CN116227752A - 一种基于物联网的园区设施管理*** - Google Patents

一种基于物联网的园区设施管理*** Download PDF

Info

Publication number
CN116227752A
CN116227752A CN202310512460.1A CN202310512460A CN116227752A CN 116227752 A CN116227752 A CN 116227752A CN 202310512460 A CN202310512460 A CN 202310512460A CN 116227752 A CN116227752 A CN 116227752A
Authority
CN
China
Prior art keywords
route
park
environmental
drainage
preset
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202310512460.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116227752B (zh
Inventor
赵梦德
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Anhui Bikaqiu Software Technology Co ltd
Original Assignee
Anhui Bikaqiu Software Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Anhui Bikaqiu Software Technology Co ltd filed Critical Anhui Bikaqiu Software Technology Co ltd
Priority to CN202310512460.1A priority Critical patent/CN116227752B/zh
Publication of CN116227752A publication Critical patent/CN116227752A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116227752B publication Critical patent/CN116227752B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G16Y20/10—Information sensed or collected by the things relating to the environment, e.g. temperature; relating to location

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

本发明涉及园区设施管理技术领域，具体公开了一种基于物联网的园区设施管理***及方法，所述***包括：模型建立模块，用于采集园区空间数据，并根据园区空间数据建立园区数字孪生模型；环境监测模块，设置于园区的预设位置点，用于监测园区的预设位置点环境数据；巡查模块，用于按照预设巡查路线获取监测的巡查环境数据；分析管理模块，用于根据园区数字孪生模型、预设位置点环境数据及预设巡查路线对预设巡查路线的环境数据进行预测，获得预测巡查环境数据，根据巡查环境数据与预测巡查环境数据的比对判断环境监测模块的状态；该***能够提高对环境监测模块状态判断的准确性。

