CN114006805A - 智慧灯杆的挂载设备故障分析方法、边缘网关及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了智慧灯杆的挂载设备故障分析方法、边缘网关及存储介质，该方法包括：采集目标设备的电流信息，并根据所述电流信息分析所述目标设备的电流波形特征；根据所述电流波形特征确定所述目标设备的类型；获取所述目标设备的工作状态，所述工作状态包括正常工作状态和故障状态；在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因，解决了设备故障时无法获取设备的具体故障原因的问题，通过云端服务器协同边缘网关进行设备故障分析，从而得到设备的具体故障原因，提高故障处理效率。
Description
技术领域
本发明涉及设备检测技术领域，尤其涉及一种智慧灯杆的挂载设备故障分析方法、边缘网关及存储介质。
背景技术
智慧灯杆是以灯杆为载体，通过挂载多类设备以提供远程监测、智能照明等功能。智慧灯杆上挂载的设备类型较多，不同的设备类型产生故障的原因不同。然而相关技术中，智慧灯杆上挂载的设备出现故障时，只能检测设备故障信号，无法获知设备的具体故障原因，导致故障处理效率降低。
发明内容
本申请实施例通过提供一种智慧灯杆的挂载设备故障分析方法、边缘网关及存储介质，旨在解决设备故障时无法获知设备的具体故障原因的问题。
本申请实施例提供了一种智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，所述智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，包括：
采集目标设备的电流信息，并根据所述电流信息分析所述目标设备的电流波形特征；
根据所述电流波形特征确定所述目标设备的类型；
获取所述目标设备的工作状态，所述工作状态包括正常工作状态和故障状态；
在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因。
在一实施例中，所述根据所述电流波形特征确定所述目标设备的类型的步骤包括：
将所述电流波形特征与预设数据库中的预设电流波形特征进行比对；
当所述预设数据库中存在与所述电流波形特征匹配的预设电流波形特征时，根据所述匹配的预设电流波形特征确定所述目标设备的类型。
在一实施例中，所述在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因的步骤包括：
在所述目标设备的工作状态为故障状态时，将所述电流波形特征与预设的故障状态下所述目标设备所属的设备类型对应的所有异常电流波形特征进行比对；
从所述所有异常电流波形特征中确定与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
根据所述异常电流波形特征类型确定所述目标设备的故障原因。
在一实施例中，所述在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因的步骤包括：
在所述目标设备的工作状态为故障状态时，判断是否存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
当不存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型时，将所述电流波形特征发送至云端服务器；
接收所述云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因。
在一实施例中，所述当不存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型时，将所述电流波形特征发送至云端服务器的步骤之后还包括：
接收不到云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因时，输出所述目标设备的故障提示信息；
接收到基于所述故障提示信息输入的故障原因时，基于所述电流波形特征的类型建立所述电流波形特征和所述故障原因的关联关系，并将所述关联关系发送至云端服务器，以供所述云端服务器更新所述目标设备所属的设备类型对应的异常电流波形特征。
在一实施例中，所述接收所述云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因的步骤之后包括：
接收所述云端服务器反馈的与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
采用所述异常电流波形特征类型以及所述故障原因，更新预设的故障状态下所述目标设备的异常电流波形特征。
在一实施例中，所述采集目标设备的电流信息的步骤包括：
获取目标设备的网络连接状态；
在所述网络连接状态为中断状态时，采集所述目标设备对应连接的以太网端口的电流信息。
在一实施例中，所述目标设备的网络连接状态包括正常连接状态以及中断状态；所述获取目标设备的网络连接状态的步骤包括：
获取目标设备对应连接的以太网端口的电流信号以及网线的连接位置；
在所述电流信号与所述连接位置均满足预设条件时，确定所述目标设备的网络连接状态为正常连接状态；
在所述电流信号与所述连接位置中任一项不满足预设条件时，确定所述目标设备的网络连接状态为中断状态。
此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种边缘网关，所述边缘网关包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智慧灯杆的挂载设备故障分析程序，所述智慧灯杆的挂载设备故障分析程序被所述处理器执行时实现上述的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，其上存储有智慧灯杆的挂载设备故障分析程序，所述智慧灯杆的挂载设备故障分析程序被处理器执行时实现上述的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法的步骤。
