CN111432035A - 基于bim的建筑运维监控报警系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于BIM的建筑运维监控报警系统及方法，涉及建筑监控技术领域，所述系统包括服务器端和多个客户端，客户端包括数据采集单元、前端数据处理单元、前端数据存储单元、前端通信单元及前端告警单元；服务器端包括后端通信单元、后端数据处理单元、后端数据存储单元、后端告警单元及客户端管理单元。数据采集单元采集监测数据并发送至前端数据处理单元，前端数据处理单元根据设定算法通过前端告警单元输出初级告警信息，后端数据存储单元通过时序数据库存储前端采集的数据，后端数据处理单元针对存储的时序数据进行分析处理，经由后端告警单元输出告警信息，上述方案可减轻各客户端对数据处理资源配置的要求，便于企业用户运营BIM系统。

Description

基于BIM的建筑运维监控报警系统及方法

技术领域

本发明涉及建筑监控技术领域，更具体地说，它涉及一种基于BIM的建筑运维监控报警系统及方法。

背景技术

BIM（BuildingInformationModeling）技术是利用数字化技术，建立虚拟的建筑工程三维模型，可以帮助实现建筑信息的集成。从建筑的设计、施工、运维直至建筑全寿命周期的终结，各种信息始终整合于一个三维模型信息数据库中，设计团队、施工单位、设施运营部门和业主等各方人员可以基于BIM进行协同工作，有效提高工作效率、降低成本、以实现可持续发展。

当前许多企业用户引入了BIM系统以便于对建筑安全等进行管理监控，如专利公告号为CN110533307A的中国专利，便提出了一种基于BIM的建筑安全监测系统及应急处理方法，包括温度监测模块、气体监测模块、活体监测模块、BIM关联模块、应急处理模块、预案执行模块。能够基于BIM建筑模型实现对建筑物的安全进行实时监控，及时的报告并处理危情，保障建筑、财产和人身的安全。从上述专利技术方案中可以看出，BIM系统所涉及的数据量巨大且实时性要求较高，这就要求企业用户具有强大的数据处理及反馈能力，显然这对于缺乏专业运维团队的企业用户而言是不现实的。如何能够让企业用户将BIM系统的功效得到最大化的发挥，并且减少企业用户的监控成本，提升监控的效率是当前亟待解决的问题。

发明内容

针对实际运用中企业用户作为独立运维管理者运行BIM系统不能最大化发挥出BIM系统的优势，导致监控预警的效率低下、成本高这一问题，本发明目的一在于提出一种基于BIM的建筑运维监控报警系统，其通过多层次的监控及数据处理网络，实现企业用户数据的快速高效处理，降低企业用户的维护管理成本。基于上述监控报警系统，本发明目的二在于提供一种基于BIM的建筑运维监控报警方法，具体方案如下：

一种基于BIM的建筑运维监控报警系统，包括服务器端以及至少一个客户端，其中，

所述客户端包括：

数据采集单元，配置为多个数据采集器，用于采集各项监测数据；

前端数据处理单元，配置为与所述数据采集单元数据连接，内置算法模块，接收所述监测数据并基于上述算法模块对其进行处理，输出前端判定信号；

前端数据存储单元，配置为一时序数据库，与所述数据采集单元以及前端数据处理单元数据连接，用于存储上述监测数据，并响应于前端数据处理单元的数据请求进行数据输出，用于初级数据分析和告警；

前端通信单元，配置为与所述服务器端通信连接，根据内置的数据订阅表上传数据采集单元采集的监测数据，接收所述服务器端下发的算法模块、后端判定信号和/或指令信息；

前端告警单元，与所述前端数据处理单元以及前端通信单元信号连接，接收并响应于所述前端判定信号和/或后端判定信号输出告警信息；

所述服务器端包括：

后端通信单元，配置为与所述客户端通信连接，获取客户端上传的各项监测数据，并将服务器端的算法模块、后端判定信号和/或指令信息输出至所述客户端；

后端数据处理单元，配置为与所述后端通信单元数据连接，内置算法模块存储库以及对应的数据处理器，接收所述客户端上传的各项监测数据，根据设定算法对其进行分析处理，输出所述后端判定信号；

