLP181GB的产品,其主要是将弱电控制信号和强电控制信号进行有效隔离,保证核心控制器件不受高频开关噪声干扰。
其中,如图5所示,报警电路包括电阻R1、三极管Q1和继电器RL1,光耦隔离电路的一输出端输出有驱动信号,该输出端串接电阻R1后与三极管Q1的基极连接,三极管Q1的发射极接地,三极管Q1的集电极与继电器RL1线圈电源的一端连接,线圈电源的另一端与电源Vcc连接,所述电源Vcc还与所述继电器RL1的公共触点连接,所述第一继电器RL1的常开触点与报警单元连接。该报警单元包括但不仅限于前述蜂鸣器。
进一步地,通信模块26可以是5G通信模块,其与报警模块25之间的通信可以是有线的,也可是无线的。
需要说明的是,图2所示的处理设备,仅是根据分贝值来判断环保设备是否需要预警,对于一些特殊设备,仅采用分贝值这一参数进行预警判断,是不够准确的。因此,在图3所述的处理设备中,新增了频率值,根据前述描述可知,只有在分贝值和频率值均落入预设范围内时,才会进行报警并通知相关工作人员,从而可以更加准确地进行环保设备的报警判断。
从以上描述可以得知,实施本发明实施例,数据采集设备获取环保设备运行时的语音信息,处理设备对其进行处理以滤除环境噪声,得到了干净的语音信息,基于该干净的语音信息进行监测报警,从而可以提高对环保设备监测的准确性,降低了因环境噪声影像所造成的误报率。
可选地,处理设备除了如前所述的两种实施方式外,还可采用如图6所示的实施方式。如图6所示,处理设备可以包括:一个或多个处理器101、一个或多个输入设备102、一个或多个输出设备103和存储器104,上述处理器101、输入设备102、输出设备103和存储器104通过总线105相互连接。存储器104用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述处理器101被配置用于调用所述程序指令执行如下步骤:
接收数据采集设备发送的环保设备运行时的语音信息;所述环保设备设置于工业生产线上的各个节点处;
对所述语音信息进行处理以滤除环境噪声,得到处理结果,并将所述处理结果与预设范围值进行比较,从而实现环保设备的监测报警。
进一步地,所述处理器101还被配置用于调用所述程序指令执行如下步骤:
对所述语音信息进行预处理,得到第一信号;
接收所述第一信号,采用自适应滤波算法对所述第一信号进行处理以滤除其中的环境噪声,得到所述处理结果;所述处理结果包括所述环保设备运行时的分贝值;
当所述分贝值大于预设范围值时进行报警。
其中,自适应滤波算法如前所述,在此不再赘述。
进一步地,所述处理器101还被配置用于调用所述程序指令执行如下步骤:
对所述语音信息进行转换处理,以滤除所述语音信息中的环境噪声,得到所述处理结果;所述处理结果包括环保设备运行时的分贝值和频率值;
判断所述分贝值是否落入预设分贝范围值内,得到第一判断结果;
当所述第一判断结果为所述分贝值落入所述预设分贝范围值时,判断所述频率值是否落入预设频率范围值,得到第二判断结果;所述第二判断结果为所述频率值落入预设频率范围值内;
当所述分贝值和频率值均落入预设范围值内时,进行报警。
进一步地,所述处理器101还被配置用于调用所述程序指令执行如下步骤:
根据所述报警信息通知环保部门工作人员,以便环保部门及时监控企业对环保设备的使用情况。
进一步地,所述处理器101还被配置用于调用所述程序指令执行如下步骤:
接收数据采集设备发送的环保设备运行时的参数信息,所述参数信息包括电流值、温度值以及运行时长;
根据所述参数信息进行故障排查,并及时将排查结果发送至企业工作人员。
应当理解,在本发明实施例中,所称处理器101可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit,CPU),深度学习显卡(如:华为NPU,英伟达GPU,谷歌TPU)该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备102可以包括键盘等,输出设备103可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。
该存储器104可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器101提供指令和数据。存储器104的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如,存储器104还可以存储设备类型的信息。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种基于大数据的可视化环保设备服务管理***,其特征在于,包括:
数据采集设备,用于采集环保设备运行时的语音信息;所述环保设备设置于工业生产线上的各个节点处;
处理设备,用于对所述语音信息进行处理以滤除环境噪声,得到处理结果,并将所述处理结果与预设范围值进行比较,从而实现环保设备的监测报警。
2.如权利要求1所述的可视化环保设备服务管理***,其特征在于,所述处理设备包括:
预处理模块,用于对所述语音信息进行预处理,得到第一信号;
处理模块,用于接收所述第一信号,采用自适应滤波算法对所述第一信号进行处理以滤除其中的环境噪声,得到所述处理结果;所述处理结果包括所述环保设备运行时的分贝值;
报警模块,用于当所述分贝值大于预设范围值时进行报警。
3.如权利要求2所述的可视化环保设备服务管理***,其特征在于,所述自适应滤波算法包括如下步骤:
(2)构造均衡器的权向量系数的递推公式:
w(i)=w(i-1)+ηΦ(i)[d(i)-Φ(i)Tw(i-1)]
(3)根据RKHS理论,在权向量张成的空间做投影,权向量在特征空间展开可得:
其中,aj(i)为所述投影的系数;
(4)根据Mercer核定义进行向量点积,得到均衡器的输出公式:
y(i;k)为滤波器的输出值;
(5)对均衡器进行初始化,按照步骤(2)-(4)不断进行迭代和更新,直至处理完毕。
4.如权利要求1所述的可视化环保设备服务管理***,其特征在于,所述处理设备包括:
转换模块,用于对所述语音信息进行转换处理,以滤除所述语音信息中的环境噪声,得到所述处理结果;
判断模块,用于将所述处理结果与预设范围值进行比较,得到判断结果;
报警模块,用于根据所述判断结果进行报警。
5.如权利要求4所述的可视化环保设备服务管理***,其特征在于,所述处理结果包括环保设备运行时的分贝值和频率值,所述判断模块具体用于:
判断所述分贝值是否落入预设分贝范围值内,得到第一判断结果;
当所述第一判断结果为所述分贝值落入所述预设分贝范围值时,判断所述频率值是否落入预设频率范围值,得到第二判断结果;所述第二判断结果为所述频率值落入预设频率范围值内;
所述报警模块具体用于当所述分贝值和频率值均落入预设范围值内时,进行报警。
6.如权利要求2-5任一项所述的可视化环保设备服务管理***,其特征在于,所述处理设备还包括通信模块,用于:
接收所述报警模块发送的报警信息,并根据所述报警信息通知环保部门工作人员,以便环保部门及时监控企业对环保设备的使用情况。
7.如权利要求6所述的可视化环保设备服务管理***,其特征在于,所述数据采集设备还用于:
采集环保设备运行时的参数信息,所述参数信息包括电流值、温度值以及运行时长。
8.如权利要求7所述的可视化环保设备服务管理***,其特征在于,还包括与所述数据采集设备进行通信的故障排查设备,用于:
