CN109801006A - 物联网传感器预警等级的计算方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了物联网传感器预警等级的计算方法及装置,基于传感器当次预警数据、历史未处理预警数据、历史未处理预警数据的最高预警等级,综合计算传感器预警等级。本发明中,物联网传感器预警等级和传感器当次上报的数据、历史未处理的预警数据、历史未处理的最高预警等级三个方面的数据相关,从三个方面综合计算得出预警等级,全面地反映了传感器的预警数据产生的预警等级,能够最大程度的从传感器上报的数据中挖掘出生产隐患问题,并通过预警等级体现出来。本发明结合传感器历史未处理的预警事件,综合计算得出传感器的预警等级,实现了物联网传感器预警等级的精准计算,使传感器的预警等级能更准确地反映企业生产活动的安全状态。
Description
技术领域
本发明涉及物联网传感器预警的技术领域,尤其涉及物联网传感器预警等级的计算方法及装置。
背景技术
随着国家对企业安全生产监管的重视,越来越多的物联网传感器被应用到企业的生产监管中,现在的物联网预警系统已经能够根据传感器上报的数据计算出预警等级,并根据预警等级的严重程度做出相应的处理。但是现有的物联网预警系统对传感器预警等级的计算方式都只是基于传感器当次上报的数据,缺乏对历史未处理的预警数据的关联计算,例如当次预警之前的上报的未被处理的多次低等级预警数据、高等级预警数据,在当次预警的等级中没有体现出来。这样就导致了历史未处理的预警事件被忽略、生产隐患未被重视。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明的目的在于提供物联网传感器预警等级的计算方法及装置,旨在解决现有的物联网预警系统对传感器预警等级的计算方式只基于传感器当次上报的数据,缺乏对历史未处理的预警数据进行关联计算的问题。
本发明的目的采用以下技术方案实现:
一种物联网传感器预警等级的计算方法,包括:
等级设置步骤:
设置传感器的预警等级规则,包括:
设置传感器数据的正常值范围、P级预警范围、P-1级预警范围、……、二级预警范围、一级预警范围;P为正整数;
设置传感器的预警等级从低到高依次为:不预警、P级预警、P-1级预警、……、二级预警、一级预警;
如果传感器当次上报的数据处于正常值范围,则当次预警等级为不预警;
如果传感器当次上报的数据处于P级预警范围,则当次预警等级为P级预警;
如果传感器当次上报的数据处于P-1级预警范围,则当次预警等级为P-1级预警;
……
如果传感器当次上报的数据处于二级预警范围,则当次预警等级为二级预警;
如果传感器当次上报的数据处于一级预警范围,则当次预警等级为一级预警;
当次计算步骤:
根据传感器当次上报的数据,利用传感器的预警等级规则计算当次预警等级G1;
累加计算步骤:
计算未处理的历史预警数据累加产生的累加预警等级G2;所述历史预警数据包括P个预警等级发生的相应次数;
最高计算步骤:
根据未处理的历史预警数据,得到未处理的最高预警等级G3;如果当前没有未处理的历史预警数据,则将G3设置为P级预警;
综合计算步骤:
计算传感器的实时预警等级:TWL=max(G1,G2,G3);
最高更新步骤:
将TWL与G3进行比对;如果TWL>G3,则令G3=TWL;
归类步骤:
将当次上报的预警数据归类到未处理的历史预警数据;
在未处理的历史预警数据得到处理后将其归类到已处理的历史预警数据。
在上述实施例的基础上,优选的,所述累加计算步骤中,为每个预警等级设置在累加预警值中所占的权重;设置累加预警值与累加预警等级的匹配关系;
根据未处理的历史预警数据中每个预警等级发生的次数,用加权累加的方式计算得出未处理的历史预警数据的累加预警值V,计算公式为:
V=N1×W1+N2×W2+…+NP-1×WP-1+NP×WP;
其中,N1~NP分别为一级预警等级~P级预警等级发生的次数,W1~WP分别为一级预警等级~P级预警等级在累加预警值中所占的权重;
根据计算出的累加预警值V,利用累加预警值与累加预警等级的匹配关系计算累加预警等级G2。
在上述实施例的基础上,优选的,P=4。
在上述实施例的基础上,优选的,W1=1000,W2=100,W3=10,W4=1;
如果V<10,则累加预警等级G2为四级预警;
如果10≤V<100,则累加预警等级G2为三级预警;
如果100≤V<1000,则累加预警等级G2为二级预警;
如果V≥1000时,则累加预警等级G2为一级预警。
在上述任意实施例的基础上,优选的,还包括报警步骤:
预先设定与传感器相应的智能终端;
当TWL为三级预警或四级预警时,在TWL级别发生变化时向与传感器相应的智能终端发送预警信息;
当TWL为一级预警或二级预警时,每产生一次预警事件,向与传感器相应的智能终端发送一次预警信息。
一种物联网传感器预警等级的计算装置,包括:
等级设置模块,用于:
设置传感器的预警等级规则,包括:
设置传感器数据的正常值范围、P级预警范围、P-1级预警范围、……、二级预警范围、一级预警范围;P为正整数;
设置传感器的预警等级从低到高依次为:不预警、P级预警、P-1级预警、……、二级预警、一级预警;
如果传感器当次上报的数据处于正常值范围,则当次预警等级为不预警;
如果传感器当次上报的数据处于P级预警范围,则当次预警等级为P级预警;
如果传感器当次上报的数据处于P-1级预警范围,则当次预警等级为P-1级预警;
……
如果传感器当次上报的数据处于二级预警范围,则当次预警等级为二级预警;
如果传感器当次上报的数据处于一级预警范围,则当次预警等级为一级预警;
当次计算模块,用于:
根据传感器当次上报的数据,利用传感器的预警等级规则计算当次预警等级G1;
累加计算模块,用于:
计算未处理的历史预警数据累加产生的累加预警等级G2;所述历史预警数据包括P个预警等级发生的相应次数;
最高计算模块,用于:
根据未处理的历史预警数据,得到未处理的最高预警等级G3;如果当前没有未处理的历史预警数据,则将G3设置为P级预警;
综合计算模块,用于:
计算传感器的实时预警等级:TWL=max(G1,G2,G3);
最高更新模块,用于:
将TWL与G3进行比对;如果TWL>G3,则令G3=TWL;
归类模块,用于:
将当次上报的预警数据归类到未处理的历史预警数据;
在未处理的历史预警数据得到处理后将其归类到已处理的历史预警数据。
在上述实施例的基础上,优选的,所述累加计算模块还用于:
为每个预警等级设置在累加预警值中所占的权重;设置累加预警值与累加预警等级的匹配关系;
根据未处理的历史预警数据中每个预警等级发生的次数,用加权累加的方式计算得出未处理的历史预警数据的累加预警值V,计算公式为:
V=N1×W1+N2×W2+…+NP-1×WP-1+NP×WP;
其中,N1~NP分别为一级预警等级~P级预警等级发生的次数,W1~WP分别为一级预警等级~P级预警等级在累加预警值中所占的权重;
根据计算出的累加预警值V,利用累加预警值与累加预警等级的匹配关系计算累加预警等级G2。
在上述实施例的基础上,优选的,P=4。
在上述实施例的基础上,优选的,W1=1000,W2=100,W3=10,W4=1;
如果V<10,则累加预警等级G2为四级预警;
如果10≤V<100,则累加预警等级G2为三级预警;
如果100≤V<1000,则累加预警等级G2为二级预警;
如果V≥1000时,则累加预警等级G2为一级预警。
在上述任意实施例的基础上,优选的,还包括报警模块,用于:
预先设定与传感器相应的智能终端;
当TWL为三级预警或四级预警时,在TWL级别发生变化时向与传感器相应的智能终端发送预警信息;
当TWL为一级预警或二级预警时,每产生一次预警事件,向与传感器相应的智能终端发送一次预警信息。
相比现有技术,本发明的有益效果在于:
本发明公开了物联网传感器预警等级的计算方法及装置,基于传感器当次预警数据、历史未处理预警数据、历史未处理预警数据的最高预警等级,综合计算传感器预警等级。本发明中,物联网传感器预警等级和传感器当次上报的数据、历史未处理的预警数据、历史未处理的最高预警等级三个方面的数据相关,从三个方面综合计算得出预警等级,全面地反映了传感器的预警数据产生的预警等级,能够最大程度的从传感器上报的数据中挖掘出生产隐患问题,并通过预警等级体现出来。本发明结合传感器历史未处理的预警事件,综合计算得出传感器的预警等级,实现了物联网传感器预警等级的精准计算,使传感器的预警等级能更准确地反映企业生产活动的安全状态。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1示出了本发明实施例提供的一种物联网传感器预警等级的计算方法的流程示意图;
图2示出了本发明实施例提供的一种物联网传感器预警等级的计算装置的结构示意图。
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对本发明做进一步描述,需要说明的是,在不相冲突的前提下,以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
具体实施例一
如图1所示,本发明实施例提供了一种物联网传感器预警等级的计算方法,包括:
等级设置步骤S101,该步骤预先设定预警范围和预警等级的对应关系:
设置传感器的预警等级规则,包括:
设置传感器数据的正常值范围、P级预警范围、P-1级预警范围、……、二级预警范围、一级预警范围;P为正整数;
设置传感器的预警等级从低到高依次为:不预警、P级预警、P-1级预警、……、二级预警、一级预警;
如果传感器当次上报的数据处于正常值范围,则当次预警等级为不预警;
如果传感器当次上报的数据处于P级预警范围,则当次预警等级为P级预警;
如果传感器当次上报的数据处于P-1级预警范围,则当次预警等级为P-1级预警;
……
如果传感器当次上报的数据处于二级预警范围,则当次预警等级为二级预警;
如果传感器当次上报的数据处于一级预警范围,则当次预警等级为一级预警;
当次计算步骤S102,该步骤计算当次预警等级:
根据传感器当次上报的数据,利用传感器的预警等级规则计算当次预警等级G1;
累加计算步骤S103,该步骤计算累加计算等级,具体计算方式在后文中有所阐述:
计算未处理的历史预警数据累加产生的累加预警等级G2;所述历史预警数据包括P个预警等级发生的相应次数;
最高计算步骤S104,由于未处理的历史预警数据的预警等级是确定的,因此该步骤可以从未处理的历史预警数据中,无疑义地得到未处理的最高预警等级,:
根据未处理的历史预警数据,得到未处理的最高预警等级G3;如果当前没有未处理的历史预警数据,则将G3设置为P级预警;
综合计算步骤S105:
计算传感器的实时预警等级:TWL=max(G1,G2,G3);
最高更新步骤S106:
将TWL与G3进行比对;如果TWL>G3,则令G3=TWL;
归类步骤S107:
将当次上报的预警数据归类到未处理的历史预警数据;
在未处理的历史预警数据得到处理后将其归类到已处理的历史预警数据。
本发明实施例基于传感器当次预警数据、历史未处理预警数据、历史未处理预警数据的最高预警等级,综合计算传感器预警等级。本发明实施例中,物联网传感器预警等级和传感器当次上报的数据、历史未处理的预警数据、历史未处理的最高预警等级三个方面的数据相关,从三个方面综合计算得出预警等级,全面地反映了传感器的预警数据产生的预警等级,能够最大程度的从传感器上报的数据中挖掘出生产隐患问题,并通过预警等级体现出来。本发明实施例结合传感器历史未处理的预警事件,综合计算得出传感器的预警等级,实现了物联网传感器预警等级的精准计算,使传感器的预警等级能更准确地反映企业生产活动的安全状态。
优选的,所述累加计算步骤S103中,为每个预警等级设置在累加预警值中所占的权重;设置累加预警值与累加预警等级的匹配关系;
根据未处理的历史预警数据中每个预警等级发生的次数,用加权累加的方式计算得出未处理的历史预警数据的累加预警值V,计算公式为:
V=N1×W1+N2×W2+…+NP-1×WP-1+NP×WP;
其中,N1~NP分别为一级预警等级~P级预警等级发生的次数,W1~WP分别为一级预警等级~P级预警等级在累加预警值中所占的权重;
根据计算出的累加预警值V,利用累加预警值与累加预警等级的匹配关系计算累加预警等级G2。
本发明实施例对P的取值不做限定,优选的,P=4。此时预警等级包括不预警、四级预警、三级预警、二级预警、一级预警。
本发明实施例对累加计算中权重的大小不做限定,优选的,W1=1000,W2=100,W3=10,W4=1;并且,累加预警值和累加预警等级的对应关系中配置的预警等级判断的边界值的大小是不做限定的。边界值的选定是跟累加计算中的权重配置和实际业务相关的。优选的,可以为V的取值和累加预警等级的对应关系进行如下设定:
如果V<10,则累加预警等级G2为四级预警;
如果10≤V<100,则累加预警等级G2为三级预警;
如果100≤V<1000,则累加预警等级G2为二级预警;
如果V≥1000时,则累加预警等级G2为一级预警。
优选的,本发明实施例还可以包括报警步骤:
预先设定与传感器相应的智能终端;
当TWL为三级预警或四级预警时,在TWL级别发生变化时向与传感器相应的智能终端发送预警信息;
当TWL为一级预警或二级预警时,每产生一次预警事件,向与传感器相应的智能终端发送一次预警信息。
这样做的好处是,不同等级的预警事件,以不同的频度告知用户,体现系统对不同等级事件的不同关注程度。
在上述的具体实施例一中,提供了物联网传感器预警等级的计算方法,与之相对应的,本申请还提供物联网传感器预警等级的计算装置。由于装置实施例基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
具体实施例二
如图2所示,本发明实施例提供了一种物联网传感器预警等级的计算装置,包括:
等级设置模块201,用于:
设置传感器的预警等级规则,包括:
设置传感器数据的正常值范围、P级预警范围、P-1级预警范围、……、二级预警范围、一级预警范围;P为正整数;
设置传感器的预警等级从低到高依次为:不预警、P级预警、P-1级预警、……、二级预警、一级预警;
如果传感器当次上报的数据处于正常值范围,则当次预警等级为不预警;
如果传感器当次上报的数据处于P级预警范围,则当次预警等级为P级预警;
如果传感器当次上报的数据处于P-1级预警范围,则当次预警等级为P-1级预警;
……
如果传感器当次上报的数据处于二级预警范围,则当次预警等级为二级预警;
如果传感器当次上报的数据处于一级预警范围,则当次预警等级为一级预警;
当次计算模块202,用于:
根据传感器当次上报的数据,利用传感器的预警等级规则计算当次预警等级G1;
累加计算模块203,用于:
计算未处理的历史预警数据累加产生的累加预警等级G2;所述历史预警数据包括P个预警等级发生的相应次数;
最高计算模块204,用于:
根据未处理的历史预警数据,得到未处理的最高预警等级G3;如果当前没有未处理的历史预警数据,则将G3设置为P级预警;
综合计算模块205,用于:
计算传感器的实时预警等级:TWL=max(G1,G2,G3);
最高更新模块206,用于:
将TWL与G3进行比对;如果TWL>G3,则令G3=TWL;
归类模块207,用于:
将当次上报的预警数据归类到未处理的历史预警数据;
在未处理的历史预警数据得到处理后将其归类到已处理的历史预警数据。
优选的,所述累加计算模块203还可以用于:
为每个预警等级设置在累加预警值中所占的权重;设置累加预警值与累加预警等级的匹配关系;
根据未处理的历史预警数据中每个预警等级发生的次数,用加权累加的方式计算得出未处理的历史预警数据的累加预警值V,计算公式为:
V=N1×W1+N2×W2+…+NP-1×WP-1+NP×WP;
其中,N1~NP分别为一级预警等级~P级预警等级发生的次数,W1~WP分别为一级预警等级~P级预警等级在累加预警值中所占的权重;
根据计算出的累加预警值V,利用累加预警值与累加预警等级的匹配关系计算累加预警等级G2。
优选的,P=4。
优选的,W1=1000,W2=100,W3=10,W4=1;
如果V<10,则累加预警等级G2为四级预警;
如果10≤V<100,则累加预警等级G2为三级预警;
如果100≤V<1000,则累加预警等级G2为二级预警;
如果V≥1000时,则累加预警等级G2为一级预警。
优选的,本发明实施例还可以包括报警模块,用于:
预先设定与传感器相应的智能终端;
当TWL为三级预警或四级预警时,在TWL级别发生变化时向与传感器相应的智能终端发送预警信息;
当TWL为一级预警或二级预警时,每产生一次预警事件,向与传感器相应的智能终端发送一次预警信息。
本发明实施例基于传感器当次预警数据、历史未处理预警数据、历史未处理预警数据的最高预警等级,综合计算传感器预警等级。本发明实施例中,物联网传感器预警等级和传感器当次上报的数据、历史未处理的预警数据、历史未处理的最高预警等级三个方面的数据相关,从三个方面综合计算得出预警等级,全面地反映了传感器的预警数据产生的预警等级,能够最大程度的从传感器上报的数据中挖掘出生产隐患问题,并通过预警等级体现出来。本发明实施例结合传感器历史未处理的预警事件,综合计算得出传感器的预警等级,实现了物联网传感器预警等级的精准计算,使传感器的预警等级能更准确地反映企业生产活动的安全状态。
本发明从使用目的上,效能上,进步及新颖性等观点进行阐述,其具有的实用进步性,己符合专利法所强调的功能增进及使用要件,本发明以上的说明及附图,仅为本发明的较佳实施例而己,并非以此局限本发明,因此,凡一切与本发明构造,装置,待征等近似、雷同的,即凡依本发明专利申请范围所作的等同替换或修饰等,皆应属本发明的专利申请保护的范围之内。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。尽管本发明已进行了一定程度的描述,明显地,在不脱离本发明的精神和范围的条件下,可进行各个条件的适当变化。可以理解,本发明不限于所述实施方案,而归于权利要求的范围,其包括所述每个因素的等同替换。对本领域的技术人员来说,可根据以上描述的技术方案以及构思,做出其它各种相应的改变以及形变,而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种物联网传感器预警等级的计算方法,其特征在于,包括:
等级设置步骤:
设置传感器的预警等级规则,包括:
设置传感器数据的正常值范围、P级预警范围、P-1级预警范围、……、二级预警范围、一级预警范围;P为正整数;
设置传感器的预警等级从低到高依次为:不预警、P级预警、P-1级预警、……、二级预警、一级预警;
如果传感器当次上报的数据处于正常值范围,则当次预警等级为不预警;
如果传感器当次上报的数据处于P级预警范围,则当次预警等级为P级预警;
如果传感器当次上报的数据处于P-1级预警范围,则当次预警等级为P-1级预警;
……
如果传感器当次上报的数据处于二级预警范围,则当次预警等级为二级预警;
如果传感器当次上报的数据处于一级预警范围,则当次预警等级为一级预警;
当次计算步骤:
根据传感器当次上报的数据,利用传感器的预警等级规则计算当次预警等级G1;
累加计算步骤:
计算未处理的历史预警数据累加产生的累加预警等级G2;所述历史预警数据包括P个预警等级发生的相应次数;
最高计算步骤:
根据未处理的历史预警数据,得到未处理的最高预警等级G3;如果当前没有未处理的历史预警数据,则将G3设置为P级预警;
综合计算步骤:
计算传感器的实时预警等级:TWL=max(G1,G2,G3);
最高更新步骤:
将TWL与G3进行比对;如果TWL>G3,则令G3=TWL;
归类步骤:
将当次上报的预警数据归类到未处理的历史预警数据;
在未处理的历史预警数据得到处理后将其归类到已处理的历史预警数据。
2.根据权利要求1所述的物联网传感器预警等级的计算方法,其特征在于,所述累加计算步骤中,为每个预警等级设置在累加预警值中所占的权重;设置累加预警值与累加预警等级的匹配关系;
根据未处理的历史预警数据中每个预警等级发生的次数,用加权累加的方式计算得出未处理的历史预警数据的累加预警值V,计算公式为:
V=N1×W1+N2×W2+…+NP-1×WP-1+NP×WP;
其中,N1~NP分别为一级预警等级~P级预警等级发生的次数,W1~WP分别为一级预警等级~P级预警等级在累加预警值中所占的权重;
根据计算出的累加预警值V,利用累加预警值与累加预警等级的匹配关系计算累加预警等级G2。
3.根据权利要求2所述的物联网传感器预警等级的计算方法,其特征在于,P=4。
4.根据权利要求3所述的物联网传感器预警等级的计算方法,其特征在于,W1=1000,W2=100,W3=10,W4=1;
如果V<10,则累加预警等级G2为四级预警;
如果10≤V<100,则累加预警等级G2为三级预警;
如果100≤V<1000,则累加预警等级G2为二级预警;
如果V≥1000时,则累加预警等级G2为一级预警。
5.根据权利要求1-4任一项所述的物联网传感器预警等级的计算方法,其特征在于,还包括报警步骤:
预先设定与传感器相应的智能终端;
当TWL为三级预警或四级预警时,在TWL级别发生变化时向与传感器相应的智能终端发送预警信息;
当TWL为一级预警或二级预警时,每产生一次预警事件,向与传感器相应的智能终端发送一次预警信息。
6.一种物联网传感器预警等级的计算装置,其特征在于,包括:
等级设置模块,用于:
设置传感器的预警等级规则,包括:
设置传感器数据的正常值范围、P级预警范围、P-1级预警范围、……、二级预警范围、一级预警范围;P为正整数;
设置传感器的预警等级从低到高依次为:不预警、P级预警、P-1级预警、……、二级预警、一级预警;
如果传感器当次上报的数据处于正常值范围,则当次预警等级为不预警;
如果传感器当次上报的数据处于P级预警范围,则当次预警等级为P级预警;
如果传感器当次上报的数据处于P-1级预警范围,则当次预警等级为P-1级预警;
……
如果传感器当次上报的数据处于二级预警范围,则当次预警等级为二级预警;
如果传感器当次上报的数据处于一级预警范围,则当次预警等级为一级预警;
当次计算模块,用于:
根据传感器当次上报的数据,利用传感器的预警等级规则计算当次预警等级G1;
累加计算模块,用于:
计算未处理的历史预警数据累加产生的累加预警等级G2;所述历史预警数据包括P个预警等级发生的相应次数;
最高计算模块,用于:
根据未处理的历史预警数据,得到未处理的最高预警等级G3;如果当前没有未处理的历史预警数据,则将G3设置为P级预警;
综合计算模块,用于:
计算传感器的实时预警等级:TWL=max(G1,G2,G3);
最高更新模块,用于:
将TWL与G3进行比对;如果TWL>G3,则令G3=TWL;
归类模块,用于:
将当次上报的预警数据归类到未处理的历史预警数据;
在未处理的历史预警数据得到处理后将其归类到已处理的历史预警数据。
7.根据权利要求6所述的物联网传感器预警等级的计算装置,其特征在于,所述累加计算模块还用于:
为每个预警等级设置在累加预警值中所占的权重;设置累加预警值与累加预警等级的匹配关系;
根据未处理的历史预警数据中每个预警等级发生的次数,用加权累加的方式计算得出未处理的历史预警数据的累加预警值V,计算公式为:
V=N1×W1+N2×W2+…+NP-1×WP-1+NP×WP;
其中,N1~NP分别为一级预警等级~P级预警等级发生的次数,W1~WP分别为一级预警等级~P级预警等级在累加预警值中所占的权重;
根据计算出的累加预警值V,利用累加预警值与累加预警等级的匹配关系计算累加预警等级G2。
8.根据权利要求7所述的物联网传感器预警等级的计算装置,其特征在于,P=4。
9.根据权利要求8所述的物联网传感器预警等级的计算装置,其特征在于,W1=1000,W2=100,W3=10,W4=1;
如果V<10,则累加预警等级G2为四级预警;
如果10≤V<100,则累加预警等级G2为三级预警;
如果100≤V<1000,则累加预警等级G2为二级预警;
如果V≥1000时,则累加预警等级G2为一级预警。
10.根据权利要求6-9任一项所述的物联网传感器预警等级的计算装置,其特征在于,还包括报警模块,用于:
预先设定与传感器相应的智能终端;
当TWL为三级预警或四级预警时,在TWL级别发生变化时向与传感器相应的智能终端发送预警信息;
当TWL为一级预警或二级预警时,每产生一次预警事件,向与传感器相应的智能终端发送一次预警信息。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103617705A (zh) * | 2013-12-10 | 2014-03-05 | 北京邮电大学 | 一种基于规则的物联网报警方法和系统 |
CN104991853A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-10-21 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种输出预警信息的方法和装置 |
CN105095679A (zh) * | 2015-09-10 | 2015-11-25 | 北京安捷工程咨询有限公司 | 一种基坑隧道工程安全风险预警测判方法 |
CN106250505A (zh) * | 2016-08-01 | 2016-12-21 | 中国矿业大学 | 一种可变步长的矿井环境实时监测数据的动态压缩方法 |
EP3258333A1 (en) * | 2016-06-17 | 2017-12-20 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for monitoring sensor data of rotating equipment |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103617705A (zh) * | 2013-12-10 | 2014-03-05 | 北京邮电大学 | 一种基于规则的物联网报警方法和系统 |
CN104991853A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-10-21 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种输出预警信息的方法和装置 |
CN105095679A (zh) * | 2015-09-10 | 2015-11-25 | 北京安捷工程咨询有限公司 | 一种基坑隧道工程安全风险预警测判方法 |
EP3258333A1 (en) * | 2016-06-17 | 2017-12-20 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for monitoring sensor data of rotating equipment |
CN106250505A (zh) * | 2016-08-01 | 2016-12-21 | 中国矿业大学 | 一种可变步长的矿井环境实时监测数据的动态压缩方法 |
CN108268893A (zh) * | 2018-01-03 | 2018-07-10 | 浙江图讯科技股份有限公司 | 一种基于机器学习的化工园区预警方法及装置 |
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