后端数据存储单元，配置为一个分布式时序数据库，与所述后端通信单元以及后端数据处理单元数据连接，接收并存储客户端上传的各项监测数据，并响应于后端数据处理单元的数据请求进行数据输出，用于高级数据分析和告警；

后端告警单元，接收并响应于所述前端判定信号和/或后端判定信号输出告警信息，

客户管理单元(105)，配置为用于管理各客户端的元数据，包括客户端的注册、注销和安全验证数据及操作。

通过上述技术方案，服务器端可以接收多个客户端上传的监测数据并且对其加以监控，由此可以减少企业用户在BIM系统运维上的工作量以及成本，对于简单的无需过多数据处理的监测数据在客户端完成数据的监控，对于复杂或需要经过大量运算的监测数据发送至服务器端进行分析处理，也有利于提升监控效率。

进一步的，所述服务器端包括中央服务器以及边缘服务器；其中，

所述中央服务器与至少一个边缘服务器通信连接，和/或与至少一个客户端通信连接；

所述边缘服务器内置有特定算法模块并与至少一个适用于上述特定算法模块的客户端通信连接；

所述中央服务器以及边缘服务器内均配置有所述后端通信单元以及后端数据处理单元。

通过上述技术方案，对不同的客户端进行分类并将其数据汇总至设定的边缘服务器中进行处理，由此可以避免各个客户端的数据均汇总到中央服务器中进行处理，减轻中央服务器的工作负荷，也提升监测数据的监控处理效率。同时，利用客户端、边缘服务器以及中央服务器构成至少三层报警监控网络，不同的监测数据可以给到不同层级的报警监控网络，由此在提升监测数据处理效率的同时也提升了整个报警系统的可靠性，当其中一层监控网络损坏时，整个系统仍然有较大的冗余度对客户端采集的监测数据加以分析处理及监控报警。

进一步的，所述中央服务器中还配置有：

客户端算法匹配单元，与所述后端通信单元数据连接，分析并存储客户端上传的各项监测数据，根据设定评估方法得到适用于上述客户端的算法模块并输出至客户端和/或与之相连接的边缘服务器中。

通过上述技术方案，当客户端与服务器端相通信连接时，自服务器端获取相关的算法模块供自身进行监测数据的处理，并且随着使用时间的推移，系统会自动根据客户端监测数据处理的偏好，配置更为适宜的算法模块给到客户端，由此可以使得客户端的数据处理能力不断地得到更新优化，有利于提升客户端的数据处理能力，提升监控效率的同时降低中央服务器或边缘服务器的工作负荷。

进一步的，所述服务器端以及客户端中还配置有：

数据分析单元，配置为接收所述监测数据并根据设定算法分析上述监测数据规律，生成对应于各项监测数据的数据规律信息；

历史数据存储单元，配置为用于存储客户端对应的监测数据、数据规律信息以及历史告警信息，用于大规模BIM运维数据预测性维护分析。

通过上述技术方案，可以方便的对各个客户端采集的各项监测数据加以查阅，并对监测数据进行分析。

进一步的，所述服务器端以及客户端中还配置有：

报警预判单元，与所述历史数据存储单元数据连接，接收数据采集单元采集的监测数据并分析其趋势，基于所述历史数据存储单元中的数据规律信息以及历史告警信息，预判评估当前监测数据的报警风险，输出报警预判信息。

通过上述技术方案，利用从大数据中总结得到的历史数据信息对当前的监测数据加以预测，能够提前判定出故障发生的可能性并提前做出预警，有助于提升监控报警的效率。

进一步的，所述服务器端中还配置有：

算法优化单元，配置为与所述历史数据存储单元数据连接，基于所述数据规律信息以及历史告警信息，调整算法模块中的判定阈值。

通过上述技术方案，可以根据监测数据的变化适当地调整算法模块中触发报警的阈值，由此使得监测报警的效率更好更准确，提升监测报警的可靠性。

进一步的，所述中央服务器以及边缘服务器均配置为云端服务器。

通过上述技术方案，各个客户端可以方便地与上述中央服务器进行通信连接，使得中央服务器及边缘服务器能够同时对大范围内的BIM系统进行监测。

基于上述系统，本发明还提出了一种基于BIM的建筑运维监控报警方法，包括如下步骤：

建立服务器端与客户端之间的通信连接，并于所述服务器端及客户端中配置数据处理器；

利用客户端采集监测数据；

根据客户端采集的监测数据类型及处理要求，分配用于处理上述监测数据的数据处理器；

于所述数据处理器中基于设定的算法模块对上述监测数据进行处理，输出判定信息和/或告警信息。

通过上述技术方案，根据客户端采集的监测数据的类型及处理要求对监测数据的处理进行合理的分配，由此可以提升上述监测数据的处理效率。将客户端的数据监测工作委托由服务器端进行，可以减少对客户端的数据处理资源的要求，降低客户端的维护成本。

进一步的，所述建立服务器端与客户端之间的通信连接，并于所述服务器端及客户端中配置数据处理器包括：

所述服务器端配置为中央服务器与边缘服务器；

建立中央服务器与客户端之间的直接通信连接，和/或通过边缘服务器建立与至少一个客户端之间的通信连接；

根据所需处理监测数据类型及处理要求，于客户端、中央服务器以及边缘服务器中配置不同的数据处理器。

通过上述技术方案，于客户端、边缘服务器以及中央服务器中配置不同的数据处理器，使得客户端采集到的数据可以由不同层级的数据处理器进行处理，使得监控报警的效率更，实时性也能够得到更大的提升。

进一步的，所述于所述数据处理器中基于设定的算法模块对上述监测数据进行处理，包括：

于服务器端和/或客户端中存储上述客户端对应的监测数据、数据规律信息以及历史告警信息；

基于上述数据规律信息以及历史告警信息，结合当前客户端上传的监测数据，输出报警预判信息和/或调整所述算法模块中判定是否输出告警信息的阈值大小。

通过上述技术方案，利用提前预警的机制能够在报警触发事件发生前便做出预警，由此可以减少报警事件的发生，同时也能够为现场处置人员预留更多的处理时间，提升监控的效率。基于大数据分析，得到各个算法模块中触发报警的最佳阈值，也能够使得报警更为可靠准确，实现重点数据的重点监控。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

（1）通过将各个客户端的监测数据传输至服务器端进行分析处理，可以减轻各个客户端对数据处理资源配置的要求，便于企业用户对BIM系统加以运营维护；

（2）通过设置多层次的监控告警网络，使得客户端上传的数据能够得到及时高效地处理，提升监控告警的实时性；

（3）通过基于大数据以及云计算，分析客户端各项数据的变化规律以及历史数据，对可能出现的告警事件提前做出预警，进而缩短告警的时间甚至避免告警事件的发生，提升监控效率；

（4）通过大数据分析，针对于不同的客户端下发最为适宜的算法模块，并且基于监测数据，及时调整优化算法模块中触发告警的阈值大小，实现精准的监控预警。

附图说明

图1为本发明的整体示意图；

图2为本发明的结构框架示意图；

图3为本发明的监控方法的示意图；

图4为基于大数据对算法模块进行优化的方法示意图。

附图标记：100、服务器端；110、中央服务器；120、边缘服务器；101、后端通信单元；102、后端数据处理单元；103、后端数据存储单元；104、后端告警单元；200、客户端；201、数据采集单元；202、前端数据处理单元；203、前端数据存储单元；204、前端通信单元；205、前端告警单元。

具体实施方式

当前，BIM系统的应用越来越广泛，在建筑设计、施工及运维方面发挥着越来越大的作用。在BIM系统的运行过程中，有大量的数据产生需要进行监控报警，上述数据的实时监控往往需要一个专业的运维团队来完成，这对于一些小规模企业用户而言是难以实现的。并且，不同场景下产生的数据量是不同的，大的数据量需要大的数据处理资源，这也无形中增加了BIM系统的运维成本。如何降低企业用户的成本并且提升数据的监控效率，是当前亟待解决的问题。

