CN116560340A - 故障远程会话指导诊断*** - Google Patents

故障远程会话指导诊断*** Download PDF

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CN116560340A CN202310543167.1A CN202310543167A CN116560340A CN 116560340 A CN116560340 A CN 116560340A CN 202310543167 A CN202310543167 A CN 202310543167A CN 116560340 A CN116560340 A CN 116560340A
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Abstract

本发明公开了一种故障远程会话指导诊断***，包括：故障现场控制单元用于采集故障点数据，对采集的故障点数据进行预处理后向远程指导单元发出请求指导指令；智慧物联云平台用于存储历史数据、故障手册数据，对当前故障点数据进行分析，获取分析报告，为后期故障指导会话室的指导提供技术支持；远程指导单元用于接收请求指导指令，根据请求指导指令与分析报告构建故障指导会话室，基于分析报告为故障指导会话室提供对应的模拟画面数据，在故障指导会话室中专家给运维人员进行故障指导。从而实现对故障消缺现场进行实时沟通指导，及时解决复杂故障问题，进一步强化现场作业安全风险管控。

Description

故障远程会话指导诊断***
技术领域
本发明涉及诊断技术领域，尤其涉及一种故障远程会话指导诊断***。
背景技术
在故障消缺过程中，运维人员往往会遇到各种各样的故障问题，常见的故障问题运维人员可以通过故障手册进行消缺处理，但是对于一些难度较高或不常见的问题，运维人员不知道如何处理，这对消缺过程是极大的时间浪费，也降低了设备的可利用率。对于这些故障，运维人员往往通过电话沟通或者现场拍照，询问其他经验更为丰富的人员或厂家进行询问。通过拍照或电话沟通进行复杂故障处理，存在的问题包括：网络信息不好时，无法及时沟通，导致故障无法完成消缺；电话沟通无法准确描述故障现象，导致其他运维人员无法准确指导现场人员进行消缺工作；照片受限于像素、清晰度问题和传输问题，往往导致无法及时准确展示现场的问题，拖延消缺工作进度。
因此，有必要提供一种故障远程会话指导诊断***。
发明内容
本发明提供了一种故障远程会话指导诊断***，以解决现有技术中存在的在故障消缺过程中，运维人员往往会遇到各种各样的故障问题，常见的故障问题运维人员可以通过故障手册进行消缺处理，但是对于一些难度较高或不常见的问题，运维人员不知道如何处理，这对消缺过程是极大的时间浪费，也降低了设备的可利用率。对于这些故障，运维人员往往通过电话沟通或者现场拍照，询问其他经验更为丰富的人员或厂家进行询问。通过拍照或电话沟通进行复杂故障处理，存在的问题包括：网络信息不好时，无法及时沟通，导致故障无法完成消缺；电话沟通无法准确描述故障现象，导致其他运维人员无法准确指导现场人员进行消缺工作；照片受限于像素、清晰度问题和传输问题，往往导致无法及时准确展示现场的问题，拖延消缺工作进度的上述问题。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
故障远程会话指导诊断***，包括：故障现场控制单元、智慧物联云平台、远程指导单元；
所述故障现场控制单元用于采集故障点数据，对采集的故障点数据进行预处理后向远程指导单元发出请求指导指令；
所述智慧物联云平台用于存储历史数据、故障手册数据，对当前故障点数据进行分析，获取分析报告，为后期故障指导会话室的指导提供技术支持；
所述远程指导单元用于接收请求指导指令，根据请求指导指令与分析报告构建故障指导会话室，基于分析报告为故障指导会话室提供对应的模拟画面数据，在故障指导会话室中专家给运维人员进行故障指导。
