CN116405897B - 一种新型智能建筑集成方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种新型智能建筑集成方法，属于数字信息的传输技术领域，本发明在每个智能监测设备终端中设置一个无线传输单元，用于对智能监测设备终端中的监测数据进行传输，在传输时，将每个智能监测设备终端的监测数据进行封装，发送至数据转发点进行数据转发，一个数据转发点负责信号覆盖区域内的所有无线传输单元的数据转发，根据各个数据转发点的位置，选出最优传输路径，将数据汇聚至监测端，在监测端建立监测分析模型，对各个智能监测设备终端的监测数据进行分析，从而针对异常数据进行报警。

Description

一种新型智能建筑集成方法
技术领域
本发明涉及数字信息的传输技术领域，具体涉及一种新型智能建筑集成方法。
背景技术
现有的新型智能建筑***中智能监测设备终端包括：煤气探测、门磁探测、红外窗帘、烟雾探测、地热***和可调光源等。将各种设备终端通过连接线接入监测端，从而实现智能建筑集成，实现数据的监测与共享。现有新型智能建筑***中采用RUNBUS总线连接各个设备终端，从而将数据汇集至监测端，但是采用连接线的方式连接各个设备终端存在建筑内线路过多，且容易损坏的问题，且有些设备终端距离监测端较远，需要布施的线路较长，存在布施线路困难的问题。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种新型智能建筑集成方法解决了现有采用连接线的方式连接各个智能监测设备终端，存在布线过多，且布施线路困难的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种新型智能建筑集成方法，包括以下步骤：
S1、在建筑中每个智能监测设备终端设置一个无线传输单元；
S2、通过无线传输单元对监测数据进行封装，并发送至数据转发点；
S3、通过数据转发点的位置选择最优传输路径，将所有数据汇聚至监测端；
S4、在监测端，建立监测分析模型，对异常数据进行发现，并报警。
进一步地，所述S2包括以下分步骤：
S21、在无线传输单元中将监测数据转为二进制码，得到二进制监测数据；
S22、对二进制监测数据进行封装，得到封装监测数据；
S23、根据每个无线传输单元的剩余电量，建立数据转发点选择目标函数；
S24、对数据转发点选择目标函数进行求解，得到数据转发点；
S25、在数据转发点的信号覆盖范围内，收集无线传输单元的封装监测数据，并发送至数据转发点。
上述进一步地方案的有益效果为：对监测数据封装，便于区分各个智能监测设备终端的监测数据，在多个无线传输单元中选出一个数据转发点作为该区域的数据汇集点，减少数据传递次数，减少能量消耗，同时，数据传输路径更简化，便于查找故障。
进一步地，所述S22包括以下分步骤：
S221、根据数据切分函数，对二进制监测数据进行切分，得到多个第一子数据段；
S222、在每个第一子数据段前添加智能监测设备终端编号二进制码，在每个子数据段后添加智能监测设备终端位置二进制码，得到第二子数据段；
S223、将多个第二子数据段拼接得到封装监测数据。
上述进一步地方案的有益效果为：对二进制监测数据进行切分，且在其前后分别添加监测设备编号和监测设备位置，添加监测设备编号后能实现对数据的区分，添加监测设备位置后能实现快速对该监测设备的定位。
进一步地，所述S221中数据切分函数为：
；
其中，为第/>次划分时得到的第一子数据段的长度，/>为划分次数的编号，/>为划分权重，/>为划分系数，/>为自然常数，| |为取整运算。
上述进一步地方案的有益效果为：在监测端需采用同样的数据切分函数对封装监测数据进行解封，根据数据切分函数指定的切分位置，提取出封装监测数据中的智能监测设备终端编号和智能监测设备终端位置的二进制码，从而才能实现监测数据的提取，若是被其他不良设备获取到封装监测数据，其在无法获知数据切分函数、智能监测设备终端编号和智能监测设备终端位置的二进制码时，无法还原监测数据，因此，本发明的封装过程还具有信息保密的功能。
进一步地，所述S23中数据转发点选择目标函数为：
；
