CN113870535B - 基于边缘计算的设备故障双向预警方法和系统 - Google Patents

基于边缘计算的设备故障双向预警方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了基于边缘计算的设备故障双向预警方法和系统，其利用边缘计算设备在确定目标设备进入正常稳定运行状态后指示红外摄像设备对目标设备进行拍摄，以此获得关于目标设备的红外影像；并利用红外摄像设备对红外影像进行边界计算分析处理，从而确定目标设备自身内部不同区域的温度状态，继而判断目标设备是否处于工作温度过高的故障状态，从而进行预警提醒对目标设备进行散热操作，其利用边缘计算策略来处理红外影像，这样能够保证对红外影像进行及时快速的处理和确保得到的温度状态与目标设备当前的工作温度状态相一致，从而提高对目标设备故障预警的可靠性和便于为目标设备提供有针对性的散热处理。

Description

基于边缘计算的设备故障双向预警方法和系统
技术领域
本发明涉及设备故障监控的技术领域，特别涉及基于边缘计算的设备故障双向预警方法和系统。
背景技术
通信基站或者变电房等弱电设施或者强电设施通常包括信号发射器或者变压器等大功率电气设备，这些电气设备在运作时会产生大量热量，若不及时将这些热量发散出去，会导致热量积累和电气设备工作温度过高，从而使得电气设备发生故障。目前，通常在通信基站或者变电房内部设置温度传感器来检测电气设备的工作温度，但是温度传感器自身检测覆盖的范围较小，其无法对电气设备内部所有区域进行准确的工作温度检测，从而无法快速和精确地确定电气设备是否处于过热故障状态，同时也无法对电气设备进行有针对性的散热操作。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提供基于边缘计算的设备故障双向预警方法和系统，其利用边缘计算设备在确定目标设备进入正常稳定运行状态后指示红外摄像设备对目标设备进行拍摄，以此获得关于目标设备的红外影像；并利用红外摄像设备对红外影像进行边界计算分析处理，从而确定目标设备自身内部不同区域的温度状态，继而判断目标设备是否处于工作温度过高的故障状态，从而进行预警提醒对目标设备进行散热操作，其利用边缘计算策略来处理红外影像，这样能够保证对红外影像进行及时快速的处理和确保得到的温度状态与目标设备当前的工作温度状态相一致，从而提高对目标设备故障预警的可靠性和便于为目标设备提供有针对性的散热处理。
本发明提供基于边缘计算的设备故障双向预警方法，其特征在于，其包括如下步骤：
步骤S1，向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据所述目标设备回传至所述边缘计算设备的运行参数，确定所述目标设备当前是否处于稳定运行状态；
步骤S2，当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使所述红外摄像设备采集所述目标设备的红外影像；再将所述红外影像回传至所述边缘计算设备；
步骤S3，对回传至所述边缘计算设备的红外影像进行降噪预处理后，识别所述红外影像，以此确定所述目标设备自身内部不同区域的温度状态；并根据所述温度状态确定，判断所述目标设备当前是否处于工作温度过高的故障状态；再根据故障状态的判断结果，进行预警提醒和指示散热设备调整对所述目标设备的散热操作；
进一步，在所述步骤S1中，向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据所述目标设备回传至所述边缘计算设备的运行参数，确定所述目标设备当前是否处于稳定运行状态具体包括：
步骤S101，向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备周期性地发送运行电流获取指令；当所述目标设备每一次接收到所述运行电流获取指令后，将自身当前的运行电流值回传至所述边缘计算设备，从而使所述边缘计算设备周期性地接收到若干运行电流值；
步骤S102，将接收到的每个运行电流值分别与预设电流阈值进行比对；若所述若干运行电流值中连续三个以上的运行电流值均超过预设电流阈值，则将此时所述目标设备的运行状态确定为稳定运行状态；
进一步，在所述步骤S2中，当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使所述红外摄像设备采集所述目标设备的红外影像；再将所述红外影像回传至所述边缘计算设备具体包括：
步骤S201，当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令；其中，所述拍摄动作指令用于指示红外摄像设备进行预设视场范围的影像拍摄；
步骤S202，当红外摄像设备接收到所述拍摄动作指令后，从所述拍摄动作指令中提取得到需要拍摄的目标设备所处的方位后，再以所述方位为中心和以所述预设视场范围为拍摄范围，对所述目标设备进行扫描拍摄，从而采集得到所述目标设备的红外影像；
步骤S203，将所述红外影像进行保真压缩处理后，回传至所述边缘计算设备；
进一步，在所述步骤S3中，对回传至所述边缘计算设备的红外影像进行降噪预处理后，识别所述红外影像，以此确定所述目标设备自身内部不同区域的温度状态；并根据所述温度状态确定，判断所述目标设备当前是否处于工作温度过高的故障状态；再根据故障状态的判断结果，进行预警提醒和指示散热设备调整对所述目标设备的散热操作具体包括：
步骤S301，对回传至所述边缘计算设备的红外影像进行卡尔曼滤波处理，以此去除红外影像的背景噪声；再识别所述红外影像包含的红外辐射强度分布，以此确定所述目标设备自身内部不同区域各自的温度值以及不同区域相互之间的温度差异值；
步骤S302，将所述目标设备自身内部某一区域的温度值与预设温度阈值进行比对；若某一区域的温度值超过预设温度阈值，则将某一区域确定为温度异常区域；再确定所述温度异常区域是否与所述目标设备的电源部件所在区域向重合，若重合，则判断所述目标设备当前处于工作温度过高的故障状态，若不重合，则所述目标设备当前不处于工作温度过高的故障状态；
步骤S303，通过所述边缘计算设备向管理平台发送预警提醒消息；并且还通过所述边缘计算设备指示散热设备向处于工作温度过高的故障状态的目标设备增大风冷散热的冷风对流强度；