获取所述环保设备运行时的参数信息,根据所述参数信息进行故障排查,并及时将排查结果发送至企业工作人员。
9.如权利要求8所述的可视化环保设备服务管理***,其特征在于,还包括与所述数据采集设备和处理设备进行通信的可视化设备,用于:
展示多个环保设备的报警情况;以及
展示多个环保设备运行时的参数信息。
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Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201488988U (zh) * | 2009-05-18 | 2010-05-26 | 蚌埠依爱消防电子有限责任公司 | 模拟量点型可燃气体探测器 |
CN102623949A (zh) * | 2012-04-07 | 2012-08-01 | 三科电器集团有限公司 | 稳压器缺地报警保护电路 |
CN106341446A (zh) * | 2016-08-11 | 2017-01-18 | 浪潮集团有限公司 | 一种基于云计算和大数据的可视化环保设备监管服务*** |
CN108234157A (zh) * | 2016-12-13 | 2018-06-29 | 国基电子(上海)有限公司 | 噪音管理方法及管理服务器 |
CN109443525A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-03-08 | 四川长虹电器股份有限公司 | 一种设备异响检测***及检测方法 |
CN109587216A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-04-05 | 浙江绿维环境股份有限公司 | 一种基于4g智能网络的环保设备监测*** |
CN109975645A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-05 | 重庆倍莫廷科技有限公司 | 一种光隔离宽电压范围漏电监测报警模块 |
CN209198917U (zh) * | 2018-11-20 | 2019-08-02 | 珠海城市职业技术学院 | 环保设备监控装置 |
CN111262922A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-06-09 | 安徽华创环保设备科技有限公司 | 一种基于大数据的可视化环保设备服务管理*** |
CN112376912A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-19 | 中铁建工集团山东有限公司 | 一种环保施工方法和装置 |
CN112580838A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-03-30 | 柏美迪康环境科技(上海)股份有限公司 | 环保设备运维的管理方法、***、计算机存储介质及终端 |
CN113299284A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-08-24 | 西南大学 | 一种基于自适应滤波的语音识别装置、方法、设备及介质 |
CN113837604A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-24 | 万申科技股份有限公司 | 一种多源异构数据融合与多维度数据相关性分析*** |
CN114265324A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-04-01 | 建信金融科技有限责任公司 | 设备运行状态的监测方法、装置及终端设备 |
-
2022
- 2022-04-02 CN CN202210350816.1A patent/CN114708714A/zh active Pending
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201488988U (zh) * | 2009-05-18 | 2010-05-26 | 蚌埠依爱消防电子有限责任公司 | 模拟量点型可燃气体探测器 |
CN102623949A (zh) * | 2012-04-07 | 2012-08-01 | 三科电器集团有限公司 | 稳压器缺地报警保护电路 |
CN106341446A (zh) * | 2016-08-11 | 2017-01-18 | 浪潮集团有限公司 | 一种基于云计算和大数据的可视化环保设备监管服务*** |
CN108234157A (zh) * | 2016-12-13 | 2018-06-29 | 国基电子(上海)有限公司 | 噪音管理方法及管理服务器 |
CN109443525A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-03-08 | 四川长虹电器股份有限公司 | 一种设备异响检测***及检测方法 |
CN109587216A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-04-05 | 浙江绿维环境股份有限公司 | 一种基于4g智能网络的环保设备监测*** |
CN209198917U (zh) * | 2018-11-20 | 2019-08-02 | 珠海城市职业技术学院 | 环保设备监控装置 |
CN109975645A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-05 | 重庆倍莫廷科技有限公司 | 一种光隔离宽电压范围漏电监测报警模块 |
CN111262922A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-06-09 | 安徽华创环保设备科技有限公司 | 一种基于大数据的可视化环保设备服务管理*** |
CN112376912A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-19 | 中铁建工集团山东有限公司 | 一种环保施工方法和装置 |
CN112580838A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-03-30 | 柏美迪康环境科技(上海)股份有限公司 | 环保设备运维的管理方法、***、计算机存储介质及终端 |
CN113299284A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-08-24 | 西南大学 | 一种基于自适应滤波的语音识别装置、方法、设备及介质 |
CN113837604A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-24 | 万申科技股份有限公司 | 一种多源异构数据融合与多维度数据相关性分析*** |
CN114265324A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-04-01 | 建信金融科技有限责任公司 | 设备运行状态的监测方法、装置及终端设备 |
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