其中，为数据转发点选择目标函数，/>为第/>个无线传输单元的剩余电量，/>为无线传输单元的最大电量，/>为第/>个无线传输单元的信号覆盖范围内无线传输单元的数量，/>为无线传输单元的信号覆盖范围内能覆盖无线传输单元的最大数量，/>为在选择最大值对应的无线传输单元作为数据转发点。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明选择数据转发点考虑两个方面：剩余电量和所覆盖的无线传输单元的数量，在剩余电量较多和所能覆盖的无线传输单元的数量较多时，数据转发点选择目标函数得到的值较大，最大时对应的无线传输单元为数据转发点，本发明侧重考虑剩余电量，在剩余电量较多时，数据转发点工作更持久。
进一步地，所述S25包括以下分步骤：
S251、在每个数据转发点的信号覆盖范围内，建立每个无线传输单元的数据传输能力模型；
S252、根据数据传输能力模型对每个无线传输单元进行评估，得到每个无线传输单元的数据传输能力值；
S253、在数据传输能力值低于能力阈值时，将封装监测数据传输给临近其他数据传输能力值高于能力阈值的无线传输单元；
S254、通过其他数据传输能力值高于能力阈值的无线传输单元将自身的封装监测数据或者临近区域其他无线传输单元的封装监测数据传输至数据转发点。
上述进一步地方案的有益效果为：由于每个无线传输单元服务的智能监测设备终端不同，因此，需要发送的数据量不同，所以每个无线传输单元耗电情况不同，因此，建立数据传输能力模型对每个无线传输单元的传输能力进行评估，在数据传输能力值低于能力阈值时，可设置较小的功率，减少信号覆盖范围，节省能量，将数据传输给临近无线传输单元，通过临近无线传输单元帮助其转发数据。
进一步地，所述S251中数据传输能力模型为：
；
其中，为第/>个无线传输单元的数据传输能力值，/>为第/>个无线传输单元的剩余电量，/>为时间系数，/>为第/>个无线传输单元的一次通信时长，/>为第/>个无线传输单元的通信频率。
上述进一步地方案的有益效果为：由于每个智能监测设备终端不同，需要发送的数据量不同，需要发送数据的频率也不同，因此，本发明数据传输能力模型考虑每个无线传输单元的剩余电量、通信时长和通信频率，剩余电量较高、通信时长较少和通信频率较少的情况下，数据传输能力值较高，从而将数据直接发送至数据转发点。
进一步地，所述S3包括以下分步骤：
S31、建立传输路径择优模型：
；
其中，为传输路径择优模型，/>为当前的数据转发点的横坐标，/>为当前的数据转发点的纵坐标，/>为当前的数据转发点信号覆盖范围内的第/>个数据转发点的横坐标，为当前的数据转发点信号覆盖范围内的第/>个数据转发点的纵坐标，/>为第/>个数据转发点的角度，/>为最大角度；
；
其中，为第/>个数据转发点的角度，/>为监测端的横坐标，/>为监测端的纵坐标，为点乘，/>为叉乘，|| ||2为二范数运算，/>为反余弦函数；
S32、对传输路径择优模型进行求解，得到最优传输路径；
S33、根据最优传输路径，通过数据转发点将所有数据汇聚至监测端。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明的传输路径择优模型，以每个数据转发点的位置作为当前位置，从其信号覆盖范围区域选取下一个传输点，在每次的选择中都从当前的数据转发点的信号覆盖范围区域选取最优传输点，从而实现最优传输路径，本发明的传输路径择优模型在值最大时，对应的数据转发点为下一最优数据转发点，本发明的传输路径择优模型中下一最优数据转发点距离当前数据转发点的距离越远越好，最大程度的利用信号覆盖范围，节省总体传输路径长度，/>越小说明下一最优数据转发点距离当前数据转发点与监测端的直线越近，方向选择最优。
进一步地，所述S4包括以下分步骤：
S41、在监测端，提取出每个智能监测设备终端对应的监测数据；
S42、提取监测数据的特征序列，/>，其中，/>为第一特征值，/>为第二特征值，/>为第三特征值；
S43、将特征序列输入监测分析模型，得到异常程度值；
S44、在异常程度值高于异常阈值时，进行报警。
进一步地，所述S42中第一特征值的计算公式为：
；
其中，为第/>个监测数据，/>为监测数据的数量；
所述第二特征值的计算公式为：
；
其中，为最大监测数据，/>为最小监测数据；