下面结合实施例及图对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不仅限于此。

一种基于BIM的建筑运维监控报警系统，如图1和图2所示，主要包括服务器端100以及至少一个客户端200。在本发明中，上述服务器端100配置为云端服务器，即云端监控中心，云端监控中心预留多个数据通信接口与多个客户端200通信连接，多个所述客户端200作为独立的BIM系统，主要完成其所监测数据的采集、数据处理以及告警信息的发送等。

详述的，所述客户端200主要包括：数据采集单元201、前端数据处理单元202、前端数据存储单元203、前端通信单元204以及前端告警单元205。

数据采集单元201配置为多个数据采集器，用于采集建筑或建筑建设过程中各项监测数据。上述数据采集器包括但不限于建筑内部设置的温度传感器、一氧化碳浓度传感器、光照传感器等，也包括BIM系统自身的运行数据，例如CPU的占用量、各个系统功能模块的实时运行数据等。

前端数据处理单元202配置为与所述数据采集单元201数据连接，内置一算法模块，接收上述监测数据并基于上述算法模块对其进行处理，输出前端判定信号。应当指出的是，前端数据处理单元202主要根据设定的数据处理规则，对设定的监测数据进行处理，如数量处理要求较低但是实时性要求较高的数据加以处理。

前端数据存储单元203，是一个配置为一小型时序数据库，与所述数据采集单元201以及前端数据处理单元202数据连接，用于存储检测数据上述监测数据，并响应于前端数据处理单元202的数据请求进行数据输出，用于初级数据分析和告警。

前端通信单元204配置为与所述服务器端100通信连接，根据内置的数据订阅表上传数据采集单元201采集的监测数据，接收所述服务器端100下发的算法模块、后端判定信号和/或指令信息。在本发明中，上述前端通信单元204可以采用有线网络通信，也可以采用如4G/5G等通信模块加以的通信。

上述前端告警单元205与所述前端数据处理单元202以及前端通信单元204信号连接，接收并响应于所述前端判定信号和/或后端判定信号输出告警信息。在实践中，上述告警信息可以通过客户端200BIM系统中的人机交互界面加以告警，也可以通过诸如GPRS/WIFI通信模块等实现远程告警。

如图2所示，所述服务器端100包括：后端通信单元101、后端数据处理单元102、后端数据存储单元103以及后端告警单元104。

后端通信单元101，即配置于云端服务器中的网络通信模块，配置为与所述客户端200通信连接，用于获取客户端200上传的各项监测数据，并将服务器端100的算法模块、后端判定信号和/或指令信息输出至所述客户端200。上述指令信息包括对客户端200中某一功能模块的关断或重启信号，例如，当客户端200某一功能系统宕机后，云端服务器接收到上述监测信息，输出重启信号至客户端200，重启客户端200系统。

后端数据处理单元102配置为与所述后端通信单元101数据连接，内置算法模块存储库以及对应的数据处理器，接收所述客户端200上传的各项监测数据，根据设定算法对其进行分析处理，输出所述后端判定信号。

后端数据存储单元103，配置为一个分布式时序数据库，与所述后端通信单元101以及后端数据处理单元102数据连接，接收并存储客户端200上传的各项监测数据，并响应于后端数据处理单元102的数据请求进行数据输出，用于高级数据分析和告警。

后端告警单元104配置为接收并响应于所述前端判定信号和/或后端判定信号输出告警信息。在实践中，上述后端告警单元104可配置为与云端服务器通信连接的人机交互设备，如个人电脑、智能手机等。

客户管理单元，配置为用于管理各客户端200的元数据，包括客户端200的注册、注销和安全验证数据及操作。

基于上述技术方案，客户端200将各项监测数据上传至服务器端100，类似于托管模式，由服务器端100中内置的算法模块及其对应的数据处理器对监测数据进行处理，而后将后端判定信号或其它指令信号下发至客户端200，由此减少企业用户在BIM系统运维上的工作量以及成本，对于简单的无需过多数据处理的监测数据在客户端200完成数据的监控，对于复杂或需要经过大量运算的监测数据发送至服务器端100进行分析处理，也有利于提升监控效率。

从上述技术方案可以看出，各个客户端200中的数据除可以简单处理之外的数据，都需要发送至服务器端100进行处理，当云端监控中心连接的客户端200数量较多时，每秒钟会有大量的数据需要处理，这样就大大增加了服务器端100的工作负荷。并且，一旦当服务器端100出现宕机或其它故障，则会使得整个监控系统崩溃。为此，如图1所示，所述服务器端100包括中央服务器110以及边缘服务器120。其中，所述中央服务器110与至少一个边缘服务器120通信连接，和/或与至少一个客户端200通信连接。所述边缘服务器120内置有特定算法模块并与至少一个适用于上述特定算法模块的客户端200通信连接。所述中央服务器110以及边缘服务器120内均配置有所述后端通信单元101以及后端数据处理单元102。

基于上述技术方案，对不同的客户端200进行分类并将其数据汇总至设定的边缘服务器120中进行处理，由此可以避免各个客户端200的数据均汇总到中央服务器110中进行处理，减轻中央服务器110的工作负荷，也提升监测数据的监控处理效率。例如，将某一地区作为一个重点数据处理区域，而后将上述区域中的客户端200数据均连接至边缘服务器120，由边缘服务器120对该区域内的各个客户端200数据进行处理，而当数据量过大或者有特殊数据需要处理时，再上传至中央服务器110进行处理。

同时基于上述分布式的布局方案，利用客户端200、边缘服务器120以及中央服务器110构成至少三层报警监控网络，不同的监测数据可以给到不同层级的报警监控网络，由此在提升监测数据处理效率的同时也提升了整个报警系统的可靠性，当其中一层监控网络损坏时，整个系统仍然有较大的冗余度对客户端200采集的监测数据加以分析处理及监控报警。

在本发明中，所述服务器端100以及客户端200中还配置有数据分析单元以及历史数据存储单元，上述历史数据主要用于大规模BIM运维数据预测性维护分析。数据分析单元配置为接收所述监测数据并根据设定算法分析上述监测数据规律，生成对应于各项监测数据的数据规律信息。上述数据规律信息包括但不限于数据规律表等。历史数据存储单元配置为用于存储客户端200对应的监测数据、数据规律信息以及历史告警信息，在实际应用中，上述历史数据存储单元采用设置于中央服务器110或边缘服务器120中的数据库或其它数据存储模块实现，以此可以方便地对各个客户端200采集的各项监测数据加以查阅，并对监测数据进行分析。

在本发明中，优化的，所述中央服务器110中还配置有客户端200算法匹配单元。在实际应用中，中央服务器110中存储有各类算法模块，上述算法模块根据客户端200的需求下发给到客户端200中的前端数据处理单元202中，用于方便客户端200对一些基础的监测数据加以处理分析。上述客户端200算法匹配单元与所述后端通信单元101数据连接，分析并存储客户端200上传的各项监测数据，根据设定评估方法得到适用于上述客户端200的算法模块并输出至客户端200和/或与之相连接的边缘服务器120中。上述方案，使得系统能够自动地不断优化，当客户端200与服务器端100相通信连接时，自服务器端100获取相关的算法模块供自身进行监测数据的处理，并且随着使用时间的推移，系统会自动根据客户端200监测数据处理的偏好，配置更为适宜的算法模块给到客户端200，由此可以使得客户端200的数据处理能力不断地得到更新优化，有利于提升客户端200的数据处理能力，提升监控效率的同时降低中央服务器110或边缘服务器120的工作负荷。

在本发明中，所述服务器端100以及客户端200中还配置有报警预判单元。上述报警预判单元与所述历史数据存储单元数据连接，接收数据采集单元201采集的监测数据并分析其趋势，基于所述历史数据存储单元中的数据规律信息以及历史告警信息，预判评估当前监测数据的报警风险，输出报警预判信息。例如，通过历史数据得到某项监测数据的变化规律，当其当前的变化趋势与上述规律相匹配时，可以推知该项监测数据后续一段时间中的变化，由此可以提前做出预警，即实现预测性维护，有助于提升监控报警的效率。

基于上述数据分析单元以及历史数据存储单元，所述服务器端100中还配置有算法优化单元。算法优化单元配置为与所述历史数据存储单元数据连接，基于所述数据规律信息以及历史告警信息，调整算法模块中的判定阈值，以此实现系统自主学习与自主判断。例如，当某一项监测数据所对应的功能模块经常出现故障，则可对上述判定阈值进行调整，使其更为灵敏。上述方案可以根据监测数据的变化适当地调整算法模块中触发报警的阈值，由此使得监测报警的效率更好更准确，提升监测报警的可靠性。

基于上述系统，本发明还提出了一种基于BIM的建筑运维监控报警方法，如图3所示，包括如下步骤：

S1，建立服务器端100与客户端200之间的通信连接，并于所述服务器端100及客户端200中配置数据处理器；

S2，利用客户端200采集监测数据；

S3，根据客户端200采集的监测数据类型及处理要求，分配用于处理上述监测数据的数据处理器；

S4，于所述数据处理器中基于设定的算法模块对上述监测数据进行处理，输出判定信息和/或告警信息。

应当指出的是，根据实际应用环境，上述方法步骤可以按顺序执行，也可以调整顺序执行或单独执行。

如前所述，所述服务器端100配置为中央服务器110与边缘服务器120，上述步骤S1进一步包括：

建立中央服务器110与客户端200之间的直接通信连接，和/或通过边缘服务器120建立与至少一个客户端200之间的通信连接；

根据所需处理监测数据类型及处理要求，于客户端200、中央服务器110以及边缘服务器120中配置不同的数据处理器。

如图4所示，上述步骤S4进一步包括：

S41，于服务器端100和/或客户端200中存储上述客户端200对应的监测数据、数据规律信息以及历史告警信息；

S42，基于上述数据规律信息以及历史告警信息，结合当前客户端200上传的监测数据，输出报警预判信息和/或调整所述算法模块中判定是否输出告警信息的阈值大小。

上述技术方案利用提前预警的机制能够在报警触发事件发生前便做出预警，由此可以减少报警事件的发生，同时也能够为现场处置人员预留更多的处理时间，提升监控的效率。基于大数据分析，得到各个算法模块中触发报警的最佳阈值，也能够使得报警更为可靠准确，实现重点数据的重点监控。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于BIM的建筑运维监控报警系统，其特征在于，包括服务器端(100)以及至少一个客户端(200)，其中，

所述客户端(200)包括：

数据采集单元(201)，配置为多个数据采集器，用于采集各项监测数据；

前端数据处理单元(202)，配置为与所述数据采集单元(201)数据连接，内置算法模块，接收所述监测数据并基于上述算法模块对其进行处理，输出前端判定信号；

前端数据存储单元(203)，配置为一时序数据库，与所述数据采集单元(201)以及前端数据处理单元(202)数据连接，用于存储上述监测数据，并响应于前端数据处理单元(202)的数据请求进行数据输出，用于初级数据分析和告警；

前端通信单元(204)，配置为与所述服务器端(100)通信连接，根据内置的数据订阅表上传数据采集单元(201)采集的监测数据，接收所述服务器端(100)下发的算法模块、后端判定信号和/或指令信息；

前端告警单元(205)，与所述前端数据处理单元(202)以及前端通信单元(204)信号连接，接收并响应于所述前端判定信号和/或后端判定信号输出告警信息；

所述服务器端(100)包括：

后端通信单元(101)，配置为与所述客户端(200)通信连接，获取客户端(200)上传的各项监测数据，并将服务器端(100)的算法模块、后端判定信号和/或指令信息输出至所述客户端(200)；

