CN113709690A - 基于网络负载的校园水路水压监测方法、设备、存储介质 - Google Patents

基于网络负载的校园水路水压监测方法、设备、存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113709690A
CN113709690A CN202111032524.5A CN202111032524A CN113709690A CN 113709690 A CN113709690 A CN 113709690A CN 202111032524 A CN202111032524 A CN 202111032524A CN 113709690 A CN113709690 A CN 113709690A
Authority
CN
China
Prior art keywords
water pressure
network load
campus
data
network
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111032524.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113709690B (zh
Inventor
包科
丁尤蓉
施红珍
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuxi Institute of Technology
Original Assignee
Wuxi Institute of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuxi Institute of Technology filed Critical Wuxi Institute of Technology
Priority to CN202111032524.5A priority Critical patent/CN113709690B/zh
Publication of CN113709690A publication Critical patent/CN113709690A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113709690B publication Critical patent/CN113709690B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/38—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q9/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems for selectively calling a substation from a main station, in which substation desired apparatus is selected for applying a control signal thereto or for obtaining measured values therefrom
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/02—Traffic management, e.g. flow control or congestion control
    • H04W28/08—Load balancing or load distribution
    • H04W28/09—Management thereof
    • H04W28/0925—Management thereof using policies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W76/00—Connection management
    • H04W76/10—Connection setup
    • H04W76/19—Connection re-establishment
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q2209/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems
    • H04Q2209/60—Arrangements in telecontrol or telemetry systems for transmitting utility meters data, i.e. transmission of data from the reader of the utility meter

Abstract

本发明提供基于网络负载的校园水路水压监测方法，包括：获取当前校园网络负载；匹配当前校园网络负载对应的水压传感器所执行的数据通讯规则；根据所述数据通讯规则配置网络链路上连接的若干水压传感器，以使得水压传感器可根据当前校园网络负载动态调整水压数据的监测。本发明还涉及一种电子设备及存储介质。本发明针对校园中众多的水压监测数据量大的情况，基于网络负载划分来动态调整数据采集量，从而避免大量冗余数据需要传输与存储，解放校内通讯及云端资源，以实现智慧校园的水压智慧监测。

Description