所述第三特征值的计算公式为：
；
所述S43中监测分析模型为：
；
其中，为异常程度值，/>为激活函数，/>为第一特征值，/>为第二特征值，/>为第三特征值，/>为第一标准特征值，/>为第二标准特征值，/>为第三标准特征值。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明在监测端建立监测分析模型，从而对每一种智能监测设备终端对应的监测数据进行分析，通过三种特征值最大程度的挖掘数据的异常情况，从而选出异常数据。本发明利用三阶体现出数据的波动情况，利用四阶放大数据个体上的差异，从而找出细致差别。
综上，本发明的有益效果为：本发明在每个智能监测设备终端中设置一个无线传输单元，用于对智能监测设备终端中的监测数据进行传输，在传输时，将每个智能监测设备终端的监测数据进行封装，发送至数据转发点进行数据转发，一个数据转发点负责信号覆盖区域内的所有无线传输单元的数据转发，根据各个数据转发点的位置，选出最优传输路径，将数据汇聚至监测端，在监测端建立监测分析模型，对各个智能监测设备终端的监测数据进行分析，从而针对异常数据进行报警。本发明利用无线传输单元可以自组网的特性，对各个无线传输单元进行分区，在一个区域内进行数据的汇集，选择最优路径传输至监测端，本发明解决了在每布置一个智能监测设备终端时均需一条至监测端的连接线的问题，本发明在每布置一个智能监测设备终端时，可通过无线传输单元将数据发送至数据转发点进行数据发送。
附图说明
图1为一种新型智能建筑集成方法的流程图。
实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种新型智能建筑集成方法，包括以下步骤：
S1、在建筑中每个智能监测设备终端设置一个无线传输单元；
在本实施例中，智能监测设备终端的类型包括：电脑、电视、电话、煤气探测、门磁探测、红外窗帘、烟雾探测、地热***和可调光源等适应于建筑内的智能设备。
本实施例中无线传输单元包括：封装子单元和无线传输子单元，无线传输子单元的类型包括：蓝牙、Zigbee和WIFI等。所述封装子单元用于对监测数据进行封装，所述无线传输子单元用于对封装后的数据进行发送。
S2、通过无线传输单元对监测数据进行封装，并发送至数据转发点；
所述S2包括以下分步骤：
S21、在无线传输单元中将监测数据转为二进制码，得到二进制监测数据；
S22、对二进制监测数据进行封装，得到封装监测数据；
所述S22包括以下分步骤：
S221、根据数据切分函数，对二进制监测数据进行切分，得到多个第一子数据段；
所述S221中数据切分函数为：
；
其中，为第/>次划分时得到的第一子数据段的长度，/>为划分次数的编号，/>为划分权重，/>为划分系数，/>为自然常数，| |为取整运算。
S222、在每个第一子数据段前添加智能监测设备终端编号二进制码，在每个子数据段后添加智能监测设备终端位置二进制码，得到第二子数据段；
S223、将多个第二子数据段拼接得到封装监测数据。
S23、根据每个无线传输单元的剩余电量，建立数据转发点选择目标函数；
所述S23中数据转发点选择目标函数为：
；
其中，为数据转发点选择目标函数，/>为第/>个无线传输单元的剩余电量，/>为无线传输单元的最大电量，/>为第/>个无线传输单元的信号覆盖范围内无线传输单元的数量，/>为无线传输单元的信号覆盖范围内能覆盖无线传输单元的最大数量，/>为在选择最大值对应的无线传输单元作为数据转发点。
在本实施例中，建立数据转发点选择目标函数时，设定所有无线传输单元的信号覆盖范围相同。
S24、对数据转发点选择目标函数进行求解，得到数据转发点；
S25、在数据转发点的信号覆盖范围内，收集无线传输单元的封装监测数据，并发送至数据转发点。
所述S25包括以下分步骤：
S251、在每个数据转发点的信号覆盖范围内，建立每个无线传输单元的数据传输能力模型；
所述S251中数据传输能力模型为：
；
其中，为第/>个无线传输单元的数据传输能力值，/>为第/>个无线传输单元的剩余电量，/>为时间系数，/>为第/>个无线传输单元的一次通信时长，/>为第/>个无线传输单元的通信频率。
S252、根据数据传输能力模型对每个无线传输单元进行评估，得到每个无线传输单元的数据传输能力值；
