CN113477084A - 一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法及系统，通过根据水源水质信息、目标水质信息，获得过滤要求；获得过滤膜工作数据库；根据过滤要求、过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径；根据过滤要求、匹配膜孔径，获得控制指标，将控制指标嵌入膜监测设备中；通过膜监测设备获得膜监测数据，将膜监测数据、控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果；当监测分析结果不满足所述控制指标时，获得第一提醒信息包括膜监测数据、监测分析结果。达到了根据水质需求建立管道直饮水的控制指标，进行自动化控制处理水质的工艺流程，对膜过滤中的膜孔径进行识别和分析，对膜的材料、破损等状况进行及时分析，控制膜污染以提高水质的技术效果。

Description

一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法及系统

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法及系统。

背景技术

管道直饮水是“管道优质直接饮用水”的简称，它是用分质供水的方式，在居住小区（酒店、写字楼）内设净水站，运用现代高科技生化与物化技术，对自来水进行深度净化处理，去除水中有机物、细菌、病毒等有害物质，保留对人体有益的微量元素养和矿物质；同时采用优质管材设立独立循环式管网，将净化后的优质水送入用户家中(或客房、办公室），供人们直接饮用。管道直饮水应做到生产、供水、杀菌、循环的自动控制，但目前仍采用人工手动控制，系统投入使用操作、维护工作量大，非专业用户很难控制。

现有技术存在以下技术问题：

过滤膜的控制检测需要专业人士进行人工处理，处理效率低且无法保证处理方案准确性的技术问题。

发明内容

本发明的旨在至少解决上述技术缺陷之一，通过提供一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法及系统，用以解决现有技术过滤膜的控制检测需要专业人士进行人工处理，处理效率低且无法保证处理方案准确性的技术问题。

为此，本发明第一个目的在于提出一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法，所述方法应用于一膜过滤自动控制系统，所述系统包括膜监测设备，所述方法包括：获得水源水质信息；获得目标水质信息；根据所述水源水质信息、所述目标水质信息，获得过滤要求；获得过滤膜工作数据库；根据所述过滤要求、所述过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径；根据所述过滤要求、所述匹配膜孔径，获得控制指标，将所述控制指标嵌入所述膜监测设备中；通过所述膜监测设备获得膜监测数据，将所述膜监测数据、所述控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果；当所述监测分析结果不满足所述控制指标时，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息包括所述膜监测数据、监测分析结果。

本发明第二个目的在于提供一种管道直饮水膜过滤的自动控制系统，所述系统包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得水源水质信息；

第二获得单元，所述第二获得单元用于获得目标水质信息；

第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述水源水质信息、所述目标水质信息，获得过滤要求；

第四获得单元，所述第四获得单元用于获得过滤膜工作数据库；

第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述过滤要求、所述过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径；

第一执行单元，所述第一执行单元用于根据所述过滤要求、所述匹配膜孔径，获得控制指标，将所述控制指标嵌入所述膜监测设备中；

第六获得单元，所述第六获得单元用于通过所述膜监测设备获得膜监测数据，将所述膜监测数据、所述控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果；

第七获得单元，所述第七获得单元用于当所述监测分析结果不满足所述控制指标时，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息包括所述膜监测数据、监测分析结果。

本发明第三个目的在于提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本发明实施例提供的一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法，应用于一膜过滤自动控制系统，所述系统包括膜监测设备，通过获得水源水质信息；获得目标水质信息；根据所述水源水质信息、所述目标水质信息，获得过滤要求；获得过滤膜工作数据库；根据所述过滤要求、所述过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径；根据所述过滤要求、所述匹配膜孔径，获得控制指标，将所述控制指标嵌入所述膜监测设备中；通过所述膜监测设备获得膜监测数据，将所述膜监测数据、所述控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果；当所述监测分析结果不满足所述控制指标时，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息包括所述膜监测数据、监测分析结果。达到了根据水质需求建立管道直饮水的控制指标，进行自动化控制处理水质的工艺流程，对膜过滤中的膜孔径进行识别和分析，对膜的材料、破损等状况进行及时分析，控制膜污染以提高水质的技术效果。从而解决了现有技术过滤膜的控制检测需要专业人士进行人工处理，处理效率低且无法保证处理方案准确性的技术问题。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法的流程示意图；

