CN112067050A - 一种led显示屏故障预测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种LED显示屏故障预测方法及系统，包括：用于故障检测的大数据分析平台；任意地区的LED显示屏集群；所述大数据分析平台包括数据分析部、数据存储部，所述LED显示屏集群包括若干LED显示屏，所述LED显示屏包括温湿度采集模块、光照采集模块、空气质量采集模块、通信模块以及控制处理器，通过大数据平台分析来预测故障的发生，从而提前防止LED显示屏的故障，在不同的地区由于环境不同，可能发生的故障类型也不同，根据同一地区的LED显示屏集群可以有效的监测故障发生的概率，从而达到故障预测的能力。
Description
技术领域
本发明涉及数据监测、故障预测技术等技术领域，具体涉及一种LED显示屏故障预测方法及系统。
背景技术
故障预测通常是指基于存储在大数据存储与分析平台中的数据，通过设备使用数据、工况数据、主机及配件性能数据、配件更换数据等设备与服务数据，进行设备故障、服务、配件需求的预测，为主动服务提供技术支撑，延长设备使用寿命，降低故障率。
随着LED显示屏在广告、交通等从多行业的广泛应用，显示屏运营的业务范围逐渐扩大，由原来的城市运营发展至全国、乃至跨国运营，现有的LED显示屏需要通过多种信息通讯手段完成管理、监测、控制的功能，而现有的控制技术并不能满足需要。一方面每个显示屏的参数差异大，同时段或不同时段播放内容也不同，另一方面由于分布于各地的显示屏可能出现无法估计的故障等因素，需要高速、稳定的管理、监测、控制方式。
基于大数据或是分析平台的技术来实现LED显示屏故障预测是流行趋势，如何实现行之有效的解决方案是亟需解决的问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种LED显示屏故障预测方法及系统，以提高LED显示屏的故障预测能力，通过大数据平台对某一地区的LED显示屏集群进行故障分析，来实现对该地区LED显示屏的故障预测，提前预知可能出现的故障，来保证LED显示屏的使用寿命，降低故障率。
一种LED显示屏故障预测方法，包括：用于故障检测的大数据分析平台；任意地区的LED显示屏集群；获取所述LED显示屏集群中任意一个LED显示屏的位置数据、时间数据、环境数据，并将所述位置数据、时间数据、环境数据上传至所述大数据分析平台；所述大数据分析平台根据所述环境数据生成该LED显示屏的故障发生率；存储并整合所述LED显示屏集群所有的所述故障发生率，建立典型故障环境数据库；抽取任意两个LED显示屏的故障发生率、位置数据和时间数据，并根据所述两个LED显示屏的位置数据和时间数据来分析，得出故障变化率；存储并整合所述LED显示屏集群所有的所述故障变化率，建立故障变化率数据库；所述LED显示屏集群的任意一个LED显示屏下载所述典型故障环境数据库、故障变化率数据库，并根据所述典型故障环境数据库、故障变化率数据库中的数据生成故障预测值。
一种LED显示屏故障预测系统，基于上述所述的一种LED显示屏故障预测方法，包括大数据分析平台、LED显示屏集群，所述大数据分析平台包括数据分析部、数据存储部，所述LED显示屏集群包括若干LED显示屏，所述LED显示屏包括温湿度采集模块、光照采集模块、空气质量采集模块、通信模块以及控制处理器，其中：所述温湿度采集模块用于采集温度数据、湿度数据，并发送至所述控制处理器；所述光照采集模块用于光照数据，并发送至所述控制处理器；所述空气质量采集模块用于空气质量数据，并发送至所述控制处理器；所述控制处理器用于接收所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据，并转发至通信模块；所述通信模块用于对接收的所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据进行编码，并发送至所述数据存储部，还用于接收所述大数据分析平台发送的数据；所述数据存储部用于存储所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据；所述数据分析部用于调用所述数据存储部中的所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据进行数据分析，生成分析数据，并根据所述分析数据建立数据库。
