CN106483902A - 一种基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，包括采集装置、单片机控制器和外部设备，采集装置包括温度传感器和压力传感器；采集装置的输出端与采集数据控制模块的输入端电性连接；单片机控制器的输入端与输入模块的输出端电性连接；单片机控制器的输出端分别与温度控制模块、压力控制模块、驱动模块、计时模块、进气阀、泄压阀、给水控制阀、温度表和压力表的输入端电性连接；驱动模块的输出端与变频电机的输入端电性连接；单片机控制器与无线射频收发模块电性连接；外部设备通过GPRS网络与无线射频收发模块连接。本发明智能化程度高，能够利用互联网进行远程操控。

Description

一种基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统

技术领域

本发明属于印染设备技术领域，尤其涉及一种基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统。

背景技术

卷染机是一种间歇式的染色机械，根据其工作性质可分为普通卷染机和高温高压卷染机。普通卷染机的缺点是织物运行的线速度不一致，张力较大，劳动强度大，为此，人们设计出了高温高压卷染机，染色过程在高温高压密闭容器中完成。

但是目前的高温高压卷染机的操作系统远远满足不了社会发展的需求，自动化程度较低，不能利用互联网进行远程控制，操作不够方便，需要人工进行现场操作，实用性能远远不足，而且一个操作控制器只能对一个卷染机进行控制，增加了工作人员操作的时间，降低了生产效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，旨在解决目前的高温高压卷染机的操作系统自动化程度较低，不能利用互联网进行远程控制，操作不够方便，需要人工进行现场操作，实用性能远远不足，而且一个操作控制器只能对一个卷染机进行控制，不能减少工作人员操作的时间，不能降低生产效率的问题。

本发明是这样实现的，一种基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，包括采集装置、单片机控制器和外部设备，所述采集装置包括温度传感器和压力传感器；所述采集装置的输出端与采集数据控制模块的输入端电性连接；所述单片机控制器的输入端与输入模块的输出端电性连接；所述单片机控制器的输出端分别与温度控制模块、压力控制模块、驱动模块、计时模块、进气阀、泄压阀、给水控制阀、温度表和压力表的输入端电性连接；所述驱动模块的输出端与变频电机的输入端电性连接；所述单片机控制器与无线射频收发模块电性连接；所述外部设备通过GPRS网络与无线射频收发模块连接。

进一步，所述采集装置包括温度传感器和压力传感器；所述温度传感器和压力传感器均与采集数据控制模块的输入端电性连接；所述温度传感器采用同步正交跳频温度传感器；压力传感器采用同步正交跳频压力传感器；

所述采集数据控制模块含有M个阵元的阵列天线和M个阵元的阵列天线节点；所述M个阵元的阵列天线通过导线连接M个阵元的阵列天线节点；所述M个阵元的阵列天线节点与输入模块的输入端电性连接；

所述单片机控制器的输入端与供电模块的输出端电性连接；

所述外部设备包括电脑、手机具有网络连接功能的电子产品；

所述温度传感器至少有一个；

所述压力传感器至少有一个。

进一步，无线射频收发模块与单片机控制器数据分享方法，具体包括：

获得分享请求；

根据所述分享请求，调用一流媒体服务，并确定一用于分享的第一数据；

基于所述流媒体服务，将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

向外部设备发送所述地址信息；其中，所述地址信息用于使所述外部设备根据所述地址信息获得所述流媒体数据；

基于所述流媒体服务，当接收到所述外部设备的确认信息后，向所述外部设备输出所述流媒体数据。

进一步，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据包括：

若从所述分享请求中获取到所述单片机控制器上存储的任一数据文件的文件信息，则确定所述任一数据文件为用于分享的第一数据；

若任一数据文件处理过程中，接收到分享请求，则将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

在向所述外部设备输出所述流媒体数据之前，进一步包括：

向所述外部设备发送控制信息，所述控制信息用于使所述外部设备根据所述控制信息确定执行该流媒体数据应用程序；

当任一数据文件处理过程中，接收到所述分享请求，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据，并将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息包括：