本申请实施例中提供的一种智慧灯杆的挂载设备故障分析方法、边缘网关及存储介质的技术方案，在检测到网络发生中断时，获取发生中断的目标设备的电流信息进行分析，根据目标设备的电流信息分析目标设备的电流波形特征，根据所述电流波形特征确定目标设备的类型，获取目标设备的工作状态，在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因，解决了设备故障时无法获取设备的具体故障原因的问题，提高故障处理效率。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图；
图2为本发明智慧灯杆的挂载设备故障分析方法第一实施例流程示意图；
图3为本发明智慧灯杆的挂载设备故障分析方法第二实施例流程示意图；
图4为本发明智慧灯杆的挂载设备故障分析方法第三实施例流程示意图；
图5为本发明智慧灯杆的挂载设备故障分析方法第四实施例流程示意图；
图6为本发明智慧灯杆的挂载设备故障分析方法第五实施例流程示意图；
图7为本发明智慧灯杆的挂载设备故障分析方法第六实施例流程示意图；
图8为本发明智慧灯杆的挂载设备故障分析方法第七实施例流程示意图；
图9为本发明智慧灯杆的挂载设备故障分析方法第八实施例流程示意图；
图10为本发明的基于5G网络的智慧灯杆边缘智能控制器云边协同故障分析的架构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明，上述附图只是一个实施例图，而不是发明的全部。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
需要说明的是，图1即可为边缘网关的硬件运行环境的结构示意图。
如图1所示，该边缘网关可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的边缘网关结构并不构成对边缘网关限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及智慧灯杆的挂载设备故障分析程序。其中，操作系统是管理和控制边缘网关硬件和软件资源的程序，智慧灯杆的挂载设备故障分析程序以及其它软件或程序的运行。
在图1所示的边缘网关中，用户接口1003主要用于连接终端，与终端进行数据通信；网络接口1004主要用于后台服务器，与后台服务器进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智慧灯杆的挂载设备故障分析程序。
在本实施例中，边缘网关包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智慧灯杆的挂载设备故障分析程序，其中：
采集目标设备的电流信息，并根据所述电流信息分析所述目标设备的电流波形特征；
根据所述电流波形特征确定所述目标设备的类型；
获取所述目标设备的工作状态，所述工作状态包括正常工作状态和故障状态；
在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因。
处理器1001调用存储器1005中存储的智慧灯杆的挂载设备故障分析程序时，执行以下操作：
将所述电流波形特征与预设数据库中的预设电流波形特征进行比对；
当所述预设数据库中存在与所述电流波形特征匹配的预设电流波形特征时，根据所述匹配的预设电流波形特征确定所述目标设备的类型。
处理器1001调用存储器1005中存储的智慧灯杆的挂载设备故障分析程序时，还执行以下操作：
在所述目标设备的工作状态为故障状态时，将所述电流波形特征与预设的故障状态下所述目标设备的类型对应的所有异常电流波形特征进行比对；
从所述所有异常电流波形特征中确定与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
根据所述异常电流波形特征类型确定所述目标设备的故障原因。
处理器1001调用存储器1005中存储的智慧灯杆的挂载设备故障分析程序时，还执行以下操作：
在所述目标设备的工作状态为故障状态时，判断是否存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
当不存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型时，将所述电流波形特征发送至云端服务器；
接收所述云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因。
处理器1001调用存储器1005中存储的智慧灯杆的挂载设备故障分析程序时，还执行以下操作：
接收不到云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因时，输出所述目标设备的故障提示信息；
接收到基于所述故障提示信息输入的故障原因时，基于所述电流波形特征的类型建立所述电流波形特征和所述故障原因的关联关系，并将所述关联关系发送至云端服务器，以供所述云端服务器更新所述目标设备所属的设备类型对应的异常电流波形特征。
处理器1001调用存储器1005中存储的智慧灯杆的挂载设备故障分析程序时，还执行以下操作：
接收所述云端服务器反馈的与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
采用所述异常电流波形特征类型以及所述故障原因，更新预设的故障状态下所述目标设备的异常电流波形特征。
