CN111796661A - 低功耗控制的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种低功耗控制的方法及装置，本申请的方法包括获取第一工作状态，所述第一工作状态为机械设备的工作状态；根据所述第一工作状态调整第二工作状态，所述第二工作状态为所述机械设备对应的物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态，第二工作状态包括开启、关闭、休眠。本申请是为了提供一种降低机械设备电池功耗的方案。

Description

低功耗控制的方法及装置

技术领域

本申请涉及物联网技术领域，具体而言，涉及一种低功耗控制的方法及装置。

背景技术

一般物联网IoT设计理念偏向简单，好维护，尤其在工业物联网的领域中，一个物联网终端(包含一些感测器(温度、状态、位置等传感器)、通讯模块、CPU等模块的安装在需要检测的机械设备上的用于实现物联网的硬件设备)尽可能的使用好几年不更换，因此需要工作逻辑越简单越好。而电量的使用逻辑本身就相对复杂，一般工程机械的物联网终端为了少Bug，很多物联网终端直接接电源，所以无需考虑电池的电量消耗。但是实际很多情况中，终端的安装都讲求极简，尤其是工程机械设备本身就很复杂，任何安装(甚至只是一根线)都需要时间，当线路出问题时，很难排除责任。因此在极简要求的情况下，需要通过电池为物联网设备供电，这种情况下就需要考虑电池电量的消耗，为了与终端更换周期长的特性相匹配，因此需要尽可能的降低电池的功耗。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种低功耗控制的方法及装置，以满足上述现有的机械设备中物联网终端电池功耗的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的第一方面，提供了一种低功耗控制的方法。

根据本申请的低功耗控制的方法包括：

获取第一工作状态，所述第一工作状态为机械设备的工作状态；

根据所述第一工作状态调整第二工作状态，所述第二工作状态为所述机械设备对应的物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态，第二工作状态包括开启、关闭、休眠。

可选的，所述获取第一工作状态包括：

根据所述物联网终端的在内固件中的六轴感测器获取所述第一工作状态。

可选的，所述根据所述第一工作状态调整第二工作状态包括：

若所述第一工作状态为静止，且超过预设时长，则关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器。

可选的，在关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器之后，所述方法还包括：

定时向云端服务器发送心跳包，以供云端服务器确认物联网终端为正常状态。

可选的，在关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器之后，所述方法包括：

若所述第一工作状态变为活动，则开启除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器。

可选的，所述方法还包括：

根据采样数据的及时性的需求，修改除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器的采样周期和/或采样频率和/或上传频率的设置。

可选的，所述在内固件至少还包括定位模块、通讯模块、CPU，所述在外感测器至少包括油位感测器。

可选的，所述根据所述物联网终端的在内固件中的六轴感测器获取所述第一工作状态包括：

获取机械设备的振动信号；

计算所述振动信号的分布状态，所述分布状态包括振动信号的波动值分布状态和/或频率分布状态；

基于所述振动信号的分布状态确定所述第一工作状态。

为了实现上述目的，根据本申请的第二方面，提供了一种低功耗控制的装置。

根据本申请的低功耗控制的装置包括：

获取单元，用于获取第一工作状态，所述第一工作状态为机械设备的工作状态；

调整单元，用于根据所述第一工作状态调整第二工作状态，所述第二工作状态为所述机械设备对应的物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态，第二工作状态包括开启、关闭、休眠。

可选的，所述获取单元用于：

根据所述物联网终端的在内固件中的六轴感测器获取所述第一工作状态。

可选的，所述调整单元用于：

若所述第一工作状态为静止，且超过预设时长，则关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器。

可选的，所述装置还包括：

发送单元，用于在关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器之后，定时向云端服务器发送心跳包，以供云端服务器确认物联网终端为正常状态。

可选的，所述装置包括：

开启单元，用于在关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器之后，若所述第一工作状态变为活动，则开启除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器。

可选的，所述装置还包括：

修改单元，用于根据采样数据的及时性的需求，修改除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器的采样周期和/或采样频率和/或上传频率的设置。

