CN114648840A - 一种自助缴费终端智能故障综合分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自助缴费终端智能故障综合分析系统，其包括：故障感知传感器，所述故障感知传感器为装设在自助缴费终端周围的高清抓拍摄像头组且用于获取自助缴费终端外设硬件状态；客户端软件，所述客户端软件为安装在自助缴费终端的应用软件且根据自助缴费终端的外设硬件驱动库以及故障感知传感器进行故障检索；智能故障感知研判系统，所述智能故障感知研判系统为安装在后台服务器中的应用软件且根据获取的故障相关信息进行故障分析与处理。本发明增加了故障设备处理的及时性与准确性，提高了自助缴费终端的工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及自助缴费终端故障检测系统，尤其涉及一种自助缴费终端智能故障综合分析系统。
背景技术
目前国网内部使用的终端损坏或出现运行问题都是由营业网点人员通过电话沟通的方式进行提报，但由于网点人员工作繁杂，无法保证信息传递的时效性与终端问题处理的及时性，这就造成了终端运维效率低，严重影响了客户体验度及获得感，间接增加窗口业务量。其次，无法自动对现有故障处理记录及设备分布等信息进行合理分类及统计分析，加大工作人员工作难度。而且，故障上报后上报人员不能实时了解运维人员的维修状态，对处理周期不明确，造成多次催修等现象，信息不对等造成很多困扰，影响服务满意度。随着设备长期使用和功能的增加，自助终端设备出现宕机，读卡器或打印机不可用状态，而维护人员又无法第一时间获悉故障信息，导致IT运维效率存在一定的瓶颈。
发明内容
本发明针对上述问题，提供一种以智能故障感知传感器为基础，自助终端智能故障感知研判系统为框架的综合分析系统，对运行中的设备实施远程实时监测，将现场采集单元的数采信号经以太网芯片传输至远程系统平台，由智能故障感知研判系统实时监测设备的运行状态，并自动进行地图标记闪烁、声光报警及自动派单，同时对设备故障及基础信息等进行大数据分析，为工作人员提供各种数据参考。
为了达到上述目的，本发明提供了一种自助缴费终端智能故障综合分析系统，其包括：
故障感知传感器，所述故障感知传感器为装设在自助缴费终端周围的高清抓拍摄像头组且用于获取自助缴费终端外设硬件状态并通过ZigBee无线通信方式传输至自助缴费终端的客户端软件；
客户端软件，所述客户端软件为安装在自助缴费终端的应用软件且根据自助缴费终端的外设硬件驱动库以及故障感知传感器进行故障检索；
智能故障感知研判系统，所述智能故障感知研判系统为安装在后台服务器中的应用软件且通过websocket通讯方式与客户端软件进行数据传输，所述智能故障感知研判系统根据获取的故障相关信息进行故障分析与处理。
优选方式下，所述故障相关信息包括：自助缴费终端的故障时间、故障原因、故障设备编号、故障设备地址及故障设备负责人信息。
优选方式下，所述故障感知传感器为内嵌AI算法的高清抓拍摄像头组且用于对自助缴费终端外设硬件状态进行判断与记录，所述AI算法流程为：高清抓拍摄像头组获取所述外设硬件实时状态的照片，AI算法对照片进行图像识别并获取表征外设硬件状态的关键信息，AI算法根据所述关键信息判断外设硬件处于正常运行状态或故障状态并记录。
优选方式下，所述客户端软件的故障检索功能包括软件故障检索及硬件故障检索，所述软件故障检索为：客户端软件利用串口通讯方式加载外设硬件驱动库，获取外设硬件状态返回码，根据所述状态返回码检索外设硬件处于正常运行状态或故障状态；所述硬件故障检索为：客户端软件通过ZigBee无线通信方式直接获取故障感知传感器所记录的外设硬件状态。
优选方式下，所述智能故障感知研判系统对故障相关信息分析处理过程为：根据故障设备地址在智能故障感知研判系统的地图界面标记位置并声光报警，将故障原因、故障时间、故障设备地址、故障设备编号及故障设备负责人信息生成工单并派送至维修人员，根据维修人员的反馈信息进行运维状态追踪与建档记录。
本发明的有益效果是：本发明通过在自助缴费终端原有系统上安装客户端软件并配合智能故障感知传感器及自助终端智能故障感知研判系统完成整个故障智能判断上送、自动派单处理及数据分析的过程，增加了故障设备处理的及时性与准确性，提高了自助缴费终端的工作效率。
附图说明
图1为自助缴费终端智能故障综合分析系统的系统结构图；
图2为自助缴费终端智能故障综合分析系统的整体逻辑判断流程图；
图3为自助缴费终端智能故障综合分析系统的后台服务架构图。