在所述步骤S3中，识别所述红外影像包含的红外辐射强度分布，以此确定所述目标设备自身内部不同区域各自的温度值以及不同区域相互之间的温度差异值，将所述目标设备自身内部某一区域的温度值与预设温度阈值进行比对；若某一区域的温度值超过预设温度阈值，则将某一区域确定为温度异常区域具体包括：
第一，利用下面公式(1)，根据所述红外影像包含的红外辐射强度分布得到目标设备的温度值，
Figure BDA0003206755430000041
在上述公式(1)中，Ti表示目标设备内部的第i个区域的绝对温度值；Qi表示红外影像中对应于目标设备内部的第i个区域的红外辐射强度；σ表示斯蒂芬-波尔兹曼常数；ε表示目标设备表面的法向比辐射率；si表示红外影像中对应于目标设备的第i个区域的面积；
第二，利用下面公式(2)，根据目标设备每个区域的绝对温度值，生成用于表征目标设备每个区域温度高低的直观颜色图，
Figure BDA0003206755430000042
在上述公式(2)中，wi表示目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中对应的颜色决定值；当wi＝1时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为白色；当wi＝2时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为紫色；当wi＝3时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为蓝色；当wi＝4时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为绿色；当wi＝5时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为黄色；当wi＝6时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为橙色；当wi＝7时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为红色；
Figure BDA0003206755430000051
表示l的值从1取到7的过程中括号内函数的最小值；l表示颜色分段标识值，其取值为1-7之间的正整数；K表示温度单位开尔文；
Figure BDA0003206755430000052
表示目标设备内部的第i个区域可允许的最大温度值，不同区域的可允许的最大温度值由目标设备的内部结构决定，其为预先设定值；
第三，利用下面公式(3)，判断目标设备内部的第i个区域是否为温度异常区域，并且被确定为属于温度异常区域的第i个区域在直观颜色图中显示为黑色，
Figure BDA0003206755430000053
在上述公式(3)中，ci表示目标设备内部的第i个区域是否为温度异常区域的判定值，当wi＝0时，则将第i个区域在直观颜色图中显示为黑色；
Figure BDA0003206755430000054
表示目标设备内部的第i个区域可允许的最大温度值；max[]表示取括号内逗号两侧的数值中的最大值。
本发明还提供基于边缘计算的设备故障双向预警系统，其特征在于，其包括边缘计算设备、红外摄像设备和散热设备；所述红外摄像设备和所述散热设备分别通过物联网与所述边缘计算设备连接；其中，
所述边缘计算设备包括运行参数获取与分析模块、拍摄指示模块、影像处理模块、预警提醒模块和散热指示模块；其中，
所述运行参数获取与分析模块用于向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据所述目标设备回传至所述边缘计算设备的运行参数，确定所述目标设备当前是否处于稳定运行状态；
所述拍摄指示模块用于当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使所述红外摄像设备采集所述目标设备的红外影像；
所述影像处理模块用于对所述红外摄像设备回传至所述边缘计算设备的红外影像进行降噪预处理后，识别所述红外影像，以此确定所述目标设备自身内部不同区域的温度状态；并根据所述温度状态确定，判断所述目标设备当前是否处于工作温度过高的故障状态；
所述预警提醒模块用于根据故障状态的判断结果，进行预警提醒；
所述散热指示模块用于根据故障状态的判断结果，指示散热设备调整对所述目标设备的散热操作；
进一步，所述运行参数获取与分析模块用于向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据所述目标设备回传至所述边缘计算设备的运行参数，确定所述目标设备当前是否处于稳定运行状态具体包括：
向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备周期性地发送运行电流获取指令；当所述目标设备每一次接收到所述运行电流获取指令后，将自身当前的运行电流值回传至所述边缘计算设备，从而使所述边缘计算设备周期性地接收到若干运行电流值；
将接收到的每个运行电流值分别与预设电流阈值进行比对；若所述若干运行电流值中连续三个以上的运行电流值均超过预设电流阈值，则将此时所述目标设备的运行状态确定为稳定运行状态；
进一步，所述拍摄指示模块用于当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使所述红外摄像设备采集所述目标设备的红外影像具体包括：
当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令；其中，所述拍摄动作指令用于指示红外摄像设备进行预设视场范围的影像拍摄；
当红外摄像设备接收到所述拍摄动作指令后，从所述拍摄动作指令中提取得到需要拍摄的目标设备所处的方位后，再以所述方位为中心和以所述预设视场范围为拍摄范围，对所述目标设备进行扫描拍摄，从而采集得到所述目标设备的红外影像；
进一步，所述影像处理模块用于对所述红外摄像设备回传至所述边缘计算设备的红外影像进行降噪预处理后，识别所述红外影像，以此确定所述目标设备自身内部不同区域的温度状态；并根据所述温度状态确定，判断所述目标设备当前是否处于工作温度过高的故障状态具体包括：