其中，所述故障现场控制单元包括：数据采集模块、数据预处理模块、会话室第一终端；
所述数据采集模块用于当运维人员在巡检中遇到故障问题时，采集当前故障点对应的数据；
所述数据预处理模块用于提取当前故障点对应的数据进行第一特征数据，将提取的第一特征数据进行预处理后传输至智慧物联云平台；
所述会话室第一终端用于实时显示第一特征数据，运维人员通过会话室第一终端获取专家提供的故障消缺指导方案。
其中，所述智慧物联管理单元包括：数据库、故障评估模块、远程协作管理模块；
所述数据库用于存储历史故障点数据、故障手册数据以及分析报告数据，该数据库为故障指导会话室提供对应的数据支持；
所述故障评估模块用于提取第一特征数据与故障手册数据对应的关键数据，获取第二特征数据，对第二特征数据进行分析评估，获取分析报告；
所述远程协作管理模块用于为故障现场控制单元和远程指导单元构建相匹配的故障指导会话室。
其中，所述远程指导单元包括：会话室第二终端、远程指导操作模块；
所述会话室第二终端用于实时显示分析报告数据，对应会话室专家通过会话室第二终端为运维人员提供当前的故障指导；
所述远程指导操作模块用于对应会话室专家对当前的会话室第二终端界面以及待传输的数据进行操作。
其中，所述数据采集模块包括：故障点预判子模块；
当运维人员采集当前故障点对应的数据时，故障点预判子模块启动工作任务，基于智慧物联管理单元中的故障手册数据与当前采集数据构建函数映射，通过函数映射预测当前故障点所在位置，通过数据采集模块中的拍照设备在拍照过程中对当前预测故障点所在位置进行自动化的放大超清拍摄。
其中，所述故障评估模块包括：故障评估模型；
所述故障评估模型包括关键数据提取层、故障状态识别层、故障模式分类层、故障维护决策层、待专家诊断故障层；
故障状态识别层对关键数据提取层中的第一特征数据进行数据识别处理，通过识别获取当前故障所属模式层次，通过故障模式分类层构建决策树，通过决策树构建第一特征数据与故障手册数据的关联，基于关联模型获取第二特征数据，通过故障维护决策层对第二特征数据进行分析，获取对应的分析报告，通过待专家诊断故障层提取待专家解决的故障问题。
其中，通过故障模式分类层构建决策树包括：
基于数据库构建机器学习样本数据集合和属性集合，若机器学习样本数据集合中所有样本都属于设备故障运行数据，则为单节点决策树，则将设备故障运行数据作为机器学习样本数据集合的类别返回；若属性集合为空或机器学习样本数据集合在属性集合上的取相同值，确定决策树为单节点决策树，则返回机器学习样本数据集合中最多的类别；若单节点决策树未确定，则选取运行故障设备的属性作为最优划分；对最优划分属性中任一个对应数据，根据对应数据与当前采集数据对应情况将机器学习样本数据集合划分为若干个非空机器学习样本数据集合，最终构建决策树模型。
其中，故障指导会话室由会话室第一终端、会话室第二终端进行远程连接创建的；
会话室第一终端包括运维人员所在工作区域、故障所属分类层；会话室第二终端包括若干专家组终端，该终端标注专家擅长维修故障领域、会话指导任务量、维修成功等级以及该专家的当前工作安排；
当运维人员通过会话室第一终端发出请求指导指令后，智慧物联云平台根据当前请求指导指令进行会话室第二终端的智能匹配，获取当前维修成功等级高的专家终端，构建故障指导会话室。
其中，在会话室第一终端、会话室第二终端通信时，构建通信消息的格式，在通信层采用对应的封装和解析逻辑，获取对消息的打包和解包；会话室对应数据的流向包括智能指引下故障现场控制单元中的故障点数据和远程指导单元的双向通信、远程指引下会话室第一终端与会话室第二终端的双向通信，通过设定消息格式，定义消息的具体流向，消息格式结构包括总长度、消息类型、请求类型、消息内容；
其中，总长度为该条消息的数据总长度，消息类型规定该条消息的流向，请求类型决定消息内容应由智慧物联云平台中的哪个逻辑处理模块处理，消息内容为该条消息需要被处理的核心数据。
其中，在会话室第一终端、会话室第二终端通信时，通过服务网关进行统一鉴权；