基于网络负载的校园水路水压监测方法、设备、存储介质
技术领域
本发明涉及智慧校园物联网领域，具体涉及一种基于网络负载的校园水路水压监测方法、设备、存储介质。
背景技术
智慧校园是指以物联网为基础的智慧化信息化智能化的校园工作、学习和生活一体化环境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合。而智慧校园系统是通过信息化手段,实现对校园内各类资源的有效集成整合和优化，实现资源的有效配置和充分利用，将校务管理过程的优化协调。
在智慧校园建设中，基础设施的建设的物联网化变得尤为重要，水路管网监测是保障校园用水设施的正常运行的有效措施，其物联网化有利于提高并防范突发事故发生与应对能力；但随着校园物联网化的推进，大量的数据随之产生，对校园云服务器的运算能力以及网络带宽都提出了新的挑战，故需针对目前智慧校园打造一种兼顾网络负载的水路水压监测的方法。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提出的基于网络负载的校园水路水压监测方法，本发明针对校园中众多的水压监测数据量大的情况，基于网络负载划分来动态调整数据采集量，从而避免大量冗余数据需要传输与存储，解放校内通讯及云端资源，以实现智慧校园的水压智慧监测。
本发明目的之一在于提供基于网络负载的校园水路水压监测方法，包括以下步骤：
获取当前校园网络负载；
匹配当前校园网络负载对应的水压传感器所执行的数据通讯规则；其中，所述网络负载唯一匹配有网络链路上连接的若干水压传感器的数据通讯规则，不同网络负载的所述数据通讯规则不同；
根据所述数据通讯规则配置网络链路上连接的若干水压传感器，以使得水压传感器可根据当前校园网络负载动态调整水压数据的监测。
优选地，所述当前校园网络负载通过校园内网络负载率或网络负载量表征。
优选地，所述数据通讯规则至少包括数据采集频率；其中，当所述网络负载率高于降频阈值或网络负载量大于降频阈值时，网络链路上连接的若干水压传感器的数据采集频率进行第一降频，以降低数据采集量。
优选地，所述数据通讯规则还包括数据重连时长；其中，当所述网络负载率高于重连阈值或网络负载量大于重连阈值时，网络链路上连接的若干水压传感器的数据重连时长减小，以加速水压传感器与网络的通讯建立的速度。
优选地，还包括步骤：
获取当前时间；
匹配当前时间中时刻所属的时间段；其中，所述时间段包括课时段、自由时段；
当所述时间段为课时段时，网络链路上连接的若干水压传感器的数据采集频率进行第二降频，以进一步降低数据采集量。
优选地，所述时间段唯一匹配有网络链路上连接的若干水压传感器所执行的水压正常判断规则；
根据所述水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常。
优选地，若根据所述水压正常判断规则判断结果为不正常，则配置该水路上所有的水压传感器的数据采集频率进行第一升频，并将所述数据通讯规则中的数据重连时长配置为0。
优选地，还包括步骤：
获取当前水路中的水压传感器的位置信息；
匹配所述位置信息对应的地理区域；其中，所述地理区域唯一对应有所述当前校园网络负载与水压传感器所执行的数据通讯规则的对应关系。
本发明目的之二在于提供一种电子设备，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程序时实现基于网络负载的校园水路水压监测方法的步骤。
本发明目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现基于网络负载的校园水路水压监测方法的步骤。
相比现有技术，本发明的优势在于：
本发明提供基于网络负载的校园水路水压监测方法，包括：获取当前校园网络负载；匹配当前校园网络负载对应的水压传感器所执行的数据通讯规则；根据所述数据通讯规则配置网络链路上连接的若干水压传感器，以使得水压传感器可根据当前校园网络负载动态调整水压数据的监测。本发明还涉及一种电子设备及存储介质。本发明针对校园中众多的水压监测数据量大的情况，基于网络负载划分来动态调整数据采集量，从而避免大量冗余数据需要传输与存储，解放校内通讯及云端资源，以实现智慧校园的水压智慧监测。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的基于网络负载的校园水路水压监测方法流程示意图一；
图2为本发明的基于网络负载的校园水路水压监测方法流程示意图二；
图3为本发明的基于网络负载的校园水路水压监测方法流程示意图三；
图4为本发明在实施例1中的基于网络负载的校园水路水压监测方法流程示意图；
图5为本发明在实施例2中的基于网络负载的校园水路水压监测方法流程示意图；
图6为本发明在实施例3中的基于网络负载的校园水路水压监测方法流程示意图；
图7为本发明的校园云与校园水路的水压传感器连接示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
在校园中，一方面，在教学过程中的互联网化本身占用大量资源，针对此种情形，若采用以往较为统一的水压管理监测方式(例如记载在专利201680073359.9中的使用压力感测检测水泄漏的系统及方法，以及记载在专利201780077062.4中的用于在关闭加压源之后进行泄露表征的系统和方法)，对于校园中众多的水路监测，不仅数据量大，且易造成水压监测任务占用校园云(服务器)资源过多，且大量冗余数据需要传输与存储，以便管理历史数据或动态监控。另一方面，水压数据中，异常数据出现概率相对较低，若仅分配一较小一部分资源给水压监测任务，难以实现多水路多水压传感器的协同管理。