对回传至所述边缘计算设备的红外影像进行卡尔曼滤波处理，以此去除红外影像的背景噪声；再识别所述红外影像包含的红外辐射强度分布，以此确定所述目标设备自身内部不同区域各自的温度值以及不同区域相互之间的温度差异值；
将所述目标设备自身内部某一区域的温度值与预设温度阈值进行比对；若某一区域的温度值超过预设温度阈值，则将某一区域确定为温度异常区域；再确定所述温度异常区域是否与所述目标设备的电源部件所在区域向重合，若重合，则判断所述目标设备当前处于工作温度过高的故障状态，若不重合，则所述目标设备当前不处于工作温度过高的故障状态；
以及，
所述预警提醒模块用于根据故障状态的判断结果，进行预警提醒具体包括：当确定所述目标设备当前处于工作温度过高的故障状态，向管理平台发送预警提醒消息；
以及，
所述散热指示模块用于根据故障状态的判断结果，指示散热设备调整对所述目标设备的散热操作具体包括：
指示散热设备向处于工作温度过高的故障状态的目标设备增大风冷散热的冷风对流强度。
相比于现有技术，该基于边缘计算的设备故障双向预警方法和系统利用边缘计算设备在确定目标设备进入正常稳定运行状态后指示红外摄像设备对目标设备进行拍摄，以此获得关于目标设备的红外影像；并利用红外摄像设备对红外影像进行边界计算分析处理，从而确定目标设备自身内部不同区域的温度状态，继而判断目标设备是否处于工作温度过高的故障状态，从而进行预警提醒对目标设备进行散热操作，其利用边缘计算策略来处理红外影像，这样能够保证对红外影像进行及时快速的处理和确保得到的温度状态与目标设备当前的工作温度状态相一致，从而提高对目标设备故障预警的可靠性和便于为目标设备提供有针对性的散热处理。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的基于边缘计算的设备故障双向预警方法的流程示意图。
图2为本发明提供的基于边缘计算的设备故障双向预警系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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他实施例，都属于本发明保护的范围。
参阅图1，为本发明实施例提供的基于边缘计算的设备故障双向预警方法的流程示意图。该基于边缘计算的设备故障双向预警方法包括如下步骤：
步骤S1，向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据该目标设备回传至该边缘计算设备的运行参数，确定该目标设备当前是否处于稳定运行状态；
步骤S2，当确定该目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使该红外摄像设备采集该目标设备的红外影像；再将该红外影像回传至该边缘计算设备；
步骤S3，对回传至该边缘计算设备的红外影像进行降噪预处理后，识别该红外影像，以此确定该目标设备自身内部不同区域的温度状态；并根据该温度状态确定，判断该目标设备当前是否处于工作温度过高的故障状态；再根据故障状态的判断结果，进行预警提醒和指示散热设备调整对该目标设备的散热操作。
上述技术方案的有益效果为：该基于边缘计算的设备故障双向预警方法利用边缘计算设备在确定目标设备进入正常稳定运行状态后指示红外摄像设备对目标设备进行拍摄，以此获得关于目标设备的红外影像；并利用红外摄像设备对红外影像进行边界计算分析处理，从而确定目标设备自身内部不同区域的温度状态，继而判断目标设备是否处于工作温度过高的故障状态，从而进行预警提醒对目标设备进行散热操作，其利用边缘计算策略来处理红外影像，这样能够保证对红外影像进行及时快速的处理和确保得到的温度状态与目标设备当前的工作温度状态相一致，从而提高对目标设备故障预警的可靠性和便于为目标设备提供有针对性的散热处理。
优选地，在该步骤S1中，向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据该目标设备回传至该边缘计算设备的运行参数，确定该目标设备当前是否处于稳定运行状态具体包括：
步骤S101，向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备周期性地发送运行电流获取指令；当该目标设备每一次接收到该运行电流获取指令后，将自身当前的运行电流值回传至该边缘计算设备，从而使该边缘计算设备周期性地接收到若干运行电流值；
步骤S102，将接收到的每个运行电流值分别与预设电流阈值进行比对；若该若干运行电流值中连续三个以上的运行电流值均超过预设电流阈值，则将此时该目标设备的运行状态确定为稳定运行状态。
上述技术方案的有益效果为：该边缘计算设备本质上可为能够进行数据采集和对采集得到的数据进行边缘策略计算处理的计算机；该边缘计算设备可集成目标设备运行参数采集、拍摄指示控制、影像处理、散热指示控制和信息上传等不同功能，这样该边缘计算设备能够与红外摄像设备和散热设备进行数据/指令交互传输与控制。相应地，该目标设备可为但不限与信号基站的信号发射天线或者变电站上的变压器等元件；该红外摄像设备可包括但不限于摄像控制模块和热红外摄像头，该摄像控制模块与该热红外摄像头连接，该摄像控制模块能够根据来自边缘计算设备的指令控制热红外摄像头进行摄像，同时将拍摄得到的红外影像回传至边缘计算设备上；该摄像控制模块可为但不限于是MCU控制器；该散热设备可为风冷式散热设备，该风冷式散热设备可包括但不限于半导体制冷片和散热风扇。
该边缘计算设备通过物联网分别与目标设备、红外摄像设备和散热设备连接，通过物联网能够实现边缘计算设备与目标设备、红外摄像设备和散热设备之间的稳定可靠的数据/指令交互传输。该边缘计算设备的运行参数获取与分析模块能够以预设时间间隔周期性地向目标设备发送运行电流获取指令，当目标设备每一次接收到运行电流获取指令后，都会即时将自身当前的运行电流值反馈至运行参数获取与分析模块。当目标设备处于为启动运行状态时，该目标设备反馈的运行电流值为零，当目标设备处于起步运行状态时，该目标设备的运行电流值会从零开始逐渐上升，当目标设备处于稳定工作状态时，该目标设备的运行电流值会趋于稳定，当目标设备被关闭后，该目标设备的运行电流值会从稳定值逐渐下降到零。通过向目标设备周期性的发送运行电流获取指令，能够对目标设备的运行状态进行全程化的跟踪处理，而将接收到的每个运行电流值分别与预设电流阈值进行比对，并在该若干运行电流值中连续三个以上的运行电流值均超过预设电流阈值时，才能准确地确定该目标设备当前已经处于稳定运行状态，若周期性采集到的运行电流值出现较大的起伏波动且低于预设电流值，则表明该目标设备当前处于起步运行阶段或者关闭运行阶段。只有确定该目标设备处于稳定运行状态后，才能保证后续对目标设备进行红外拍摄得到的红外影像能够真实反映目标设备的常态化运行状态。