Description

一种基于物联网的园区设施管理***
技术领域
本发明涉及园区设施管理技术领域，具体为一种基于物联网的园区设施管理***。
背景技术
随着互联网技术及智能硬件的发展与普及，在园区管理过程中，通过将园区设施组成物联网***，进而能够更加智能化的对园区的设施进行管理；在园区环境安全状态监测过程中，会设置相应的传感组件来对园区内部的环境参数进行监测，例如烟雾浓度、灰尘浓度、各种有害气体浓度等，通过实时的监测过程，进而能够园区的环境安全状态进行判断；然而，监测组件在运行过程中存在故障、监测数据失灵、数据偏差等问题，进而使得实际的安全监测过程存在较大的安全隐患，影响对园区设施状态的准确管理。
现有技术中，对监测组件状态进行判断的方法主要通过定期对传感器监测参数准确度进行校核，判断其是否存在故障或者数据偏差；然而在具体的实施过程中，由于园区的范围不同、监测的环境参数种类不同，因此存在校核过程人力占用过大、校核过程较为繁琐的状况；而采用巡检装置进行自动校核的方式，其能够实现校核过程的智能进行，但巡检装置监测的数据与固定设置的监测组件获取的数据存在偏差，因此影响校核的准确性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的园区设施管理***，解决以下技术问题：
如何智能且准确性的实现对园区监测设置的智能化校核过程。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于物联网的园区设施管理***，所述***包括：
模型建立模块，用于采集园区空间数据，并根据园区空间数据建立园区数字孪生模型；
环境监测模块，设置于园区的预设位置点，用于监测园区的预设位置点环境数据；
巡查模块，用于按照预设巡查路线获取监测的巡查环境数据；
分析管理模块，用于根据园区数字孪生模型、预设位置点环境数据及预设巡查路线对预设巡查路线的环境数据进行预测，获得预测巡查环境数据，根据巡查环境数据与预测巡查环境数据的比对判断环境监测模块的状态。
进一步地，对预设巡查路线环境数据进行预测的过程包括：
将预设巡查路线按照预设位置点对应范围分割为N段，且每段预设巡查路线距离对应预设位置点最近；
通过公式
Figure SMS_1
计算获得第i段路线行进距离l时的第j项环境参数预测值/>
Figure SMS_2
；/>
Figure SMS_3
；
Figure SMS_4
；
Figure SMS_5
；
其中，
Figure SMS_7
，/>
Figure SMS_10
为第i段路线行进距离l时的第j项环境参数实时预测值，/>
Figure SMS_13
为第i段路线的第j项环境参数累计预测值；/>
Figure SMS_9
为固定系数，且
Figure SMS_12
；/>
Figure SMS_15
为第i段路线对应环境监测模块获取第j项环境参数的实时值；/>
Figure SMS_17
为行进距离为l时距离第i段线路对应预设位置点的空间距离；/>
Figure SMS_6
为第j项环境参数的分布状态函数，且/>
Figure SMS_11
为递增函数；/>
Figure SMS_14
为预设固定时段；/>
Figure SMS_16
为第i段线路对应预设位置点与第i－1段线路对应预设位置点距离；/>
Figure SMS_8
为第i段线路对应预设位置点与第i+1段线路对应预设位置点距离。
进一步地，对预设巡查路线环境数据进行预测的过程还包括：
当
Figure SMS_18
时，/>
Figure SMS_19
；
Figure SMS_20
；
当
Figure SMS_21
时，/>
Figure SMS_22
；
Figure SMS_23
。
进一步地，所述环境监测模块的状态判断过程包括：
通过公式
Figure SMS_24
计算获得第i段路线第j项环境参数偏差系数/>
Figure SMS_25
；/>
其中，
Figure SMS_27
，/>
Figure SMS_30
为巡查模块匀速巡查速度；/>
Figure SMS_32
为第i段路线环境参数巡检监测值；/>
Figure SMS_28
为第i段路线巡检起始时间点，/>
Figure SMS_29
为第i段路线巡检结束时间点；