具体实施方式
具体实施例：
如图2所示，本发明的目的是建立一个基于智能故障感知技术的远程监测和人工智能专家故障诊断系统，需将信息检索技术、数据库技术和人工智能推理机制、大数据分析技术、地图扎实技术、工作流技术、状态追踪技术、设备故障诊断技术相结合，是从传统的被动预防维护上升到主动预知维护的核心技术。本发明通过在自助缴费终端原有的系统上安装客户端软件并配合智能故障感知传感器及自助终端智能故障感知研判系统完成整个故障智能判断上送、自动派单处理及数据分析的过程。
如图1所示，本发明由智能故障感知传感器簇采集缴费终端数据构成多参数、多层次自动在线监测信息送入内网实现数据传输，传送的数据由自助终端智能故障感知研判系统进行数据分析处理、状态分析、地图标点状态展示，再结合大数据分析模块作出状态趋势预测预报。其中核心部分包括：基于ZigBee 技术的多参数无线智能传感器融合技术的智能感知传感器；由多种参数实时传感器自动数据采集技术构成的自动在线监测单元；完成对实时采集多参数、实时分析处理、故障智能上送、实时预警通知及自动生成工单并派单的整个故障研判系统的闭环流程。具体来说，本发明包括：
故障感知传感器，所述故障感知传感器的主体核心部件为装设在自助缴费终端周围的高清抓拍摄像头组且用于获取自助缴费终端外设硬件状态，结合AI 算法实时对设备操作进行记录及故障状态进行分析计算，并通过ZigBee无线通信方式传输至自助缴费终端的客户端软件；
客户端软件，所述客户端软件为安装在自助缴费终端的应用软件且根据自助缴费终端的外设硬件驱动库以及故障感知传感器进行故障检索；客户端的作用为通过驱动库监测部分组件运行状态及接收智能故障感知传感器组件传输回来的相关信息，然后进行信息加工后回传给自助终端智能故障感知研判系统，形成完整闭环通讯；
智能故障感知研判系统，所述智能故障感知研判系统为安装在后台服务器中的应用软件且通过websocket通讯方式与客户端软件进行数据传输，所述智能故障感知研判系统根据获取的故障相关信息进行故障分析与处理。
所述故障感知传感器通过内嵌AI算法对自助缴费终端外设硬件状态进行判断与记录，所述AI算法流程为：高清抓拍摄像头组获取所述外设硬件实时状态的照片，AI算法对照片进行图像识别并获取表征外设硬件状态的关键信息，AI 算法根据所述关键信息判断外设硬件处于正常运行状态或故障状态并记录。更具体地，高清抓拍摄像头组通过监控屏幕操作及设备本地故障提醒信息进行抓拍捕捉，实现当设备操作无反应或出现任何故障提示码后立即进行状态上送；对无法通过软件方法监测的辅助设备进行智能分析，如通过抓拍计算设备的故障指示灯闪烁状态、设备物理结构是否损坏或异常等手段进行故障分析判断。
所述客户端软件的故障检索功能包括软件故障检索及硬件故障检索，所述软件故障检索为：客户端软件利用串口通讯方式加载外设硬件驱动库，获取外设硬件状态返回码，根据所述状态返回码检索外设硬件处于正常运行状态或故障状态；所述硬件故障检索为：客户端软件通过ZigBee无线通信方式直接获取故障感知传感器所记录的外设硬件状态。更具体地，客户端软件通过二进制程序或脚本检测缴费程序相关进程及日志文件、利用串口通讯、智能故障感知传感器组件等手段实时监测设备运行状态，当有故障发生时客户端程序实时上报当前故障端的故障时间、故障原因、设备编号、地址、联系人等重要信息到后台服务器的自助终端智能故障感知研判系统，然后由自助终端智能故障感知研判系统在后台服务端操作界面上进行地图展示设备位置并发出声光警报，及自动通知终端管理员，同时自助终端智能故障感知研判系统会在后台自动生成工单并派发给负责的运维人员，并对运维人员的处理状态进行跟踪反馈，最后对所有信息进行大数据分析展示。需要说明的是，自助缴费机与外设组件通讯方式为串口通讯，所以客户端软件能够直接借用此方式，通过加载驱动库获取设备状态返回码，即可掌握部分外设的工作状态。
由于自助缴费终端系统为linux，所以采用shell或C语言的方式开发，客户端软件可利用现有缴费系统自带的设备驱动共享库进行故障状态监测及通过分析缴费程序运行日志进行实时故障信息检索，通过客户端程序进行定时检测设备状态，判断设备运行是否正常。客户端可以通过加载共享库，利用设备串口通讯和设备进行通讯进行状态判定，因为共享库有统一应答码，所以可以判断实时状态；由于系统日志是实时生成，并带有明显标识，所以也可以通过抓取日志提供故障判断依据。