优选地，在该步骤S2中，当确定该目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使该红外摄像设备采集该目标设备的红外影像；再将该红外影像回传至该边缘计算设备具体包括：
步骤S201，当确定该目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令；其中，该拍摄动作指令用于指示红外摄像设备进行预设视场范围的影像拍摄；
步骤S202，当红外摄像设备接收到该拍摄动作指令后，从该拍摄动作指令中提取得到需要拍摄的目标设备所处的方位后，再以该方位为中心和以该预设视场范围为拍摄范围，对该目标设备进行扫描拍摄，从而采集得到该目标设备的红外影像；
步骤S203，将该红外影像进行保真压缩处理后，回传至该边缘计算设备。
上述技术方案的有益效果为：一些大型目标设备的外形体积较大，若只在单一方向对目标设备进行红外拍摄，拍摄得到的红外影像将无法完全覆盖目标设备的所有区域，这将无法为后续确定目标设备工作温度分布状态提供可靠的依据。为了实现对目标设备的全区域覆盖红外拍摄，可通过边缘计算设备的拍摄指示模块向红外摄像设备发送一拍摄动作指令，当该红外摄像设备接收到该拍摄动作指令后，能够从该拍摄动作指令中提取得到其中包含的预设视场范围，此后该红外摄像设备能够以自身的几何中心与该目标设备的几何中心的连接作为对目标设备进行拍摄的初始方位，再以该初始方位为中心向外均匀扩展预设视场范围，而对该目标设备进行扫描拍摄，从而实现对目标设备的全范围覆盖化红外摄像。比如，当该预设视场范围对应的视场角为60度，则该红外摄像设备会以该初始方位为中心线并且以60度圆锥角对该目标设备进行扫描拍摄。
优选地，在该步骤S3中，对回传至该边缘计算设备的红外影像进行降噪预处理后，识别该红外影像，以此确定该目标设备自身内部不同区域的温度状态；并根据该温度状态确定，判断该目标设备当前是否处于工作温度过高的故障状态；再根据故障状态的判断结果，进行预警提醒和指示散热设备调整对该目标设备的散热操作具体包括：
步骤S301，对回传至该边缘计算设备的红外影像进行卡尔曼滤波处理，以此去除红外影像的背景噪声；再识别该红外影像包含的红外辐射强度分布，以此确定该目标设备自身内部不同区域各自的温度值以及不同区域相互之间的温度差异值；
步骤S302，将该目标设备自身内部某一区域的温度值与预设温度阈值进行比对；若某一区域的温度值超过预设温度阈值，则将某一区域确定为温度异常区域；再确定该温度异常区域是否与该目标设备的电源部件所在区域向重合，若重合，则判断该目标设备当前处于工作温度过高的故障状态，若不重合，则该目标设备当前不处于工作温度过高的故障状态；
步骤S303，通过该边缘计算设备向管理平台发送预警提醒消息；并且还通过该边缘计算设备指示散热设备向处于工作温度过高的故障状态的目标设备增大风冷散热的冷风对流强度。
上述技术方案的有益效果为：由于该红外影像是与目标设备内部不同区域的温度高低/热量积聚量大小相关的，通过对红外影像进行卡尔曼滤波处理和识别后，能够准确地确定该红外影像包含的红外辐射强度分布情况，通常而言，当目标设备某一区域的红外辐射强度越高，该区域的温度也越高，这样即可全面地和准确地确定目标设备整体不同区域的温度高低。此外，将该目标设备自身内部某一区域的温度值以及其与邻接区域之间的温度差异值，这样能够对目标设备的某一区域是否存在高温异常情况。当高温异常的区域与目标设备的电源部件所在的区域重合，则表明目标设备的电源部件的温度过高，此时该目标设备容易发生断电或者爆炸等险情。此外，当确定目标设备当前处于工作温度过高的故障状态时，该边缘计算设备可以通过物联网向管理平台发送相应的预警提醒消息，其中该管理平台可为但不限于是该目标设备对应的监控中心。同时，该边缘计算设备还可以通过物联网指示散热设备对处于工作温度过高的故障状态的目标设备增大风冷散热的冷风对流强度，比如降低散热设备中半导体制冷片的制冷温度和/或增大散热设备中散热风扇的风速，从而使目标设备能够快速进行热量的发散。
优选地，在该步骤S3中，识别该红外影像包含的红外辐射强度分布，以此确定该目标设备自身内部不同区域各自的温度值以及不同区域相互之间的温度差异值，将该目标设备自身内部某一区域的温度值与预设温度阈值进行比对；若某一区域的温度值超过预设温度阈值，则将某一区域确定为温度异常区域具体包括：
第一，利用下面公式(1)，根据该红外影像包含的红外辐射强度分布得到目标设备的温度值，
Figure BDA0003206755430000131
在上述公式(1)中，Ti表示目标设备内部的第i个区域的绝对温度值；Qi表示红外影像中对应于目标设备内部的第i个区域的红外辐射强度；σ表示斯蒂芬-波尔兹曼常数；ε表示目标设备表面的法向比辐射率；si表示红外影像中对应于目标设备的第i个区域的面积；
第二，利用下面公式(2)，根据目标设备每个区域的绝对温度值，生成用于表征目标设备每个区域温度高低的直观颜色图，
Figure BDA0003206755430000141
在上述公式(2)中，wi表示目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中对应的颜色决定值；当wi＝1时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为白色；当wi＝2时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为紫色；当wi＝3时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为蓝色；当wi＝4时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为绿色；当wi＝5时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为黄色；当wi＝6时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为橙色；当wi＝7时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为红色；