本发明一种LED显示屏故障预测方法及系统通过大数据平台分析来预测故障的发生，从而提前防止LED显示屏的故障，在不同的地区由于环境不同，可能发生的故障类型也不同，根据同一地区的LED显示屏集群可以有效的监测故障发生的概率，从而达到故障预测的能力。
进一步的，所述环境数据包括温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据，所述大数据分析平台根据所述环境数据检测该LED显示屏的故障发生率，该步骤具体为：通过所述大数据分析平台根据温度数据、湿度数据、光照数据、空气质量数据以及LED显示屏的内部构造进行分析，生成该LED显示屏的故障发生率。
进一步的，所述获取任意两个LED显示屏的故障发生率、位置数据和时间数据，并根据所述两个LED显示屏的位置数据和时间数据来分析，得出故障发生变化率，该步骤具体为：获取任意两个LED显示屏的故障发生率、位置数据和时间数据，对比所述位置数据和时间数据，获得位置和时间变化率；根据所述位置和时间变化率，生成故障变化率。
进一步的，所述LED显示屏集群为一个地区内相互建立通信连接的若干LED显示屏。
进一步的，所述通信连接包括有线通信连接和无线通信连接。
进一步的，所述的一种LED显示屏故障预测方法，还包括：根据所述典型故障环境数据库中的数据，生成故障发生阈值；所述LED显示屏集群下载所述故障发生阈值；使所述LED显示屏集群中任意一个LED显示屏的故障发生率与所述故障发生阈值进行对比，若所述故障发生率超过所述故障发生阈值时，则生成警报信号，若所述故障发生率未超过所述故障发生阈值时，生成安全信号。
进一步的，所述警报信号包括声光信号、电平信号。
进一步的，所述典型故障环境数据库、故障变化率数据库以及故障发生阈值的数据均存储在所述大数据分析平台。
进一步的，所述LED显示屏还包括扬声器，所述控制处理器还用于根据所述分析数据生成控制指令，所述扬声器根据控制指令发声。
本发明的有益效果体现在：
本发明一种LED显示屏故障预测方法及系统，提高LED显示屏的故障预测能力，通过大数据平台对某一地区的LED显示屏集群进行故障分析，来实现对该地区LED显示屏的故障预测，提前预知可能出现的故障，来保证LED显示屏的使用寿命，降低故障率；通过大数据平台分析来预测故障的发生，从而提前防止LED显示屏的故障，在不同的地区由于环境不同，可能发生的故障类型也不同，根据同一地区的LED显示屏集群可以有效的监测故障发生的概率，从而达到故障预测的能力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为本发明一种LED显示屏故障预测系统实施例的示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
实施例
如图1所示：
一种LED显示屏故障预测方法，包括：用于故障检测的大数据分析平台；任意地区的LED显示屏集群；获取所述LED显示屏集群中任意一个LED显示屏的位置数据、时间数据、环境数据，并将所述位置数据、时间数据、环境数据上传至所述大数据分析平台；所述大数据分析平台根据所述环境数据生成该LED显示屏的故障发生率；存储并整合所述LED显示屏集群所有的所述故障发生率，建立典型故障环境数据库；抽取任意两个LED显示屏的故障发生率、位置数据和时间数据，并根据所述两个LED显示屏的位置数据和时间数据来分析，得出故障变化率；存储并整合所述LED显示屏集群所有的所述故障变化率，建立故障变化率数据库；所述LED显示屏集群的任意一个LED显示屏下载所述典型故障环境数据库、故障变化率数据库，并根据所述典型故障环境数据库、故障变化率数据库中的数据生成故障预测值。其中大数据分析平台包括多种大数据服务，例如通过底层可伸缩的大数据平台和上层各种大数据应用，支撑机构或个人对海量、异构、快速变化数据采集、传输、存储、处理(包括计算、分析、可视化等)、交换、销毁等覆盖数据生命周期相关活动的各种数据服务。采用现有的大数据技术平台，例如Hadoop、storm、flink等等。