可选的，所述在内固件至少还包括定位模块、通讯模块、CPU，所述在外感测器至少包括油位感测器。

可选的，所述获取单元包括：

获取模块，用于获取机械设备的振动信号；

计算模块，用于计算所述振动信号的分布状态，所述分布状态包括振动信号的波动值分布状态和/或频率分布状态；

确定模块，用于基于所述振动信号的分布状态确定所述第一工作状态。

为了实现上述目的，根据本申请的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方面中任意一项所述的低功耗控制的方法。

为了实现上述目的，根据本申请的第四方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述第一方面中任意一项所述的低功耗控制的方法。

在本申请实施例中，低功耗控制的方法及装置中，首先，获取第一工作状态，所述第一工作状态为机械设备的工作状态；然后，根据所述第一工作状态调整第二工作状态，所述第二工作状态为所述机械设备对应的物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态，第二工作状态包括开启、关闭、休眠。可以看出，本申请与现有的技术相比，会根据机械设备的工作状态的变化来调整物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态，而不是让在内固件和在外感测器按照数据的采集频率持续的工作，会适当的关闭和休眠。在关闭和休眠时就可以节省电量的消耗，从而延长电池的使用周期。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例提供的一种低功耗控制的方法流程图；

图2是根据本申请实施例提供的一种第一工作状态的获取方式的流程图；

图3是根据本申请实施例提供的一种低功耗控制的装置的组成框图；

图4是根据本申请实施例提供的另一种低功耗控制的装置的组成框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

根据本申请实施例，提供了一种低功耗控制的方法，如图1所示，该方法包括如下的步骤：

S101.获取第一工作状态，第一工作状态为机械设备的工作状态。

机械设备的工作状态包括静止和活动，活动包括运行和怠速两种状态。第一工作状态的获取是通过感测器采集振动信号，然后根据振动信号的分布状态确定的。其中分布状态包括振动信号的波动值分布状态和/或频率分布状态。

S102.根据第一工作状态调整第二工作状态，第二工作状态为机械设备对应的物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态。

物联网终端为安装在机械设备上的用于实现机械设备物联网的硬件设备，物联网终端能够通过在内和在外的感测器获取机械设备的各种数据，然后将各种数据上传给云端服务器。

物联网的在内固件为集成在物联网终端中的一些通用的模块，比如温度、状态、位置等通用的传感器、通讯模块(GSM、GPRS、蓝牙等)、CPU等。在外感测器为在物联网终端外部的感测器，在外感测器通过蓝牙等数据传输的方式向物联网终端传输采集的数据。在外感测器通常是需要安装在机械设备的特定部位进行特定数据的检测的模块，比如对于油位检测的感测器需要安装到油箱中等。

第二工作状态包括开启、关闭、休眠。“根据第一工作状态调整第二工作状态”具体为：若第一工作状态为静止，则在静止超过预设时长(预设时长可以根据实际情况自由设定，比如可以为5分钟，6分钟等)后关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器。需要说明的是，除六轴感测器为用于获取第一工作状态的感测器，需要持续的进行信号的采集，因此不能对其进行关闭。

进一步的，是实际应用中，若在外感测器和物联网终端通过蓝牙模块进行数据通讯，为了能够及时地将在外感测器检测到的紧急或者异常情况上传，在第一工作状态为静止时，蓝牙模块也不能关闭，因为当感测器出现紧急或者异常情况，触发报警时，需要透过蓝牙及时将报警信息上报，因此不能关闭，蓝牙模块只是进入了低功耗模式(传输速度变慢，没有重要的信息不传输等。因为在这时候无需大量数据传输。)需要说明的是，蓝牙模块本身配置有低功耗模式，本实施例中的低功耗模式比自身的低功耗模式的功耗还低。当有报警时，蓝牙模板与六轴模块都可唤醒CPU(或MCU),必要时再透过CPU/MCU把其他模块如GPS模块、GPRS模块唤醒。