图2为本申请实施例中另一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法的流程示意图；

图3为本申请实施例中另一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法的流程示意图；

图4为本申请实施例中另一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法的流程示意图；

图5为本申请实施例一种管道直饮水膜过滤的自动控制系统的结构示意图；

图6为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第五获得单元15，第一执行单元16，第六获得单元17，第七获得单元18，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接 ；可以是机械连接，也可以是电连接 ；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明， “多个”的含义是两个或两个以上。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

下面参考附图描述根据本发明实施例的一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法。

本申请的技术方案为：获得水源水质信息；获得目标水质信息；根据所述水源水质信息、所述目标水质信息，获得过滤要求；获得过滤膜工作数据库；根据所述过滤要求、所述过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径；根据所述过滤要求、所述匹配膜孔径，获得控制指标，将所述控制指标嵌入所述膜监测设备中；通过所述膜监测设备获得膜监测数据，将所述膜监测数据、所述控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果；当所述监测分析结果不满足所述控制指标时，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息包括所述膜监测数据、监测分析结果。解决了现有技术过滤膜的控制检测需要专业人士进行人工处理，处理效率低且无法保证处理方案准确性的技术问题。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法，所述方法应用于一膜过滤自动控制系统，所述系统包括膜监测设备，所述方法包括：

在过滤膜处设置有膜监测设备，对过滤膜的状态进行监测，当出现监测数据异常时及时发出预警信号给通信连接的终端设备，及时提醒工作人员进行对应检修和处理，以确保水质净化效果，控制膜污染、磨损等造成的水质影响。

步骤S100获得水源水质信息；

步骤S200获得目标水质信息；

具体而言，对待过滤的水源进行水质检测，得到对应的水源水质信息，水源水质信息与水源、水源环境、运输管道质量等具有一定的关联性，为了确保水源水质信息的准确性，可以对水源、水源环境、运输管道进行定期检测，定期的时长与水源、水源环境、运输管道的材质而具体设定，如对于水源环境变化速度快，或者运输管道的材质不好，定期的时长可以设定的间隔短。目标水质信息为按照直饮水的标准进行对应的设定，这与水的用途有关，按照水的用途对于直饮水的标准会存在一定的差异，按照具体的使用和标准进行对应的设定。

步骤S300根据所述水源水质信息、所述目标水质信息，获得过滤要求；

具体而言，按照水源水质信息与目标水质信息进行对比，得到其中过滤的目标成分和对应的要求，包括水污染物的成分、过滤成分的颗粒大小、过滤的数值要求等，如微生物过滤后细菌、霉菌和酵母菌总数每1ml不得超过100个，按照水源水质信息与目标水质信息之间的参数差来确定对应的过滤要求，过滤要求包括过滤成分的名称、物理特征、化学特征、数据占比等。

步骤S400获得过滤膜工作数据库；

具体而言，过滤膜工作数据库为对当前使用的过滤膜指标的汇总，数据来源可以通过大数据、官网、经销商、使用经验等等经过验证的数据进行汇总，其中包括了过滤膜材质、孔径分类、过滤效果、针对的成分颗粒大小、应用的领域、使用要求等等。

步骤S500根据所述过滤要求、所述过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径；

进一步的，所述根据所述过滤要求、所述过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径，包括：步骤S510根据所述过滤要求，获得过滤成分信息；步骤S520根据所述过滤成分信息，获得过滤手段信息；步骤S530根据所述过滤手段信息、所述过滤膜工作数据库，获得匹配值集合；步骤S540根据所述匹配值集合、所述过滤要求，获得所述匹配膜信息；步骤S550根据所述匹配膜信息，获得所述匹配膜孔径。