本申请提供一种基于网络负载的校园水路水压监测方法，如图1-图3所示，包括以下步骤：
S11、获取当前校园网络负载；其中，所述当前校园网络负载通过校园内网络负载率或网络负载量表征。
在一些实施例中，例如在一条网络链路中，其额定容量是1000Mbps，而在某个时刻，网络上的数据量仅有200Mbps，即它的网络负载率为20％；若负载率是0％，即网络属于完全空闲状态；若网络负载率是100％，即网络已经满负荷运转，如果再有信息，就需延迟等待。
在一些实施例中，也可采用网络负载量来表征当前网络负载的情况；其中，网络负载量(load)的计算是基于数据的bit位，通常它会统计某段时间间隔内进入或流出接口的单位秒的流量。例如，采用路由器或网关来连接各水路的水压传感器时，例如，启用采样的时间间隔默认是300秒，即5分钟；也可对该值进行配置在30秒和600秒这个区间内。更改这个值可以使用下面的命令：
Router(config-if)#load-interval？
<30-600>Load interval delay in seconds
在路由器上，获取网络负载量使用下面的命令：
Router#show interface serial 0
Serial0 is up,line protocol is up
MTU 1500bytes,BW 1544Kbit,DLY 20000usec,rely 255/255,load 125/255
在上述实施例中，串行接口0的负载(利用率)是10/255，即大约49.02％。
应当理解，当前校园网络负载即包括整个校园云服务器端的总线的网络负载率或网络负载量，也包括连接校园云服务器各支路的路由器或者网关的网络负载率或网络负载量。
S12、匹配当前校园网络负载对应的水压传感器所执行的数据通讯规则；其中，所述网络负载唯一匹配有网络链路上连接的若干水压传感器的数据通讯规则，不同网络负载的所述数据通讯规则不同；
在一些实施例中，如图2所示，所述数据通讯规则至少包括数据采集频率；其中，当所述网络负载率高于降频阈值或网络负载量大于降频阈值时，网络链路上连接的若干水压传感器的数据采集频率进行第一降频，以降低数据采集量。例如，如图2、图7所示，水路1上若干水压传感器(P11、P12、……、P1n)通过路由器或网关连接至校园云服务器，当网络负载率高于降频阈值50％时，则配置水路1上若干水压传感器(P11、P12、……、P1n)降低其数据采集频率(如配置成原频率的70％)。在本实施例中，通过降低数据采集频率，起到降低数据量，解放云端处理及存储资源，降低对通讯链路的带宽的负载。
在一些实施例中，如图3所示，所述数据通讯规则还包括数据重连时长；其中，当所述网络负载率高于重连阈值或网络负载量大于重连阈值时，网络链路上连接的若干水压传感器的数据重连时长减小，以加速水压传感器与网络的通讯建立的速度。例如，如图3、图7所示，水路2上若干水压传感器(P21、P22、……、P2n)通过路由器或网关连接至校园云服务器，当网络负载率高于重连阈值70％时，则配置水路2上若干水压传感器(P21、P22、……、P2n)减小其数据重连时长(如配置成原时长的50％)。在本实施例中，通过降低数据重连时长，起到网络繁忙状态下的水压信息预警，避免水压数据长时间处于等待状态，防止出现水路泄露等情况时的信息处理滞后。
S13、根据所述数据通讯规则配置网络链路上连接的若干水压传感器，以使得水压传感器可根据当前校园网络负载动态调整水压数据的监测。在一些实施例中，可通过获取整个校园云服务器端的总线的网络负载率或网络负载量，来配置整个校园的水压传感器的数据通讯规则；也可通过获取各支路的路由器或者网关的网络负载率或网络负载量，来配置支路上连接的水压传感器的数据通讯规则。
特殊地，总线的网络负载率或网络负载量的配置权限的优先级高于各支路的路由器或者网关的网络负载率或网络负载量的配置权限；在一些实施例中，先获取总线的网络负载率或网络负载量，当总线的网络负载率或网络负载量低于或小于一特定的阈值时，开放各支路的路由器或者网关的网络负载率或网络负载量的配置权限，即获取各支路的路由器或者网关的网络负载率或网络负载量，各支路的路由器或者网关的网络负载率或网络负载量的配置范围应在总线的网络负载率或网络负载量的允许范围内。
实施例1
如图4所示，本申请提供一种基于网络负载的校园水路水压监测方法，包括以下步骤：
S21、获取校园网络负载率或网络负载量。应当理解，当前校园网络负载率或网络负载量即包括整个校园云服务器端的总线的网络负载率或网络负载量，也包括连接校园云服务器各支路的路由器或者网关的网络负载率或网络负载量。网络负载率或网络负载量获取方式已在前述内容中阐述，在此不再赘述。
S22、比较网络负载率或网络负载量与降频阈值的大小；应当理解，降频阈值可配置成单一的阈值(例如50％)，也可配置成一系列的阈值(例如15％、30％、40％、50％、60％、70％……)；具体的，当降频阈值配置成一系列的阈值时，获取得到的网络负载率(例如45％)依次与一系列的阈值比较，直至与50％的降频阈值进行比较时，网络负载率45％大于40％小于50％，则以降频阈值40％对应的第一降频程序进行降频采集。
S231、若网络负载率或网络负载量低于或小于降频阈值，则网络链路上连接的若干水压传感器执行原数据采集频率；在一些实施例中，当降频阈值配置成一系列的阈值时，获取得到的网络负载率依次按从小到大的顺序与一系列的阈值进行比较，当网络负载率大于任一降频阈值后，其对应数据采集频率赋给一暂存变量，直至网络负载率小于一降频阈值，此时，暂存变量内的数值即为原数据采集频率。在另一些实施例中，当降频阈值配置一单一的阈值时，当网络负载率小于降频阈值后，网络链路上连接的若干水压传感器执行原数据采集频率即初始数据采集频率。