Figure SMS_31
表示在/>
Figure SMS_33
时段内/>
Figure SMS_26
的最大值；
将所有路段的第j项环境参数偏差系数
Figure SMS_34
分别与第j项环境参数偏差阈值区间
Figure SMS_35
进行比对，根据比对结果对环境监测模块的状态进行判断。
进一步地，根据比对结果对环境监测模块状态进行判断的过程包括：
若存在
Figure SMS_36
，则判断第i段路线环境监测模块对第j项环境参数监测结果存在误差，并发出检修信号；
否则，通过公式
Figure SMS_37
计算获得第i段路线环境监测模块的风险系数/>
Figure SMS_38
；
其中，
Figure SMS_39
；M为环境监测模块对环境参数监测的项数；/>
Figure SMS_40
；/>
Figure SMS_41
为第j项环境参数参考偏差标准值；
将风险系数
Figure SMS_42
与风险阈值/>
Figure SMS_43
进行比对：
若
Figure SMS_44
，则对该段线路发出检修信号。
进一步地，所述巡查模块上设置排水监测组件；
所述排水监测组件用于获取雨量信息及按预设排水巡查路线获取积水量信息，并同步至园区数字孪生模型；
所述分析管理模块还用于根据雨量信息及积水量信息对园区排水风险进行预警。
进一步地，对园区排水风险进行预警的过程包括：
将园区划分为Q个排水区域；
通过公式
Figure SMS_45
计算第k个区域的排水状态系数/>
Figure SMS_46
；
其中，
Figure SMS_47
,/>
Figure SMS_48
为实时降雨量；/>
Figure SMS_49
为第k个区域积水深度函数；/>
Figure SMS_50
为实时测定的积水深度值；/>
Figure SMS_51
为降雨起始时间点；
根据排水状态系数
Figure SMS_52
对园区排水风险进行预警。
进一步地，根据排水状态系数
Figure SMS_53
对园区排水风险进行预警的过程为：
将排水状态系数
Figure SMS_54
与每个排水区域对应的排水阈值/>
Figure SMS_55
进行比对：
若存在
Figure SMS_56
，则对第k个排水区域进行预警。
一种基于物联网的园区设施管理方法，所述方法采用基于物联网的园区设施管理***对园区设施进行管理。
本发明的有益效果：
（1）本发明通过根据园区数字孪生模型、预设位置点环境数据及预设巡查路线对预设巡查路线的环境数据进行预测，获得预测巡查环境数据，根据巡查环境数据与预测巡查环境数据的比对，相对直接参数比对的过程，能够通过预测巡查环境数据抵消部分预设巡查环境数据与预设位置点环境数据之间由于空间位置导致的误差，进而能够提高对环境监测模块状态判断的准确性。
（2）本发明通过获取园区各个排水区域实时的已排水深度状态，进而实现对排水设施状态的提前预警，保证雨量较大时园区排水状态的正常运行。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明园区设施管理***的概要框示意图。
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，所描述的实施例仅仅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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，在一个实施例中，提供了一种基于物联网的园区设施管理***，该***包括模型建立模块、环境监测模块、巡查模块及分析管理模块，通过模型建立模块来采集园区空间数据，并根据园区空间数据建立园区数字孪生模型，进而能够实现对园区空间状态的实时监测过程；环境监测模块即为用于监测环境数据的传感器组件，其设置于园区的预设位置点；通过巡查模块对按照预设巡查路线获取监测的巡查环境数据；进而能获取到与环境监测模块监测到的环境数据进行比对的巡查环境数据，进而为环境监测模块检核的过程提供参照数据；再具体判断过程中，本实施例通过根据园区数字孪生模型、预设位置点环境数据及预设巡查路线对预设巡查路线的环境数据进行预测，获得预测巡查环境数据，根据巡查环境数据与预测巡查环境数据的比对，相对直接参数比对的过程，能够通过预测巡查环境数据抵消部分预设巡查环境数据与预设位置点环境数据之间由于空间位置导致的误差，进而能够提高对环境监测模块状态判断的准确性。