S253、在数据传输能力值低于能力阈值时，将封装监测数据传输给临近其他数据传输能力值高于能力阈值的无线传输单元；
S254、通过其他数据传输能力值高于能力阈值的无线传输单元将自身的封装监测数据或者临近区域其他无线传输单元的封装监测数据传输至数据转发点。
在本发明中，能力阈值可根据经验进行设定，在数据转发点的信号覆盖范围内，在无线传输单元的数据传输能力值较低时，也就说明该无线传输单元的电量值低，因此，可以减少信号发射功率，选择较近的无线传输单元进行协助，从而延长工作时间。
S3、通过数据转发点的位置选择最优传输路径，将所有数据汇聚至监测端；
在本发明中，数据转发点要发送的数据包括：自身的封装监测数据和信号覆盖范围内的其他无线传输单元的封装监测数据。
所述S3包括以下分步骤：
S31、建立传输路径择优模型：
；
其中，为传输路径择优模型，/>为当前的数据转发点的横坐标，/>为当前的数据转发点的纵坐标，/>为当前的数据转发点信号覆盖范围内的第/>个数据转发点的横坐标，为当前的数据转发点信号覆盖范围内的第/>个数据转发点的纵坐标，/>为第/>个数据转发点的角度，/>为最大角度；
；
其中，为第/>个数据转发点的角度，/>为监测端的横坐标，/>为监测端的纵坐标，为点乘，/>为叉乘，|| ||2为二范数运算，/>为反余弦函数；
S32、对传输路径择优模型进行求解，得到最优传输路径；
在本发明中，传输路径择优模型中以每个要发送数据的数据转发点作为当前的数据转发点，每次在临近范围内选择最优的数据转发点，从而实现最优传输路径。
在传输路径择优模型取最大时，对应的临近范围内的数据转发点为下一个数据转发点。
在本发明中，S23中的无线传输单元的信号覆盖范围与S31中的数据转发点信号覆盖范围为不同范围，由于选出的数据转发点为剩余电量较高的无线传输单元，因此，在S31中数据转发点在进行信号发射时，可设置较大功率，使其将信号传输至下一数据转发点，因此，S31中的数据转发点信号覆盖范围大于S23中无线传输单元的信号覆盖范围。因此，在选择数据转发点时，相当于对各个无线传输单元进行分区，在每个区域中选出一个数据转发点，通过数据转发点来实现数据的汇聚，从而实现大功率的信号发射。
S33、根据最优传输路径，通过数据转发点将所有数据汇聚至监测端。
S4、在监测端，建立监测分析模型，对异常数据进行发现，并报警。
所述S4包括以下分步骤：
S41、在监测端，提取出每个智能监测设备终端对应的监测数据；
S42、提取监测数据的特征序列，/>，其中，/>为第一特征值，/>为第二特征值，/>为第三特征值；
S43、将特征序列输入监测分析模型，得到异常程度值；
S44、在异常程度值高于异常阈值时，进行报警。
所述S42中第一特征值的计算公式为：
；
其中，为第/>个监测数据，/>为监测数据的数量；
所述第二特征值的计算公式为：
；
其中，为最大监测数据，/>为最小监测数据；
所述第三特征值的计算公式为：
；
所述S43中监测分析模型为：
；
其中，为异常程度值，/>为激活函数，/>为第一特征值，/>为第二特征值，/>为第三特征值，/>为第一标准特征值，/>为第二标准特征值，/>为第三标准特征值。
在本实施例中，第一标准特征值、第二标准特征值和第三标准特征值为采集正常情况下的监测数据，按照S42所记载的公式提取的特征值。
在本实施例中，异常阈值可通过多次实验得到。
本发明在每个智能监测设备终端中设置一个无线传输单元，用于对智能监测设备终端中的监测数据进行传输，在传输时，将每个智能监测设备终端的监测数据进行封装，发送至数据转发点进行数据转发，一个数据转发点负责信号覆盖区域内的所有无线传输单元的数据转发（在此处，数据转发点负责的信号覆盖区域指的是S23中的无线传输单元的信号覆盖范围），即数据转发点在收集数据时，设置的信号发射功率与在转发数据时设置的信号发射功率不同。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种新型智能建筑集成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在建筑中每个智能监测设备终端设置一个无线传输单元；
S2、通过无线传输单元对监测数据进行封装，并发送至数据转发点；
S3、通过数据转发点的位置选择最优传输路径，将所有数据汇聚至监测端；
S4、在监测端，建立监测分析模型，对异常数据进行发现，并报警；
所述S2包括以下分步骤：
S21、在无线传输单元中将监测数据转为二进制码，得到二进制监测数据；
S22、对二进制监测数据进行封装，得到封装监测数据；
S23、根据每个无线传输单元的剩余电量，建立数据转发点选择目标函数；
S24、对数据转发点选择目标函数进行求解，得到数据转发点；
S25、在数据转发点的信号覆盖范围内，收集无线传输单元的封装监测数据，并发送至数据转发点；
所述S22包括以下分步骤：
S221、根据数据切分函数，对二进制监测数据进行切分，得到多个第一子数据段；
S222、在每个第一子数据段前添加智能监测设备终端编号二进制码，在每个子数据段后添加智能监测设备终端位置二进制码，得到第二子数据段；
S223、将多个第二子数据段拼接得到封装监测数据；
所述S221中数据切分函数为：
；
其中，为第/>次划分时得到的第一子数据段的长度，/>为划分次数的编号，/>为划分权重，/>为划分系数，/>为自然常数，| |为取整运算；
所述S23中数据转发点选择目标函数为：
；
其中，为数据转发点选择目标函数，/>为第/>个无线传输单元的剩余电量，/>为无线传输单元的最大电量，/>为第/>个无线传输单元的信号覆盖范围内无线传输单元的数量，为无线传输单元的信号覆盖范围内能覆盖无线传输单元的最大数量，/>为在选择最大值对应的无线传输单元作为数据转发点；
所述S25包括以下分步骤：
S251、在每个数据转发点的信号覆盖范围内，建立每个无线传输单元的数据传输能力模型；
S252、根据数据传输能力模型对每个无线传输单元进行评估，得到每个无线传输单元的数据传输能力值；
S253、在数据传输能力值低于能力阈值时，将封装监测数据传输给临近其他数据传输能力值高于能力阈值的无线传输单元；
S254、通过其他数据传输能力值高于能力阈值的无线传输单元将自身的封装监测数据或者临近区域其他无线传输单元的封装监测数据传输至数据转发点；
所述S251中数据传输能力模型为：
；
其中，为第/>个无线传输单元的数据传输能力值，/>为第/>个无线传输单元的剩余电量，为时间系数，/>为第/>个无线传输单元的一次通信时长，/>为第/>个无线传输单元的通信频率；
所述S3包括以下分步骤：
S31、建立传输路径择优模型：
；
其中，为传输路径择优模型，/>为当前的数据转发点的横坐标，/>为当前的数据转发点的纵坐标，/>为当前的数据转发点信号覆盖范围内的第/>个数据转发点的横坐标，/>为当前的数据转发点信号覆盖范围内的第/>个数据转发点的纵坐标，/>为第/>个数据转发点的角度，/>为最大角度；
；
其中，为第/>个数据转发点的角度，/>为监测端的横坐标，/>为监测端的纵坐标，/>为点乘，/>为叉乘，|| ||2为二范数运算，/>为反余弦函数；
S32、对传输路径择优模型进行求解，得到最优传输路径；
S33、根据最优传输路径，通过数据转发点将所有数据汇聚至监测端；
所述S4包括以下分步骤：
S41、在监测端，提取出每个智能监测设备终端对应的监测数据；
S42、提取监测数据的特征序列，/>，其中，/>为第一特征值，/>为第二特征值，/>为第三特征值；
S43、将特征序列输入监测分析模型，得到异常程度值；
S44、在异常程度值高于异常阈值时，进行报警；
所述S42中第一特征值的计算公式为：
；
其中，为第/>个监测数据，/>为监测数据的数量；
所述第二特征值的计算公式为：
；
其中，为最大监测数据，/>为最小监测数据；
所述第三特征值的计算公式为：
；
所述S43中监测分析模型为：
；
其中，为异常程度值，/>为激活函数，/>为第一特征值，/>为第二特征值，/>为第三特征值，/>为第一标准特征值，/>为第二标准特征值，/>为第三标准特征值。
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基于振动和声发射信号融合的铣刀状态监测技术研究;李勇;CNKI优秀硕士学位论文全文库;全文 *

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