S232、若网络负载率或网络负载量高于或大于降频阈值，则网络链路上连接的若干水压传感器的数据采集频率进行第一降频，以降低数据采集量。在一些实施例中，第一降频可配置成一固定值降频(例如70％)，此时对应降频阈值配置一单一的阈值；在另一些实施例中，当降频阈值配置成一系列的阈值时，第一降频也可配置成若干固定值降频(例如90％、70％、60％、50％、30％、10％)。
S24、获取当前时间；其中，当前时间至少包括当前校园当地的时刻，例如，获取得到当前时间为“2020年8月1日上午8：30”，其中，时刻的信息为“上午8：30”，其用以来匹配所属的时间段。
S25、匹配当前时间中时刻所属的时间段；其中，所述时间段至少包括课时段、自由时段；其中，所述课时段内的数据采集频率与所述自由时段的数据采集频率不同；在一些实施例中，课时段为周一至周五上午8：00-12：00，以及下午的2：00-6：00。
S261、当所述时间段为课时段时，网络链路上连接的若干水压传感器的数据采集频率进行第二降频，以进一步降低数据采集量。在课时段内，由于教学过程中的互联网化需供应大量资源，即使出现短暂的相对空闲的网络状态，也仍需保留一定的网络资源以备教学资源的调度使用。在一些实施例中，第二降频程序的执行在第一降频程序的基础上再次进行降频，特殊地，课时段至少包括课堂时间、课间时间；由于课堂时间内用水相对较少，故课堂时间的降频幅度大于课间时间的降频幅度，例如，课堂时间所执行的第二降频程序的降频幅度配置成30％，课间时间所执行的第二降频程序的降频幅度配置成90％。
应当理解，课时段所执行的第二降频可等效为平均降频，即以整个课时段与自由时段来比较水压传感器的数据采集频率，而非特指课时段某一特定时间段的频率数据采集频率或者任一课时段内时间段的数据采集频率都需降频。
S262、当所述时间段为自由时段时，网络链路上连接的若干水压传感器执行原数据采集频率。
实施例2
如图5所示，本申请提供一种基于网络负载的校园水路水压监测方法，在进行一次降频后，还包括以下步骤：
S31、获取当前时间；其中，当前时间至少包括当前校园当地的时刻与当前的日期，例如，获取得到当前时间为“2020年8月1日上午8：30”，其中，日期的信息为“2020年8月1日”，其用来匹配所属的时期；时刻的信息为“上午8：30”，其用以来匹配所属的时间段。
S32、匹配当前时间中日期所属的时期；其中，所述时期唯一对应有若干所述时间段；所述时期包括开学期与放假期；所述开学期与所述放假期对应的所述时间段不同；
S332、所述时期为放假期时，所有时间段按假期时段规则配置水压传感器执行水压数据采集，并采用假期时段的水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常；例如“2020年8月1日”属于放假期，在放假期中，所有时间段统一为假期时段，应当理解，在假期时段中因不存在相对高峰的用水情况，故可采用现有技术中的方式来配置水压传感器的数据采集频率以及使用现有技术中的水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常；还应当理解，在假期时段中，由于校园云相对空闲，对于校内基础设备的通讯以及处理能力相对富裕，假期时段的数据采集频率可高于开学期的自由时段的数据采集频率，以进一步保障水路管网安全。
S331、所述时期为开学期，匹配当前时间中时刻所属的时间段；其中，所述时间段唯一匹配有当前水路中的水压传感器所执行水压正常判断规则；在一实施例中，所述时间段至少包括课时段、自由时段；其中，所述课时段内的数据采集频率与所述自由时段的数据采集频率不同；
S341、当所述时间段为课时段时，网络链路上连接的若干水压传感器的数据采集频率进行第二降频，以进一步降低数据采集量，并采用课时段的水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常。在课时段内，由于教学过程中的互联网化需供应大量资源，即使出现短暂的相对空闲的网络状态，也仍需保留一定的网络资源以备教学资源的调度使用。在一些实施例中，第二降频程序的执行在第一降频程序的基础上再次进行降频，特殊地，课时段至少包括课堂时间、课间时间；由于课堂时间内用水相对较少，故课堂时间的降频幅度大于课间时间的降频幅度，且课堂时间的水压正常判断规则的波动幅度小于所述课间时间的水压正常判断规则的波动幅度；例如，课堂时间所执行的第二降频程序的降频幅度配置成30％，课间时间所执行的第二降频程序的降频幅度配置成90％。
应当理解，课时段所执行的第二降频可等效为平均降频，即以整个课时段与自由时段来比较水压传感器的数据采集频率，而非特指课时段某一特定时间段的频率数据采集频率或者任一课时段内时间段的数据采集频率都需降频。
S342、当所述时间段为自由时段时，网络链路上连接的若干水压传感器执行原数据采集频率，并采用自由时段的水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常。应当理解，在自由时间中，由于校园云相对空闲，对于校内基础设备的通讯以及处理能力相对富裕，自由时间的数据采集频率可高于开学期的自由时段的数据采集频率，以进一步保障水路管网安全。