当运维人员通过会话室第一终端向会话室第二终端发送请求指导指令时，通过在服务网关加一层过滤器对请求进行鉴权，鉴权流程为判断请求是否为白名单中的请求，如果是，则不需要鉴权，直接进入下一个过滤器，如果不在白名单中，则说明该请求需要进行鉴权，需要判断请求是否携带登录令牌且所携带的令牌是否合法，若携带合法的令牌，则鉴权通过，请求指导指令发送成功，否则直接返回鉴权失败的异常，请求指导指令发送失败。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
故障远程会话指导诊断***，包括：故障现场控制单元、智慧物联云平台、远程指导单元；所述故障现场控制单元用于采集故障点数据，对采集的故障点数据进行预处理后向远程指导单元发出请求指导指令；所述智慧物联云平台用于存储历史数据、故障手册数据，对当前故障点数据进行分析，获取分析报告，为后期故障指导会话室的指导提供技术支持；所述远程指导单元用于接收请求指导指令，根据请求指导指令与分析报告构建故障指导会话室，基于分析报告为故障指导会话室提供对应的模拟画面数据，在故障指导会话室中专家给运维人员进行故障指导。从而实现对故障消缺现场进行实时沟通指导，及时解决复杂故障问题，进一步强化现场作业安全风险管控；通过对应专家指导，提高运维工作中故障等问题解决的时效性以及准确性，实现工作中的多级联动，为运维人员工作的高效性提供保障。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中故障远程会话指导诊断***的结构图；
图2为本发明实施例中故障远程会话指导诊断***的流程图；
图3为本发明实施例中故障现场控制单元的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种故障远程会话指导诊断***，包括：故障现场控制单元、智慧物联云平台、远程指导单元；
所述故障现场控制单元用于采集故障点数据，对采集的故障点数据进行预处理后向远程指导单元发出请求指导指令；
所述智慧物联云平台用于存储历史数据、故障手册数据，对当前故障点数据进行分析，获取分析报告，为后期故障指导会话室的指导提供技术支持；
所述远程指导单元用于接收请求指导指令，根据请求指导指令与分析报告构建故障指导会话室，基于分析报告为故障指导会话室提供对应的模拟画面数据，在故障指导会话室中专家给运维人员进行故障指导。
上述技术方案的工作原理为：所述故障现场控制单元用于采集故障点数据，对采集的故障点数据进行预处理后向远程指导单元发出请求指导指令；所述智慧物联云平台用于存储历史数据、故障手册数据，对当前故障点数据进行分析，获取分析报告，为后期故障指导会话室的指导提供技术支持；所述远程指导单元用于接收请求指导指令，根据请求指导指令与分析报告构建故障指导会话室(指视频会话室)，基于分析报告为故障指导会话室提供对应的模拟画面数据(视频会话室可以显示模拟画面数据)，在故障指导会话室中专家给运维人员进行故障指导。
上述技术方案的有益效果为：所述故障现场控制单元用于采集故障点数据，对采集的故障点数据进行预处理后向远程指导单元发出请求指导指令；所述智慧物联云平台用于存储历史数据、故障手册数据，对当前故障点数据进行分析，获取分析报告，为后期故障指导会话室的指导提供技术支持；所述远程指导单元用于接收请求指导指令，根据请求指导指令与分析报告构建故障指导会话室(指视频会话室)，基于分析报告为故障指导会话室提供对应的模拟画面数据(视频会话室可以显示模拟画面数据)，在故障指导会话室中专家给运维人员进行故障指导。从而实现对故障消缺现场进行实时沟通指导，及时解决复杂故障问题，进一步强化现场作业安全风险管控；通过对应专家指导，提高运维工作中故障等问题解决的时效性以及准确性，实现工作中的多级联动，为运维人员工作的高效性提供保障。
在另一实施例中，所述故障现场控制单元包括：数据采集模块、数据预处理模块、会话室第一终端；
所述数据采集模块用于当运维人员在巡检中遇到故障问题时，采集当前故障点对应的数据；