其他的在内固件和在外感测器在机械设备静止时，不需要进行数据的采集或不需要实时的采集数据，因此可以将其关闭或者休眠，这样就可以减电量的消耗。给出具体的示例进行说明：比如对于在内固件GPS模块、GPRS模块，当机械设备在静止时，位置信息不发生变化，因此GPS模块与不需要持续实时的采集位置信息，可以将其关闭；同样当机械设备在静止时，机械设备处于不工作状态，大部分的数据都不会有更新，因此GPRS模块也不需要上传数据，可以将其关闭。在比如，对于在内固件CPU(或MCU)，当机械设备在静止时，可以将其休眠，以降低电量的损耗。另外还需要说明的是，在外感测器自带有电池，在内的固件通常公用一个电池模块。

另外对于某些在外传感器需要进行特别的说明，比如油位感测器，当机械设备在静止时，油位正常应该没有变化，如果油位发生了变化，则表示有异常，为了监控异常并及时上报，当机械设备在静止时,油位传感器进入布防模式,当油位有异常,或者油位感测器的三轴侦测到振动时,会透过蓝牙传输警报信息给物联网终端。另外，由于油位感测器在外部，需要物联网终端通过蓝牙与油位感测器进行交互通讯来控制油位感测器的开启和关闭。

另外，还需要说明的是，在第一工作状态为静止时，物联网终端进入低功耗模式。六轴感测器虽然没有停止信号的采集，但是也会进入低功耗的模式以节省电量的消耗，比如采集数据更缓慢等。

从以上的描述中，可以看出，本申请实施例的低功耗控制的方法中，首先，获取第一工作状态，所述第一工作状态为机械设备的工作状态；然后，根据所述第一工作状态调整第二工作状态，所述第二工作状态为所述机械设备对应的物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态，第二工作状态包括开启、关闭、休眠。可以看出，本申请与现有的技术相比，会根据机械设备的工作状态的变化来调整物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态，而不是让在内固件和在外感测器按照数据的采集频率持续的工作，会适当的关闭和休眠。在关闭和休眠时就可以节省电量的消耗，从而延长电池的使用周期。

进一步的，对上述步骤S101中第一工作状态的获取方式进行详细的说明，包括以下步骤，如图2所示：

S201.获取机械设备的振动信号。

在本实施例中，可以通过安装在物联网终端内的感测器采集机械设备的振动信号，其中感测器可以包括加速度感测器，示例性的，可以采用六轴感测器(六轴感测器的能耗是较低的，本实施选择六轴感测也是为了进一步的降低电池的耗能)，其中六轴感测器包含了三轴加速度计和三轴陀螺仪，利用三轴加速度计采集振动信号。在本实施例中，可以以预设采样频率进行采样，例如，每秒采集X点，间隔Y s采集一次。在实际的实现中，可以任何的采样频率对采集得到的数据进行采样，在本实施例中并不做具体的限定，通过分析可知，采样频率越高，机械设备的发动机转速的还原度越准确，在本实施例中，对原始振动信号的采样可以按照奈奎斯特采样定理，即为了不失真地恢复模拟信号，采样频率应该不小于发动机振动最大频率的2倍。通常情况下，发动机振动的最大频率小于300HZ，根据奈奎斯特采样定理，只需要采样频率大于600HZ就能准确得到频谱信息。当然，本领域技术人员应当理解，上述采样频率只是为了对采样率进行解释而做出的示例性的说明，并不代表本实施例的所限定的范围，对于机械的振动信号的采集，采用任何采样率均在本实施例的保护范围内。

S202.计算振动信号的分布状态，分布状态包括振动信号的波动值分布状态和/或频率分布状态。

在本实施例中，可以对振动信号进行幅值和频率的分析，进而得到振动信号波动程度和频率分布状态。可以基于机械设备静止与活动的属性特征，在静止状态下六轴波动极小，活动状态下六轴波动急剧增大，波动程度随着活动的剧烈程度变化。因此，可以通过计算的振动信号波动程度对机械设备处于活动或静止的状态进行判断。另外，由于当机械设备处于活动状态时，机械设备的怠速状态相比于运行状态，机械设备的振动比较稳定。因此，可以通过对获取的振动信号进行波动程度和频率的分析，得到振动信号的波动程度分布和频率分布。

S203.基于振动信号的分布状态确定第一工作状态。

作为示例性的实施例，由于在静止状态下机械的振动信号波动极小，活动状态下振动信号的波动急剧增大，波动程度随着活动的剧烈程度，静止状态的最大的波动程度与活动状态的最小的波动程度存在大的差距，即波动程度的值非常难落入静止状态的最大的波动程度与活动状态的最小的波动程度之间。因此通过统计计算方式找到波动程度阈值，使其落入该区间，大于该阈值的就是活动状态，小于阈值为静止状态。另外，通过统计振动信号的频率分布状态，提取怠速状态下振动信号的频率分布的特征和运行状态下振动信号频率的分布特征，进而根据计算得到的振动信号的分布状态确定所述机械的活动状态时是运行状态还是怠速状态。

作为示例性的实施例，振动信号的波动剧烈程度使用信号的标准差SD进行度量，计算振动信号的波动值即计算振动信号的标准差，在计算得到标准差后，可以根据波动阈值对获取到的振动信号进行判断，大于阈值的振动信号对应的状态为活动状态，小于或等于阈值的振动信号对应的状态为静止状态。对于振动信号的频率分布可以采用快速傅里叶变换对信号进行频域分析，计算每秒的频谱峰值。基于频谱峰值分辨运行状态和怠速状态。具体的，可以基于频谱得到振动信号的频谱稳定度；判断所述频谱稳定度是否高于预设稳定度；当频谱稳定度高于预设稳定度时，确定活动状态为怠速状态；当稳定度低于所述预设稳定度时，确定活动状态为运行状态。

作为示例性的实施例，对于阈值的确定，在应用初始，可以先根据经验，例如根据机械的类型、型号等，确定一个初始阈值，后续可以根据实际应用过程中的情况，需要对初始阈值进行调整。

具体的，在对振动信号进行采集时，可能会引起采集的信号的特征发声变化，例如，对于振动信号均值的影响，在振动信号采集频率较大时，导致噪声增大，标准差整体增大，六轴姿态对标准差影响增大，容易引起均值浮动增大，中心偏移。对于振动信号频率的影响，由于标准差整体增大，六轴姿态倾斜程度对标准差均值影响更大，容易造成原来频率统计的单峰分裂成双峰。因此，在实际应用过程中，可能会导致阈值变化，具体的，可以统计振动信号的波动值的百分位数曲线；基于百分位数曲线确定波动阈值。作为具体的实施例，可以统计机械静止状态下的标准差范围内频率统计曲线，利用曲线计算百分位数曲线，计算百分位数曲线幅度在0.95～1范围内的最早稳定区间点(SDvalue，Percent)，用线性拟合计算SdThreshold，计算的自变量是Percent距离1的距离，SdThreshold＝SDvalue(1+(1-Percent)*Z)。其中，SdThreshold为波动阈值，SDvalue为最早稳定区间点中对应的波动值，Percent为最早稳定区间点中对应的百分位数，Z为缩放常数因子。

具体的，可以采用机器学习的方式对运行状态和怠速状态进行分辨，具体的，可以对大量的机械采集数据做标定，得到训练样本，通过监督学习算法得到机器学习模型，在分辨运行状态和怠速状态进行时，将经过快速傅里叶变换得到的频谱峰值作为输入，将运行状态和怠速状态作为输出。

作为示例性的实施例，可以通过如下方式建立机器学习模型。决策树是运用于分类的一种树结构，每个内部节点代表对某一属性的一次测试，叶节点则代表某个分类。决策过程从根节点开始，将待测数据与决策树中的特征节点进行比较，并按照比较结果选择选择下一比较分支，直到叶节点作为最终的决策结果，常见的决策树算法包括ID3算法、C4.5算法和CART算法。本申请通过服务器采用CART算法建立机器学习模型。

将标定得到的数据随机分为训练集和测试集，其中训练集的数据量为总数据量的80％，设定分类数量为频谱峰值数量，决策树的最大深度为峰值数量，迭代次数为5，以建立决策树。在确定训练模型后，通过测试集中的数据对模型进行测试，并计算结果的误差比率，当误差比率小于6％时，则认为成功建立学习模型。

上述确定样本以及建立机器学习模型的算法为可选的实施方式，在实际的计算过程中，可以采用先用技术中已有的各种方式确定训练样本以及通过相应的学习算法确定机器学习模型。

在获取到振动信号的频率分布状态后，将频率分布状态输入训练好的机器学习模型，对机械的活动状态进行分类，最终确认活动状态为运行状态或怠速状态。

进一步的，对于步骤S102中的流程进行进一步的补充，具体如下：

在关闭或者休眠除六轴感测器以及蓝牙模块之外的在内固件和在外感测器之后，定时向云端服务器发送心跳包，以供云端服务器确认物联网终端为正常状态。为了确认物联网终端是进入的休眠状态，而不是发生了故障无法与云端服务器进行通讯，因此需要通过发送心跳包的形式，让云端服务器确认物联网终端进入了休眠状态。另外，在实际的与应用中，还可以通过消息的方式告知云端服务器，需要休眠多长时间。

在关闭或者休眠除六轴感测器以及蓝牙模块之外的在内固件和在外感测器之后，六轴感测器还是在持续的工作(虽然是在持续的工作，但也会进入低功耗的模式，比如采集数据变更缓慢等)，为了获取到第一工作状态，当机械设备开始动作时，第一工作状态变为活动，唤醒休眠的CPU开始正常的工作，唤醒内在固件和在外感测器开始工作，六轴感测器也从低功耗模式恢复正常的工作模式。

进一步的，由于感测器数据采集、通讯模块的上传数据都会造成耗电量变高。比如，同样10MB的数据，如果一次连线全部一口气上传的用电量，比通过10次连线每次传1MB的耗电量低(GPRS拨号耗电量大)。因此为了进一步的降低电池的能耗，根据采样数据的及时性的需求，修改除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器的采样周期和/或采样频率和/或上传频率的设置。具体的，采样数据的及时性的需求因机械设备的类型、工作环境、采样设备的类型等因素的不同而不同。通常，需求越及时，采样周期越小，采样频率越大，上传频率越大。比如，对于GPS模块，工程机械设备(比如挖机、装载机等)本身运行速度不会快，而且多半不会离开某个范围。因此GPS截取频率可以使用30min一次，而运输车辆为了要画出实际轨迹，可以每5秒就截取一次GPS点。再比如，GPRS模块上传功能也可通过是否需要及时性而调整相对参数(上传频率、上传时间等)。再比如，对于油位感测器，在工作的过程中，不需实时的上传油位数据，通常在油位接近箱底时，即快使用完时，需要上传油位数据，因此对于上传的时间可以设置为当油位达到某一预设值时，上传油位数据，以使物联网终端将该数据再传给云端服务器，然后再通知相关人员及时加油。需要说明的是，在进行蓝牙通讯之前，需要与物联网终端建立通信连接，连接成功后才能够进行数据的通信。而且，在安装前，需要将进行蓝牙连接的模块或者设备提前进行蓝牙的绑定。

综合运用前述能够降低功耗的方式，在实际的实验中证明，当一台机械工作12小时，耗电量就几乎减半，当机械因天气因素连续几天进入静止状态，物联网终端可通过低功耗方案省下非常多的电。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

根据本申请实施例，还提供了一种用于实施上述图1所述方法的低功耗控制的装置，如图3所示，该装置包括：

获取单元31，用于获取第一工作状态，所述第一工作状态为机械设备的工作状态；

调整单元32，用于根据所述第一工作状态调整第二工作状态，所述第二工作状态为所述机械设备对应的物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态，第二工作状态包括开启、关闭、休眠。