具体而言，按照过滤要求中对应的过滤成分信息即对水源里面那些成分需要进行对应的过滤和处理，如水里面的污染物、微生物、化学成分等，根据对应的过滤成分进行过滤手段的匹配，有些过滤成分可以通过过滤膜进行过滤，有些成分无法通过过滤膜进行过滤，需要加入对应的过滤药水进行处理，当过滤手段信息符合膜过滤要求时，进行对应的过滤膜匹配，通过怎么样的过滤膜处理可以实现过滤的效果，匹配值集合为按照过滤膜工作数据库与对应的过滤手段信息相匹配到的膜过滤要求，如过滤成分需要通过多厚、什么材质的、孔径多大的过滤膜进行过滤对应的过滤效果不同，匹配值集合即按照过滤成分、过滤手段信息与过滤膜工作数据库中对应的数据进行匹配得到的各种过滤方案信息，按照匹配的程度进行依次排序，不同的过滤膜的配比关系和过滤手段方案的定制对应了不同的过滤效果。最后按照匹配值集合中的过滤效果与过滤要求进行对比，得到其中满足过滤要求的匹配膜信息，匹配膜信息为符合过滤要求的过滤膜信息，包括了过滤膜的材质信息、厚度信息、孔径信息、厂家信息、成本信息等等，关于过咯莫的信息内容，从匹配的过滤膜进行最后匹配膜孔径的确定，由于过滤成分存在多种过滤内容和要求，则过滤成分包括了多种，过滤要求也存在多种的情况，因而在进行最终匹配膜孔径确定时，要综合各种过滤成分的匹配值集合进行综合处理，从中找到符合各种过滤成分的对应过滤要求，举例而言，从各种匹配的过滤膜中找到各过滤成分的最佳过滤效果，通常按照过滤成分的重要性进行权重分配，如有的指标是必须要达到标准A，有的指标有个范围，则以主要的指标作为过滤膜确定的首要参数，还可以按照最小孔径进行确定，这样能够满足多种过滤成分的要求，但若最小孔径无法满足首要指标A的过滤要求时，通常还要参考主要指标的过滤要求，以确保过滤后的水质能够满足过滤要求。

步骤S600根据所述过滤要求、所述匹配膜孔径，获得控制指标，将所述控制指标嵌入所述膜监测设备中；

具体而言，按照过滤要求、匹配膜孔径进行对应的控制指标的设定，并将所述控制指标嵌入到膜检测设备中，按照控制指标进行自动控制，根据水质需求建立管道直饮水的控制指标，从而根据自动化控制处理水质的工艺流程，对膜过滤中的膜孔径进行识别和分析，对膜的材料、破损等状况进行及时分析，当检测数据不满足控制指标时及时进行预警。

步骤S700通过所述膜监测设备获得膜监测数据，将所述膜监测数据、所述控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果；

进一步的，所述将所述膜监测数据、所述控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果，步骤S700包括：步骤S710将所述膜监测数据、所述控制指标作为输入信息输入所述数据分析模型，所述数据分析模型通过多组训练数据训练获得，其中每组训练数据均包括所述膜监测数据、所述控制指标以及标识监测分析结果的标识信息；步骤S720获得所述数据分析模型的输出结果，所述输出结果包括所述监测分析结果，所述监测分析结果用于标识膜监测数据是否满足控制指标相关要求的分析结果。