所述数据预处理模块用于提取当前故障点对应的数据进行第一特征数据，将提取的第一特征数据进行预处理后传输至智慧物联云平台；
所述会话室第一终端用于实时显示第一特征数据，运维人员通过会话室第一终端获取专家提供的故障消缺指导方案。
上述技术方案的工作原理为：所述数据采集模块用于当运维人员在巡检中遇到故障问题时，采集当前故障点对应的数据(该数据包括：通过录像设备对运行设备的工作的录像、通过拍照设备对运行设备故障现场进行的拍照数据、通过传感器对运行设备进行的关键运行参数采集数据)；所述数据预处理模块用于提取当前故障点对应的数据进行第一特征数据(第一特征数据指故障处的运行视频、照片以及运行参数，将其它无关故障数据进行剔除，便于后期对故障点数据进行分析处理)，将提取的第一特征数据进行预处理后传输至智慧物联云平台；所述会话室第一终端用于实时显示第一特征数据，运维人员通过会话室第一终端获取专家提供的故障消缺指导方案(会话室第一终端指运维人员所使用的终端设备)。
上述技术方案的有益效果为：所述数据采集模块用于当运维人员在巡检中遇到故障问题时，采集当前故障点对应的数据，保障采集数据的准确性和像素清晰度；所述数据预处理模块用于提取当前故障点对应的数据进行第一特征数据，将提取的第一特征数据进行预处理后传输至智慧物联云平台，保障待传输数据的准确性，提高消缺工作进度；所述会话室第一终端用于实时显示第一特征数据，运维人员通过会话室第一终端获取专家提供的故障消缺指导方案，通过专家对故障进行点对点指导，有效应对事故溯源等场景需要，进一步强化现场作业安全风险管控。
在另一实施例中，所述智慧物联管理单元包括：数据库、故障评估模块、远程协作管理模块；
所述数据库用于存储历史故障点数据、故障手册数据以及分析报告数据，该数据库为故障指导会话室提供对应的数据支持；
所述故障评估模块用于提取第一特征数据与故障手册数据对应的关键数据，获取第二特征数据，对第二特征数据进行分析评估，获取分析报告；
所述远程协作管理模块用于为故障现场控制单元和远程指导单元构建相匹配的故障指导会话室。
上述技术方案的工作原理为：所述数据库用于存储历史故障点数据、故障手册数据以及分析报告数据，该数据库为故障指导会话室提供对应的数据支持；所述故障评估模块用于提取第一特征数据与故障手册数据对应的关键数据(对第一特征数据进行数据分析，分析结果与故障手册数据进行匹配，确定故障类型)，获取第二特征数据(指故障类型)，对第二特征数据进行分析评估(分析包括故障所属类型、与故障手册数据中的不同点、对该不同点的分析)，获取分析报告；所述远程协作管理模块用于为故障现场控制单元和远程指导单元构建相匹配的故障指导会话室(远程指导单元中的会话室第二终端包括若干第二终端，该终端是根据故障类型、难易程度以及专家当前工作状态进行智能专家匹配的)。
上述技术方案的有益效果为：所述数据库用于存储历史故障点数据、故障手册数据以及分析报告数据，该数据库为故障指导会话室提供对应的数据支持；所述故障评估模块用于提取第一特征数据与故障手册数据对应的关键数据，获取第二特征数据，对第二特征数据进行分析评估，获取分析报告；所述远程协作管理模块用于为故障现场控制单元和远程指导单元构建相匹配的故障指导会话室。有效应对事故溯源等场景需要，进一步强化现场作业安全风险管控。
在另一实施例中，所述远程指导单元包括：会话室第二终端、远程指导操作模块；
所述会话室第二终端用于实时显示分析报告数据，对应会话室专家通过会话室第二终端为运维人员提供当前的故障指导；
所述远程指导操作模块用于对应会话室专家对当前的会话室第二终端界面以及待传输的数据进行操作。
上述技术方案的工作原理为：所述会话室第二终端用于实时显示分析报告数据，对应会话室专家通过会话室第二终端为运维人员提供当前的故障指导；所述远程指导操作模块用于对应会话室专家对当前的会话室第二终端界面以及待传输的数据进行操作。
上述技术方案的有益效果为：所述会话室第二终端用于实时显示分析报告数据，对应会话室专家通过会话室第二终端为运维人员提供当前的故障指导；所述远程指导操作模块用于对应会话室专家对当前的会话室第二终端界面以及待传输的数据进行操作。有效应对事故溯源等场景需要，进一步强化现场作业安全风险管控。