将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

获取所述任一数据文件当前处理的位置信息，并将所述任一数据文件中未处理的部分转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

当任一数据文件处理过程中，接收到所述分享请求，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据，并将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息包括：

将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

将所述任一数据文件转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

获取所述任一数据文件当前处理的位置信息和参数信息，并将该位置信息和参数信息添加到所述流媒体文件中，使所述第二电子设备根据该位置信息和参数信息续播所述视频文件。

进一步，所述获得分享请求包括：

如果检测到用户执行设定操作的操作信息，则根据所述操作信息生成分享请求；

所述当接收到所述外部设备的确认信息后，还进一步包括：终止所述任一数据文件的处理流程；

获得所述分享请求之后，进一步包括：

将实时输入的数据作为第一数据，基于所述调用流媒体服务将实时输入的第一数据转化为流媒体数据。

进一步，所述单片机控制器包括中央处理单元，所述中央处理单元用于对采集装置的温度传感器和压力传感器传输数据进行处理。

进一步，单片机控制器的控制方法，包括：

设定中央处理单元的一温度临界值、一压力临界值；

根据温度临界值和压力临界值判断一最大可处理负载量；

根据汇集平台电源管理技术将多个第一工作任务结合为一第一连续工作任务；

判断第一连续工作任务的一负载量是否大于最大可处理负载量；

当第一连续工作任务的负载量大于最大可处理负载量时，将第一连续工作任务中之一超载部分的第一工作任务移出第一连续工作任务；

当接收到第一连续工作任务时，将中央处理单元由一休眠模式切换至一操作模式，以及处理第一连续工作任务；以及当第一连续工作任务处理完成后，将中央处理单元设为休眠模式；

中央处理单元的操作频率具有一正常操作频率，以及单片机控制器的控制方法还包括：

根据第一连续工作任务的负载量以及温度临界值决定一第一操作频率；

以及当中央处理单元切换至操作模式时，将中央处理单元的操作频率由正常操作频率提升至第一操作频率，并通过第一操作频率处理第一连续工作任务；

其中第一操作频率的工作频率高于正常操作频率的工作频率；

单片机控制器的控制方法还包括：

当第一连续工作任务处理完成并且中央处理单元进入休眠模式后，根据汇集平台电源管理技术将多个第二工作任务以及超载部分的第一工作任务结合为一第二连续工作任务；

当接收到第二连续工作任务时，将中央处理单元由休眠模式切换至操作模式；

将中央处理单元的操作频率由正常操作频率提升至一第二操作频率，通过第二操作频率处理第二连续工作任务；以及当第二连续工作任务处理完成后，将中央处理单元设为休眠模式；

其中第一操作频率的工作频率高于正常操作频率的工作频率；

中央处理单元使用第一操作频率将第一连续工作任务处理完成的时间点与开始接收到第二连续工作任务的时间点之间具有一第一间隔时间，而使用正常频率将第一连续工作任务处理完成与接收到第二连续工作任务之间具有一第二间隔时间，其中第一间隔时间小于第二间隔时间。

进一步，采集数据控制模块的信号采集方法包括：采集数据控制模块利用含有的M个阵元的阵列天线接收来自同步正交跳频温度传感器和同步正交跳频压力传感器的跳频信号，对每一路接收信号进行采样，得到采样后的M路离散时域混合信号m＝1,2,…,M；采集阵列天线节点间不同时间片的交互次数，根据得到的数据建立时间序列，通过三次指数平滑法来预测节点间下一个时间片的交互次数，将交互次数预测值与实际值的相对误差作为节点的直接信任值；

直接信任值的具体计算步骤为：采集网络观测节点i与节点j之间的n个时间片的交互次数：选取一定时间间隔t作为一个观测时间片，以观测节点i和被测节点j在1个时间片内的交互次数作为观测指标，真实交互次数，记作y_t，依次记录n个时间片的y_n，并将其保存在节点i的通信记录表中；预测第n+1个时间片的交互次数：根据采集到的n个时间片的交互次数建立时间序列，采用三次指数平滑法预测下一个时间片n+1内节点i和j之间的交互次数，预测交互次数，记作计算公式如下：