具体而言，通过膜监测设备对过滤膜进行实时监测，得到过滤膜的监测数据，膜监测数据包括膜表面的完整性、膜过滤效果、过滤膜处液体流动性，对监测到的数据与控制指标内的膜数据进行对比，若存在不满足的情况则及时进行预警，提醒工作人员进行查看和处理。为了提高过滤膜监测数据分析处理结果的准确性，本申请实施例加入了神经网络模型，所述数据分析模型即机器学习中的神经网络模型，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。其中，它能根据训练数据进行不断的自我训练学习，所述多组数据均包括所述膜监测数据、所述控制指标以及标识监测分析结果的标识信息。所述数据分析模型不断地自我的修正，当所述数据分析模型的输出信息达到预定的准确率/收敛状态时，则有监督学习过程结束。通过对所述数据分析模型进行数据训练，使得所述数据分析模型处理输入数据更加准确，进而使得输出的所述监测分析结果也更加准确，达到了准确获得数据信息，提高评估结果智能化的技术效果，为进行有效的过滤膜自动过滤监测效果夯实了基础。

步骤S800当所述监测分析结果不满足所述控制指标时，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息包括所述膜监测数据、监测分析结果。

具体而言，当监测分析结果不满足控制指标的相关要求时，生成第一提醒信息发送至用户终端或者工作台等提醒工作人员及时查看和处理。其中包括了膜监测数据、监测分析结果，这样可以清楚了解过滤膜哪个指标出现了问题，需要进行对应的什么指标查看和处理，提前进行对应的准备，能够快速进行处理，确保工作效率和水净化效果。解决了现有技术过滤膜的控制检测需要专业人士进行人工处理，处理效率低且无法保证处理方案准确性的技术问题。达到了根据水质需求建立管道直饮水的控制指标，进行自动化控制处理水质的工艺流程，对膜过滤中的膜孔径进行识别和分析，对膜的材料、破损等状况进行及时分析，控制膜污染以提高水质的技术效果。

进一步的，如图2所示，所述方法还包括：步骤S910根据所述过滤膜工作数据库，获得过滤成分信息，并作为第一分级特征；步骤S920根据所述过滤膜工作数据库、所述过滤成分信息，获得过滤效果，判断所述过滤效果是否满足过滤要求，生成第一判断结果，并作为第二分级特征；步骤S930根据所述过滤成分信息、所述过滤膜工作数据库、所述过滤效果，获得过滤膜信息，并作为第三分级特征，所述过滤膜信息包括过滤膜材质、过滤膜孔径；步骤S940根据所述第一分级特征、所述第二分级特征以及所述第三分级特征，构建过滤膜分析决策树；步骤S950将所述过滤成分信息、所述过滤要求输入所述过滤膜分析决策树，获得所述匹配膜孔径。

具体而言，按照过滤膜工作数据库中的历史数据进行决策树的构建，将过滤膜工作数据库中对应的过滤成分信息，即对那些成分进行过滤，作为第一分级特征，根据过滤成分信息对应的过滤效果，判断是否达到了过滤要求中对应的内容，将判断结果作为第二分级特征，最后按照过滤效果和过滤成分，确定过滤膜信息，作为第三分级特征，根据第一分级特征、所述第二分级特征以及所述第三分级特征，构建过滤膜分析决策树，将对应的过滤成分和要求输入决策树中进行对应的过滤膜信息的分析确定过滤膜的孔径大小。决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法，这种分类器能够对新出现的对象给出正确的分类，由根节点、内部节点以及叶节点组成。所述第一分级特征、所述第二分级特征以及所述第三分级特征可作为过滤膜分析决策树的内部节点，通过对其进行信息熵的计算，可对熵值最小的特征进行优先分类，以此方法对所述过滤膜分析决策树进行递归构建，直至无法对最后的特征叶节点进行再分，说明分类结束，以此构成了所述过滤膜分析决策树。

进一步的，所述方法包括：步骤S1010对所述一级分类要求进行信息论编码运算，获得第一特征信息熵，对所述二级分类要求进行信息论编码运算，获得第二特征信息熵，对所述三级分类要求进行信息论编码运算，获得第三特征信息熵；步骤S1020将所述第一特征信息熵、所述第二特征信息熵以及所述第三特征信息熵输入数据大小比对模型进行训练，获得第一根节点特征信息；步骤S1030基于所述第一根节点特征信息和所述过滤膜工作数据库的递归算法，构建所述过滤膜分析决策树。