需要说明的是，预设位置点及预设巡查路线均根据园区的空间状态由人员选择确定，在此不作限制；巡查模块集成设置有用于监测巡查环境数据的相关传感器组件，在此不作进一步详述。
在一个实施例中，提供了对预设巡查路线环境数据进行预测的过程，先根据预设位置点将预设巡查路线分割为N段，保证每段预设巡查路线距离对应预设位置点最近，在根据每段路线对应环境监测模块获取的数据与相邻环境监测模块获取的数据及其空间状态进行综合判断，实现对路线各个位置点环境数据的准确预测过程；具体的，通过公式
Figure SMS_65
计算获得第i段路线行进距离l时的第j项环境参数预测值/>
Figure SMS_59
；其中，/>
Figure SMS_61
为根据实时监测数据分析获得的结果，为第i段路线行进距离l时的第j项环境参数实时预测值；/>
Figure SMS_69
为根据当前时间点之前一段时间内的监测数据分析获得的结果，为第i段路线的第j项环境参数累计预测值；通过对两者进行加权分析，进而能够避免单点监测误差造成误判的问a题；另外，
Figure SMS_73
；其中，/>
Figure SMS_72
为第i段路线对应环境监测模块获取第j项环境参数的实时值，/>
Figure SMS_74
为行进距离为l时距离第i段线路对应预设位置点的空间距离；因此/>
Figure SMS_68
为行进距离为l时距离第i+1段线路对应预设位置点的空间距离；/>
Figure SMS_71
为行进距离为l时距离第i-1段线路对应预设位置点的空间距离；而/>
Figure SMS_58
分别表示距离因素对不同环境监测模块监测数据权重的影响，其中，分布状态函数/>
Figure SMS_64
根据环境参数种类的分布特性提前数据拟合测定后获得，其呈递增分布，且/>
Figure SMS_57
；因此当距离对应环境监测模块距离越近时，其占用的权重越大，进而通过/>
Figure SMS_63
的计算过程对第i段线路各个位置点的实时监测数据进行预测；另外，公式中的
Figure SMS_67
；/>
Figure SMS_70
为第i段线路对应预设位置点与第i－1段线路对应预设位置点距离；/>
Figure SMS_60
第i段线路对应预设位置点与第i+1段线路对应预设位置点距离；其通过采集当前时间点t之前/>
Figure SMS_62
时段内的历史数据，经过对该时段内的平均状态进行计算，通过根据距离因素进行加权计算，进而实现对/>
Figure SMS_66
的计算过程。
需要说明的是，预设固定时段
Figure SMS_75
根据用户选择设定，其取值范围＜30s，其仅参考当前时间点30s之前的数据；固定系数/>
Figure SMS_76
根据经验数据拟定；上述公式中
Figure SMS_77
的获取过程均根据园区数字孪生模型中的空间数据测算获得，其属于现有技术，在此不作进一步赘述。
另外，上述实施例中，对应边界点的预测过程，则根据当前环境监测模块数据与其唯一相邻的环境监测模块数据进行判断，具体的，当
Figure SMS_78
时，
Figure SMS_82
；/>
Figure SMS_84
；
Figure SMS_80
；当/>
Figure SMS_81
时，/>
Figure SMS_83
；
Figure SMS_85
；/>
Figure SMS_79
；在本实施例中不作进一步详述。
作为本发明的一种实施方式，提供了具体的环境监测模块状态判断过程，通过环境参数预测值
Figure SMS_89
与环境参数巡检监测值/>
Figure SMS_91
的比对分析过程，进而能够判断各个环境监测模块是否存在风险，具体地，通过公式
Figure SMS_95
计算获得第i段路线第j项环境参数偏差系数/>
Figure SMS_88
；其中，/>
Figure SMS_90
，/>
Figure SMS_94
为巡查模块匀速巡查速度；
Figure SMS_98
为第i段路线环境参数巡检监测值；/>
Figure SMS_87
为第i段路线巡检起始时间点，/>
