CN111967624A - 一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统 - Google Patents

一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统 Download PDF

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贺杰
王明怀
段磊
宋稳稳
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统，包括数据采集模块、评估模块、数据库、注册模块、显示模块、报警模块、维修分配模块、温度监测模块以及湿度监测模块；所述数据采集模块包括温度监测单元和湿度监测单元，所述温度监测单元和湿度监测单元对环境温度和湿度进行实时监测，并将监测结果传送至评估模块；对设备可能出现的故障的几率进行评估计算，相对于现有技术对设备进行排查，大大减少了工作强度，提高了工作效率，对于需要维修的设备合理分配维修人员，最大程度地降低维修时产生的成本，通过对环境的判定，使系统对设备的评估准确性更高，降低了系统的错误率。

Description

一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统
技术领域
本发明涉及大数据故障评估系统领域，具体为一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统。
背景技术
随着人类社会的不断进步和科学技术的发展，人类的生产、生活方式趋于集中，城市的规模越来越大，人们在城市里的生存空间却越来越小，于是出现了要利用空间的理念，城市中开始建设立体建筑、立体交通和立体停车。作为现代大都市的标志，城市中心商住区高楼大厦林立，社区道路、高架交通干道、立交桥和地下铁路，编织出城市立体交通网，汽车的住宅——停车场也有了长足的发展，由平面停车向立体停车，由简单的机械车库向计算机管理高度自动化的现代立体停车演变，成为具有较强的实用性、观赏性和适合城市环境的建筑。伴随着汽车进入家庭，城市动态、静态交通管理制度的不断完善和人们对居住环境要求的提高，给停车产业提供了前所未有发展机遇，停车产业市场前景广阔。
在当下的大环境下，立体车位设备未来前景可期，但是工程机械难免会出现故障，但是如果使用者在使用过程中出现故障，则会给使用者的人身安全造成威胁，导致设备的安全性能降低，现有技术对设备的频繁的安全检测，消耗大量的人力物力，大大提高了设备的成本。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的就在于提出一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统，如何在发生故障之前，对立体停车设备的电机和人机界面的相关工作特性进行评估分析，并计算出出现故障的评估值，当值大于设定的阈值时，则会生成报警信号并发送至报警模块，报警模块收到信号后发出维修检查的信号至维修分配模块，维修分配模块对维修人员进行合理的安排，当值小于设定的阈值时，则生成无故障信号并发送至显示模块，显示模块则显示出无故障。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统，包括数据采集模块、评估模块、数据库、注册模块、显示模块、报警模块、维修分配模块、温度监测模块以及湿度监测模块；
所述数据采集模块包括温度监测单元和湿度监测单元，所述温度监测单元和湿度监测单元对环境温度和湿度进行实时监测，并将监测结果传送至评估模块，所述评估模块将温度和湿度对设备出现故障的影响进行判定，具体判定步骤如下：
S1：通过温度监测模块对全天的天气温度进行实施监测并每隔t时间记录当前温度值并标记为Ytn，n＞0，通过公式
Figure BDA0002633777690000021
计算出全天的平均温度值并标记为Yi；
S2：通过湿度监测模块对全天的空气湿度进行实时监测并每隔t时间记录当前湿度值并标记为Ptn，n＞0，通过公式
Figure BDA0002633777690000022