具体而言，为了具体构建所述数据分析决策树，可分别对所述一级分类要求、所述二级分类要求以及所述三级分类要求进行信息熵的运算，即通过信息论编码中的香农公式对其进行信息熵数值的具体计算，进而获得对应的所述第一特征信息熵、所述第二特征信息熵以及所述第三特征信息熵，进一步，信息熵表示信息的不确定度，当不确定性越大时，它所包含的信息量也就越大，信息熵也就越高，纯度也就越低，当集合中的所有样本均匀混合时，信息熵最大，纯度最低。因此，应基于所述数据大小比对模型对所述第一特征信息熵、所述第二特征信息熵以及所述第三特征信息熵对其大小数值的比对，继而获得熵值最小的特征，即第一根节点特征信息，通过对熵值最小的特征进行优先分类，继而按照熵值由小到大的顺序，依次对各特征进行分类，最终构建所述过滤膜分析决策树，使得过滤成分和过滤要求匹配到准确可靠的过滤膜孔径信息，进而实现了对过滤膜分析决策树的具体构建。

进一步的，如图3所示，所述膜监测设备包括一图像采集设备，所述方法包括：步骤S1110通过所述图像采集设备获得第一图像信息，所述第一图像信息包括过滤膜表面信息；步骤S1120根据所述匹配膜孔径，获得卷积特征；步骤S1130根据所述卷积特征对所述第一图像信息进行特征遍历对比分析，获得第一对比结果；步骤S1140当所述第一对比结果包括不符合项时，获得第二提醒信息。

具体而言，在对过滤膜进行实时监测时，通过膜监测设备中的图像采集设备对膜进行表面图像的采集，通过匹配膜孔径信息进行图像特征的提取，确定匹配膜孔径对应的标准图像特征，对第一图像信息进行特征遍历对比，得到其中不符合标准图像特征即卷积特征的图像位置和信息进行输出，若存在时，表明过滤膜的孔径出现了问题，一种情况是水源里面的污染物和颗粒堵塞住了孔径造成了孔径变小，另外一种情况为过滤膜使用过程中存在磨损等情况，造成了孔径的变大，均不符合匹配的标准孔径的图像要求，此时进行预警，将不符合的项目发送给工作人员，进行及时查看和处理，避免影响水质的过滤效果，并能够对过滤膜的磨损或者影响位置进行精确分析，能够快速进行查看了分析处理，提高了工作效率。

进一步的，所述膜监测设备包括一流量感应器，所述方法包括：

步骤S1210通过所述流量感应器获得过滤膜的第一流量速度，所述第一流量速度为过滤膜输出端的液体流量速度；

步骤S1220获得历史流量速度信息；

步骤S1230根据所述历史流量速度信息，获得流量阈值；

步骤S1240判断所述第一流量速度是否满足所述流量阈值；

步骤S1250当不满足时，获得第三提醒信息。

具体而言，膜监测设备包括一流量感应器，对过滤膜输出端的液体流量速度进行监测，由于流量监测是持续的，因而存在整个过滤过程的流量数据，如新换上过滤膜时的过滤速度，此时应为最大流量，正常使用时的流量速度，这些都是历史流量速度信息，通过对历史流量速度信息的分析，可以得到标准的流量阈值，流量阈值为一个范围包括了最高值和最低值，当过滤膜的孔径因长期使用被污染物附着或者堵塞时，流量速度会变小，当膜破损时会造成流量的增大，因而不能过大也不能过小，最大值应和新膜时的速度为参考，当监测到的过滤膜输出端即过滤后的水流情况不满足流量阈值时，则发送第三提醒信息，并将监测分析结果同步发送，可以使工作人员直观了解当前的数据情况，可以针对性进行分析和处理。

