CN110608816A - 粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，包括粮食温度异常点的排查处理、检测结果的分析认定，通过上位机对数据包的解析，运用粮情专家系统，进行整体预警模型、四周预警模型、顶层预警模型的建模，将计算出的粮食温度相关值与模型进行对比，若发现异常，及时进行相关检查及处理。本发明在粮食温度异常点的排查处理时，上位机发送的检测指令和数据包均经过校验，通过检测指令及检测结果的完整性校验，可以快速定位测温系统检测异常点及原因，迅速解决问题，使测温系统正常运行；对检查结果的分析认定中，通过三种预警模型的建模，运用粮情专家系统，能为粮食储藏提供科学的方法依据和可行的工艺。

Description

粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法

技术领域

本发明涉及粮食温度检测领域，特别是涉及一种粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法。

背景技术

粮食是重要的农产品，是关系到国计民生的重要资源，成品粮的储藏是保证粮食流通与应对市场波动的重要手段。在粮库粮食的保管储藏中，粮食温度的检测及监控是一个重要的指标。但是在粮温的检测过程中，有时会存在检测异常的问题，此时对于异常的排查和结果的分析就显得尤为重要。

目前通过人工检测粮温异常点已经远远不能满足需求，因此亟需提供一种及时、高效的粮温异常排查及结果分析认定的方法来满足需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，能够快速定位测温系统检测异常点及原因，及时进行相关检查与处理。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，包括粮食温度异常点的排查处理、检测结果的分析认定：

(1)异常点的排查处理：

S101：上位机与下位机握手协议建立通信；

S102：上位机发送检测指令并将待检测的数据包加密，发送给下位机，若校验不通过，则重新生成指令发送；

S103：下位机从上位机接收到加密数据包进行解密，返回相应的数据包长度给上位机并由上位机进行校验、解析、展示；

S104：若解析的测温点数据值不在正常范围内，则认为该点为异常点，下位机将异常点置标识位，并由上位机进行补正处理；

(2)检测结果的分析认定：通过上位机对数据包的解析，运用粮情专家系统，进行整体预警模型、四周预警模型、顶层预警模型的建模，将计算出的粮食温度相关值与模型进行对比，若发现异常，及时进行相关检查及处理。

在本发明一个较佳实施例中，在步骤S102中，上位机根据和下位机事先约定的规则生成指令，通过CRC16校验检验指令的完整性与正确性，若校验不通过，则重新生成指令发送。

在本发明一个较佳实施例中，在步骤S103中，上位机根据下位机检验数据包的长度及数据包的帧头帧尾进行校验，若校验不通过，则舍弃此次数据包，并与下位机约定合适的次数，继续发送检测指令，重复步骤S102和S103，直到得到正确的数据包。

在本发明一个较佳实施例中，在步骤S104中，上位机对异常点进行补正处理的方法为：

若能补正，采用历史温度值和平均值法进行补正；若不能补正，直接作补空处理。

进一步的，历史温度值是根据粮食的历史温度数据，用时间序列分析方法建立ARMA模型，获取异常点的温度。

进一步的，平均值是根据历史温度值得出异常点与上下左右前后六点的差值，上下左右前后的值为T_上、T_下、T_左、T_右、T_前、T_后，差值为△T_上、△T_下、△T_左、△T_右、△T_前、△T_后，根据公式

计算异常点的值。

在本发明一个较佳实施例中，在检测结果的分析认定中，

通过上位机对数据包的解析，计算出粮堆温度的平均值、最大值、最小值以及每层的平均值、最大值、最小值和每个测温点的温度，通过专家库进行整体预警模型建模，将计算出的粮堆各种温度值及仓内温湿度与建模进行比对，对粮食的储藏进行整体预警，若发现异常，及时进行相关检查及处理。

在本发明一个较佳实施例中，在检测结果的分析认定中，

通过上位机对数据包的解析，计算出粮堆每个测温点的温度及粮堆四周四个面的平均值、最大值、最小值，通过专家库进行四周预警模型建模，将计算出的相关值与模型进行对比，对粮食的储藏进行四周预警，若发现异常，及时进行相关检查、处理。

本发明的有益效果是：

(1)本发明在粮食温度异常点的排查处理时，上位机发送的检测指令和数据包均经过校验，通过检测指令及检测结果的完整性校验，可以快速定位测温系统检测异常点及原因，迅速解决问题，使测温系统正常运行；

(2)在粮温异常点排查和补正过程中，上位机可以展示有异常点的粮情，人机界面更加友好；排查到错误异常点时，能快速地定位异常点出现的原因，对线缆及时进行检查和更换；

(3)对检查结果的分析认定中，通过三种预警模型的建模，运用粮情专家系统，能为粮食储藏提供科学的方法依据和可行的工艺。

附图说明

图1是本发明异常点的排查处理方法的流程图；

图2是异常点补正的实施例一的示意图；

图3是异常点补正的实施例二的示意图；

图4是异常点补正的实施例三的示意图；

图5是异常点补正的实施例四的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

请参阅图1，本发明实施例包括：

一种粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，包括粮食温度异常点的排查处理、检测结果的分析认定：

(1)异常点的排查处理：

S101：上位机与下位机握手协议建立通信；本实施例中，所述上位机指PC端，下位机包括安装在粮库机房内的测控主机、安装在粮仓外的测控分机。

S102：上位机发送检测指令并将待检测的数据包经MD5算法加密，发送给下位机，上位机根据和下位机事先约定的规则生成指令，通过CRC16校验等检验指令的完整性与正确性，若校验不通过，则重新生成指令发送；

S103：下位机从上位机接收到加密数据包进行解密，返回相应的数据包长度给上位机并由上位机进行校验、解析、展示；

上位机根据下位机检验数据包的长度及数据包的帧头帧尾进行校验，若校验不通过，则舍弃此次数据包，并与下位机约定合适的次数，继续发送检测指令，重复步骤S102和S103，直到得到正确的数据包。

在粮食温度异常点的排查处理时，上位机发送的检测指令和数据包均经过校验，通过检测指令及检测结果的完整性校验，可以快速定位测温系统检测异常点及原因，迅速解决问题，使测温系统正常运行；

S104：若解析的测温点数据值不在正常范围内，则认为该点为异常点，下位机将异常点置标识位，并由上位机进行补正处理；

正常情况下，解析的测温点数据值在一个正常范围内，粮温范围在-10℃—40℃，根据不同的地区、不同的季节、不同的测温点位置，温度范围均不同。

具体的，上位机对异常点进行补正处理的方法为：若能补正，采用历史温度值和平均值法进行补正；若一个测温点的四周只有一个正常的测温点，则无法进行补正，因而若不能补正，直接作补空(即空着)处理。

进一步的，历史温度值是根据粮食的历史温度数据，用时间序列分析方法建立ARMA模型，获取异常点的温度。平均值是根据历史温度值得出异常点与上下左右前后六点的差值，上下左右前后的值为T_上、T_下、T_左、T_右、T_前、T_后，差值为△T_上、△T_下、△T_左、△T_右、△T_前、△T_后，根据公式

计算异常点的值。

在粮温异常点排查和补正过程中，上位机可以展示有异常点的粮情，人机界面更加友好；排查到错误异常点时，能快速地定位异常点出现的原因，对线缆及时进行检查和更换；

下面结合实施例详细描述不同情况下异常点补正的处理方法：

(1.1)一个测温点异常：当异常点四周正常点的个数大于2，此点上下左右四个点温度分别为T_上、T_下、T_左、T_右，使用平均值法进行补正；当异常点四周正常点的个数小于等于2，使用历史温度值获取温度进行补正处理；结合图2，异常点为任一层内的点，图中所述异常点为中层中心框内的点，其上点为异常点上一层同一杆的测温点，下点为异常点下一层同一杆的测温点，左右点分别为异常点本层位于异常点左、右两侧的测温点，前后点分别为异常点本层位于异常点同一排前后两侧的测温点；

(1.2)一杆温度异常：结合图3，使用平均值法和历史温度值进行补正处理；

(1.3)一排温度异常：结合图4，使用平均值法和历史温度值进行补正处理；

(1.4)一层温度异常：结合图5，对于测温点中出现较多的异常温度点，平均值法和历史温度值得到的补正温度不能满足要求，直接进行补空处理。

(2)检测结果的分析认定：通过上位机对数据包的解析，运用粮情专家系统，进行整体预警模型、四周预警模型、顶层预警模型的建模，将计算出的粮食温度相关值与模型进行对比，若发现异常，及时进行相关检查及处理。具体的，三种预警模型的建模过程如下：

(2.1)整体预警：通过对数据包的解析，计算出粮堆温度的平均值、最大值、最小值以及每层的平均值、最大值、最小值和每个测温点的温度，通过专家库进行整体预警模型建模，将计算出的粮堆各种温度值及仓内温湿度与建模进行比对，对粮食的储藏进行整体预警。如室内粮堆温度过高，可对仓房进行通风降温；

其中，所述粮堆温度通过解析数据包得到。

(2.2)四周预警：通过对数据包的解析，计算出粮堆每个测温点的温度及粮堆四周四个面的平均值、最大值、最小值等。通过专家库进行四周预警模型建模，将计算出的相关值与模型进行对比，对粮食的储藏进行四周预警，若发现异常，及时进行相关检查、处理；

其中，粮堆四周四个面为粮堆测温点三维图中的左侧、右侧、前侧、后侧四个由测温点组成的面。

(2.3)顶层预警：通过对数据包的解析，计算出粮堆每个测温点的温度及粮堆顶层温度的平均值、最大值、最小值等，通过专家库进行顶层预警模型建模，将计算出的相关值与模型进行对比，对粮食的储藏进行顶层预警，若发现异常，及时进行相关检查、处理。

其中，粮堆顶层为粮堆测温点最顶层的测温点组成的面。

对检查结果的分析认定中，通过三种预警模型的建模，运用粮情专家系统，能为粮食储藏提供科学的方法依据和可行的工艺。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，其特征在于，包括粮食温度异常点的排查处理、检测结果的分析认定：

(1)异常点的排查处理：

S101：上位机与下位机握手协议建立通信；

S102：上位机发送检测指令并将待检测的数据包加密，发送给下位机，若校验不通过，则重新生成指令发送；

S103：下位机从上位机接收到加密数据包进行解密，返回相应的数据包长度给上位机并由上位机进行校验、解析、展示；

S104：若解析的测温点数据值不在正常范围内，则认为该点为异常点，下位机将异常点置标识位，并由上位机进行补正处理；

(2)检测结果的分析认定：通过上位机对数据包的解析，运用粮情专家系统，进行整体预警模型、四周预警模型、顶层预警模型的建模，将计算出的粮食温度相关值与模型进行对比，若发现异常，及时进行相关检查及处理。

2.根据权利要求1所述的粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，其特征在于，在步骤S102中，上位机根据和下位机事先约定的规则生成指令，通过CRC16校验检验指令的完整性与正确性，若校验不通过，则重新生成指令发送。

3.根据权利要求1所述的粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，其特征在于，在步骤S103中，上位机根据下位机检验数据包的长度及数据包的帧头帧尾进行校验，若校验不通过，则舍弃此次数据包，并与下位机约定合适的次数，继续发送检测指令，重复步骤S102和S103，直到得到正确的数据包。

4.根据权利要求1所述的粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，其特征在于，在步骤S104中，上位机对异常点进行补正处理的方法为：

若能补正，采用历史温度值和平均值法进行补正；若不能补正，直接作补空处理。

5.根据权利要求4所述的粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，其特征在于，历史温度值是根据粮食的历史温度数据，用时间序列分析方法建立ARMA模型，获取异常点的温度。

6.根据权利要求4所述的粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，其特征在于，平均值是根据历史温度值得出异常点与上下左右前后六点的差值，上下左右前后的值为T_上、T_下、T_左、T_右、T_前、T_后，差值为△T_上、△T_下、△T_左、△T_右、△T_前、△T_后，根据公式

计算异常点的值。

7.根据权利要求1所述的粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，其特征在于，在检测结果的分析认定中，

通过上位机对数据包的解析，计算出粮堆温度的平均值、最大值、最小值以及每层的平均值、最大值、最小值和每个测温点的温度，通过专家库进行整体预警模型建模，将计算出的粮堆各种温度值及仓内温湿度与建模进行比对，对粮食的储藏进行整体预警，若发现异常，及时进行相关检查及处理。

8.根据权利要求1所述的粮食温度检测期间的异常排查及结果分析认定的方法，其特征在于，在检测结果的分析认定中，

通过上位机对数据包的解析，计算出粮堆每个测温点的温度及粮堆四周四个面的平均值、最大值、最小值，通过专家库进行四周预警模型建模，将计算出的相关值与模型进行对比，对粮食的储藏进行四周预警，若发现异常，及时进行相关检查、处理。