计算出全天空气的平均湿度值并标记为Pi；
S3：通过公式Mi＝λ(Yi*d6+Pi*d7)获取环境温度和湿度对设备影响的判定值Mi，其中λ为修正因子，取值为0.698544；d6和d7均为预设比例系数，其中d6+d7＝1，且d6＜d7；
S4：评估模块计算出判定值后，将数值发送至诊断模块进行诊断分析；
所述数据采集模块用于采集立体停车设备中电机的特性信息并将收集的特性信息发送至评估模块，电机的特性信息包括电机工作时的温度、噪音、转速以及工作次数，所述评估模块用于对电机的特性信息进行评估计算，具体评估步骤如下：
步骤一：获取全天电机工作时的温度信息，并每隔一段时间对电机工作时的温度进行实时监测同时记录下数值，根据记录的温度数值计算出电机工作时温度的平均值并标记为TD；
步骤二：获取全天电机工作时的噪音，并每隔一段时间对电机工作时的噪音进行实时监测同时记录下数值，根据记录下的噪音分贝值计算出电机工作时噪音强度的平均值并标记为BD；
步骤三：获取全天电机工作时的转速,并每隔一段时间对电机工作时的转速进行实时监测同时记录下数值，根据记录下的转速值计算出电机工作时转速的平均值并标记为ZD；
步骤四：获取全天电机的使用次数并标记为CD；
步骤六：利用公式
Figure BDA0002633777690000031
获取到立体停车设备的故障评估值FD，其中，d1、d2、d3和d4均为预设比例系数，d1+d2+d3+d4＝1,且d1＜d2＜d3＜d4；
步骤七：评估模块计算出故障评估值FD后，将数值发送至诊断模块进行诊断分析；
所述诊断模块用于对评估模块的判定值和故障评估值进行诊断，具体诊断步骤如下：
P1：通过公式Q故＝γ(FD-Mi)获取到立体停车设备的故障率Q故，式中：γ为误差比例系数，取值为0.987568；
P2：当立体停车设备的故障率Q故小于设定阈值，则生成无故障信号发送至显示模块，通过显示模块显示设备无异常；
P3：当立体停车设备的故障率Q故大于设定阈值，则生成报警指令并发送到报警模块，所述报警模块生成维修指令并发送到维修分配模块；
进一步地，所述注册模块用于维修人员通过手机终端提交维修人员数据进行注册并将注册成功的维修人员数据发送数据库储存；维修人员数据信息包括姓名、电话号码以及入职时间。
进一步地，所述维修分配模块用于对维修设备的维修人员进行合理分配，具体分配步骤如下：
SS1：通过手机终端检测空闲的维修人员，并标记为初选人员，设定初选人数为Mt,t＝1...n；
SS2：将初选人员的维修次数记为QMt；
SS3：通过系统当前时间与初选人员的入职时间获取得到入职时长TMt；
SS4：数据库对出现故障的立体停车设备进行分析，分析维修难易程度，并标记为Dw；
SS5：通过互联网对初选人员的地理位置进行分析，分析初选人员与需维修设备所在地的距离并标记为Aq；
A1：以出现故障的立体停车设备为原点做直角坐标系；
A2：通过互联网获取初选人员的地理位置，并将其标记为Bi，i＝1...n，对应的坐标为(Xb1，Yb1)、...、(Xb1，Yb1)；
A3：利用公式计算得出初选人员地理位置与出现故障的立体停车设备所在地的距离分别为
Figure BDA0002633777690000041
A4：分析初选人员与出现故障的立体停车设备所在地的最近距离并标记为Aq；
SS6：利用公式
Figure BDA0002633777690000051
获取得到初选人员的分配值Fmt，其中θ为修正因子，取值为0.65842155；
SS7：将分配值最大的初选人员标记为选中人员，维修分配模块将待维修设备的位置发送至选中人员的手机终端上，同时将待维修设备的位置及选中人员的手机号码发送至数据库内。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过数据采集模块内的温度监测单元和湿度监测单元对环境温度和湿度进行实时监测，并将监测结果传送至评估模块，评估模块将温度和湿度对设备出现故障的影响进行判定，评估模块计算出判定值后，将数值发送至诊断模块进行诊断分析；评估模块对电机的特性信息进行评估计算，利用公式获取到立体停车设备的故障评估值FD，将数值发送至诊断模块进行诊断分析；诊断模块用于对评估模块的判定值和故障评估值进行诊断，通过公式获取到立体停车设备的故障率Q故，报警模块生成维修指令并发送到维修分配模块；维修分配模块用于对维修设备的维修人员进行合理分配，利用公式获取得到初选人员的分配值Fmt；将分配值最大的初选人员标记为选中人员，维修分配模块将待维修设备的位置发送至选中人员的手机终端上，同时将待维修设备的位置及选中人员的手机号码发送至数据库内，对设备可能出现的故障的几率进行评估计算，相对于现有技术对设备进行排查，大大减少了工作强度，提高了工作效率，对于需要维修的设备合理分配维修人员，最大程度地降低维修时产生的成本，通过对环境的判定，去除环境对设备的影响，使系统对设备的评估准确性更高，降低了系统的错误率。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统，包括数据采集模块、评估模块、数据库、注册模块、显示模块、报警模块、维修分配模块、温度监测模块以及湿度监测模块；
注册模块用于维修人员通过手机终端提交维修人员数据进行注册并将注册成功的维修人员数据发送数据库储存；维修人员数据信息包括姓名、电话号码以及入职时间。
数据采集模块包括温度监测单元和湿度监测单元，温度监测单元和湿度监测单元对环境温度和湿度进行实时监测，并将监测结果传送至评估模块，评估模块将温度和湿度对设备出现故障的影响进行判定，具体判定步骤如下：
S1：通过温度监测模块对全天的天气温度进行实施监测并每隔t时间记录当前温度值并标记为Ytn，n＞0，通过公式
Figure BDA0002633777690000061
计算出全天的平均温度值并标记为Yi；
S2：通过湿度监测模块对全天的空气湿度进行实时监测并每隔t时间记录当前湿度值并标记为Ptn，n＞0，通过公式
Figure BDA0002633777690000062
计算出全天空气的平均湿度值并标记为Pi；
S3：通过公式Mi＝λ(Yi*d6+Pi*d7)获取环境温度和湿度对设备影响的判定值Mi，其中λ为修正因子，取值为0.698544；d6和d7均为预设比例系数，其中d6+d7＝1，且d6＜d7；
S4：评估模块计算出判定值后，将数值发送至诊断模块进行诊断分析。
数据采集模块用于采集立体停车设备中电机的特性信息并将收集的特性信息发送至评估模块，电机的特性信息包括电机工作时的温度、噪音、转速以及工作次数，评估模块用于对电机的特性信息进行评估计算，具体评估步骤如下：
步骤一：获取全天电机工作时的温度信息，并每隔一段时间对电机工作时的温度进行实时监测同时记录下数值，根据记录的温度数值计算出电机工作时温度的平均值并标记为TD；
步骤二：获取全天电机工作时的噪音，并每隔一段时间对电机工作时的噪音进行实时监测同时记录下数值，根据记录下的噪音分贝值计算出电机工作时噪音强度的平均值并标记为BD；
步骤三：获取全天电机工作时的转速,并每隔一段时间对电机工作时的转速进行实时监测同时记录下数值，根据记录下的转速值计算出电机工作时转速的平均值并标记为ZD；
步骤四：获取全天电机的使用次数并标记为CD；
步骤六：利用公式
Figure BDA0002633777690000071
获取到立体停车设备的故障评估值FD，其中，d1、d2、d3和d4均为预设比例系数，d1+d2+d3+d4＝1,且d1＜d2＜d3＜d4；
步骤七：评估模块计算出故障评估值FD后，将数值发送至诊断模块进行诊断分析。
诊断模块用于对评估模块的判定值和故障评估值进行诊断，具体诊断步骤如下：
P1：通过公式Q故＝γ(FD-Mi)获取到立体停车设备的故障率Q故，式中：γ为误差比例系数，取值为0.987568；
P2：当立体停车设备的故障率Q故小于设定阈值，则生成无故障信号发送至显示模块，通过显示模块显示设备无异常；
P3：当立体停车设备的故障率Q故大于设定阈值，则生成报警指令并发送到报警模块，报警模块生成维修指令并发送到维修分配模块；
维修分配模块用于对维修设备的维修人员进行合理分配，具体分配步骤如下：
SS1：通过手机终端检测空闲的维修人员，并标记为初选人员，设定初选人数为Mt,t＝1...n；
SS2：将初选人员的维修次数记为QMt；
SS3：通过系统当前时间与初选人员的入职时间获取得到入职时长TMt；
SS4：数据库对出现故障的立体停车设备进行分析，分析维修难易程度，并标记为Dw；
SS5：通过互联网对初选人员的地理位置进行分析，分析初选人员与需维修设备所在地的距离并标记为Aq；
A1：以出现故障的立体停车设备为原点做直角坐标系；
A2：通过互联网获取初选人员的地理位置，并将其标记为Bi，i＝1...n，对应的坐标为(Xb1，Yb1)、...、(Xb1，Yb1)；
A3：利用公式计算得出初选人员地理位置与出现故障的立体停车设备所在地的距离分别为
Figure BDA0002633777690000081
A4：分析初选人员与出现故障的立体停车设备所在地的最近距离并标记为Aq；
SS6：利用公式
Figure BDA0002633777690000091
获取得到初选人员的分配值Fmt，其中θ为修正因子，取值为0.65842155；
SS7：将分配值最大的初选人员标记为选中人员，维修分配模块将待维修设备的位置发送至选中人员的手机终端上，同时将待维修设备的位置及选中人员的手机号码发送至数据库内。
本发明工作原理：
一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统，工作时通过数据采集模块内的温度监测单元和湿度监测单元，温度监测单元和湿度监测单元对环境温度和湿度进行实时监测，并将监测结果传送至评估模块，评估模块将温度和湿度对设备出现故障的影响进行判定，通过温度监测模块对全天的天气温度进行实施监测并每隔t时间记录当前温度值，通过公式计算出全天的平均温度值，通过湿度监测模块对全天的空气湿度进行实时监测并每隔t时间记录当前湿度值，通过公式计算出全天空气的平均湿度值；通过公式获取环境温度和湿度对设备影响的判定值，评估模块计算出判定值后，将数值发送至诊断模块进行诊断分析；评估模块对电机的特性信息进行评估计算，获取全天电机工作时的温度信息、电机工作时的噪音和全天电机工作时的转速，并每隔一段时间对电机工作时的温度、电机工作时的噪音和全天电机工作时的转速进行实时监测同时记录下数值，利用公式获取到立体停车设备的故障评估值FD，评估模块计算出故障评估值FD后，将数值发送至诊断模块进行诊断分析；诊断模块对评估模块的判定值和故障评估值进行诊断，通过公式获取到立体停车设备的故障率Q故，报警模块生成维修指令并发送到维修分配模块；维修分配模块用于对维修设备的维修人员进行合理分配，通过手机终端检测空闲的维修人员，将初选人员的维修次数记为QMt；通过系统当前时间与初选人员的入职时间获取得到入职时长TMt；数据库对出现故障的立体停车设备进行分析，分析维修难易程度，并标记为Dw；通过互联网对初选人员的地理位置进行分析，分析初选人员与需维修设备所在地的距离并标记为Aq；以出现故障的立体停车设备为原点做直角坐标系；通过互联网获取初选人员的地理位置，利用公式计算得出初选人员地理位置与出现故障的立体停车设备所在地的距离分析初选人员与出现故障的立体停车设备所在地的最近距离并标记为Aq；利用公式获取得到初选人员的分配值Fmt；将分配值最大的初选人员标记为选中人员，维修分配模块将待维修设备的位置发送至选中人员的手机终端上，同时将待维修设备的位置及选中人员的手机号码发送至数据库内。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (3)

1.一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统，其特征在于，包括数据采集模块、评估模块、数据库、注册模块、显示模块、报警模块、维修分配模块、温度监测模块以及湿度监测模块；
所述数据采集模块包括温度监测单元和湿度监测单元，所述温度监测单元和湿度监测单元对环境温度和湿度进行实时监测，并将监测结果传送至评估模块，所述评估模块将温度和湿度对设备出现故障的影响进行判定，具体判定步骤如下：
S1：通过温度监测模块对全天的天气温度进行实施监测并每隔t时间记录当前温度值并标记为Ytn，n＞0，通过公式
Figure FDA0002633777680000011
计算出全天的平均温度值并标记为Yi；
S2：通过湿度监测模块对全天的空气湿度进行实时监测并每隔t时间记录当前湿度值并标记为Ptn，n＞0，通过公式
Figure FDA0002633777680000012
计算出全天空气的平均湿度值并标记为Pi；
S3：通过公式Mi＝λ(Yi*d6+Pi*d7)获取环境温度和湿度对设备影响的判定值Mi，其中λ为修正因子，取值为0.698544；d6和d7均为预设比例系数，其中d6+d7＝1，且d6＜d7；
S4：评估模块计算出判定值后，将数值发送至诊断模块进行诊断分析；
所述数据采集模块用于采集立体停车设备中电机的特性信息并将收集的特性信息发送至评估模块，电机的特性信息包括电机工作时的温度、噪音、转速以及工作次数，所述评估模块用于对电机的特性信息进行评估计算，具体评估步骤如下：
步骤一：获取全天电机工作时的温度信息，并每隔一段时间对电机工作时的温度进行实时监测同时记录下数值，根据记录的温度数值计算出电机工作时温度的平均值并标记为TD；
步骤二：获取全天电机工作时的噪音，并每隔一段时间对电机工作时的噪音进行实时监测同时记录下数值，根据记录下的噪音分贝值计算出电机工作时噪音强度的平均值并标记为BD；
步骤三：获取全天电机工作时的转速,并每隔一段时间对电机工作时的转速进行实时监测同时记录下数值，根据记录下的转速值计算出电机工作时转速的平均值并标记为ZD；
步骤四：获取全天电机的使用次数并标记为CD；
步骤六：利用公式
Figure FDA0002633777680000021
获取到立体停车设备的故障评估值FD，其中，d1、d2、d3和d4均为预设比例系数，d1+d2+d3+d4＝1,且d1＜d2＜d3＜d4；
步骤七：评估模块计算出故障评估值FD后，将数值发送至诊断模块进行诊断分析；
所述诊断模块用于对评估模块的判定值和故障评估值进行诊断，具体诊断步骤如下：
P1：通过公式Q故＝γ(FD-Mi)获取到立体停车设备的故障率Q故，式中：γ为误差比例系数，取值为0.987568；
P2：当立体停车设备的故障率Q故小于设定阈值，则生成无故障信号发送至显示模块，通过显示模块显示设备无异常；
P3：当立体停车设备的故障率Q故大于设定阈值，则生成报警指令并发送到报警模块，所述报警模块生成维修指令并发送到维修分配模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统，其特征在于，所述注册模块用于维修人员通过手机终端提交维修人员数据进行注册并将注册成功的维修人员数据发送数据库储存；维修人员数据信息包括姓名、电话号码以及入职时间。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的立体停车设备故障评估系统，其特征在于，所述维修分配模块用于对维修设备的维修人员进行合理分配，具体分配步骤如下：
SS1：通过手机终端检测空闲的维修人员，并标记为初选人员，设定初选人数为Mt,t＝1...n；
SS2：将初选人员的维修次数记为QMt；
SS3：通过系统当前时间与初选人员的入职时间获取得到入职时长TMt；
SS4：数据库对出现故障的立体停车设备进行分析，分析维修难易程度，并标记为Dw；
SS5：通过互联网对初选人员的地理位置进行分析，分析初选人员与需维修设备所在地的距离并标记为Aq；
A1：以出现故障的立体停车设备为原点做直角坐标系；
A2：通过互联网获取初选人员的地理位置，并将其标记为Bi，i＝1...n，对应的坐标为(Xb1，Yb1)、...、(Xb1，Yb1)；
A3：利用公式计算得出初选人员地理位置与出现故障的立体停车设备所在地的距离分别为
Figure FDA0002633777680000031
A4：分析初选人员与出现故障的立体停车设备所在地的最近距离并标记为Aq；
SS6：利用公式
Figure FDA0002633777680000032
获取得到初选人员的分配值Fmt，其中θ为修正因子，取值为0.65842155；
SS7：将分配值最大的初选人员标记为选中人员，维修分配模块将待维修设备的位置发送至选中人员的手机终端上，同时将待维修设备的位置及选中人员的手机号码发送至数据库内。
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