进一步的，如图4所示，所述方法还包括：步骤S1310获得匹配膜材质；步骤S1320根据所述水源水质信息、所述过滤要求、所述匹配膜材质，获得预测使用周期；步骤S1330将所述预测使用周期加入所述控制指标中，并嵌入所述膜监测设备，当到达所述预测使用周期时，所述膜监测设备发送第四提醒信息。

具体而言，由于过滤膜的材质不同，其使用寿命存在不同，同时与过滤水源的污染物也存在密切关系，若水源内的过滤成分与材料有影响，则其寿命就短，因而结合过滤膜的材质和过滤水源的过程成分进行综合评定预测，得到对应过滤膜的使用寿命即使用周期，将预测使用周期加入到控制指标中，并嵌入到膜监测设备，当监测到换膜的间隔时间达到了使用周期的时限要求时，发送提醒信息，也可以设定提前一定周期进行提醒，如提前一天提醒、当天，持续三天连续提醒等提醒方式的设定，这样可以及时提醒工作人员进行更换和准备，确保过滤膜的正常使用，从而控制膜污染以提高水质。

实施例二

基于与前述实施例中一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法同样发明构思，本发明还提供了一种管道直饮水膜过滤的自动控制系统，如图5所示，所述系统包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得水源水质信息；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于获得目标水质信息；

第三获得单元13，所述第三获得单元13用于根据所述水源水质信息、所述目标水质信息，获得过滤要求；

第四获得单元14，所述第四获得单元14用于获得过滤膜工作数据库；

第五获得单元15，所述第五获得单元15用于根据所述过滤要求、所述过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径；

第一执行单元16，所述第一执行单元16用于根据所述过滤要求、所述匹配膜孔径，获得控制指标，将所述控制指标嵌入所述膜监测设备中；

第六获得单元17，所述第六获得单元17用于通过所述膜监测设备获得膜监测数据，将所述膜监测数据、所述控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果；

第七获得单元18，所述第七获得单元18用于当所述监测分析结果不满足所述控制指标时，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息包括所述膜监测数据、监测分析结果。

进一步，所述系统还包括：

第八获得单元，所述第八获得单元用于根据所述过滤要求，获得过滤成分信息；

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述过滤成分信息，获得过滤手段信息；

第十获得单元，所述第十获得单元用于根据所述过滤手段信息、所述过滤膜工作数据库，获得匹配值集合；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述匹配值集合、所述过滤要求，获得所述匹配膜信息；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述匹配膜信息，获得所述匹配膜孔径。

进一步，所述系统还包括：

第二执行单元，所述第二执行单元用于根据所述过滤膜工作数据库，获得过滤成分信息，并作为第一分级特征；

第三执行单元，所述第三执行单元用于根据所述过滤膜工作数据库、所述过滤成分信息，获得过滤效果，判断所述过滤效果是否满足过滤要求，生成第一判断结果，并作为第二分级特征；

第四执行单元，所述第四执行单元用于根据所述过滤成分信息、所述过滤膜工作数据库、所述过滤效果，获得过滤膜信息，并作为第三分级特征，所述过滤膜信息包括过滤膜材质、过滤膜孔径；

第一构建单元，所述第一构建单元用于根据所述第一分级特征、所述第二分级特征以及所述第三分级特征，构建过滤膜分析决策树；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于将所述过滤成分信息、所述过滤要求输入所述过滤膜分析决策树，获得所述匹配膜孔径。

进一步，所述系统还包括：

第五执行单元，所述第五执行单元用于对所述一级分类要求进行信息论编码运算，获得第一特征信息熵，对所述二级分类要求进行信息论编码运算，获得第二特征信息熵，对所述三级分类要求进行信息论编码运算，获得第三特征信息熵；

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于将所述第一特征信息熵、所述第二特征信息熵以及所述第三特征信息熵输入数据大小比对模型进行训练，获得第一根节点特征信息；