处理器1001调用存储器1005中存储的智慧灯杆的挂载设备故障分析程序时，还执行以下操作：
获取目标设备的网络连接状态；
在所述网络连接状态为中断状态时，采集所述目标设备对应连接的以太网端口的电流信息。
处理器1001调用存储器1005中存储的智慧灯杆的挂载设备故障分析程序时，还执行以下操作：
获取目标设备对应连接的以太网端口的电流信号以及网线的连接位置；
在所述电流信号与所述连接位置均满足预设条件时，确定所述目标设备的网络连接状态为正常连接状态；
在所述电流信号与所述连接位置中任一项不满足预设条件时，确定所述目标设备的网络连接状态为中断状态。
本发明实施例提供了智慧灯杆的挂载设备故障分析方法的实施例，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
如图2所示，在本申请的第一实施例中，本申请的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，包括以下步骤：
步骤S110，采集目标设备的电流信息，并根据所述电流信息分析所述目标设备的电流波形特征；
步骤S120，根据所述电流波形特征确定所述目标设备的类型；
步骤S130，获取所述目标设备的工作状态，所述工作状态包括正常工作状态和故障状态；
步骤S140，在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因。
在本实施例中，本申请为了解决智慧灯杆上挂载的设备较多时，当智慧灯杆的设备出现故障时，只能检测设备故障的信号，无法获知设备的具体故障原因，导致故障处理效率降低；因此，本申请设计了一种智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，通过在检测到目标设备的网络连接状态处于中断状态时，采集目标设备的电流信息，并根据所述电流信息分析所述目标设备的电流波形特征；根据所述电流波形特征确定所述目标设备的类型；在确定所述目标设备的类型之后，获取所述目标设备的工作状态，在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因，从而实现对目标设备的故障原因进行分析，提高故障处理效率。
在本实施例中，智慧灯杆又称为多功能智能杆，是集智慧照明、视频投放、环境检测等功能与一体的公共基础设施，所述智慧灯杆能挂载5G通信基站等设备，所述智慧灯杆主要采用“云端服务器+边缘网关+智慧灯杆挂载设备”的建设模式；本申请的智慧灯杆可以是一台，也可以是多台；每个智慧灯杆对应一个边缘网关且所述边缘网关设置于所述智慧灯杆；边缘网关与云端服务器之间可以是一对一的连接关系，还可以是多对一的连接关系。
本申请以一台智慧灯杆为例，应用于如图10所示的场景；在该场景下，包括智慧灯杆挂载设备、边缘网关、5G基站以及云端服务器；其中，所述智慧灯杆挂载设备包括至少一种设备类型；例如，所述挂载设备的设备类型可以是摄像设备、照明设备、显示设备以及音频设备中的至少一种；所述边缘网关至少包括电流信息获取模块、边缘分析模块以及通信模块；所述电流信息获取模块用于获取智慧灯杆挂载设备的电流信息，其中，所述边缘网关具备多路千兆以太网端口，通过所述以太网端口与挂载设备连接，从而获取挂载设备对应连接的以太网端口的电流信息；所述边缘分析模块用于对挂载设备的电流信息进行分析；所述通信模块用于所述边缘网关与云端服务器连接；具体的，所述边缘网关通过通信模块与5G基站的连接，所述5G基站与云端服务器连接，从而实现边缘网关与云端服务器的连接；其中，所述边缘网关的通信模块支持5G通信功能，所述通信模块可通过5G无线网络与5G基站进行通信；所述5G基站可通过公网与云端服务器连接。
在本实施例中，所述目标设备为智慧灯杆的挂载设备；在检测到目标设备的网络连接状态为中断状态时，采集目标设备的电流信息；具体的，可通过边缘网关中的电流信息获取模块，得到目标设备的电流信息；所述边缘网关提供以太网供电端口，利用与智慧灯杆挂载设备连接的以太网供电端口获取所述挂载设备的网络连接状态和电流信息；所述电流信息为单位时间间隔内所述挂载设备对应的电流值；在检测到挂载设备发生中断时，获取单位时间间隔内所述挂载设备的电流信息；对所述电流信息进行分析，以将所述电流信息转化为挂载设备的电流波形特征；所述电流波形特征可根据电流波形形状以及电流幅值进行确定，例如，所述电流波形形状可以是各种频率的正弦波、余弦波或者方波中的至少一种。
在本实施例中，在得到目标设备的电流波形特征之后，根据所述电流波形确定所述目标设备的类型；由于不同挂载设备在不同状态下对应的电流信息是不同的；因此，本申请在边缘网关的边缘分析模块中的预设数据库中存储着预设电流波形特征，所述预设电流波形特征包括：预设的正常工作状态下的正常电流波形特征以及预设的故障状态下的异常电流波形特征；在获取到目标设备的电流波形特征之后，将所述电流波形特征与预设电流波形特征进行比对；当所述预设数据库中存在与所述电流波形特征匹配的预设电流波形特征时，根据所述匹配的预设电流波形特征确定所述目标设备的类型；例如，在预设数据库中存储着摄像头的预设电流波形特征，其中，摄像头在预设的正常工作状态下的正常电流波形特征为正弦波，在预设的故障状态下的异常电流波形特征为从某一电流值下降且逐渐趋于零；在当前得到的目标设备的电流波形特征为正弦波，则表示预设数据库中存在与所述目标设备的正弦波匹配的预设电流波形特征，则根据匹配的所述正弦波确定所述目标设备为摄像头。