预测系数a_n、b_n、c_n的取值可由如下公式计算得到：

其中：分别是一次、二次、三次指数平滑数，由如下公式计算得到：

是三次指数平滑法的初始值，其取值为

α是平滑系数(0＜α＜1)，体现信任的时间衰减特性，即离预测值越近的时间片的y_t权重越大，离预测值越远的时间片的y_t权重越小；如果数据波动较大，且长期趋势变化幅度较大，呈现明显迅速的上升或下降趋势时α应取较大值0.6～0.8，增加近期数据对预测结果的影响；当数据有波动，但长期趋势变化不大时，α可在0.1～0.4之间取值；如果数据波动平稳，α应取较小值0.05～0.20；

计算直接信任值：

节点j的直接信任值TD_ij为预测交互次数和真实交互次数y_n+1的相对误差，

采用多路径信任推荐方式而得到的计算式计算间接信任值；收集可信节点对节点j的直接信任值：节点i向所有满足TD_ik≤φ的可信关联节点询问其对节点j的直接信任值，其中φ为推荐节点的可信度阈值，根据可信度的要求精度，φ的取值范围为0～0.4；计算间接信任值：综合计算所收集到的信任值，得到节点j的间接信任值TR_ij，其中，Set(i)为观测节点i的关联节点中与j节点有过交互且其直接信任值满足TD_ik≤φ的节点集合；

由直接信任值和间接信任值整合计算得出综合信任值；综合信任值(T_ij)的计算公式如下：T_ij＝βTD_ij+(1-β)TR_ij，其中β(0≤β≤1)表示直接信任值的权重，当β＝0时，节点i和节点j没有直接交互关系，综合信任值的计算直接来自于间接信任值，判断较客观；当β＝1时，节点i对节点j的综合信任值全部来自于直接信任值，在这种情况下，判断较为主观，实际计算根据需要确定β的取值。

本发明具有的优点和积极效果是：该基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，利用外部设备通过GPRS网络对单片机控制器实现远程控制，利用了互联网的高效数据传输与处理的优势，能够利用外部设备实时了解和控制高温高压卷染机的运转，单片机控制器可通过温度传感器和压力传感器实时监测高温高压卷染机内部的温度和压力，保证产品的质量，避免了传统设备只能分别操作单一的弊端，整个设备智能化程度较高。

本发明的无线射频收发模块与单片机控制器数据分享方法和单片机控制器的控制方法充分保证了数据信息的准确传输和控制，使外部设备更有效的控制。

本发明的采集数据控制模块信号采集方法增加了信号的采集范围和准确性；对智能化的控制进一步提供了保证。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统示意图。

图中：1、采集装置；2、温度传感器；3、压力传感器；4、采集数据控制模块；5、输入模块；6、单片机控制器；7、供电模块；8、温度控制模块；9、压力控制模块；10、驱动模块；11、计时模块；12、进气阀；13、泄压阀；14、给水控制阀；15、温度表；16、压力表；17、变频电机；18、无线射频收发模块；19、外部设备；20、GPRS网络。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细描述。

如图1所示，本发明实施例提供的基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，包括采集装置1、单片机控制器6和外部设备19，所述采集装置1包括温度传感器2和压力传感器3；所述采集装置1的输出端与采集数据控制模块4的输入端电性连接；所述单片机控制器6的输入端与输入模块5的输出端电性连接；所述单片机控制器9的输出端分别与温度控制模块8、压力控制模块9、驱动模块10、计时模块11、进气阀12、泄压阀13、给水控制阀14、温度表15和压力表16的输入端电性连接；所述驱动模块10的输出端与变频电机17的输入端电性连接；所述单片机控制器9与无线射频收发模块18电性连接；所述外部设备19通过GPRS网络20与无线射频收发模块18连接。