第二构建单元，所述第二构建单元用于基于所述第一根节点特征信息和所述过滤膜工作数据库的递归算法，构建所述过滤膜分析决策树。

进一步，所述系统还包括：

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于通过所述图像采集设备获得第一图像信息，所述第一图像信息包括过滤膜表面信息；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述匹配膜孔径，获得卷积特征；

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述卷积特征对所述第一图像信息进行特征遍历对比分析，获得第一对比结果；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于当所述第一对比结果包括不符合项时，获得第二提醒信息。

进一步，所述系统还包括：

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于通过所述流量感应器获得过滤膜的第一流量速度，所述第一流量速度为过滤膜输出端的液体流量速度；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于获得历史流量速度信息；

第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于根据所述历史流量速度信息，获得流量阈值；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一流量速度是否满足所述流量阈值；

第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于当不满足时，获得第三提醒信息。

进一步，所述系统还包括：

第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述膜监测数据、所述控制指标作为输入信息输入所述数据分析模型，所述数据分析模型通过多组训练数据训练获得，其中每组训练数据均包括所述膜监测数据、所述控制指标以及标识监测分析结果的标识信息；

第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于获得所述数据分析模型的输出结果，所述输出结果包括所述监测分析结果，所述监测分析结果用于标识膜监测数据是否满足控制指标相关要求的分析结果。

进一步，所述系统还包括：

第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于获得匹配膜材质；

第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于根据所述水源水质信息、所述过滤要求、所述匹配膜材质，获得预测使用周期；

第六执行单元，所述第六执行单元用于将所述预测使用周期加入所述控制指标中，并嵌入所述膜监测设备，当到达所述预测使用周期时，所述膜监测设备发送第四提醒信息。

前述图1实施例一中的一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种管道直饮水膜过滤的自动控制系统，通过前述对一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种管道直饮水膜过滤的自动控制系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

示例性电子设备

下面参考图6来描述本申请实施例的电子设备。

图6图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。

基于与前述实施例中一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法的发明构思，本发明还提供一种计算机设备，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法的任一方法的步骤。

其中，在图6中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。

处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本发明实施例提供的一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法及系统，通过获得水源水质信息；获得目标水质信息；根据所述水源水质信息、所述目标水质信息，获得过滤要求；获得过滤膜工作数据库；根据所述过滤要求、所述过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径；根据所述过滤要求、所述匹配膜孔径，获得控制指标，将所述控制指标嵌入所述膜监测设备中；通过所述膜监测设备获得膜监测数据，将所述膜监测数据、所述控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果；当所述监测分析结果不满足所述控制指标时，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息包括所述膜监测数据、监测分析结果。达到了根据水质需求建立管道直饮水的控制指标，进行自动化控制处理水质的工艺流程，对膜过滤中的膜孔径进行识别和分析，对膜的材料、破损等状况进行及时分析，控制膜污染以提高水质的技术效果。从而解决了现有技术过滤膜的控制检测需要专业人士进行人工处理，处理效率低且无法保证处理方案准确性的技术问题。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (10)

1.一种管道直饮水膜过滤的自动控制方法，其中，所述方法应用于一膜过滤自动控制系统，所述系统包括膜监测设备，所述方法包括：

获得水源水质信息；

获得目标水质信息；

根据所述水源水质信息、所述目标水质信息，获得过滤要求；

获得过滤膜工作数据库；

根据所述过滤要求、所述过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径；

根据所述过滤要求、所述匹配膜孔径，获得控制指标，将所述控制指标嵌入所述膜监测设备中；

通过所述膜监测设备获得膜监测数据，将所述膜监测数据、所述控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果；

当所述监测分析结果不满足所述控制指标时，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息包括所述膜监测数据、监测分析结果。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述过滤要求、所述过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径，包括：