Figure BDA0003206755430000142
表示l的值从1取到7的过程中括号内函数的最小值；l表示颜色分段标识值，其取值为1-7之间的正整数；K表示温度单位开尔文；
Figure BDA0003206755430000143
表示目标设备内部的第i个区域可允许的最大温度值，不同区域的可允许的最大温度值由目标设备的内部结构决定，其为预先设定值；
第三，利用下面公式(3)，判断目标设备内部的第i个区域是否为温度异常区域，并且被确定为属于温度异常区域的第i个区域在直观颜色图中显示为黑色，
Figure BDA0003206755430000151
在上述公式(3)中，ci表示目标设备内部的第i个区域是否为温度异常区域的判定值，当wi＝0时，则将第i个区域在直观颜色图中显示为黑色；
Figure BDA0003206755430000152
表示目标设备内部的第i个区域可允许的最大温度值；max[]表示取括号内逗号两侧的数值中的最大值。
上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(1)可以根据所述红外影像包含的红外辐射强度分布得出目标设备的温度值，对温度实现检测；利用上述公式(2)可以生成直观颜色图显示不同的颜色确定所述目标设备自身内部不同区域各自的温度值，将温度值直观的用颜色表示；利用上述公式(3)可以判断若该区域温度差异值超过预设温度差异阈值，则将某一区域确定为温度异常区域，控制目标设备内部的第i个区域显示黑色，以提醒工作人员目标设备该区域的温度异常，需及时检查。
参阅图2，为本发明实施例提供的基于边缘计算的设备故障双向预警系统的结构示意图。该基于边缘计算的设备故障双向预警系统包括边缘计算设备、红外摄像设备和散热设备；该红外摄像设备和该散热设备分别通过物联网与该边缘计算设备连接；其中，
该边缘计算设备包括运行参数获取与分析模块、拍摄指示模块、影像处理模块、预警提醒模块和散热指示模块；其中，
该运行参数获取与分析模块用于向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据该目标设备回传至该边缘计算设备的运行参数，确定该目标设备当前是否处于稳定运行状态；
该拍摄指示模块用于当确定该目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使该红外摄像设备采集该目标设备的红外影像；
该影像处理模块用于对该红外摄像设备回传至该边缘计算设备的红外影像进行降噪预处理后，识别该红外影像，以此确定该目标设备自身内部不同区域的温度状态；并根据该温度状态确定，判断该目标设备当前是否处于工作温度过高的故障状态；
该预警提醒模块用于根据故障状态的判断结果，进行预警提醒；
该散热指示模块用于根据故障状态的判断结果，指示散热设备调整对该目标设备的散热操作。
上述技术方案的有益效果为：该基于边缘计算的设备故障双向预警系统利用边缘计算设备在确定目标设备进入正常稳定运行状态后指示红外摄像设备对目标设备进行拍摄，以此获得关于目标设备的红外影像；并利用红外摄像设备对红外影像进行边界计算分析处理，从而确定目标设备自身内部不同区域的温度状态，继而判断目标设备是否处于工作温度过高的故障状态，从而进行预警提醒对目标设备进行散热操作，其利用边缘计算策略来处理红外影像，这样能够保证对红外影像进行及时快速的处理和确保得到的温度状态与目标设备当前的工作温度状态相一致，从而提高对目标设备故障预警的可靠性和便于为目标设备提供有针对性的散热处理。
优选地，该运行参数获取与分析模块用于向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据该目标设备回传至该边缘计算设备的运行参数，确定该目标设备当前是否处于稳定运行状态具体包括：
向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备周期性地发送运行电流获取指令；当该目标设备每一次接收到该运行电流获取指令后，将自身当前的运行电流值回传至该边缘计算设备，从而使该边缘计算设备周期性地接收到若干运行电流值；
将接收到的每个运行电流值分别与预设电流阈值进行比对；若该若干运行电流值中连续三个以上的运行电流值均超过预设电流阈值，则将此时该目标设备的运行状态确定为稳定运行状态。
上述技术方案的有益效果为：该边缘计算设备本质上可为能够进行数据采集和对采集得到的数据进行边缘策略计算处理的计算机；该边缘计算设备可集成目标设备运行参数采集、拍摄指示控制、影像处理、散热指示控制和信息上传等不同功能，这样该边缘计算设备能够与红外摄像设备和散热设备进行数据/指令交互传输与控制。相应地，该目标设备可为但不限与信号基站的信号发射天线或者变电站上的变压器等元件；该红外摄像设备可包括但不限于摄像控制模块和热红外摄像头，该摄像控制模块与该热红外摄像头连接，该摄像控制模块能够根据来自边缘计算设备的指令控制热红外摄像头进行摄像，同时将拍摄得到的红外影像回传至边缘计算设备上；该摄像控制模块可为但不限于是MCU控制器；该散热设备可为风冷式散热设备，该风冷式散热设备可包括但不限于半导体制冷片和散热风扇。
该边缘计算设备通过物联网分别与目标设备、红外摄像设备和散热设备连接，通过物联网能够实现边缘计算设备与目标设备、红外摄像设备和散热设备之间的稳定可靠的数据/指令交互传输。该边缘计算设备的运行参数获取与分析模块能够以预设时间间隔周期性地向目标设备发送运行电流获取指令，当目标设备每一次接收到运行电流获取指令后，都会即时将自身当前的运行电流值反馈至运行参数获取与分析模块。当目标设备处于为启动运行状态时，该目标设备反馈的运行电流值为零，当目标设备处于起步运行状态时，该目标设备的运行电流值会从零开始逐渐上升，当目标设备处于稳定工作状态时，该目标设备的运行电流值会趋于稳定，当目标设备被关闭后，该目标设备的运行电流值会从稳定值逐渐下降到零。通过向目标设备周期性的发送运行电流获取指令，能够对目标设备的运行状态进行全程化的跟踪处理，而将接收到的每个运行电流值分别与预设电流阈值进行比对，并在该若干运行电流值中连续三个以上的运行电流值均超过预设电流阈值时，才能准确地确定该目标设备当前已经处于稳定运行状态，若周期性采集到的运行电流值出现较大的起伏波动且低于预设电流值，则表明该目标设备当前处于起步运行阶段或者关闭运行阶段。只有确定该目标设备处于稳定运行状态后，才能保证后续对目标设备进行红外拍摄得到的红外影像能够真实反映目标设备的常态化运行状态。