在另一实施例中，所述数据采集模块包括：故障点预判子模块；
当运维人员采集当前故障点对应的数据时，故障点预判子模块启动工作任务，基于智慧物联管理单元中的故障手册数据与当前采集数据构建函数映射，通过函数映射预测当前故障点所在位置，通过数据采集模块中的拍照设备在拍照过程中对当前预测故障点所在位置进行自动化的放大超清拍摄。
上述技术方案的工作原理为：当运维人员采集当前故障点对应的数据时，故障点预判子模块启动工作任务，基于智慧物联管理单元中的故障手册数据与当前采集数据构建函数映射，通过函数映射预测当前故障点所在位置，通过数据采集模块中的拍照设备在拍照过程中对当前预测故障点所在位置进行自动化的放大超清拍摄。
上述技术方案的有益效果为：当运维人员采集当前故障点对应的数据时，故障点预判子模块启动工作任务，基于智慧物联管理单元中的故障手册数据与当前采集数据构建函数映射，通过函数映射预测当前故障点所在位置，通过数据采集模块中的拍照设备在拍照过程中对当前预测故障点所在位置进行自动化的放大超清拍摄。从而有效解决了故障照片清晰度问题，准确展示现场的问题，提高消缺工作进度。
在另一实施例中，所述故障评估模块包括：故障评估模型；
所述故障评估模型包括关键数据提取层、故障状态识别层、故障模式分类层、故障维护决策层、待专家诊断故障层；
故障状态识别层对关键数据提取层中的第一特征数据进行数据识别处理，通过识别获取当前故障所属模式层次，通过故障模式分类层构建决策树，通过决策树构建第一特征数据与故障手册数据的关联，基于关联模型获取第二特征数据，通过故障维护决策层对第二特征数据进行分析，获取对应的分析报告，通过待专家诊断故障层提取待专家解决的故障问题。
上述技术方案的工作原理为：故障状态识别层对关键数据提取层中的第一特征数据进行数据识别处理，通过识别获取当前故障所属模式层次，通过故障模式分类层构建决策树，通过决策树构建第一特征数据与故障手册数据的关联，基于关联模型获取第二特征数据，通过故障维护决策层对第二特征数据进行分析，获取对应的分析报告，通过待专家诊断故障层提取待专家解决的故障问题。
上述技术方案的有益效果为：故障状态识别层对关键数据提取层中的第一特征数据进行数据识别处理，通过识别获取当前故障所属模式层次，通过故障模式分类层构建决策树，通过决策树构建第一特征数据与故障手册数据的关联，基于关联模型获取第二特征数据，通过故障维护决策层对第二特征数据进行分析，获取对应的分析报告，通过待专家诊断故障层提取待专家解决的故障问题。为专家分析故障原因以及提供故障解决方案提供了便利，提高消缺工作进度。
在另一实施例中，通过故障模式分类层构建决策树包括：
基于数据库构建机器学习样本数据集合和属性集合，若机器学习样本数据集合中所有样本都属于设备故障运行数据，则为单节点决策树，则将设备故障运行数据作为机器学习样本数据集合的类别返回；若属性集合为空或机器学习样本数据集合在属性集合上的取相同值，确定决策树为单节点决策树，则返回机器学习样本数据集合中最多的类别；若单节点决策树未确定，则选取运行故障设备的属性作为最优划分；对最优划分属性中任一个对应数据，根据对应数据与当前采集数据对应情况将机器学习样本数据集合划分为若干个非空机器学习样本数据集合，最终构建决策树模型。
上述技术方案的工作原理为：基于数据库构建机器学习样本数据集合和属性集合，若机器学习样本数据集合中所有样本都属于设备故障运行数据，则为单节点决策树，则将设备故障运行数据作为机器学习样本数据集合的类别返回；若属性集合为空或机器学习样本数据集合在属性集合上的取相同值，确定决策树为单节点决策树，则返回机器学习样本数据集合中最多的类别；若单节点决策树未确定，则选取运行故障设备的属性作为最优划分；对最优划分属性中任一个对应数据，根据对应数据与当前采集数据对应情况将机器学习样本数据集合划分为若干个非空机器学习样本数据集合，最终构建决策树模型。