后端数据存储单元(103)后端数据处理单元(102)，配置为与所述后端通信单元(101)数据连接，内置算法模块存储库以及对应的数据处理器，接收所述客户端(200)上传的各项监测数据，根据设定算法对其进行分析处理，输出所述后端判定信号；

后端数据存储单元(103)，配置为一个分布式时序数据库，与所述后端通信单元(101)以及后端数据处理单元(102)数据连接，接收并存储客户端(200)上传的各项监测数据，并响应于后端数据处理单元(102)的数据请求进行数据输出，用于高级数据分析和告警；

后端告警单元(104)，接收并响应于所述前端判定信号和/或后端判定信号输出告警信息，

客户管理单元，配置为用于管理各客户端(200)的元数据，包括客户端(200)的注册、注销和安全验证数据及操作。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述服务器端(100)包括中央服务器(110)以及边缘服务器(120)；其中，

所述中央服务器(110)与至少一个边缘服务器(120)通信连接，和/或与至少一个客户端(200)通信连接；

所述边缘服务器(120)内置有特定算法模块并与至少一个适用于上述特定算法模块的客户端(200)通信连接；

所述中央服务器(110)以及边缘服务器(120)内均配置有所述后端通信单元(101)以及后端数据处理单元(102)。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述中央服务器(110)中还配置有：

客户端(200)算法匹配单元，与所述后端通信单元(101)数据连接，分析并存储客户端(200)上传的各项监测数据，根据设定评估方法得到适用于上述客户端(200)的算法模块并输出至客户端(200)和/或与之相连接的边缘服务器(120)中。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述服务器端(100)以及客户端(200)中还配置有：

数据分析单元，配置为接收所述监测数据并根据设定算法分析上述监测数据规律，生成对应于各项监测数据的数据规律信息；

历史数据存储单元，配置为用于存储客户端(200)对应的监测数据、数据规律信息以及历史告警信息，用于大规模BIM运维数据预测性维护分析。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述服务器端(100)以及客户端(200)中还配置有：

报警预判单元，与所述历史数据存储单元数据连接，接收数据采集单元(201)采集的监测数据并分析其趋势，基于所述历史数据存储单元中的数据规律信息以及历史告警信息，预判评估当前监测数据的报警风险，输出报警预判信息。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述服务器端(100)中还配置有：

算法优化单元，配置为与所述历史数据存储单元数据连接，基于所述数据规律信息以及历史告警信息，调整算法模块中的判定阈值。

7.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述中央服务器(110)以及边缘服务器(120)均配置为云端服务器。

8.一种基于BIM的建筑运维监控报警方法，其特征在于，包括如下步骤：

建立服务器端(100)与客户端(200)之间的通信连接，并于所述服务器端(100)及客户端(200)中配置数据处理器；

利用客户端(200)采集监测数据；

根据客户端(200)采集的监测数据类型及处理要求，分配用于处理上述监测数据的数据处理器；

于所述数据处理器中基于设定的算法模块对上述监测数据进行处理，输出判定信息和/或告警信息。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述建立服务器端(100)与客户端(200)之间的通信连接，并于所述服务器端(100)及客户端(200)中配置数据处理器包括：

所述服务器端(100)配置为中央服务器(110)与边缘服务器(120)；

建立中央服务器(110)与客户端(200)之间的直接通信连接，和/或通过边缘服务器(120)建立与至少一个客户端(200)之间的通信连接；

根据所需处理监测数据类型及处理要求，于客户端(200)、中央服务器(110)以及边缘服务器(120)中配置不同的数据处理器。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述于所述数据处理器中基于设定的算法模块对上述监测数据进行处理，包括：

于服务器端(100)和/或客户端(200)中存储上述客户端(200)对应的监测数据、数据规律信息以及历史告警信息；

基于上述数据规律信息以及历史告警信息，结合当前客户端(200)上传的监测数据，输出报警预判信息和/或调整所述算法模块中判定是否输出告警信息的阈值大小。

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