优选地，该拍摄指示模块用于当确定该目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使该红外摄像设备采集该目标设备的红外影像具体包括：
当确定该目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令；其中，该拍摄动作指令用于指示红外摄像设备进行预设视场范围的影像拍摄；
当红外摄像设备接收到该拍摄动作指令后，从该拍摄动作指令中提取得到需要拍摄的目标设备所处的方位后，再以该方位为中心和以该预设视场范围为拍摄范围，对该目标设备进行扫描拍摄，从而采集得到该目标设备的红外影像。
上述技术方案的有益效果为：一些大型目标设备的外形体积较大，若只在单一方向对目标设备进行红外拍摄，拍摄得到的红外影像将无法完全覆盖目标设备的所有区域，这将无法为后续确定目标设备工作温度分布状态提供可靠的依据。为了实现对目标设备的全区域覆盖红外拍摄，可通过边缘计算设备的拍摄指示模块向红外摄像设备发送一拍摄动作指令，当该红外摄像设备接收到该拍摄动作指令后，能够从该拍摄动作指令中提取得到其中包含的预设视场范围，此后该红外摄像设备能够以自身的几何中心与该目标设备的几何中心的连接作为对目标设备进行拍摄的初始方位，再以该初始方位为中心向外均匀扩展预设视场范围，而对该目标设备进行扫描拍摄，从而实现对目标设备的全范围覆盖化红外摄像。比如，当该预设视场范围对应的视场角为60度，则该红外摄像设备会以该初始方位为中心线并且以60度圆锥角对该目标设备进行扫描拍摄。
优选地，该影像处理模块用于对该红外摄像设备回传至该边缘计算设备的红外影像进行降噪预处理后，识别该红外影像，以此确定该目标设备自身内部不同区域的温度状态；并根据该温度状态确定，判断该目标设备当前是否处于工作温度过高的故障状态具体包括：
对回传至该边缘计算设备的红外影像进行卡尔曼滤波处理，以此去除红外影像的背景噪声；再识别该红外影像包含的红外辐射强度分布，以此确定该目标设备自身内部不同区域各自的温度值以及不同区域相互之间的温度差异值；
将该目标设备自身内部某一区域的温度值与预设温度阈值进行比对；若某一区域的温度值超过预设温度阈值，则将某一区域确定为温度异常区域；再确定该温度异常区域是否与该目标设备的电源部件所在区域向重合，若重合，则判断该目标设备当前处于工作温度过高的故障状态，若不重合，则该目标设备当前不处于工作温度过高的故障状态；
以及，
该预警提醒模块用于根据故障状态的判断结果，进行预警提醒具体包括：当确定该目标设备当前处于工作温度过高的故障状态，向管理平台发送预警提醒消息；
以及，
该散热指示模块用于根据故障状态的判断结果，指示散热设备调整对该目标设备的散热操作具体包括：
指示散热设备向处于工作温度过高的故障状态的目标设备增大风冷散热的冷风对流强度。
上述技术方案的有益效果为：由于该红外影像是与目标设备内部不同区域的温度高低/热量积聚量大小相关的，通过对红外影像进行卡尔曼滤波处理和识别后，能够准确地确定该红外影像包含的红外辐射强度分布情况，通常而言，当目标设备某一区域的红外辐射强度越高，该区域的温度也越高，这样即可全面地和准确地确定目标设备整体不同区域的温度高低。此外，将该目标设备自身内部某一区域的温度值以及其与邻接区域之间的温度差异值，这样能够对目标设备的某一区域是否存在高温异常情况。当高温异常的区域与目标设备的电源部件所在的区域重合，则表明目标设备的电源部件的温度过高，此时该目标设备容易发生断电或者爆炸等险情。此外，当确定目标设备当前处于工作温度过高的故障状态时，该边缘计算设备可以通过物联网向管理平台发送相应的预警提醒消息，其中该管理平台可为但不限于是该目标设备对应的监控中心。同时，该边缘计算设备还可以通过物联网指示散热设备对处于工作温度过高的故障状态的目标设备增大风冷散热的冷风对流强度，比如降低散热设备中半导体制冷片的制冷温度和/或增大散热设备中散热风扇的风速，从而使目标设备能够快速进行热量的发散。
从上述实施例的内容可知，该基于边缘计算的设备故障双向预警方法和系统利用边缘计算设备在确定目标设备进入正常稳定运行状态后指示红外摄像设备对目标设备进行拍摄，以此获得关于目标设备的红外影像；并利用红外摄像设备对红外影像进行边界计算分析处理，从而确定目标设备自身内部不同区域的温度状态，继而判断目标设备是否处于工作温度过高的故障状态，从而进行预警提醒对目标设备进行散热操作，其利用边缘计算策略来处理红外影像，这样能够保证对红外影像进行及时快速的处理和确保得到的温度状态与目标设备当前的工作温度状态相一致，从而提高对目标设备故障预警的可靠性和便于为目标设备提供有针对性的散热处理。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.基于边缘计算的设备故障双向预警方法，其特征在于，其包括如下步骤：
步骤S1，向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据所述目标设备回传至所述边缘计算设备的运行参数，确定所述目标设备当前是否处于稳定运行状态；
步骤S2，当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使所述红外摄像设备采集所述目标设备的红外影像；再将所述红外影像回传至所述边缘计算设备；
步骤S3，对回传至所述边缘计算设备的红外影像进行降噪预处理后，识别所述红外影像，以此确定所述目标设备自身内部不同区域的温度状态；并根据所述温度状态确定，判断所述目标设备当前是否处于工作温度过高的故障状态；再根据故障状态的判断结果，进行预警提醒和指示散热设备调整对所述目标设备的散热操作，其具体包括：
步骤S301，对回传至所述边缘计算设备的红外影像进行卡尔曼滤波处理，以此去除红外影像的背景噪声；再识别所述红外影像包含的红外辐射强度分布，以此确定所述目标设备自身内部不同区域各自的温度值以及不同区域相互之间的温度差异值；