在本实施例中，在得到所述目标设备的类型之后，获取所述目标设备的工作状态；在得到目标设备的工作状态后，当所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因；具体的，将所述电流波形特征与预设的故障状态下所述目标设备的类型对应的所有异常电流波形特征进行比对；从所述所有异常电流波形特征中确定与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；根据所述异常电流波形特征类型确定所述目标设备的故障原因；所述异常电流波形特征类型可进行多级划分，例如，当发生故障的目标设备为照明设备时，所述照明设备的异常电流波形特征类型可为LED灯-厂家-型号-功率，所述照明设备的故障原因可以是LED灯亮度不达标以及闪烁中的一种。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了在检测到网络发生中断时，获取发生中断的目标设备的电流信息进行分析，根据目标设备的电流信息分析目标设备的电流波形特征，根据所述电流波形特征确定目标设备的类型，获取所述目标设备的工作状态，在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因，解决了设备故障时无法获取设备的具体故障原因的问题，提高故障处理效率。
如图3所示，基于第一实施例步骤S120，在本申请的第二实施例中，本申请的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，包括以下步骤：
步骤S121，将所述电流波形特征与预设数据库中的预设电流波形特征进行比对；
步骤S122，当所述预设数据库中存在与所述电流波形特征匹配的预设电流波形特征时，根据所述匹配的预设电流波形特征确定所述目标设备的类型。
在本实施例中，在得到目标设备的电流波形特征之后，根据所述电流波形特征确定所述目标设备的类型；由于不同挂载设备在不同状态下对应的电流信息是不同的；因此，本申请在边缘网关的边缘分析模块中存储着预设的正常工作状态下的正常电流波形特征以及预设的故障状态下的异常电流波形特征；所述正常电流波形特征以及所述异常电流波形特征，可预先根据不同设备类型的挂载设备的电流波形特征以及该电流波形特征对应的故障原因训练得到；所述正常电流波形特征以及所述异常电流波形特征可分开存储在不同的存储空间内。
具体的，在获取到目标设备的电流波形特征之后，将所述电流波形特征与预设与预设数据库中的预设电流波形特征进行比对；当所述预设数据库中存在与所述电流波形特征匹配的预设电流波形特征时，根据所述匹配的预设电流波形特征确定所述目标设备的类型；所述电流波形特征与预设数据库中的预设电流波形特征进行比对的过程实质为：获取所述电流波形特征在某段时间内的各个时刻对应的最大值、最小值以及平均值等，以及获取所述目标设备的类型对应的预设电流波形特征；若所述最大值、最小值以及平均值与所述预设电流波形特征匹配度较高时，则可将所述预设电流波形特征所对应的设备类型确定所述目标设备的类型。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了将所述电流波形特征与预设数据库中的预设电流波形特征进行比对；当所述预设数据库中存在与所述电流波形特征匹配的预设电流波形特征时，根据所述匹配的预设电流波形特征确定所述目标设备的类型的技术手段，从而确定了目标设备的类型。
如图4所示，基于第一实施例步骤S140，在本申请的第三实施例中，本申请的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，包括以下步骤：
步骤S141，在所述目标设备的工作状态为故障状态时，将所述电流波形特征与预设的故障状态下所述目标设备的类型对应的所有异常电流波形特征进行比对；
步骤S142，从所述所有异常电流波形特征中确定与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
步骤S143，根据所述异常电流波形特征类型确定所述目标设备的故障原因。
在本实施例中，当根据目标设备的电流波形特征确定得到所述目标设备的工作状态为故障状态时，将所述目标设备的电流波形特征与预设的故障状态下的所述目标设备的类型对应的所有异常电流波形特征进行比对，以进一步得到所述目标设备的故障原因；具体的，从预设的故障状态下所述目标设备的类型对应的所有异常电流波形特征中确定与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型，从而根据所述异常电流波形特征类型确定所述目标设备的故障原因；例如，当所述目标设备为照明设备，所述目标设备的故障原因可以是短路导致灯闪烁。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了在所述目标设备的工作状态为故障状态时，将所述电流波形特征与预设的故障状态下所述目标设备的类型对应的所有异常电流波形特征进行比对；从所述所有异常电流波形特征中确定与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；根据所述异常电流波形特征类型确定所述目标设备的故障原因的技术手段，从而确定目标设备的故障原因。
如图5所示，基于第一实施例步骤S140，在本申请的第四实施例中，本申请的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，包括以下步骤：
步骤S241，在所述目标设备的工作状态为故障状态时，判断是否存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
步骤S242，当不存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型时，将所述电流波形特征发送至云端服务器；