Figure SMS_92
为第i段路线巡检结束时间点；/>
Figure SMS_96
表示在/>
Figure SMS_100
时段内
Figure SMS_104
的最大值，因此通过整个巡查过程的平均数据/>
Figure SMS_106
及极值数据/>
Figure SMS_108
，实现对第i段路线第j项环境参数偏差状态的判断，具体的判断过程为，将所有路段的第j项环境参数偏差系数/>
Figure SMS_110
分别与第j项环境参数偏差阈值区间/>
Figure SMS_101
进行比对，若存在/>
Figure SMS_105
，则说明该路段预测数据与实测数据存在较差的偏差，因此判断第i段路线环境监测模块对第j项环境参数监测结果存在误差，并发出检修信号；否则，通过公式/>
Figure SMS_109
计算获得第i段路线环境监测模块的风险系数/>
Figure SMS_111
；其中，/>
Figure SMS_86
M为环境监测模块对环境参数监测的项数；/>
Figure SMS_93
；
Figure SMS_97
为第j项环境参数参考偏差标准值；因此，风险系数/>
Figure SMS_102
则表示多种环境参数波动一致性的状态，若所有种类的环境参数存存在较大的偏差，则一致性较高，即判断风险较低，若一致性较差，则判断风险较高；因此将将风险系数/>
Figure SMS_99
与风险阈值/>
Figure SMS_103
进行比对，在/>
Figure SMS_107
是对该段线路发出检修信号，保证该段线路的环境监测模块得到准确的校准。
需要说明的是，第j项环境参数偏差阈值区间
Figure SMS_112
及风险阈值/>
Figure SMS_113
根据经验数据拟定；第j项环境参数参考偏差标准值/>
Figure SMS_114
根据该项环境参数的取值范围及经验数据设定，其为固定值，在此不作详述。/>
在本发明另一个实施例中，提供了对园区排水风险进行预警的过程，通过在巡查模块上设置排水监测组件，进而通过排水监测组件获取雨量信息及按预设排水巡查路线获取积水量信息，并同步至园区数字孪生模型；再通过分析管理模块还用于根据雨量信息及积水量信息对园区排水风险进行预警，具体实施中，首先将园区划分为Q个排水区域；通过公式
Figure SMS_115
计算第k个区域的排水状态系数/>
Figure SMS_120
；其中，
Figure SMS_124
，/>
Figure SMS_117
为实时降雨量；/>
Figure SMS_121
为第k个区域积水深度函数；/>
Figure SMS_125
为实时测定的积水深度值；/>
Figure SMS_127
为降雨起始时间点；因此，/>
Figure SMS_116
则表示实时的已排水深度状态，显然，若
Figure SMS_119
过小，则说明园区排水设施为全部发挥作用或者排水设施发生堵塞等问题，因此通过将排水状态系数/>
Figure SMS_123
与每个排水区域对应的排水阈值/>
Figure SMS_126
进行比对，排水阈值/>
Figure SMS_118
根据经验数据拟定，因此，若存在/>
Figure SMS_122
，则对第k个排水区域进行预警，进而实现对排水设施状态的提前预警，保证雨量较大时园区排水状态的正常运行。
需要说明的是，园区排水区域的划分方法及划分数量根据园区的具体空间进行设置，本实施例对此不作限制；本实施例中的实时降雨量
Figure SMS_128
根据地区气候信息获得；实时积水深度值/>
Figure SMS_129
则根据巡查模块上设置的水深传感器实现；第k个区域积水深度函数/>
Figure SMS_130
则根据园区数字孪生模型中对应区域的地势空间模拟分析后测定获得，排水阈值/>
Figure SMS_131
则根据园区数字孪生模型中对应区域的地势空间及排水设置的设置状态模拟分析后测定获得，在此不作进一步详述。
在本发明另一个实施例中，提供了一种基于物联网的园区设施管理方法，该方法采用基于物联网的园区设施管理***对园区设施进行管理，提高对环境监测模块状态判断的准确性。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (9)