步骤S302，将所述目标设备自身内部某一区域的温度值与预设温度阈值进行比对；若某一区域的温度值超过预设温度阈值，则将某一区域确定为温度异常区域；再确定所述温度异常区域是否与所述目标设备的电源部件所在区域向重合，若重合，则判断所述目标设备当前处于工作温度过高的故障状态，若不重合，则所述目标设备当前不处于工作温度过高的故障状态；
步骤S303，通过所述边缘计算设备向管理平台发送预警提醒消息；并且还通过所述边缘计算设备指示散热设备向处于工作温度过高的故障状态的目标设备增大风冷散热的冷风对流强度；其中，
识别所述红外影像包含的红外辐射强度分布，以此确定所述目标设备自身内部不同区域各自的温度值以及不同区域相互之间的温度差异值，将所述目标设备自身内部某一区域的温度值与预设温度阈值进行比对；若某一区域的温度值超过预设温度阈值，则将某一区域确定为温度异常区域具体包括：
第一，利用下面公式(1)，根据所述红外影像包含的红外辐射强度分布得到目标设备的温度值，
Figure FDA0003803466060000021
在上述公式(1)中，Ti表示目标设备内部的第i个区域的绝对温度值；Qi表示红外影像中对应于目标设备内部的第i个区域的红外辐射强度；σ表示斯蒂芬-波尔兹曼常数；ε表示目标设备表面的法向比辐射率；si表示红外影像中对应于目标设备的第i个区域的面积；
第二，利用下面公式(2)，根据目标设备每个区域的绝对温度值，生成用于表征目标设备每个区域温度高低的直观颜色图，
Figure FDA0003803466060000022
在上述公式(2)中，wi表示目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中对应的颜色决定值；当wi＝1时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为白色；当wi＝2时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为紫色；当wi＝3时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为蓝色；当wi＝4时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为绿色；当wi＝5时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为黄色；当wi＝6时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为橙色；当wi＝7时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为红色；
Figure FDA0003803466060000031
表示l的值从1取到7的过程中括号内函数的最小值；l表示颜色分段标识值，其取值为1-7之间的正整数；K表示温度单位开尔文；
Figure FDA0003803466060000032
表示目标设备内部的第i个区域可允许的最大温度值，不同区域的可允许的最大温度值由目标设备的内部结构决定，其为预先设定值；
第三，利用下面公式(3)，判断目标设备内部的第i个区域是否为温度异常区域，并且被确定为属于温度异常区域的第i个区域在直观颜色图中显示为黑色，
Figure FDA0003803466060000033
在上述公式(3)中，ci表示目标设备内部的第i个区域是否为温度异常区域的判定值，当wi＝0时，则将第i个区域在直观颜色图中显示为黑色；
Figure FDA0003803466060000034
表示目标设备内部的第i个区域可允许的最大温度值；max[]表示取括号内逗号两侧的数值中的最大值。
2.如权利要求1所述的基于边缘计算的设备故障双向预警方法，其特征在于：
在所述步骤S1中，向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据所述目标设备回传至所述边缘计算设备的运行参数，确定所述目标设备当前是否处于稳定运行状态具体包括：
步骤S101，向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备周期性地发送运行电流获取指令；当所述目标设备每一次接收到所述运行电流获取指令后，将自身当前的运行电流值回传至所述边缘计算设备，从而使所述边缘计算设备周期性地接收到若干运行电流值；
步骤S102，将接收到的每个运行电流值分别与预设电流阈值进行比对；若所述若干运行电流值中连续三个以上的运行电流值均超过预设电流阈值，则将此时所述目标设备的运行状态确定为稳定运行状态。
3.如权利要求1所述的基于边缘计算的设备故障双向预警方法，其特征在于：
在所述步骤S2中，当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使所述红外摄像设备采集所述目标设备的红外影像；再将所述红外影像回传至所述边缘计算设备具体包括：
步骤S201，当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令；其中，所述拍摄动作指令用于指示红外摄像设备进行预设视场范围的影像拍摄；
步骤S202，当红外摄像设备接收到所述拍摄动作指令后，从所述拍摄动作指令中提取得到需要拍摄的目标设备所处的方位后，再以所述方位为中心和以所述预设视场范围为拍摄范围，对所述目标设备进行扫描拍摄，从而采集得到所述目标设备的红外影像；
步骤S203，将所述红外影像进行保真压缩处理后，回传至所述边缘计算设备。
4.基于边缘计算的设备故障双向预警系统，其特征在于，其包括边缘计算设备、红外摄像设备和散热设备；所述红外摄像设备和所述散热设备分别通过物联网与所述边缘计算设备连接；其中，所述边缘计算设备包括运行参数获取与分析模块、拍摄指示模块、影像处理模块、预警提醒模块和散热指示模块；其中，所述运行参数获取与分析模块用于向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据所述目标设备回传至所述边缘计算设备的运行参数，确定所述目标设备当前是否处于稳定运行状态；