上述技术方案的有益效果为：基于数据库构建机器学习样本数据集合和属性集合，若机器学习样本数据集合中所有样本都属于设备故障运行数据，则为单节点决策树，则将设备故障运行数据作为机器学习样本数据集合的类别返回；若属性集合为空或机器学习样本数据集合在属性集合上的取相同值，确定决策树为单节点决策树，则返回机器学习样本数据集合中最多的类别；若单节点决策树未确定，则选取运行故障设备的属性作为最优划分；对最优划分属性中任一个对应数据，根据对应数据与当前采集数据对应情况将机器学习样本数据集合划分为若干个非空机器学习样本数据集合，最终构建决策树模型。为专家分析故障原因以及提供故障解决方案提供了便利，提高消缺工作进度。
在另一实施例中，故障指导会话室由会话室第一终端、会话室第二终端进行远程连接创建的；
会话室第一终端包括运维人员所在工作区域、故障所属分类层；会话室第二终端包括若干专家组终端，该终端标注专家擅长维修故障领域、会话指导任务量、维修成功等级以及该专家的当前工作安排；
当运维人员通过会话室第一终端发出请求指导指令后，智慧物联云平台根据当前请求指导指令进行会话室第二终端的智能匹配，获取当前维修成功等级高的专家终端，构建故障指导会话室。
上述技术方案的工作原理为：会话室第一终端包括运维人员所在工作区域、故障所属分类层；会话室第二终端包括若干专家组终端，该终端标注专家擅长维修故障领域、会话指导任务量、维修成功等级以及该专家的当前工作安排；当运维人员通过会话室第一终端发出请求指导指令后，智慧物联云平台根据当前请求指导指令进行会话室第二终端的智能匹配，获取当前维修成功等级高的专家终端，构建故障指导会话室。为专家分析故障原因以及提供故障解决方案提供了便利，提高消缺工作进度。
上述技术方案的有益效果为：会话室第一终端包括运维人员所在工作区域、故障所属分类层；会话室第二终端包括若干专家组终端，该终端标注专家擅长维修故障领域、会话指导任务量、维修成功等级以及该专家的当前工作安排；当运维人员通过会话室第一终端发出请求指导指令后，智慧物联云平台根据当前请求指导指令进行会话室第二终端的智能匹配，获取当前维修成功等级高的专家终端，构建故障指导会话室。为专家分析故障原因以及提供故障解决方案提供了便利，提高消缺工作进度。
在另一实施例中，在会话室第一终端、会话室第二终端通信时，构建通信消息的格式，在通信层采用对应的封装和解析逻辑，获取对消息的打包和解包；会话室对应数据的流向包括智能指引下故障现场控制单元中的故障点数据和远程指导单元的双向通信、远程指引下会话室第一终端与会话室第二终端的双向通信，通过设定消息格式，定义消息的具体流向，消息格式结构包括总长度、消息类型、请求类型、消息内容；
其中，总长度为该条消息的数据总长度，消息类型规定该条消息的流向，请求类型决定消息内容应由智慧物联云平台中的哪个逻辑处理模块处理，消息内容为该条消息需要被处理的核心数据。
上述技术方案的工作原理为：在通信层采用对应的封装和解析逻辑，获取对消息的打包和解包；会话室对应数据的流向包括智能指引下故障现场控制单元中的故障点数据和远程指导单元的双向通信、远程指引下会话室第一终端与会话室第二终端的双向通信，通过设定消息格式，定义消息的具体流向，消息格式结构包括总长度、消息类型、请求类型、消息内容；其中，总长度为该条消息的数据总长度，消息类型规定该条消息的流向，请求类型决定消息内容应由智慧物联云平台中的哪个逻辑处理模块处理，消息内容为该条消息需要被处理的核心数据。
为提高通信传输数据的速度，采用CRC算法构造表的方式进行校验，CRC算法构造表中将按字节排列的数据流表示成数学多项式，设数据流为BnBn-1Bn-2......B1B0，CRC算法表达式为：
H＝Bn*256n+Bn-1*256n-1+Bn-2*256n-2+...+B1*256+B0
其中，H表示CRC算法表达式，“+”表示异或运算符号，256表示向左移8位，256n表示256的n次方。
通过CRC查表法函数计算出通信中发送和接受的数据字节或数据块的CRC冗余位，有效提高了数据传递速度。