步骤S243，接收所述云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因。
在本实施例中，由于边缘网关的存储空间有限，且可能不存在与该目标设备匹配的异常电流波形特征类型，因此，需要云端服务器的协同，云端服务器中存储着大量的电流波形特征，可对目标设备进行故障分析；具体的，在检测到所述目标设备的工作状态为故障状态时，边缘网关判断是否存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；当所述边缘网关中不存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型时，将所述目标设备的电流波形特征发送至云端服务器；
其中，在所述云端服务器中执行的操作与在网关中执行的操作类似；所述云端服务器会将所述电流波形特征与预设的故障状态下所述目标设备所属的设备类型对应的所有异常电流波形特征进行比对；从所述所有异常电流波形特征中确定与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；根据所述异常电流波形特征类型确定所述目标设备的故障原因；云端服务器在分析得到目标设备的电流波形特征对应的故障原因之后，将所述故障原因反馈至边缘网关，使得边缘网关可接收所述云端服务器根据所述电流波形特征反馈的目标设备的故障原因。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了在所述目标设备的工作状态为故障状态时，判断是否存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；当不存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型时，将所述电流波形特征发送至云端服务器；接收所述云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因的技术手段，通过云端服务器协同边缘网关进行故障分析，提高故障分析效率。
如图6所示，基于第四实施例步骤S232之后，在本申请的第五实施例中，本申请的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，包括以下步骤：
步骤S334，接收不到云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因时，输出所述目标设备的故障提示信息；
步骤S335，接收到基于所述故障提示信息输入的故障原因时，基于所述电流波形特征的类型建立所述电流波形特征和所述故障原因的关联关系，并将所述关联关系发送至云端服务器，以供所述云端服务器更新所述目标设备所属的设备类型对应的异常电流波形特征。
在本实施例中，当在边缘网关与云端服务器中均不存在与所述目标设备匹配的电流波形特征时，或者，接收不到云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因时，输出所述目标设备的故障提示信息；所述故障提示信息包括发生故障的目标设备的电流波形特征和故障原因，所述故障原因可根据维修人员反馈的结果进行确定；在接收到故障提示信息时，基于所述故障提示信息输入故障原因，根据所述电流波形特征的类型建立所述电流波形特征和所述故障原因的关联关系；将所述关联关系发送至云端服务器，使得所述云端服务器更新所述目标设备所属的设备类型对应的异常电流波形特征，通过上述方式在云端服务器中建立一个新的目标设备的故障，使得下次设备发生故障时，可直接在云端服务器中确定发生故障的目标设备的电流波形特征对应的故障原因。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了接收不到云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因时，输出所述目标设备的故障提示信息；接收到基于所述故障提示信息输入的故障原因时，基于所述电流波形特征的类型建立所述电流波形特征和所述故障原因的关联关系，并将所述关联关系发送至云端服务器，以供所述云端服务器更新所述目标设备所属的设备类型对应的异常电流波形特征的技术手段，实现在云端服务器中创建新的目标设备故障类型，使得下次设备发生故障时，可直接在云端服务器中获取发生故障的目标设备的电流波形特征对应的故障原因，提高目标设备故障分析效率。
如图7所示，基于第四实施例步骤S233之后，在本申请的第六实施例中，本申请的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，包括以下步骤：
步骤S410，接收所述云端服务器反馈的与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
步骤S420，采用所述异常电流波形特征类型以及所述故障原因，更新预设的故障状态下所述目标设备的异常电流波形特征。
在本实施例中，当云端服务器对所述目标设备的电流波形特征进行分析得到故障原因之后，将所述故障原因以及所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型反馈至边缘网关，所述边缘网关对预设的故障状态下所述目标设备的电流波形特征进行更新，使得所述边缘网关存储该故障的目标设备的异常电流波形特征；当下一次目标设备发生故障时，可直接将该目标设备的电流波形特征与边缘网关中预设的故障状态下所述目标设备所属的设备类型对应的异常电流波形特征进行比对，而无需发送至云端服务器，提高了目标设备故障分析效率。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了根据云端服务器反馈的与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型以及对应的故障原因更新边缘网关的异常电流波形特征的技术手段，当下一次目标设备发生故障时，可直接将该目标设备的电流波形特征与边缘网关中预设的故障状态下所述目标设备所属的设备类型对应的异常电流波形特征进行比对，而无需发送至云端服务器，提高了目标设备故障分析效率。
如图8所示，基于第一实施例步骤S110，在本申请的第七实施例中，本申请的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，包括以下步骤：
步骤S510，获取目标设备的网络连接状态；
步骤S520，在所述网络连接状态为中断状态时，采集所述目标设备对应连接的以太网端口的电流信息。
在本实施例中，所述网络连接状态包括正常连接状态以及中断状态；在检测到目标设备的网络连接状态为中断状态时，采集目标设备的电流信息；具体的，可通过边缘网关中的电流信息获取模块，得到目标设备的电流信息；所述边缘网关提供以太网供电端口，利用与智慧灯杆挂载设备连接的以太网供电端口获取所述挂载设备的网络连接状态和电流信息；所述电流信息为单位时间间隔内所述挂载设备对应的电流值；在检测到挂载设备发生中断时，获取单位时间间隔内所述挂载设备的电流信息。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了获取目标设备的网络连接状态，在所述网络连接状态为中断状态时，采集所述目标设备对应的连接的以太网端口的电流信息的技术手段，实现了在网络连接中断时，获取目标设备的电流信息以及时进行目标设备的故障分析。
如图9所示，基于第七实施例步骤S510，在本申请的第八实施例中，本申请的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，包括以下步骤：
步骤S511，获取目标设备对应连接的以太网端口的电流信号以及网线的连接位置；
步骤S512，在所述电流信号与所述连接位置均满足预设条件时，确定所述目标设备的网络连接状态为正常连接状态；
步骤S513，在所述电流信号与所述连接位置中任一项不满足预设条件时，确定所述目标设备的网络连接状态为中断状态。
在本实施例中，所述目标设备的网络连接状态包括正常连接状态以及中断状态；可获取目标设备对应连接的以太网端口的电流信号以及网线的连接位置，所述网线的连接位置可根据可通过设置在以太网端口处的位置传感器进行确定；在所述电流信号与所述网线的连接位置均满足预设条件时，即可确定所述目标设备的网络连接状态为正常连接状态；例如，当所述电流信号大小处于预设阈值范围内时，表示所述目标设备的网络连接状态为正常连接状态；在所述电流信号与所述连接位置中任一项不满足预设条件时，确定所述目标设备的网络连接状态为中断状态；例如，当所述电流信号大小为低信号时，或者，所述网线的连接位置不符合预设条件时，确定所述目标设备的网络连接状态为中断状态。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了获取目标设备对应连接的以太网端口的电流信号以及网线的连接位置，根据所述电流信号以及网线的连接位置确定目标设备的网络连接状态的技术手段，实现了对目标设备的网络连接状态进行判断。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括智慧灯杆的挂载设备故障分析程序，所述智慧灯杆的挂载设备故障分析程序被处理器执行时实现如上所述的智慧灯杆的挂载设备故障分析的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
由于本申请实施例提供的计算机程序产品，为实施本申请实施例的方法所采用的计算机程序产品，故而基于本申请实施例所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该计算机程序产品的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本申请实施例的方法所采用的计算机程序产品都属于本申请所欲保护的范围。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有智慧灯杆的挂载设备故障分析程序，所述智慧灯杆的挂载设备故障分析程序被处理器执行时实现如上所述的智慧灯杆的挂载设备故障分析的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
由于本申请实施例提供的存储介质，为实施本申请实施例的方法所采用的存储介质，故而基于本申请实施例所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该存储介质的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本申请实施例的方法所采用的存储介质都属于本申请所欲保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
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 (10)
1.一种智慧灯杆的挂载设备故障分析方法，其特征在于，所述智慧灯杆的挂载设备故障分析方法包括：
采集目标设备的电流信息，并根据所述电流信息分析所述目标设备的电流波形特征；
根据所述电流波形特征确定所述目标设备的类型；
获取所述目标设备的工作状态，所述工作状态包括正常工作状态和故障状态；
在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电流波形特征确定所述目标设备的类型的步骤包括：
将所述电流波形特征与预设数据库中的预设电流波形特征进行比对；
当所述预设数据库中存在与所述电流波形特征匹配的预设电流波形特征时，根据所述匹配的预设电流波形特征确定所述目标设备的类型。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因的步骤包括：
在所述目标设备的工作状态为故障状态时，将所述电流波形特征与预设的故障状态下所述目标设备的类型对应的所有异常电流波形特征进行比对；
从所述所有异常电流波形特征中确定与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
根据所述异常电流波形特征类型确定所述目标设备的故障原因。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述目标设备的工作状态为故障状态时，根据所述目标设备的类型以及所述电流波形特征确定所述目标设备的故障原因的步骤包括：
在所述目标设备的工作状态为故障状态时，判断是否存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
当不存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型时，将所述电流波形特征发送至云端服务器；
接收所述云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当不存在与所述目标设备的电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型时，将所述电流波形特征发送至云端服务器的步骤之后还包括：
接收不到云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因时，输出所述目标设备的故障提示信息；
接收到基于所述故障提示信息输入的故障原因时，基于所述电流波形特征的类型建立所述电流波形特征和所述故障原因的关联关系，并将所述关联关系发送至云端服务器，以供所述云端服务器更新所述目标设备所属的设备类型对应的异常电流波形特征。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述接收所述云端服务器根据所述电流波形特征反馈的所述目标设备的故障原因的步骤之后包括：
接收所述云端服务器反馈的与所述电流波形特征匹配的异常电流波形特征类型；
采用所述异常电流波形特征类型以及所述故障原因，更新预设的故障状态下所述目标设备的异常电流波形特征。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集目标设备的电流信息的步骤包括：
获取目标设备的网络连接状态；
在所述网络连接状态为中断状态时，采集所述目标设备对应连接的以太网端口的电流信息。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述目标设备的网络连接状态包括正常连接状态以及中断状态；所述获取目标设备的网络连接状态的步骤包括：
获取目标设备对应连接的以太网端口的电流信号以及网线的连接位置；
在所述电流信号与所述连接位置均满足预设条件时，确定所述目标设备的网络连接状态为正常连接状态；
在所述电流信号与所述连接位置中任一项不满足预设条件时，确定所述目标设备的网络连接状态为中断状态。
9.一种边缘网关，其特征在于，所述边缘网关包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智慧灯杆的挂载设备故障分析程序，所述智慧灯杆的挂载设备故障分析程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有智慧灯杆的挂载设备故障分析程序，所述智慧灯杆的挂载设备故障分析程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的智慧灯杆的挂载设备故障分析方法的步骤。
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Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
| CN108983042A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-11 | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于knn的配网接地故障原因识别方法 |
| CN110988557A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-04-10 | 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 | 一种基于实时电流检测的设备故障检测装置 |
| CN113300918A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-08-24 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 智慧灯杆的故障检测方法、终端设备及存储介质 |
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2021
- 2021-09-24 CN CN202111126404.1A patent/CN114006805A/zh active Pending
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