根据所述过滤要求，获得过滤成分信息；

根据所述过滤成分信息，获得过滤手段信息；

根据所述过滤手段信息、所述过滤膜工作数据库，获得匹配值集合；

根据所述匹配值集合、所述过滤要求，获得所述匹配膜信息；

根据所述匹配膜信息，获得所述匹配膜孔径。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述过滤膜工作数据库，获得过滤成分信息，并作为第一分级特征；

根据所述过滤膜工作数据库、所述过滤成分信息，获得过滤效果，判断所述过滤效果是否满足过滤要求，生成第一判断结果，并作为第二分级特征；

根据所述过滤成分信息、所述过滤膜工作数据库、所述过滤效果，获得过滤膜信息，并作为第三分级特征，所述过滤膜信息包括过滤膜材质、过滤膜孔径；

根据所述第一分级特征、所述第二分级特征以及所述第三分级特征，构建过滤膜分析决策树；

将所述过滤成分信息、所述过滤要求输入所述过滤膜分析决策树，获得所述匹配膜孔径。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述方法包括：

对所述一级分类要求进行信息论编码运算，获得第一特征信息熵，对所述二级分类要求进行信息论编码运算，获得第二特征信息熵，对所述三级分类要求进行信息论编码运算，获得第三特征信息熵；

将所述第一特征信息熵、所述第二特征信息熵以及所述第三特征信息熵输入数据大小比对模型进行训练，获得第一根节点特征信息；

基于所述第一根节点特征信息和所述过滤膜工作数据库的递归算法，构建所述过滤膜分析决策树。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述膜监测设备包括一图像采集设备，所述方法包括：

通过所述图像采集设备获得第一图像信息，所述第一图像信息包括过滤膜表面信息；

根据所述匹配膜孔径，获得卷积特征；

根据所述卷积特征对所述第一图像信息进行特征遍历对比分析，获得第一对比结果；

当所述第一对比结果包括不符合项时，获得第二提醒信息。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述膜监测设备包括一流量感应器，所述方法包括：

通过所述流量感应器获得过滤膜的第一流量速度，所述第一流量速度为过滤膜输出端的液体流量速度；

获得历史流量速度信息；

根据所述历史流量速度信息，获得流量阈值；

判断所述第一流量速度是否满足所述流量阈值；

当不满足时，获得第三提醒信息。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述膜监测数据、所述控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果，包括：

将所述膜监测数据、所述控制指标作为输入信息输入所述数据分析模型，所述数据分析模型通过多组训练数据训练获得，其中每组训练数据均包括所述膜监测数据、所述控制指标以及标识监测分析结果的标识信息；

获得所述数据分析模型的输出结果，所述输出结果包括所述监测分析结果，所述监测分析结果用于标识膜监测数据是否满足控制指标相关要求的分析结果。

8.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：

获得匹配膜材质；

根据所述水源水质信息、所述过滤要求、所述匹配膜材质，获得预测使用周期；

将所述预测使用周期加入所述控制指标中，并嵌入所述膜监测设备，当到达所述预测使用周期时，所述膜监测设备发送第四提醒信息。

9.一种管道直饮水膜过滤的自动控制系统，其中，所述系统应用于权利要求1-8任一所述方法中，所述系统包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得水源水质信息；

第二获得单元，所述第二获得单元用于获得目标水质信息；

第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述水源水质信息、所述目标水质信息，获得过滤要求；

第四获得单元，所述第四获得单元用于获得过滤膜工作数据库；

第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述过滤要求、所述过滤膜工作数据库，获得匹配膜孔径；

第一执行单元，所述第一执行单元用于根据所述过滤要求、所述匹配膜孔径，获得控制指标，将所述控制指标嵌入膜监测设备中；

第六获得单元，所述第六获得单元用于通过所述膜监测设备获得膜监测数据，将所述膜监测数据、所述控制指标输入数据分析模型，获得监测分析结果；

第七获得单元，所述第七获得单元用于当所述监测分析结果不满足所述控制指标时，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息包括所述膜监测数据、监测分析结果。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-8中任一项的方法。

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