上述技术方案的有益效果为：在通信层采用对应的封装和解析逻辑，获取对消息的打包和解包；会话室对应数据的流向包括智能指引下故障现场控制单元中的故障点数据和远程指导单元的双向通信、远程指引下会话室第一终端与会话室第二终端的双向通信，通过设定消息格式，定义消息的具体流向，消息格式结构包括总长度、消息类型、请求类型、消息内容；其中，总长度为该条消息的数据总长度，消息类型规定该条消息的流向，请求类型决定消息内容应由智慧物联云平台中的哪个逻辑处理模块处理，消息内容为该条消息需要被处理的核心数据。保障远程通信的稳定性。
在另一实施例中，在会话室第一终端、会话室第二终端通信时，通过服务网关进行统一鉴权；
当运维人员通过会话室第一终端向会话室第二终端发送请求指导指令时，通过在服务网关加一层过滤器对请求进行鉴权，鉴权流程为判断请求是否为白名单中的请求，如果是，则不需要鉴权，直接进入下一个过滤器，如果不在白名单中，则说明该请求需要进行鉴权，需要判断请求是否携带登录令牌且所携带的令牌是否合法，若携带合法的令牌，则鉴权通过，请求指导指令发送成功，否则直接返回鉴权失败的异常，请求指导指令发送失败。
上述技术方案的工作原理为：当运维人员通过会话室第一终端向会话室第二终端发送请求指导指令时，通过在服务网关加一层过滤器对请求进行鉴权，鉴权流程为判断请求是否为白名单中的请求，如果是，则不需要鉴权，直接进入下一个过滤器，如果不在白名单中，则说明该请求需要进行鉴权，需要判断请求是否携带登录令牌且所携带的令牌是否合法，若携带合法的令牌，则鉴权通过，请求指导指令发送成功，否则直接返回鉴权失败的异常，请求指导指令发送失败。
上述技术方案的有益效果为：当运维人员通过会话室第一终端向会话室第二终端发送请求指导指令时，通过在服务网关加一层过滤器对请求进行鉴权，鉴权流程为判断请求是否为白名单中的请求，如果是，则不需要鉴权，直接进入下一个过滤器，如果不在白名单中，则说明该请求需要进行鉴权，需要判断请求是否携带登录令牌且所携带的令牌是否合法，若携带合法的令牌，则鉴权通过，请求指导指令发送成功，否则直接返回鉴权失败的异常，请求指导指令发送失败。保障通信的安全性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.故障远程会话指导诊断***，其特征在于，包括：故障现场控制单元、智慧物联云平台、远程指导单元；
所述故障现场控制单元用于采集故障点数据，对采集的故障点数据进行预处理后向远程指导单元发出请求指导指令；
所述智慧物联云平台用于存储历史数据、故障手册数据，对当前故障点数据进行分析，获取分析报告，为后期故障指导会话室的指导提供技术支持；
所述远程指导单元用于接收请求指导指令，根据请求指导指令与分析报告构建故障指导会话室，基于分析报告为故障指导会话室提供对应的模拟画面数据，在故障指导会话室中专家给运维人员进行故障指导。
2.根据权利要求1所述的故障远程会话指导诊断***，其特征在于，所述故障现场控制单元包括：数据采集模块、数据预处理模块、会话室第一终端；
所述数据采集模块用于当运维人员在巡检中遇到故障问题时，采集当前故障点对应的数据；
所述数据预处理模块用于提取当前故障点对应的数据进行第一特征数据，将提取的第一特征数据进行预处理后传输至智慧物联云平台；
所述会话室第一终端用于实时显示第一特征数据，运维人员通过会话室第一终端获取专家提供的故障消缺指导方案。
3.根据权利要求1所述的故障远程会话指导诊断***，其特征在于，所述智慧物联管理单元包括：数据库、故障评估模块、远程协作管理模块；
所述数据库用于存储历史故障点数据、故障手册数据以及分析报告数据，该数据库为故障指导会话室提供对应的数据支持；
所述故障评估模块用于提取第一特征数据与故障手册数据对应的关键数据，获取第二特征数据，对第二特征数据进行分析评估，获取分析报告；
所述远程协作管理模块用于为故障现场控制单元和远程指导单元构建相匹配的故障指导会话室。
4.根据权利要求1所述的故障远程会话指导诊断***，其特征在于，所述远程指导单元包括：会话室第二终端、远程指导操作模块；