所述拍摄指示模块用于当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使所述红外摄像设备采集所述目标设备的红外影像；
所述影像处理模块用于对所述红外摄像设备回传至所述边缘计算设备的红外影像进行降噪预处理后，识别所述红外影像，以此确定所述目标设备自身内部不同区域的温度状态；并根据所述温度状态确定，判断所述目标设备当前是否处于工作温度过高的故障状态，其具体包括：
对回传至所述边缘计算设备的红外影像进行卡尔曼滤波处理，以此去除红外影像的背景噪声；再识别所述红外影像包含的红外辐射强度分布，以此确定所述目标设备自身内部不同区域各自的温度值以及不同区域相互之间的温度差异值；
将所述目标设备自身内部某一区域的温度值与预设温度阈值进行比对；若某一区域的温度值超过预设温度阈值，则将某一区域确定为温度异常区域；再确定所述温度异常区域是否与所述目标设备的电源部件所在区域向重合，若重合，则判断所述目标设备当前处于工作温度过高的故障状态，若不重合，则所述目标设备当前不处于工作温度过高的故障状态；其中，
识别所述红外影像包含的红外辐射强度分布，以此确定所述目标设备自身内部不同区域各自的温度值以及不同区域相互之间的温度差异值，将所述目标设备自身内部某一区域的温度值与预设温度阈值进行比对；若某一区域的温度值超过预设温度阈值，则将某一区域确定为温度异常区域具体包括：
第一，利用下面公式(1)，根据所述红外影像包含的红外辐射强度分布得到目标设备的温度值，
Figure FDA0003803466060000061
在上述公式(1)中，Ti表示目标设备内部的第i个区域的绝对温度值；Qi表示红外影像中对应于目标设备内部的第i个区域的红外辐射强度；σ表示斯蒂芬-波尔兹曼常数；ε表示目标设备表面的法向比辐射率；si表示红外影像中对应于目标设备的第i个区域的面积；
第二，利用下面公式(2)，根据目标设备每个区域的绝对温度值，生成用于表征目标设备每个区域温度高低的直观颜色图，
Figure FDA0003803466060000062
在上述公式(2)中，wi表示目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中对应的颜色决定值；当wi＝1时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为白色；当wi＝2时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为紫色；当wi＝3时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为蓝色；当wi＝4时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为绿色；当wi＝5时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为黄色；当wi＝6时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为橙色；当wi＝7时，目标设备内部的第i个区域在直观颜色图中的颜色为红色；
Figure FDA0003803466060000071
表示l的值从1取到7的过程中括号内函数的最小值；l表示颜色分段标识值，其取值为1-7之间的正整数；K表示温度单位开尔文；
Figure FDA0003803466060000072
表示目标设备内部的第i个区域可允许的最大温度值，不同区域的可允许的最大温度值由目标设备的内部结构决定，其为预先设定值；
第三，利用下面公式(3)，判断目标设备内部的第i个区域是否为温度异常区域，并且被确定为属于温度异常区域的第i个区域在直观颜色图中显示为黑色，
Figure FDA0003803466060000073
在上述公式(3)中，ci表示目标设备内部的第i个区域是否为温度异常区域的判定值，当wi＝0时，则将第i个区域在直观颜色图中显示为黑色；
Figure FDA0003803466060000074
表示目标设备内部的第i个区域可允许的最大温度值；max[]表示取括号内逗号两侧的数值中的最大值；
所述预警提醒模块用于根据故障状态的判断结果，进行预警提醒，其具体包括：
当确定所述目标设备当前处于工作温度过高的故障状态，向管理平台发送预警提醒消息；
所述散热指示模块用于根据故障状态的判断结果，指示散热设备调整对所述目标设备的散热操作，其具体包括：
指示散热设备向处于工作温度过高的故障状态的目标设备增大风冷散热的冷风对流强度。
5.如权利要求4所述的基于边缘计算的设备故障双向预警系统，其特征在于：
所述运行参数获取与分析模块用于向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备发送运行参数获取指令；根据所述目标设备回传至所述边缘计算设备的运行参数，确定所述目标设备当前是否处于稳定运行状态具体包括：
向与边缘计算设备进行物联网连接的目标设备周期性地发送运行电流获取指令；当所述目标设备每一次接收到所述运行电流获取指令后，将自身当前的运行电流值回传至所述边缘计算设备，从而使所述边缘计算设备周期性地接收到若干运行电流值；
将接收到的每个运行电流值分别与预设电流阈值进行比对；若所述若干运行电流值中连续三个以上的运行电流值均超过预设电流阈值，则将此时所述目标设备的运行状态确定为稳定运行状态。
6.如权利要求4所述的基于边缘计算的设备故障双向预警系统，其特征在于：
所述拍摄指示模块用于当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令，以使所述红外摄像设备采集所述目标设备的红外影像具体包括：
当确定所述目标设备当前处于稳定运行状态时，向与边缘计算设备进行物联网连接的红外摄像设备发送拍摄动作指令；其中，所述拍摄动作指令用于指示红外摄像设备进行预设视场范围的影像拍摄；
当红外摄像设备接收到所述拍摄动作指令后，从所述拍摄动作指令中提取得到需要拍摄的目标设备所处的方位后，再以所述方位为中心和以所述预设视场范围为拍摄范围，对所述目标设备进行扫描拍摄，从而采集得到所述目标设备的红外影像。
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