S35、水压异常判断；根据时间段内的水压正常判断规则进行判断，分别对不同时间段内的获取的水压信息进行解析；根据所述水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常。在一些实施例中，所述水压正常判断规则至少包括正常水压阈值范围和\或水压变化率范围；例如，在课间时间，用水量处于高峰，水压的波动幅度大导致水压变化率明显大于课堂时间，同时，课间时间的正常水压阈值范围应大于课堂时间的正常水压阈值范围；有效避免采用一致水压标准来预警风险。
S361、若获取的水压信息解析后判断为异常，则配置该水路上所有的水压传感器的数据采集频率进行第一升频，并将所述数据通讯规则中的数据重连时长配置为0。为避免因降频导致数据采集偏差引起水压故障的误报，在判断为异常后，配置该水路上所有的水压传感器的数据采集频率执行第一升频程序，同时配置该水路上所有的水压传感器的数据重连时长为0，即立即将该水路上所有的水压传感器重连；在一些实施例中，水路1中的监测用水终端Z11的水压传感器P11数据判定为异常，则配置整个水路1的水压传感器(监测用水终端Z11的水压传感器P11、监测用水终端Z12的水压传感器P12、……、监测用水终端Z1n的水压传感器P1n)执行第一升频程序，例如都恢复至其降频前的采样频率(或者配置成最高采样频率)，并配置整个水路1的水压传感器(P11、P12、……、P1n)的数据重连时长为0，即立即将整个水路1的水压传感器(P11、P12、……、P1n)重新接入校园云，以进行进一步判断，此时，所执行水压正常判断规则可参照现有技术的中规则实施，在此不再赘述。
S362、若获取的水压信息解析后判断为正常，则维持该水路上所有的水压传感器执行原数据采集频率以及原数据重连时长。
实施例3
如图6所示，本实施例更适用于解决如高中、大学等设有生活区的校园，以解决此类校园的水压监测问题。包括以下步骤：
S61、获取当前水路中的水压传感器的位置信息；
S62、匹配所述位置信息对应的地理区域；其中，所述地理区域唯一对应有所述当前校园网络负载与水压传感器所执行的数据通讯规则的对应关系。在一些实施例中，所述地理区域包括宿舍区、教学区；其中，所述宿舍区与所述教学区对应的当前校园网络负载与水压传感器所执行的数据通讯规则的对应关系不同。
当地理区域为宿舍区时，如图7所示，例如，水路1通向校园的宿舍区时，包括：监测用水终端Z11的水压传感器P11、监测用水终端Z12的水压传感器P12、……、监测用水终端Z1n的水压传感器P1n；此时，由于在宿舍区无需考虑教学过程中的资源调度，当前校园网络负载仅为整个校园云服务器端的总线的网络负载率或网络负载量，而无需获取链接当前水路1的路由器或者网关的网络负载率或网络负载量。
当地理区域为教学区时，如图7所示，例如，水路2通向校园的教学区时，包括：监测用水终端Z21的水压传感器P21、监测用水终端Z22的水压传感器P22、……、监测用水终端Z2n的水压传感器P2n；此时，当前校园网络负载不仅需要获取整个校园云服务器端的总线的网络负载率或网络负载量，还需获取链接当前水路2的路由器或者网关的网络负载率或网络负载量。
应当理解，宿舍区与教学区的分别对应各自的当前校园网络负载与水压传感器所执行的数据通讯规则的对应关系，包括校园网络负载率或网络负载量与水压传感器的数据采集频率的对应关系、校园网络负载率或网络负载量与水压传感器的数据重连时长的对应关系。
S63、获取校园网络负载率或网络负载量。根据步骤S62中的得到地理区域，匹配需获取的校园网络负载率或网络负载量，并同时对应其当前校园网络负载与水压传感器所执行的数据通讯规则的对应关系。网络负载率或网络负载量获取方式已在前述内容中阐述，在此不再赘述。
S64、比较网络负载率或网络负载量与降频阈值的大小；应当理解，降频阈值可配置成单一的阈值(例如50％)，也可配置成一系列的阈值(例如15％、30％、40％、50％、60％、70％……)。
在教学区，对于整个校园云服务器端的总线的网络负载率可将其降频阈值配置为一系列的阈值，获取得到的网络负载率(例如45％)依次与一系列的阈值比较，直至与50％的降频阈值进行比较时，网络负载率45％大于40％小于50％，则以降频阈值40％对应的第一降频程序进行降频采集；而对于当前水路2的路由器或者网关的网络负载率可将其降频阈值配置为单一的阈值(例如50％)。
在宿舍区，对于整个校园云服务器端的总线的网络负载率可将其降频阈值配置为一系列的阈值(例如30％、50％、70％……)，获取得到的网络负载率(例如45％)依次与一系列的阈值比较，直至与50％的降频阈值进行比较时，网络负载率45％大于30％小于50％，则以降频阈值30％对应的第一降频程序进行降频采集。
S651、若网络负载率或网络负载量低于或小于降频阈值，则网络链路上连接的若干水压传感器执行原数据采集频率；在一些实施例中，当降频阈值配置成一系列的阈值时，获取得到的网络负载率依次按从小到大的顺序与一系列的阈值进行比较，当网络负载率大于任一降频阈值后，其对应数据采集频率赋给一暂存变量，直至网络负载率小于一降频阈值，此时，暂存变量内的数值即为原数据采集频率。在另一些实施例中，当降频阈值配置一单一的阈值时，当网络负载率小于降频阈值后，网络链路上连接的若干水压传感器执行原数据采集频率即初始数据采集频率。
S652、若网络负载率或网络负载量高于或大于降频阈值，则网络链路上连接的若干水压传感器的数据采集频率进行第一降频，以降低数据采集量。在一些实施例中，第一降频可配置成一固定值降频(例如70％)，此时对应降频阈值配置一单一的阈值；在另一些实施例中，当降频阈值配置成一系列的阈值时，第一降频也可配置成若干固定值降频(例如90％、70％、60％、50％、30％、10％)。