所述会话室第二终端用于实时显示分析报告数据，对应会话室专家通过会话室第二终端为运维人员提供当前的故障指导；
所述远程指导操作模块用于对应会话室专家对当前的会话室第二终端界面以及待传输的数据进行操作。
5.根据权利要求2所述的故障远程会话指导诊断***，其特征在于，所述数据采集模块包括：故障点预判子模块；
当运维人员采集当前故障点对应的数据时，故障点预判子模块启动工作任务，基于智慧物联管理单元中的故障手册数据与当前采集数据构建函数映射，通过函数映射预测当前故障点所在位置，通过数据采集模块中的拍照设备在拍照过程中对当前预测故障点所在位置进行自动化的放大超清拍摄。
6.根据权利要求3所述的故障远程会话指导诊断***，其特征在于，所述故障评估模块包括：故障评估模型；
所述故障评估模型包括关键数据提取层、故障状态识别层、故障模式分类层、故障维护决策层、待专家诊断故障层；
故障状态识别层对关键数据提取层中的第一特征数据进行数据识别处理，通过识别获取当前故障所属模式层次，通过故障模式分类层构建决策树，通过决策树构建第一特征数据与故障手册数据的关联，基于关联模型获取第二特征数据，通过故障维护决策层对第二特征数据进行分析，获取对应的分析报告，通过待专家诊断故障层提取待专家解决的故障问题。
7.根据权利要求6所述的故障远程会话指导诊断***，其特征在于，通过故障模式分类层构建决策树包括：
基于数据库构建机器学习样本数据集合和属性集合，若机器学习样本数据集合中所有样本都属于设备故障运行数据，则为单节点决策树，则将设备故障运行数据作为机器学习样本数据集合的类别返回；若属性集合为空或机器学习样本数据集合在属性集合上的取相同值，确定决策树为单节点决策树，则返回机器学习样本数据集合中最多的类别；若单节点决策树未确定，则选取运行故障设备的属性作为最优划分；对最优划分属性中任一个对应数据，根据对应数据与当前采集数据对应情况将机器学习样本数据集合划分为若干个非空机器学习样本数据集合，最终构建决策树模型。
8.根据权利要求3所述的故障远程会话指导诊断***，其特征在于，故障指导会话室由会话室第一终端、会话室第二终端进行远程连接创建的；
会话室第一终端包括运维人员所在工作区域、故障所属分类层；会话室第二终端包括若干专家组终端，该终端标注专家擅长维修故障领域、会话指导任务量、维修成功等级以及该专家的当前工作安排；
当运维人员通过会话室第一终端发出请求指导指令后，智慧物联云平台根据当前请求指导指令进行会话室第二终端的智能匹配，获取当前维修成功等级高的专家终端，构建故障指导会话室。
9.根据权利要求8所述的故障远程会话指导诊断***，其特征在于，在会话室第一终端、会话室第二终端通信时，构建通信消息的格式，在通信层采用对应的封装和解析逻辑，获取对消息的打包和解包；会话室对应数据的流向包括智能指引下故障现场控制单元中的故障点数据和远程指导单元的双向通信、远程指引下会话室第一终端与会话室第二终端的双向通信，通过设定消息格式，定义消息的具体流向，消息格式结构包括总长度、消息类型、请求类型、消息内容；
其中，总长度为该条消息的数据总长度，消息类型规定该条消息的流向，请求类型决定消息内容应由智慧物联云平台中的哪个逻辑处理模块处理，消息内容为该条消息需要被处理的核心数据。
10.根据权利要求9所述的故障远程会话指导诊断***，其特征在于，在会话室第一终端、会话室第二终端通信时，通过服务网关进行统一鉴权；
当运维人员通过会话室第一终端向会话室第二终端发送请求指导指令时，通过在服务网关加一层过滤器对请求进行鉴权，鉴权流程为判断请求是否为白名单中的请求，如果是，则不需要鉴权，直接进入下一个过滤器，如果不在白名单中，则说明该请求需要进行鉴权，需要判断请求是否携带登录令牌且所携带的令牌是否合法，若携带合法的令牌，则鉴权通过，请求指导指令发送成功，否则直接返回鉴权失败的异常，请求指导指令发送失败。
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