1.一种基于物联网的园区设施管理***，其特征在于，所述***包括：
模型建立模块，用于采集园区空间数据，并根据园区空间数据建立园区数字孪生模型；
环境监测模块，设置于园区的预设位置点，用于监测园区的预设位置点环境数据；
巡查模块，用于按照预设巡查路线获取监测的巡查环境数据；
分析管理模块，用于根据园区数字孪生模型、预设位置点环境数据及预设巡查路线对预设巡查路线的环境数据进行预测，获得预测巡查环境数据，根据巡查环境数据与预测巡查环境数据的比对判断环境监测模块的状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的园区设施管理***，其特征在于，对预设巡查路线环境数据进行预测的过程包括：
将预设巡查路线按照预设位置点对应范围分割为N段，且每段预设巡查路线距离对应预设位置点最近；
通过公式
Figure QLYQS_1
计算获得第i段路线行进距离l时的第j项环境参数预测值/>
Figure QLYQS_2
；
Figure QLYQS_3
；
Figure QLYQS_4
；
Figure QLYQS_5
；
其中，
Figure QLYQS_7
，/>
Figure QLYQS_10
为第i段路线行进距离l时的第j项环境参数实时预测值，/>
Figure QLYQS_12
为第i段路线的第j项环境参数累计预测值；/>
Figure QLYQS_9
为固定系数，且/>
Figure QLYQS_13
；/>
Figure QLYQS_15
为第i段路线对应环境监测模块获取第j项环境参数的实时值；/>
Figure QLYQS_17
为行进距离为l时距离第i段线路对应预设位置点的空间距离；/>
Figure QLYQS_6
为第j项环境参数的分布状态函数，且/>
Figure QLYQS_11
为递增函数；/>
Figure QLYQS_14
为预设固定时段；/>
Figure QLYQS_16
为第i段线路对应预设位置点与第i－1段线路对应预设位置点距离；/>
Figure QLYQS_8
为第i段线路对应预设位置点与第i+1段线路对应预设位置点距离。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的园区设施管理***，其特征在于，对预设巡查路线环境数据进行预测的过程还包括：
当
Figure QLYQS_18
时，/>
Figure QLYQS_19
；/>
Figure QLYQS_20
；
当
Figure QLYQS_21
时，/>
Figure QLYQS_22
；
Figure QLYQS_23
。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的园区设施管理***，其特征在于，所述环境监测模块的状态判断过程包括：通过公式
Figure QLYQS_24
计算获得第i段路线第j项环境参数偏差系数/>
Figure QLYQS_25
；
其中，
Figure QLYQS_28
，/>
Figure QLYQS_29
为巡查模块匀速巡查速度；/>
Figure QLYQS_31
为第i段路线环境参数巡检监测值；/>
Figure QLYQS_26
为第i段路线巡检起始时间点，/>
Figure QLYQS_30
为第i段路线巡检结束时间点；
Figure QLYQS_32
表示在/>
Figure QLYQS_33
时段内/>
Figure QLYQS_27
的最大值；
将所有路段的第j项环境参数偏差系数
Figure QLYQS_34
分别与第j项环境参数偏差阈值区间
Figure QLYQS_35
进行比对，根据比对结果对环境监测模块的状态进行判断。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的园区设施管理***，其特征在于，根据比对结果对环境监测模块状态进行判断的过程包括：
若存在
Figure QLYQS_36
，则判断第i段路线环境监测模块对第j项环境参数监测结果存在误差，并发出检修信号；
否则，通过公式
Figure QLYQS_37
计算获得第i段路线环境监测模块的风险系数/>
Figure QLYQS_38
；
其中，
Figure QLYQS_39
；M为环境监测模块对环境参数监测的项数；/>
Figure QLYQS_40
；/>
Figure QLYQS_41
为第j项环境参数参考偏差标准值；
将风险系数
Figure QLYQS_42
与风险阈值/>
Figure QLYQS_43
进行比对：
若
Figure QLYQS_44
，则对该段线路发出检修信号。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的园区设施管理***，其特征在于，所述巡查模块上设置排水监测组件；
所述排水监测组件用于获取雨量信息及按预设排水巡查路线获取积水量信息，并同步至园区数字孪生模型；
所述分析管理模块还用于根据雨量信息及积水量信息对园区排水风险进行预警。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的园区设施管理***，其特征在于，对园区排水风险进行预警的过程包括：
将园区划分为Q个排水区域；
通过公式
Figure QLYQS_45
计算第k个区域的排水状态系数/>
Figure QLYQS_46
；
其中，
Figure QLYQS_47
,/>
Figure QLYQS_48
为实时降雨量；/>
Figure QLYQS_49
为第k个区域积水深度函数；/>
Figure QLYQS_50
为实时测定的积水深度值；/>
Figure QLYQS_51
为降雨起始时间点；
根据排水状态系数
Figure QLYQS_52
对园区排水风险进行预警。
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的园区设施管理***，其特征在于，根据排水状态系数
Figure QLYQS_53
对园区排水风险进行预警的过程为：
将排水状态系数
Figure QLYQS_54
与每个排水区域对应的排水阈值/>
Figure QLYQS_55
进行比对：
若存在
Figure QLYQS_56
，则对第k个排水区域进行预警。
9.一种基于物联网的园区设施管理方法，其特征在于，所述方法采用如权利要求1-8任一项所述的基于物联网的园区设施管理***对园区设施进行管理。
CN202310512460.1A 2023-05-09 2023-05-09 一种基于物联网的园区设施管理*** Active CN116227752B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310512460.1A CN116227752B (zh) 2023-05-09 2023-05-09 一种基于物联网的园区设施管理***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310512460.1A CN116227752B (zh) 2023-05-09 2023-05-09 一种基于物联网的园区设施管理***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116227752A true CN116227752A (zh) 2023-06-06
CN116227752B CN116227752B (zh) 2023-10-20

Family

ID=86584731

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310512460.1A Active CN116227752B (zh) 2023-05-09 2023-05-09 一种基于物联网的园区设施管理***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116227752B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116433037A (zh) * 2023-06-15 2023-07-14 安徽嘉拓信息科技有限公司 一种基于数字孪生的ai视频融合智慧管控***
CN116952654A (zh) * 2023-07-11 2023-10-27 广州众拓计算机科技有限公司 一种行政监督用环境监测预警***
CN117391613A (zh) * 2023-10-08 2024-01-12 菏泽单州数字产业发展有限公司 一种基于物联网的农业产业园管理***
CN117522619A (zh) * 2023-10-30 2024-02-06 江苏金卫机械设备有限公司 一种基于大数据的工业设备数据管理***及方法
CN118014310A (zh) * 2024-04-08 2024-05-10 绿城科技产业服务集团有限公司 应用于园区巡检下的点位巡更方法及***

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018104296A1 (de) * 2016-12-07 2018-06-14 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und steuergerät zum überwachen einer sensorfunktion eines sensors in einem ego-fahrzeug
CN110081923A (zh) * 2019-05-16 2019-08-02 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 野外基线环境参数自动采集***故障检测方法与装置
US20200309636A1 (en) * 2019-03-27 2020-10-01 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. State detection apparatus, state detection method, and architecture diagnosis apparatus
WO2021052079A1 (zh) * 2019-09-18 2021-03-25 北京海益同展信息科技有限公司 环境监测装置、方法和巡检***
CN114147740A (zh) * 2021-12-09 2022-03-08 中科计算技术西部研究院 基于环境状态的机器人巡查规划***及方法
CN114493184A (zh) * 2022-01-05 2022-05-13 山东正晨科技股份有限公司 一种基于物联网的园区管理***及方法
CN114693025A (zh) * 2020-12-28 2022-07-01 广东飞企互联科技股份有限公司 一种智慧园区维护方法和维护***
KR20220132949A (ko) * 2021-03-24 2022-10-04 한국전자통신연구원 빅데이터를 활용한 온실형 스마트팜에서 센서 이상탐지 시스템
WO2023024259A1 (zh) * 2021-08-26 2023-03-02 广东电网有限责任公司广州供电局 基于数字孪生的局部放电监测***、方法和装置
CN115757598A (zh) * 2022-09-30 2023-03-07 龙岩学院 一种基于物联网的园区智慧化企业管理平台***
WO2023029330A1 (zh) * 2021-09-01 2023-03-09 海南航众科技有限公司 一种园区内的区域安全管理***
CN115979351A (zh) * 2023-03-22 2023-04-18 青岛市人防建筑设计研究院有限公司 一种基于数据分析的无人值守人防预警***

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018104296A1 (de) * 2016-12-07 2018-06-14 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und steuergerät zum überwachen einer sensorfunktion eines sensors in einem ego-fahrzeug
US20200309636A1 (en) * 2019-03-27 2020-10-01 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. State detection apparatus, state detection method, and architecture diagnosis apparatus
CN110081923A (zh) * 2019-05-16 2019-08-02 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 野外基线环境参数自动采集***故障检测方法与装置
WO2021052079A1 (zh) * 2019-09-18 2021-03-25 北京海益同展信息科技有限公司 环境监测装置、方法和巡检***
CN114693025A (zh) * 2020-12-28 2022-07-01 广东飞企互联科技股份有限公司 一种智慧园区维护方法和维护***
KR20220132949A (ko) * 2021-03-24 2022-10-04 한국전자통신연구원 빅데이터를 활용한 온실형 스마트팜에서 센서 이상탐지 시스템
WO2023024259A1 (zh) * 2021-08-26 2023-03-02 广东电网有限责任公司广州供电局 基于数字孪生的局部放电监测***、方法和装置
WO2023029330A1 (zh) * 2021-09-01 2023-03-09 海南航众科技有限公司 一种园区内的区域安全管理***
CN114147740A (zh) * 2021-12-09 2022-03-08 中科计算技术西部研究院 基于环境状态的机器人巡查规划***及方法
CN114493184A (zh) * 2022-01-05 2022-05-13 山东正晨科技股份有限公司 一种基于物联网的园区管理***及方法
CN115757598A (zh) * 2022-09-30 2023-03-07 龙岩学院 一种基于物联网的园区智慧化企业管理平台***
CN115979351A (zh) * 2023-03-22 2023-04-18 青岛市人防建筑设计研究院有限公司 一种基于数据分析的无人值守人防预警***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王纪章;贺通;周金生;赵丽伟;***;李萍萍;: "基于时空信息比较的温室环境传感器故障识别", 农业机械学报, no. 02 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116433037A (zh) * 2023-06-15 2023-07-14 安徽嘉拓信息科技有限公司 一种基于数字孪生的ai视频融合智慧管控***
CN116433037B (zh) * 2023-06-15 2023-09-22 安徽嘉拓信息科技有限公司 一种基于数字孪生的ai视频融合智慧管控***
CN116952654A (zh) * 2023-07-11 2023-10-27 广州众拓计算机科技有限公司 一种行政监督用环境监测预警***
CN116952654B (zh) * 2023-07-11 2024-04-09 广州众拓计算机科技有限公司 一种行政监督用环境监测预警***
CN117391613A (zh) * 2023-10-08 2024-01-12 菏泽单州数字产业发展有限公司 一种基于物联网的农业产业园管理***
CN117391613B (zh) * 2023-10-08 2024-03-15 菏泽单州数字产业发展有限公司 一种基于物联网的农业产业园管理***
CN117522619A (zh) * 2023-10-30 2024-02-06 江苏金卫机械设备有限公司 一种基于大数据的工业设备数据管理***及方法
CN117522619B (zh) * 2023-10-30 2024-07-19 江苏金卫机械设备有限公司 一种基于大数据的工业设备数据管理***及方法
CN118014310A (zh) * 2024-04-08 2024-05-10 绿城科技产业服务集团有限公司 应用于园区巡检下的点位巡更方法及***

Also Published As

Publication number Publication date
CN116227752B (zh) 2023-10-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN116227752B (zh) 一种基于物联网的园区设施管理***
CN111256924B (zh) 一种大跨度高铁桥梁伸缩缝智能监测方法
CN110533229B (zh) 轨道维修时刻预测方法及装置
CN105069537B (zh) 一种组合式空气质量预报模型的构建方法
CN110793616A (zh) 一种全光纤分布式的电缆安全与可靠性监测***
CN109917213B (zh) 一种基于降维融合与因子分析的接触网检测故障预警方法
CN112966856A (zh) 一种山洪风险预测方法及预测***
CN112000654B (zh) 一种高速铁路大风监测数据质量控制方法和装置
CN115796034B (zh) 基于机器学习和数值模式的道路扬尘贡献评估***和方法
CN116522270B (zh) 用于智慧海绵城市的数据处理***
CN116308305B (zh) 一种桥梁健康监测数据管理***
CN104048843B (zh) 基于gps位移监测的大跨桥梁钢箱梁损伤预警方法
CN115331403B (zh) 一种供电线路的故障数据可视化分析方法及***
CN114966699A (zh) 基于车载雷达运动监测的定点监测***
CN117371337B (zh) 一种基于数字孪生的水利模型构建方法及***
CN110514255A (zh) 汽车排放量检测方法及其检测***
CN112766771A (zh) 一种基于svm的重型汽车整车质量预测方法
CN116295637A (zh) 一种高空建筑安全智能监测的方法及***
CN112325967A (zh) 智能化物联网水表工作状态预警方法及***
CN115578227A (zh) 一种基于多源数据确定大气颗粒物污染重点区域的方法
CN115685389A (zh) 一种基于降尺度和汇水区动态划分的下凹桥积水预测方法
CN117093832A (zh) 一种用于空气质量数据缺失的数据插补方法及***
CN113486295A (zh) 基于傅里叶级数的臭氧总量变化预测方法
CN112016739B (zh) 故障检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN113569491B (zh) 一种轮对尺寸检测数据的分析和校正方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant