CN110716523A - 一种基于语音识别的泵站智能决策系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于语音识别的泵站智能决策系统及方法，通过监控系统采集泵站运行状态及设备信息；利用运行控制层实现泵站语音调度控制、运行记录、安全应急管理和设备故障处理；在信息管理层设置知识库并通过以太网与运行控制层进行数据的交互和管理；移动终端通过以太网接入信息管理层，巡检人员根据其权限通过语音识别的方式查询或记录泵站信息；并通过调度中心通过语音对区域内泵站实时监控进行调度控制，自动调用知识库中的决策方案下发至移动终端。本发明通过语音识别技术的应用，实现了对泵站的智能化监测、控制、诊断和管理，提高了泵站的运行效率、故障处理率和管理效率。
Description
技术领域
本发明涉及监控管理信息化技术领域，具体涉及一种方基于语音识别的泵站智能决策系统及方法。
背景技术
泵站是保障城市用水及城市防洪安全的重要组成部分，泵站工程是防洪排涝及配水的基础性工程，泵站工程点多、面广、量大，泵站工程安全运行管理任务艰巨且繁重，泵站的管理还存在管理基础薄弱及管理方式粗放的问题。各地区间泵站工程管理水平差异大，很多中小型泵站还需有人值守并人工检查巡视工作量大、效率低、反应慢、成本高。
现有技术下的泵站运行管理系统缺乏联动监控、信息化和智能化程度较低以及缺乏移动应用技术的运用，没有一套标准化的管理模式，导致泵站运行效率、安全性和可靠性较低。
发明内容
为了解决现有技术下，泵站运行管理系统缺乏联动监控、信息化和智能化程度较低以及缺乏移动应用技术的运用，没有一套标准化的管理模式，导致泵站运行效率、安全性和可靠性较低的问题，需要一种充分利用移动化设备、高信息化和智能化的联动式泵站管理系统。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于语音识别的泵站决策系统，包括：
语音识别系统，所述语音识别系统包括系统交互层、音频处理及识别层、调用消息传递层、展示对话层和应用层；
实时监控层，包括监控系统和机组现地控制系统，所述现地控制系统用于机组的控制与调节以及设备的数据采集和处理，并将数据反馈至监控系统；
运行控制层，用于泵站语音调度控制、运行记录、安全应急管理和设备故障处理；
信息管理层，该信息管理层设置有知识库并通过以太网与运行控制层进行数据的交互和管理；
移动终端，通过以太网接入信息管理层，巡检人员根据其权限通过语音识别的方式查询或记录泵站信息；
调度中心，通过语音对区域内泵站实时监控进行调度控制，自动调用知识库中的决策方案下发至移动终端。
进一步地，所述语音识别系统的具体构建方法为：
构建数据集，对声音信号的采集和预处理；
对语音识别模型进行训练优化；
结合泵站智能决策监控系统进行融合构建语音识别系统。
进一步地，所述语音识别包括语音输入、信号处理、解码和文本输出四个过程。
进一步地，所述泵站信息包括泵站档案信息、实时或历史数据、运行调度记录、安全及应急管理事件、运行日志。
一种基于语音识别的泵站智能决策方法，包括以下步骤：
S1.实时监控层将泵站设备以及水情等信息实时上传至调度系统；
S2.调度系统根据上传的数据，结合知识库进行计算，得出调度预案，再把预案下发至终端设备；
S3.终端设备根据指令通过语音识别的方式控制闸门的开闭。
由以上技术方案可知，本发明通过语音识别技术的应用，实现了对泵站的智能化监测、控制、诊断和管理，提高了泵站的运行效率、故障处理率和管理效率。
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图；
图2为本发明语音识别系统构建方法示意图；
图3为本发明语音识别的原理示意图；
图4为本发明泵站智能决策方法示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的一种优选实施方式做详细的说明。
如图1所示，一种基于语音识别的泵站决策系统，包括语音识别系统、实时监控层、运行控制层、信息管理层、移动终端以及调度中心；
所述语音识别系统包括系统交互层、音频处理及识别层、调用消息传递层、展示对话层和应用层，其中：
系统交互层中主要处理跟系统相关的驱动调用，这个层面的主要功能就是语言的输入输出，通过调用系统音频输入设备将声音流收入进来，整个过程只需要我们调用架构中的特定系统调用即可完成；
音频处理及识别层主要实现音频的降噪、端点检测以及语音的识别，该层可以对声学模型和语音模型进行声音转序列训练，然后进行语法规则的编写和字典的简历，通过灵活的语法编写使得更多的灵活说法能够被识别，本优选实施例所述音频降噪主要利用SSE的环境噪声抵消作用以及回声消除功能；
调用消息传递层主要是进行与各个功能模块之间的消息传递，该逻辑层需要通过接口调用完成复杂的逻辑实现，通过协议转换实现通信消息的传递；
展示层具备很好的跨平台展示功能，对话层是用语音的稀释进行指令的反馈，将所有预设的反馈文本通过对话层进行播报出啦，使用户在泵站现场不用离开泵站的检修或监测过程的情况下跟系统明确无歧义的交互；
应用层是和外部应用系统的对接，该层主要目的就是为了预期兼容以后的设备固件或系统，为后期的整个泵站智能决策系统升级以及扩展提供更好的可能性。
实时监控层，包括监控系统和机组现地控制系统，所述现地控制系统用于机组的控制与调节以及设备的数据采集和处理，并将数据反馈至监控系统；本优选实施例所述监控系统以分布式总线的智能测控网络为主站，在其所有设备中集成各种传感器，利用传感探测技术自动检测和控制水泵、电机、闸门、供电设备的运行、操作和管理生产过程状态及运行参数。泵站监控系统主要可以实现如下功能：泵站档案及健康监测、机泵语音操作控制、机泵运行监测、安全应急管理以及设备故障登记。
运行控制层，利用网络将区域内的各个泵站监控系统连接起来，用于泵站语音调度控制、运行记录、安全应急管理和设备故障处理。
信息管理层，该信息管理层设置有知识库并通过以太网与运行控制层进行数据的交互和管理；
移动终端，通过以太网接入信息管理层，巡检人员根据其权限通过语音识别的方式查询或记录泵站信息；所述泵站信息包括泵站档案信息、实时或历史数据、运行调度记录、安全及应急管理事件、运行日志。
调度中心，通过语音对区域内泵站实时监控进行调度控制，自动调用知识库中的决策方案下发至移动终端；本优选实施例所述调度中心可以通过语音的方式对各个泵站进行调度控制，各个泵站通过网络将其运行数据及视频反馈至调度中心，调度中心设有网络数据服务器及交换机、大屏幕、监控主机及备份机以及管理维护终端等。基于语音识别的泵站智能决策系统在调度层可以实现以下功能：泵闸档案及健康监测、调度控制、运行记录管理、安全及应急管理以及设备故障处理。
如图2所示，语音识别系统的具体构建方法为：首先构建数据集，对声音信号的采集和预处理；然后对语音识别模型进行训练优化；再结合泵站智能决策监控系统进行融合构建语音识别系统。具体包括训练和解码两个阶段，训练是通过大量标注的语音数据训练声学模型；解码是通过声学模型和语言模型将训练集外的语音数据识别成文字。本优选实施例首先对语音声音信号的时域谱矩阵做汉明窗以及傅里叶变化处理，得到模型输入，然后利用深度学历端到端模型以及CTC模型作为声学模型对输入数据解码，加入语言模型后得到文本输出。
如图3所示，本优选实施例所述语音识别具体包括包括语音输入、信号处理、解码和文本输出四个过程，中核心部分为解码，解码器由词典模型、语言模型和声学模型驻场。词典模型是是将文本分词后和对应语句进行匹配的过程，该模型可以形成针对泵站智能决策系统行业特有的词典模型库。语言模型是根据人类语言的特征特点结合声学模型的解决过匹配语义的对应关系，它是一组对知识化序列的表述。声学模型就是将发音图谱转换成文字的对应关系，是对语言学和声学的矢量化表述。而语音识别起始就是利用声学模型把语音的声学特征分类对应到音素或者字、词这样的最小单元，然后利用语言模型接着把字词解释成一个完整的句子的过程。
如图4所示，一种基于语音识别的泵站智能决策方法，包括以下步骤：
S1.实时监控层将泵站设备以及水情等信息实时上传至调度系统；
S2.调度系统根据上传的数据，结合知识库进行计算，得出调度预案，再把预案下发至终端设备；
S3.终端设备根据指令通过语音识别的方式控制闸门的开闭。
以上所述实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。
Claims (5)
1.一种基于语音识别的泵站决策系统，其特征在于，包括：
语音识别系统，所述语音识别系统包括系统交互层、音频处理及识别层、调用消息传递层、展示对话层和应用层；
实时监控层，包括监控系统和机组现地控制系统，所述现地控制系统用于机组的控制与调节以及设备的数据采集和处理，并将数据反馈至监控系统；
运行控制层，用于泵站语音调度控制、运行记录、安全应急管理和设备故障处理；
信息管理层，该信息管理层设置有知识库并通过以太网与运行控制层进行数据的交互和管理；
移动终端，通过以太网接入信息管理层，巡检人员根据其权限通过语音识别的方式查询或记录泵站信息；
调度中心，通过语音对区域内泵站实时监控进行调度控制，自动调用知识库中的决策方案下发至移动终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的泵站决策系统，其特征在于，所述语音识别系统的具体构建方法为：
构建数据集，对声音信号的采集和预处理；
对语音识别模型进行训练优化；
结合泵站智能决策监控系统进行融合构建语音识别系统。
3.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的泵站决策系统，其特征在于，所述语音识别包括语音输入、信号处理、解码和文本输出四个过程。
4.根据权利要求1所述的一种基于语音识别的泵站决策系统，其特征在于，所述泵站信息包括泵站档案信息、实时或历史数据、运行调度记录、安全及应急管理事件、运行日志。
5.一种基于语音识别的泵站智能决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.实时监控层将泵站设备以及水情等信息实时上传至调度系统；
S2.调度系统根据上传的数据，结合知识库进行计算，得出调度预案，再把预案下发至终端设备；
S3.终端设备根据指令通过语音识别的方式控制闸门的开闭。
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