S71、获取当前时间；其中，当前时间至少包括当前校园当地的时刻与当前的日期，例如，获取得到当前时间为“2020年8月1日上午8：30”，其中，日期的信息为“2020年8月1日”，其用来匹配所属的时期；时刻的信息为“上午8：30”，其用以来匹配所属的时间段。
S72、匹配当前时间中日期所属的时期；其中，所述时期唯一对应有若干所述时间段；所述时期包括开学期与放假期；所述开学期与所述放假期对应的所述时间段不同；
S732、所述时期为放假期时，所有时间段按假期时段规则配置水压传感器执行水压数据采集，并采用假期时段的水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常；例如“2020年8月1日”属于放假期，在放假期中，所有时间段统一为假期时段，应当理解，在假期时段中因不存在相对高峰的用水情况，故可采用现有技术中的方式来配置水压传感器的数据采集频率以及使用现有技术中的水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常；还应当理解，在假期时段中，由于校园云相对空闲，对于校内基础设备的通讯以及处理能力相对富裕，假期时段的数据采集频率可高于开学期的自由时段的数据采集频率，以进一步保障水路管网安全。
S731、所述时期为开学期，匹配当前时间中时刻所属的时间段；其中，所述时间段唯一匹配有当前水路中的水压传感器所执行水压正常判断规则；在一实施例中，所述时间段至少包括课时段、自由时段；其中，所述课时段内的数据采集频率与所述自由时段的数据采集频率不同；
S741、当所述时间段为课时段时，网络链路上连接的若干水压传感器的数据采集频率进行第二降频，以进一步降低数据采集量，并采用课时段的水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常。在课时段内，由于教学过程中的互联网化需供应大量资源，即使出现短暂的相对空闲的网络状态，也仍需保留一定的网络资源以备教学资源的调度使用。在一些实施例中，第二降频程序的执行在第一降频程序的基础上再次进行降频，特殊地，课时段至少包括课堂时间、课间时间；由于课堂时间内用水相对较少，故课堂时间的降频幅度大于课间时间的降频幅度，且课堂时间的水压正常判断规则的波动幅度小于所述课间时间的水压正常判断规则的波动幅度；例如，课堂时间所执行的第二降频程序的降频幅度配置成30％，课间时间所执行的第二降频程序的降频幅度配置成90％。
应当理解，课时段所执行的第二降频可等效为平均降频，即以整个课时段与自由时段来比较水压传感器的数据采集频率，而非特指课时段某一特定时间段的频率数据采集频率或者任一课时段内时间段的数据采集频率都需降频。
S742、当所述时间段为自由时段时，网络链路上连接的若干水压传感器执行原数据采集频率，并采用自由时段的水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常。应当理解，在自由时间中，由于校园云相对空闲，对于校内基础设备的通讯以及处理能力相对富裕，自由时间的数据采集频率可高于开学期的自由时段的数据采集频率，以进一步保障水路管网安全。
S75、水压异常判断；根据时间段内的水压正常判断规则进行判断，分别对不同时间段内的获取的水压信息进行解析；根据所述水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常。在一些实施例中，所述水压正常判断规则至少包括正常水压阈值范围和\或水压变化率范围；例如，在课间时间，用水量处于高峰，水压的波动幅度大导致水压变化率明显大于课堂时间，同时，课间时间的正常水压阈值范围应大于课堂时间的正常水压阈值范围；有效避免采用一致水压标准来预警风险。
S761、若获取的水压信息解析后判断为异常，则配置该水路上所有的水压传感器的数据采集频率进行第一升频，并将所述数据通讯规则中的数据重连时长配置为0。为避免因降频导致数据采集偏差引起水压故障的误报，在判断为异常后，配置该水路上所有的水压传感器的数据采集频率执行第一升频程序，同时配置该水路上所有的水压传感器的数据重连时长为0，即立即将该水路上所有的水压传感器重连；在一些实施例中，水路1中的监测用水终端Z11的水压传感器P11数据判定为异常，则配置整个水路1的水压传感器(监测用水终端Z11的水压传感器P11、监测用水终端Z12的水压传感器P12、……、监测用水终端Z1n的水压传感器P1n)执行第一升频程序，例如都恢复至其降频前的采样频率(或者配置成最高采样频率)，并配置整个水路1的水压传感器(P11、P12、……、P1n)的数据重连时长为0，即立即将整个水路1的水压传感器(P11、P12、……、P1n)重新接入校园云，以进行进一步判断，此时，所执行水压正常判断规则可参照现有技术的中规则实施，在此不再赘述。
S762、若获取的水压信息解析后判断为正常，则维持该水路上所有的水压传感器执行原数据采集频率以及原数据重连时长。
还应当理解，本申请实施例中举例的开学期、放假期、课时段、自由时段、课堂时间、课间时间仅作为阐述说明本申请的发明创新用，而不对本申请的保护范围做任何限缩。