打印机、识币器、读卡器、密码键盘等外设硬件的故障判断方法：依据外设使用流程，将故障检测分为硬件接口检测和软件接口检测，其中硬件接口故障检测需先对设备自行检查，通过示波器检测驱动电路输出波形情况，若输出波形正常，则需根据适配器状态字符以及含义格式对控制输出，状态读入进行故障检测，若其内部寄存器可以正常工作，则需检查接口电缆线。
所述智能故障感知研判系统对故障相关信息分析处理过程为：根据故障设备地址在智能故障感知研判系统的地图界面标记位置并声光报警，将故障原因、故障时间、故障设备地址、故障设备编号及故障设备负责人信息生成工单并派送至维修人员，根据维修人员的反馈信息进行运维状态追踪与建档记录。客户端与后台服务端通过websocket方式通讯，当后台服务端接收到报警信息时通过预置的终端坐标信息读取地图服务器数据并标点，再通过JavaScript技术进行提示预警。
由于终端设备较多，通讯信息量较大，自助终端智能故障感知研判系统架构主要设计为负载均衡器apache+tomcat，每个服务模块/独立应用都会在至少2 台服务器上面部署，每台服务器各会部署一套Apache+Tomcat，由负载均衡器统一处理并发分流，保证数据通讯的可靠性。
如图3所示，负载均衡技术是高可用网络基础架构的关键组件，用于将工作负载分布到多个服务器来提高网站、应用、数据库或其他服务的性能和可靠性。在本发明涉及的使用场景中，由于自助缴费终端数量较多且客户端程序需要频繁上送设备故障状态信息到后台自助终端智能故障感知研判系统，信息量较大，容易造成信息阻塞及宕机情况，所以需要应用负载均衡来做分流处理，减小后台服务器压力的同时，使服务更稳定、高效。服务器操作系统为RedHat Linux企业版，数据库软件是商业oracle 11g，数据缓存Redis，平台大部分应用采用微服务框架SpringBoot+Mybatis数据持久ORM，前端框架采用themaleaf 页面模板+Bootstrap+vue。本发明支持所有类型的自助终端设备接入即 LINUX+WINDOWS，但不支持掌机。本发明的实施方式为通过在自助终端设备上安装客户端程序及相应的智能故障感知传感器，配置好服务器信息，通过网络实现和自助终端智能故障感知研判系统通讯。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种自助缴费终端智能故障综合分析系统，其特征在于，包括：
故障感知传感器，所述故障感知传感器为装设在自助缴费终端周围的高清抓拍摄像头组且用于获取自助缴费终端外设硬件状态并通过ZigBee无线通信方式传输至自助缴费终端的客户端软件；
客户端软件，所述客户端软件为安装在自助缴费终端的应用软件且根据自助缴费终端的外设硬件驱动库以及故障感知传感器进行故障检索；
智能故障感知研判系统，所述智能故障感知研判系统为安装在后台服务器中的应用软件且通过websocket通讯方式与客户端软件进行数据传输，所述智能故障感知研判系统根据获取的故障相关信息进行故障分析与处理。
2.根据权利要求1所述自助缴费终端智能故障综合分析系统，其特征在于，所述故障相关信息包括：自助缴费终端的故障时间、故障原因、故障设备编号、故障设备地址及故障设备负责人信息。
3.根据权利要求1所述自助缴费终端智能故障综合分析系统，其特征在于，所述故障感知传感器为内嵌AI算法的高清抓拍摄像头组且用于对自助缴费终端外设硬件状态进行判断与记录，所述AI算法流程为：高清抓拍摄像头组获取所述外设硬件实时状态的照片，AI算法对照片进行图像识别并获取表征外设硬件状态的关键信息，AI算法根据所述关键信息判断外设硬件处于正常运行状态或故障状态并记录。
4.根据权利要求1所述自助缴费终端智能故障综合分析系统，其特征在于，所述客户端软件的故障检索功能包括软件故障检索及硬件故障检索，所述软件故障检索为：客户端软件利用串口通讯方式加载外设硬件驱动库，获取外设硬件状态返回码，根据所述状态返回码检索外设硬件处于正常运行状态或故障状态；所述硬件故障检索为：客户端软件通过ZigBee无线通信方式直接获取故障感知传感器所记录的外设硬件状态。
5.根据权利要求1所述自助缴费终端智能故障综合分析系统，其特征在于，所述智能故障感知研判系统对故障相关信息分析处理过程为：根据故障设备地址在智能故障感知研判系统的地图界面标记位置并声光报警，将故障原因、故障时间、故障设备地址、故障设备编号及故障设备负责人信息生成工单并派送至维修人员，根据维修人员的反馈信息进行运维状态追踪与建档记录。
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