从以上的描述中，可以看出，本申请实施例的低功耗控制的装置中，首先，获取第一工作状态，所述第一工作状态为机械设备的工作状态；然后，根据所述第一工作状态调整第二工作状态，所述第二工作状态为所述机械设备对应的物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态，第二工作状态包括开启、关闭、休眠。可以看出，本申请与现有的技术相比，会根据机械设备的工作状态的变化来调整物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态，而不是让在内固件和在外感测器按照数据的采集频率持续的工作，会适当的关闭和休眠。在关闭和休眠时就可以节省电量的消耗，从而延长电池的使用周期。

进一步的，所述获取单元31用于：

根据所述物联网终端的在内固件中的六轴感测器获取所述第一工作状态。

进一步的，所述调整单元32用于：

若所述第一工作状态为静止，且超过预设时长，则关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器。

进一步的，如图4所示，所述装置还包括：

发送单元33，用于在关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器之后，定时向云端服务器发送心跳包，以供云端服务器确认物联网终端为正常状态。

进一步的，如图4所示，所述装置还包括：

开启单元34，用于在关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器之后，若所述第一工作状态变为活动，则开启除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器。

进一步的，如图4所示，所述装置还包括：

修改单元35，用于根据采样数据的及时性的需求，修改除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器的采样周期和/或采样频率和/或上传频率的设置。

进一步的，所述在内固件至少还包括定位模块、通讯模块、CPU，所述在外感测器至少包括油位感测器。

进一步的，如图4所示，所述获取单元31包括：

获取模块311，用于获取机械设备的振动信号；

计算模块312，用于计算所述振动信号的分布状态，所述分布状态包括振动信号的波动值分布状态和/或频率分布状态；

确定模块313，用于基于所述振动信号的分布状态确定所述第一工作状态。

具体的，本申请实施例的装置中各单元、模块实现其功能的具体过程可参见方法实施例中的相关描述，此处不再赘述。

根据本申请实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述方法实施例中的低功耗控制的方法。

根据本申请实施例，还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述方法实施例中的低功耗控制的方法。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本申请的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本申请不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种低功耗控制的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一工作状态，所述第一工作状态为机械设备的工作状态；

根据所述第一工作状态调整第二工作状态，所述第二工作状态为所述机械设备对应的物联网终端的在内固件和在外感测器的工作状态，第二工作状态包括开启、关闭、休眠。

2.根据权利要求1所述的低功耗控制的方法，其特征在于，所述获取第一工作状态包括：

根据所述物联网终端的在内固件中的六轴感测器获取所述第一工作状态。

3.根据权利要求1所述的低功耗控制的方法，其特征在于，所述根据所述第一工作状态调整第二工作状态包括：

若所述第一工作状态为静止，且超过预设时长，则关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器。

4.根据权利要求3所述的低功耗控制的方法，其特征在于，在关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器之后，所述方法还包括：

定时向云端服务器发送心跳包，以供云端服务器确认物联网终端为正常状态。

5.根据权利要求3所述的低功耗控制的方法，其特征在于，在关闭或者休眠除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器之后，所述方法包括：

若所述第一工作状态变为活动，则开启除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器。

6.根据权利要求1所述的低功耗控制的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据采样数据的及时性的需求，修改除六轴感测器之外的在内固件和在外感测器的采样周期和/或采样频率和/或上传频率的设置。

7.根据权利要求1所述的低功耗控制的方法，其特征在于，所述在内固件至少还包括定位模块、通讯模块、CPU，所述在外感测器至少包括油位感测器。

8.根据权利要求2所述的低功耗控制的方法，其特征在于，所述根据所述物联网终端的在内固件中的六轴感测器获取所述第一工作状态包括：

获取机械设备的振动信号；

计算所述振动信号的分布状态，所述分布状态包括振动信号的波动值分布状态和/或频率分布状态；

基于所述振动信号的分布状态确定所述第一工作状态。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8任意一项所述的低功耗控制的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-8任意一项所述的低功耗控制的方法。

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