一种电子设备，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，处理器执行程序时实现上述基于网络负载的校园水路水压监测方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述基于网络负载的校园水路水压监测方法。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书实施例提供的装置、电子设备、非易失性计算机存储介质与方法是对应的，因此，装置、电子设备、非易失性计算机存储介质也具有与对应方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述对应装置、电子设备、非易失性计算机存储介质的有益技术效果。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本说明书实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本说明书实施例而已，并不用于限制本说明书一个或多个实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书一个或多个实施例的权利要求范围之内。本说明书一个或多个实施例本说明书一个或多个实施例本说明书一个或多个实施例本说明书一个或多个实施例。

Claims (10)

1.基于网络负载的校园水路水压监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取当前校园网络负载；
匹配当前校园网络负载对应的水压传感器所执行的数据通讯规则；其中，所述网络负载唯一匹配有网络链路上连接的若干水压传感器的数据通讯规则，不同网络负载的所述数据通讯规则不同；
根据所述数据通讯规则配置网络链路上连接的若干水压传感器，以使得水压传感器可根据当前校园网络负载动态调整水压数据的监测。
2.如权利要求1所述的基于网络负载的校园水路水压监测方法，其特征在于，所述当前校园网络负载通过校园内网络负载率或网络负载量表征。
3.如权利要求2所述的基于网络负载的校园水路水压监测方法，其特征在于，所述数据通讯规则至少包括数据采集频率；其中，当所述网络负载率高于降频阈值或网络负载量大于降频阈值时，网络链路上连接的若干水压传感器的数据采集频率进行第一降频，以降低数据采集量。
4.如权利要求2或3所述的基于网络负载的校园水路水压监测方法，其特征在于，所述数据通讯规则还包括数据重连时长；其中，当所述网络负载率高于重连阈值或网络负载量大于重连阈值时，网络链路上连接的若干水压传感器的数据重连时长减小，以加速水压传感器与网络的通讯建立的速度。
5.如权利要求3所述的基于网络负载的校园水路水压监测方法，其特征在于，还包括步骤：
获取当前时间；
匹配当前时间中时刻所属的时间段；其中，所述时间段包括课时段、自由时段；
当所述时间段为课时段时，网络链路上连接的若干水压传感器的数据采集频率进行第二降频，以进一步降低数据采集量。
6.如权利要求5所述的基于网络负载的校园水路水压监测方法，其特征在于，所述时间段唯一匹配有网络链路上连接的若干水压传感器所执行的水压正常判断规则；
根据所述水压正常判断规则判断水压传感器采集的数据是否符合正常。
7.如权利要求6所述的基于网络负载的校园水路水压监测方法，其特征在于，若根据所述水压正常判断规则判断结果为不正常，则配置该水路上所有的水压传感器的数据采集频率进行第一升频，并将所述数据通讯规则中的数据重连时长配置为0。
8.如权利要求1所述的基于网络负载的校园水路水压监测方法，其特征在于，还包括步骤：
获取当前水路中的水压传感器的位置信息；
匹配所述位置信息对应的地理区域；其中，所述地理区域唯一对应有所述当前校园网络负载与水压传感器所执行的数据通讯规则的对应关系。
9.一种电子设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1方法的步骤。
CN202111032524.5A 2021-09-03 2021-09-03 基于网络负载的校园水路水压监测方法、设备、存储介质 Active CN113709690B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111032524.5A CN113709690B (zh) 2021-09-03 2021-09-03 基于网络负载的校园水路水压监测方法、设备、存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111032524.5A CN113709690B (zh) 2021-09-03 2021-09-03 基于网络负载的校园水路水压监测方法、设备、存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113709690A true CN113709690A (zh) 2021-11-26
CN113709690B CN113709690B (zh) 2024-02-06

Family

ID=78659327

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111032524.5A Active CN113709690B (zh) 2021-09-03 2021-09-03 基于网络负载的校园水路水压监测方法、设备、存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113709690B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103916367A (zh) * 2012-12-31 2014-07-09 北京新媒传信科技有限公司 一种传输多媒体数据的方法及装置
CN104702680A (zh) * 2015-02-13 2015-06-10 安科智慧城市技术（中国）有限公司 一种资源监测方法及系统