一种LED显示屏故障预测系统，基于上述所述的一种LED显示屏故障预测方法，包括大数据分析平台、LED显示屏集群，所述大数据分析平台包括数据分析部、数据存储部，所述LED显示屏集群包括若干LED显示屏，所述LED显示屏包括温湿度采集模块、光照采集模块、空气质量采集模块、通信模块以及控制处理器，其中：所述温湿度采集模块用于采集温度数据、湿度数据，并发送至所述控制处理器；所述光照采集模块用于光照数据，并发送至所述控制处理器；所述空气质量采集模块用于空气质量数据，并发送至所述控制处理器；所述控制处理器用于接收所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据，并转发至通信模块；所述通信模块用于对接收的所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据进行编码，并发送至所述数据存储部，还用于接收所述大数据分析平台发送的数据；所述数据存储部用于存储所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据；所述数据分析部用于调用所述数据存储部中的所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据进行数据分析，生成分析数据，并根据所述分析数据建立数据库。
本发明一种集群显示屏多数据调节管理方法及系统通过大数据平台分析来预测故障的发生，从而提前防止LED显示屏的故障，在不同的地区由于环境不同，可能发生的故障类型也不同，根据同一地区的LED显示屏集群可以有效的监测故障发生的概率，从而达到故障预测的能力。
在本实施例中，所述环境数据包括温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据，所述大数据分析平台根据所述环境数据检测该LED显示屏的故障发生率，该步骤具体为：通过所述大数据分析平台根据温度数据、湿度数据、光照数据、空气质量数据以及LED显示屏的内部构造进行分析，生成该LED显示屏的故障发生率。
在本实施例中，所述获取任意两个LED显示屏的故障发生率、位置数据和时间数据，并根据所述两个LED显示屏的位置数据和时间数据来分析，得出故障发生变化率，该步骤具体为：获取任意两个LED显示屏的故障发生率、位置数据和时间数据，对比所述位置数据和时间数据，获得位置和时间变化率；根据所述位置和时间变化率，生成故障变化率。
在本实施例中，所述LED显示屏集群为一个地区内相互建立通信连接的若干LED显示屏。
例如在同为高温高湿的南方环境相对于低温干燥的北方来说，其LED显示屏故障的原因有所不同，所以其环境数据不能作为判断标准，所以通常需要同一地区的环境数据作为对比标准。
在本实施例中，所述通信连接包括有线通信连接和无线通信连接。
在本实施例中，所述的一种LED显示屏故障预测方法，还包括：根据所述典型故障环境数据库中的数据，生成故障发生阈值；所述LED显示屏集群下载所述故障发生阈值；使所述LED显示屏集群中任意一个LED显示屏的故障发生率与所述故障发生阈值进行对比，若所述故障发生率超过所述故障发生阈值时，则生成警报信号，若所述故障发生率未超过所述故障发生阈值时，生成安全信号。其中所述故障发生阈值的计算可以通过现有技术完成。
在本实施例中，所述警报信号包括声光信号、电平信号。
在本实施例中，所述典型故障环境数据库、故障变化率数据库以及故障发生阈值的数据均存储在所述大数据分析平台。
在本实施例中，所述LED显示屏还包括扬声器，所述控制处理器还用于根据所述分析数据生成控制指令，所述扬声器根据控制指令发声。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (10)
1.一种LED显示屏故障预测方法，其特征在于，包括：
用于故障检测的大数据分析平台；
任意地区的LED显示屏集群；
获取所述LED显示屏集群中任意一个LED显示屏的位置数据、时间数据、环境数据，并将所述位置数据、时间数据、环境数据上传至所述大数据分析平台；
所述大数据分析平台根据所述环境数据生成该LED显示屏的故障发生率；
存储并整合所述LED显示屏集群所有的所述故障发生率，建立典型故障环境数据库；
抽取任意两个LED显示屏的故障发生率、位置数据和时间数据，并根据所述两个LED显示屏的位置数据和时间数据来分析，得出故障变化率；
存储并整合所述LED显示屏集群所有的所述故障变化率，建立故障变化率数据库；
所述LED显示屏集群的任意一个LED显示屏下载所述典型故障环境数据库、故障变化率数据库，并根据所述典型故障环境数据库、故障变化率数据库中的数据生成故障预测值。
2.根据权利要求1所述的一种LED显示屏故障预测方法，其特征在于，所述环境数据包括温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据，所述大数据分析平台根据所述环境数据检测该LED显示屏的故障发生率，该步骤具体为：
通过所述大数据分析平台根据温度数据、湿度数据、光照数据、空气质量数据以及LED显示屏的内部构造进行分析，生成该LED显示屏的故障发生率。
3.根据权利要求1所述的一种LED显示屏故障预测方法，其特征在于，所述获取任意两个LED显示屏的故障发生率、位置数据和时间数据，并根据所述两个LED显示屏的位置数据和时间数据来分析，得出故障发生变化率，该步骤具体为：
获取任意两个LED显示屏的故障发生率、位置数据和时间数据，对比所述位置数据和时间数据，获得位置和时间变化率；
根据所述位置和时间变化率，生成故障变化率。
4.根据权利要求2所述的一种LED显示屏故障预测方法，其特征在于，所述LED显示屏集群为一个地区内相互建立通信连接的若干LED显示屏。
5.根据权利要求1所述的一种LED显示屏故障预测方法，其特征在于，所述通信连接包括有线通信连接和无线通信连接。
6.根据权利要求1所述的一种LED显示屏故障预测方法，其特征在于，还包括：
根据所述典型故障环境数据库中的数据，生成故障发生阈值；
所述LED显示屏集群下载所述故障发生阈值；
使所述LED显示屏集群中任意一个LED显示屏的故障发生率与所述故障发生阈值进行对比，若所述故障发生率超过所述故障发生阈值时，则生成警报信号，若所述故障发生率未超过所述故障发生阈值时，生成安全信号。
7.根据权利要求6所述的一种LED显示屏故障预测方法，其特征在于，所述警报信号包括声光信号、电平信号。
8.根据权利要求6所述的一种LED显示屏故障预测方法，其特征在于，所述典型故障环境数据库、故障变化率数据库以及故障发生阈值的数据均存储在所述大数据分析平台。
9.一种LED显示屏故障预测系统，其特征在于，基于权利要求1-8任意所述的一种LED显示屏故障预测方法，包括大数据分析平台、LED显示屏集群，所述大数据分析平台包括数据分析部、数据存储部，所述LED显示屏集群包括若干LED显示屏，所述LED显示屏包括温湿度采集模块、光照采集模块、空气质量采集模块、通信模块以及控制处理器，其中：
所述温湿度采集模块用于采集温度数据、湿度数据，并发送至所述控制处理器；
所述光照采集模块用于光照数据，并发送至所述控制处理器；
所述空气质量采集模块用于空气质量数据，并发送至所述控制处理器；
所述控制处理器用于接收所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据，并转发至通信模块；
所述通信模块用于对接收的所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据进行编码，并发送至所述数据存储部，还用于接收所述大数据分析平台发送的数据；
所述数据存储部用于存储所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据；
所述数据分析部用于调用所述数据存储部中的所述温度数据、湿度数据、光照数据以及空气质量数据进行数据分析，生成分析数据，并根据所述分析数据建立数据库。
10.根据权利要求9所述的一种LED显示屏故障预测系统，其特征在于，所述LED显示屏还包括扬声器，所述控制处理器还用于根据所述分析数据生成控制指令，所述扬声器根据控制指令发声。
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