进一步，所述采集数据控制模块4的输出端与输入模块5的输入端电性连接。所述采集数据控制模块含有M个阵元的阵列天线和M个阵元的阵列天线节点；所述M个阵元的阵列天线通过导线连接M个阵元的阵列天线节点；所述M个阵元的阵列天线节点与输入模块的输入端电性连接。

进一步，所述单片机控制器6的输入端与供电模块7的输出端电性连接。

进一步，所述外部设备19包括电脑、手机等具有网络连接功能的电子产品。

进一步，所述温度传感器2至少有一个。

进一步，所述压力传感器3至少有一个。

进一步，无线射频收发模块与单片机控制器数据分享方法，具体包括：

获得分享请求；

根据所述分享请求，调用一流媒体服务，并确定一用于分享的第一数据；

基于所述流媒体服务，将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

向外部设备发送所述地址信息；其中，所述地址信息用于使所述外部设备根据所述地址信息获得所述流媒体数据；

基于所述流媒体服务，当接收到所述外部设备的确认信息后，向所述外部设备输出所述流媒体数据。

进一步，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据包括：

若从所述分享请求中获取到所述单片机控制器上存储的任一数据文件的文件信息，则确定所述任一数据文件为用于分享的第一数据；

若任一数据文件处理过程中，接收到分享请求，则将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

在向所述外部设备输出所述流媒体数据之前，进一步包括：

向所述外部设备发送控制信息，所述控制信息用于使所述外部设备根据所述控制信息确定执行该流媒体数据应用程序；

当任一数据文件处理过程中，接收到所述分享请求，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据，并将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息包括：

将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

获取所述任一数据文件当前处理的位置信息，并将所述任一数据文件中未处理的部分转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

当任一数据文件处理过程中，接收到所述分享请求，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据，并将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息包括：

将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

将所述任一数据文件转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

获取所述任一数据文件当前处理的位置信息和参数信息，并将该位置信息和参数信息添加到所述流媒体文件中，使所述第二电子设备根据该位置信息和参数信息续播所述视频文件。

进一步，所述获得分享请求包括：

如果检测到用户执行设定操作的操作信息，则根据所述操作信息生成分享请求；

所述当接收到所述外部设备的确认信息后，还进一步包括：终止所述任一数据文件的处理流程；

获得所述分享请求之后，进一步包括：

将实时输入的数据作为第一数据，基于所述调用流媒体服务将实时输入的第一数据转化为流媒体数据。

进一步，所述单片机控制器包括中央处理单元，所述中央处理单元用于对采集装置的温度传感器和压力传感器传输数据进行处理。

进一步，单片机控制器的控制方法，包括：

设定中央处理单元的一温度临界值、一压力临界值；

根据温度临界值和压力临界值判断一最大可处理负载量；

根据汇集平台电源管理技术将多个第一工作任务结合为一第一连续工作任务；

判断第一连续工作任务的一负载量是否大于最大可处理负载量；

当第一连续工作任务的负载量大于最大可处理负载量时，将第一连续工作任务中之一超载部分的第一工作任务移出第一连续工作任务；

当接收到第一连续工作任务时，将中央处理单元由一休眠模式切换至一操作模式，以及处理第一连续工作任务；以及当第一连续工作任务处理完成后，将中央处理单元设为休眠模式；

中央处理单元的操作频率具有一正常操作频率，以及单片机控制器的控制方法还包括：

根据第一连续工作任务的负载量以及温度临界值决定一第一操作频率；

以及当中央处理单元切换至操作模式时，将中央处理单元的操作频率由正常操作频率提升至第一操作频率，并通过第一操作频率处理第一连续工作任务；

其中第一操作频率的工作频率高于正常操作频率的工作频率；

单片机控制器的控制方法还包括：

当第一连续工作任务处理完成并且中央处理单元进入休眠模式后，根据汇集平台电源管理技术将多个第二工作任务以及超载部分的第一工作任务结合为一第二连续工作任务；

当接收到第二连续工作任务时，将中央处理单元由休眠模式切换至操作模式；

将中央处理单元的操作频率由正常操作频率提升至一第二操作频率，通过第二操作频率处理第二连续工作任务；以及当第二连续工作任务处理完成后，将中央处理单元设为休眠模式；

其中第一操作频率的工作频率高于正常操作频率的工作频率；

中央处理单元使用第一操作频率将第一连续工作任务处理完成的时间点与开始接收到第二连续工作任务的时间点之间具有一第一间隔时间，而使用正常频率将第一连续工作任务处理完成与接收到第二连续工作任务之间具有一第二间隔时间，其中第一间隔时间小于第二间隔时间。

进一步，采集数据控制模块的信号采集方法包括：采集数据控制模块利用含有的M个阵元的阵列天线接收来自同步正交跳频温度传感器和同步正交跳频压力传感器的跳频信号，对每一路接收信号进行采样，得到采样后的M路离散时域混合信号m＝1,2,…,M；采集阵列天线节点间不同时间片的交互次数，根据得到的数据建立时间序列，通过三次指数平滑法来预测节点间下一个时间片的交互次数，将交互次数预测值与实际值的相对误差作为节点的直接信任值；

直接信任值的具体计算步骤为：采集网络观测节点i与节点j之间的n个时间片的交互次数：选取一定时间间隔t作为一个观测时间片，以观测节点i和被测节点j在1个时间片内的交互次数作为观测指标，真实交互次数，记作y_t，依次记录n个时间片的y_n，并将其保存在节点i的通信记录表中；预测第n+1个时间片的交互次数：根据采集到的n个时间片的交互次数建立时间序列，采用三次指数平滑法预测下一个时间片n+1内节点i和j之间的交互次数，预测交互次数，记作计算公式如下：

预测系数a_n、b_n、c_n的取值可由如下公式计算得到：

其中：分别是一次、二次、三次指数平滑数，由如下公式计算得到：

是三次指数平滑法的初始值，其取值为

α是平滑系数(0＜α＜1)，体现信任的时间衰减特性，即离预测值越近的时间片的y_t权重越大，离预测值越远的时间片的y_t权重越小；如果数据波动较大，且长期趋势变化幅度较大，呈现明显迅速的上升或下降趋势时α应取较大值0.6～0.8，增加近期数据对预测结果的影响；当数据有波动，但长期趋势变化不大时，α可在0.1～0.4之间取值；如果数据波动平稳，α应取较小值0.05～0.20；

计算直接信任值：

节点j的直接信任值TD_ij为预测交互次数和真实交互次数y_n+1的相对误差，

采用多路径信任推荐方式而得到的计算式计算间接信任值；收集可信节点对节点j的直接信任值：节点i向所有满足TD_ik≤φ的可信关联节点询问其对节点j的直接信任值，其中φ为推荐节点的可信度阈值，根据可信度的要求精度，φ的取值范围为0～0.4；计算间接信任值：综合计算所收集到的信任值，得到节点j的间接信任值TR_ij，其中，Set(i)为观测节点i的关联节点中与j节点有过交互且其直接信任值满足TD_ik≤φ的节点集合；

由直接信任值和间接信任值整合计算得出综合信任值；综合信任值(T_ij)的计算公式如下：T_ij＝βTD_ij+(1-β)TR_ij，其中β(0≤β≤1)表示直接信任值的权重，当β＝0时，节点i和节点j没有直接交互关系，综合信任值的计算直接来自于间接信任值，判断较客观；当β＝1时，节点i对节点j的综合信任值全部来自于直接信任值，在这种情况下，判断较为主观，实际计算根据需要确定β的取值。

下面结合工作原理对本发明的应用作进一步描述。

本发明实施例提供的基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，外部设备19可通过GPRS网络20对单片机控制器6直接控制，实现了远程控制的目的，无线射频收发模块18可接收和发射无线网络信号，采集装置1包括温度传感器2和压力传感器3，温度传感器2和压力传感器3至少有一个，可对高温高压卷染机内部不同区域的温度和压力进行检测，检测参数通过采集数据控制模块4发送到输入模块5中，输入模块5将检测参数发送到单片机控制器6中，单片机控制器6将检测参数通过无线射频收发模块18和GPRS网络20实时发送到外部设备19中，工作人员利用外部设备19根据检测参数对单片机控制器6发送相应的命令，通过温度控制模块8调整高温高压卷染机内部的温度，通过压力控制模块9调整高温高压卷染机内部的压力，单片机控制器6将温度和压力实时发送到温度表15和压力表16中实时显示出来，保证温度和压力满足生产需求，单片机控制器6通过驱动模块10控制变频电机17的启停和转速，单片机控制器6控制进气阀12、泄压阀13和给水控制阀14的开合，给水控制阀14用于控制外界温水和清水的输送到高温高压卷染机中，进气阀12用于控制外界高温蒸汽输送到高温高压卷染机中，泄压阀13用于在工作结束之后将高温高压卷染机内部的高压蒸汽释放出来，保障设备的运行安全和使用寿命。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，其特征在于，所述基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统包括采集装置、单片机控制器和外部设备；所述采集装置的输出端与采集数据控制模块的输入端电性连接；所述单片机控制器的输入端与输入模块的输出端电性连接；所述单片机控制器的输出端分别与温度控制模块、压力控制模块、驱动模块、计时模块、进气阀、泄压阀、给水控制阀、温度表和压力表的输入端电性连接；所述驱动模块的输出端与变频电机的输入端电性连接；所述单片机控制器与无线射频收发模块电性连接；所述外部设备通过GPRS网络与无线射频收发模块连接。

2.如权利要求1所述的基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，其特征在于，所述采集装置包括温度传感器和压力传感器；所述温度传感器和压力传感器均与采集数据控制模块的输入端电性连接；所述温度传感器采用同步正交跳频温度传感器；压力传感器采用同步正交跳频压力传感器；

所述采集数据控制模块含有M个阵元的阵列天线和M个阵元的阵列天线节点；所述M个阵元的阵列天线通过导线连接M个阵元的阵列天线节点；所述M个阵元的阵列天线节点与输入模块的输入端电性连接；

所述单片机控制器的输入端与供电模块的输出端电性连接；

所述外部设备包括电脑、手机具有网络连接功能的电子产品；

所述温度传感器至少有一个；

所述压力传感器至少有一个。

3.如权利要求1所述的基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，其特征在于，无线射频收发模块与单片机控制器数据分享方法，具体包括：

获得分享请求；

根据所述分享请求，调用一流媒体服务，并确定一用于分享的第一数据；

基于所述流媒体服务，将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

向外部设备发送所述地址信息；其中，所述地址信息用于使所述外部设备根据所述地址信息获得所述流媒体数据；

基于所述流媒体服务，当接收到所述外部设备的确认信息后，向所述外部设备输出所述流媒体数据。

4.如权利要求3所述的基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，其特征在于，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据包括：

若从所述分享请求中获取到所述单片机控制器上存储的任一数据文件的文件信息，则确定所述任一数据文件为用于分享的第一数据；

若任一数据文件处理过程中，接收到分享请求，则将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

在向所述外部设备输出所述流媒体数据之前，进一步包括：

向所述外部设备发送控制信息，所述控制信息用于使所述外部设备根据所述控制信息确定执行该流媒体数据应用程序；

当任一数据文件处理过程中，接收到所述分享请求，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据，并将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息包括：

将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

获取所述任一数据文件当前处理的位置信息，并将所述任一数据文件中未处理的部分转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

当任一数据文件处理过程中，接收到所述分享请求，根据所述分享请求确定用于分享的第一数据，并将所述第一数据转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息包括：

将当前处理的任一数据文件确定为用于分享的第一数据；

将所述任一数据文件转换为流媒体数据以及生成一通过流媒体协议能够获得所述流媒体数据的地址信息；

获取所述任一数据文件当前处理的位置信息和参数信息，并将该位置信息和参数信息添加到所述流媒体文件中，使所述第二电子设备根据该位置信息和参数信息续播所述视频文件。

5.如权利要求3所述的基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，其特征在于，所述获得分享请求包括：

如果检测到用户执行设定操作的操作信息，则根据所述操作信息生成分享请求；

所述当接收到所述外部设备的确认信息后，还进一步包括：终止所述任一数据文件的处理流程；

获得所述分享请求之后，进一步包括：

将实时输入的数据作为第一数据，基于所述调用流媒体服务将实时输入的第一数据转化为流媒体数据。

6.如权利要求1所述的基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，其特征在于，所述单片机控制器包括中央处理单元，所述中央处理单元用于对采集装置的温度传感器和压力传感器传输数据进行处理。

7.如权利要求6所述的基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，其特征在于，单片机控制器的控制方法，包括：

设定中央处理单元的一温度临界值、一压力临界值；

根据温度临界值和压力临界值判断一最大可处理负载量；

根据汇集平台电源管理技术将多个第一工作任务结合为一第一连续工作任务；

判断第一连续工作任务的一负载量是否大于最大可处理负载量；

当第一连续工作任务的负载量大于最大可处理负载量时，将第一连续工作任务中之一超载部分的第一工作任务移出第一连续工作任务；

当接收到第一连续工作任务时，将中央处理单元由一休眠模式切换至一操作模式，以及处理第一连续工作任务；以及当第一连续工作任务处理完成后，将中央处理单元设为休眠模式；

中央处理单元的操作频率具有一正常操作频率，以及单片机控制器的控制方法还包括：

根据第一连续工作任务的负载量以及温度临界值决定一第一操作频率；

以及当中央处理单元切换至操作模式时，将中央处理单元的操作频率由正常操作频率提升至第一操作频率，并通过第一操作频率处理第一连续工作任务；

其中第一操作频率的工作频率高于正常操作频率的工作频率；

单片机控制器的控制方法还包括：

当第一连续工作任务处理完成并且中央处理单元进入休眠模式后，根据汇集平台电源管理技术将多个第二工作任务以及超载部分的第一工作任务结合为一第二连续工作任务；

当接收到第二连续工作任务时，将中央处理单元由休眠模式切换至操作模式；

将中央处理单元的操作频率由正常操作频率提升至一第二操作频率，通过第二操作频率处理第二连续工作任务；以及当第二连续工作任务处理完成后，将中央处理单元设为休眠模式；

其中第一操作频率的工作频率高于正常操作频率的工作频率；

中央处理单元使用第一操作频率将第一连续工作任务处理完成的时间点与开始接收到第二连续工作任务的时间点之间具有一第一间隔时间，而使用正常频率将第一连续工作任务处理完成与接收到第二连续工作任务之间具有一第二间隔时间，其中第一间隔时间小于第二间隔时间。

8.如权利要求1～2任意一项所述的基于互联网的高温高压卷染机电控控制系统，其特征在于，采集数据控制模块的信号采集方法包括：采集数据控制模块利用含有的M个阵元的阵列天线接收来自同步正交跳频温度传感器和同步正交跳频压力传感器的跳频信号，对每一路接收信号进行采样，得到采样后的M路离散时域混合信号(k＝1,2,....)m＝1,2,…,M；采集阵列天线节点间不同时间片的交互次数，根据得到的数据建立时间序列，通过三次指数平滑法来预测节点间下一个时间片的交互次数，将交互次数预测值与实际值的相对误差作为节点的直接信任值；

直接信任值的具体计算步骤为：采集网络观测节点i与节点j之间的n个时间片的交互次数：选取一定时间间隔t作为一个观测时间片，以观测节点i和被测节点j在1个时间片内的交互次数作为观测指标，真实交互次数，记作y_t，依次记录n个时间片的y_n，并将其保存在节点i的通信记录表中；预测第n+1个时间片的交互次数：根据采集到的n个时间片的交互次数建立时间序列，采用三次指数平滑法预测下一个时间片n+1内节点i和j之间的交互次数，预测交互次数，记作计算公式如下：

${\hat{y}}_{n+1}=a_n+b_n+c_n$

预测系数a_n、b_n、c_n的取值可由如下公式计算得到：

$a_n=3{\hat{y}}_{n+1}^{\left(1\right)}-3{\hat{y}}_{n+1}^{\left(2\right)}+{\hat{y}}_{n+1}^{\left(3\right)}$

$b_n=\frac{\mathrm{\α}}{2{(1-\mathrm{\α})}^2}\[(6-5\mathrm{\α}){\hat{y}}_{n+1}^{\left(1\right)}-2(5-4\mathrm{\α}){\hat{y}}_{n+1}^{\left(2\right)}+(4-3\mathrm{\α}){\hat{y}}_{n+1}^{\left(3\right)}\]$

$c_n=\frac{{\mathrm{\α}}^2}{2{(1-\mathrm{\α})}^2}\[{\hat{y}}_{n+1}^{\left(1\right)}-2{\hat{y}}_{n+1}^{\left(2\right)}+{\hat{y}}_{n+1}^{\left(3\right)}\]$

其中：分别是一次、二次、三次指数平滑数，由如下公式计算得到：

${\hat{y}}_{n+1}^{\left(1\right)}=\mathrm{\α}\×y_n+(1-\mathrm{\α})\×{\hat{y}}_n^{\left(1\right)}$

${\hat{y}}_{n+1}^{\left(2\right)}=\mathrm{\α}\×{\hat{y}}_{n+1}^{\left(1\right)}+(1-\mathrm{\α})\×{\hat{y}}_n^{\left(2\right)}$

${\hat{y}}_{n+1}^{\left(3\right)}=\mathrm{\α}\×{\hat{y}}_{n+1}^{\left(2\right)}+(1-\mathrm{\α})\×{\hat{y}}_n^{\left(3\right)}$

是三次指数平滑法的初始值，其取值为

${\hat{y}}_0^{\left(1\right)}={\hat{y}}_0^{\left(2\right)}={\hat{y}}_0^{\left(3\right)}=\frac{y_1+y_2+y_3}{3}$

α是平滑系数(0＜α＜1)，体现信任的时间衰减特性，即离预测值越近的时间片的y_t权重越大，离预测值越远的时间片的y_t权重越小；如果数据波动较大，且长期趋势变化幅度较大，呈现明显迅速的上升或下降趋势时α应取较大值0.6～0.8，增加近期数据对预测结果的影响；当数据有波动，但长期趋势变化不大时，α可在0.1～0.4之间取值；如果数据波动平稳，α应取较小值0.05～0.20；

计算直接信任值：

节点j的直接信任值TD_ij为预测交互次数和真实交互次数y_n+1的相对误差，

采用多路径信任推荐方式而得到的计算式计算间接信任值；收集可信节点对节点j的直接信任值：节点i向所有满足TD_ik≤φ的可信关联节点询问其对节点j的直接信任值，其中φ为推荐节点的可信度阈值，根据可信度的要求精度，φ的取值范围为0～0.4；计算间接信任值：综合计算所收集到的信任值，得到节点j的间接信任值TR_ij，其中，Set(i)为观测节点i的关联节点中与j节点有过交互且其直接信任值满足TD_ik≤φ的节点集合；

由直接信任值和间接信任值整合计算得出综合信任值；综合信任值(T_ij)的计算公式如下：T_ij＝βTD_ij+(1-β)TR_ij，其中β(0≤β≤1)表示直接信任值的权重，当β＝0时，节点i和节点j没有直接交互关系，综合信任值的计算直接来自于间接信任值，判断较客观；当β＝1时，节点i对节点j的综合信任值全部来自于直接信任值，在这种情况下，判断较为主观，实际计算根据需要确定β的取值。