CN110365551A (zh) * 2019-07-04 2019-10-22 杭州吉讯汇通科技有限公司 网络信息采集方法、装置、设备及介质
CN112003763A (zh) * 2020-08-07 2020-11-27 山东英信计算机技术有限公司 网络链路的监测方法、监测装置、监测设备及存储介质
CN112929238A (zh) * 2021-03-19 2021-06-08 中网道科技集团股份有限公司 一种网络信息采集方法、装置、设备及可读存储介质
CN113032217A (zh) * 2021-03-26 2021-06-25 山东英信计算机技术有限公司 一种集群监控方法及相关装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103916367A (zh) * 2012-12-31 2014-07-09 北京新媒传信科技有限公司 一种传输多媒体数据的方法及装置
CN104702680A (zh) * 2015-02-13 2015-06-10 安科智慧城市技术（中国）有限公司 一种资源监测方法及系统
CN110365551A (zh) * 2019-07-04 2019-10-22 杭州吉讯汇通科技有限公司 网络信息采集方法、装置、设备及介质
CN112003763A (zh) * 2020-08-07 2020-11-27 山东英信计算机技术有限公司 网络链路的监测方法、监测装置、监测设备及存储介质
CN112929238A (zh) * 2021-03-19 2021-06-08 中网道科技集团股份有限公司 一种网络信息采集方法、装置、设备及可读存储介质
CN113032217A (zh) * 2021-03-26 2021-06-25 山东英信计算机技术有限公司 一种集群监控方法及相关装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN113709690B (zh) 2024-02-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2665020A2 (en) Incremental reasoning under data source availability constraints
CN103595566B (zh) 一种检测空闲ip地址的方法及装置
CN109739627B (zh) 任务的调度方法、电子设备及介质
CN111966289A (zh) 基于Kafka集群的分区优化方法和系统
US20120254822A1 (en) Processing optimization load adjustment
CN111262943A (zh) 一种运维监控系统的数据采集方法、装置及存储介质
CN110830759B (zh) 智能应用部署的方法、装置和系统
CN113709690A (zh) 基于网络负载的校园水路水压监测方法、设备、存储介质
US11943127B2 (en) Network-based control method for power consumption of applications, terminal and storage medium
CN112015326B (zh) 集群数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN114546714B (zh) 一种数据备份方法、系统、装置以及存储介质
Das et al. Kea: A computation offloading system for smartphone sensor data
Papageorgiou et al. Efficient auto-configuration of energy-related parameters in cloud-based iot platforms
CN109586405B (zh) 微电网系统及其通信方法
US11258862B2 (en) Intelligent persistent mobile device management
CN112559565A (zh) 一种异常检测方法、系统及装置
CN115242630B (zh) 一种5g网络切片的编排方法、装置及电子设备
US20240137411A1 (en) Container quantity adjustment for application
CN110955579A (zh) 一种基于Ambari的大数据平台的监测方法
CN116844321B (zh) 用于工控系统中do模块的多通道脉宽输出实现方法
CN104601527A (zh) 数据过滤的方法及装置
WO2022213329A1 (en) Intelligent state transition procedure for radio access network
CN114071770B (zh) 基于智能通信管理网关的通信控制方法和装置
EP4075734A1 (en) Service detection method and apparatus, device, and storage medium
CN113411219B (zh) 一种前端服务的发布方法、装置以及设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant