CN115860718A - 一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统及方法，属于触摸一体机的维护管理技术领域。该系统包括数据库存储模块、维护数据规划模块、故障类别判断模块、数据更新迭代模块、报警模块；所述数据库存储模块的输出端与所述维护数据规划模块的输入端相连接；所述维护数据规划模块的输出端与所述故障类别判断模块的输入端相连接；所述故障类别判断模块的输出端与所述数据更新迭代模块的输入端相连接；所述数据更新迭代模块的输出端与所述报警模块的输入端相连接。在本发明中，能够构建触摸一体机的故障分类模式，提高综合维护管理的水平，提升工作效率。

Description

一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统及方法

技术领域

本发明涉及触摸一体机的维护管理技术领域，具体为一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统及方法。

背景技术

触摸一体机是集先进的触摸屏、工控、计算机等技术于一体，可实现公众信息查询，配以指纹仪、扫描仪、读卡器、微型打印机等外设，可实现指纹考勤、刷卡、打印等特定需求。触摸屏有四、五线电阻屏、表面声波屏、红外屏、全息纳米触摸膜等国内外优秀触摸屏，可满足用户不同地域、场所的应用需求。

触摸一体机常用于办公楼，作为一种使用频率高，接触人员广的输入设备，其产生故障的速度和故障的类型也会多种多样，然而在目前的技术中，一旦触摸一体机产生故障，就会通知厂家报修处理，保修来回往返时间久，而面对有些故障，仅需要通过简单操作即可修复，但目前并没有能够对这一类故障进行分类的方式方法，导致出现故障后，严重影响工作效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理方法，该方法包括以下步骤：

S1、获取触摸一体机的使用环境历史数据、使用频率历史数据、综合维护历史数据；

S2、构建综合维护数据规划模型，采集触摸一体机的故障类型，构建故障判断方程，输出任一种故障类别的判断值；

S3、随机选取N组判断值创建输入数据集合，构建故障迭代更新方程，输出故障类型下的优先级故障，N为系统预设常数；

S4、根据综合维护历史数据设置故障分类，判断输出的优先级故障属于哪一类故障，报警至维修端口。

根据上述技术方案，所述构建综合维护时间周期模型包括：

获取触摸一体机的使用环境历史数据，所述使用环境历史数据包括空气扬尘比例、环境静电测试数据、使用环境下的空气湿度；所述使用频率历史数据包括用户点击频率数据；所述综合维护历史数据包括历史数据下出现故障报错的维护数据；

获取故障类别，获取该故障类别下的对应的使用环境历史数据、使用频率历史数据；

在触摸一体机的使用过程中，往往会出现各种类别的故障，例如用手指触摸其显示器屏幕后，需求较长的时间等待才有反响；触摸一体机运行一段后触摸无反应；这样的情况一般是属于外因故障，例如需求较长的时间等待才有反响大多是触摸一体机上长期在室内或室外工作后，由于空气中的水分湿度，导致粘有挪动的水滴，一般只需用一块干的软布仔细擦拭即可。例如运行触摸一体机后触摸无反应，一般是由于使用场所接地功能不佳，导致控制盒外壳布满了少量的静电，从而影响控制盒外部的电场，导致触摸逐步失去作用。此时用一根导线将控制盒外壳接地，重新启动即可。或者也大概率为触摸一体机在外表上有灰尘，灰尘积聚过多，阻挠了触摸反射条纹，导致触摸一体机运行一段后触摸无反应。这种一般属于外因情况，简单的管理维护即可正常使用，而有些情况，例如用手指触摸显示器屏幕后，部分触摸无反应。这种情况大概率上是触摸一体机反射条纹部分被掩盖，或者反射条纹部分被硬物刮掉，这种状况触摸一体机只能送至厂家处置。属于内因情况，只能请厂家进行维护。

构建适应度函数模型如下：

其中，f(y)代表该故障类别的适应度函数输出值；a₁、a₂、a₃、a₄分别代表空气扬尘比例、环境静电测试数据、使用环境下的空气湿度、用户点击频率；u₁、u₂、u₃、u₄分别代表对应的影响系数；

代表由于特殊值带来的误差项；

分别计算不同故障类别的适应度函数输出值；

构建故障判断方程：

T(x)＝(s₁-s₂)²

其中，T(x)代表任一种故障类别W的判断值；s₁代表任一种故障类别W的随机的适应度函数输出值；s₂代表当前的使用环境历史数据、使用频率历史数据下以任一种故障类别W的适应度函数模型计算输出的适应度函数输出值；

这里的判断值利用两组适应度函数输出值的距离大小来决定当前情况与任一种故障类别的近似程度，将随机输出的判断值进行进一步迭代，利用最优策略的方式计算出最佳的判断值；

随机选取N组判断值送入故障迭代更新方程。

根据上述技术方案，所述故障迭代更新方程包括：

将选取的N组判断值视为N维空间下的粒子解，设置每个粒子解存在移动速度与空间位置，

v_i(m)＝w*v_i(m-1)+c₁*rand(0，1)*(pt_i-x_i(m))+c₂*rand(0，1)*(gt_i-x_i(m))

x_i(m)＝x_i(m-1)+v_i(m)

其中，i代表随机粒子解；v_i(m)代表第m次下的随机粒子解i的对应的移动速度向量，设置有速度最大值V_max，若v_i(m)＞V_max，则取v_i(m)＝V_max；x_i(m)代表第m次下的随机粒子解i的空间位置向量；rand(0，1)代表介于(0，1)之间的随机数；pt_i代表第m次下的随机粒子解i发现的最好空间位置；gt_i代表N维空间下的粒子解群体中目前发现的最好空间位置；c₁、c₂代表学习因子，取值范围在(0，4)；w代表惯性因子，是一个非负值；

设置迭代次数阈值，在迭代次数满足阈值时，输出当前群体下最优的空间位置；

选取该空间位置下粒子解对应的判断值，记为最适应判断值，获取最适应判断值对应的故障类别，记为当前最可能出现的故障类别，即优先级故障。

其中v_i(m-1)表示上次速度大小和方向的影响；c₁*rand(0，1)*(pt_i-x_i(m))是从当前点指向随机故障自身最好点的一个矢量，表示随机故障的动作来源于自己经验的部分；c₂*rand(0，1)*(gt_i-x_i(m))是一个从当前点指向种群最好点的矢量，反映了随机故障间的协同合作和知识共享。随机故障就是通过自己的经验和同伴中最好的经验来决定下一步的运动。w代表惯性因子，其值较大时，全局寻优能力强，局部寻优能力弱，其值较小时，全局寻优能力弱，局部寻优能力强；通常情况下会采用LBW(线性递减权值)策略。

对每个粒子解，将其与个人经过的最好位置pt_i作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置pt_i；对每个粒子解，将其与群体经过的最好位置gt_i作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置gt_i；利用上述策略可以获知当前的判断值对应的故障类别在其各自的线性方程下，与所有历史数据点中位置距离最近的数据点的适应度函数输出距离，以这样的方式计算在当前使用环境历史数据以及使用频率历史数据下最靠近的故障类别，并将其作为最可能出现的故障类别，一旦触摸一体机在这种情况下出现故障，系统会第一时间反馈最可能出现的故障类别至系统端口，经由系统分类，实现故障的快速准确报错。

根据上述技术方案，在步骤S4中，还包括：

所述故障分类包括外因故障与内因故障；所述外因故障是指因人为操作不当或环境条件恶化的外部因素造成的故障；所述内因故障是因设计或生产方面存在的缺陷和隐患而导致的故障；

所述维修端口包括管理端口、厂家端口；所述管理端口为设置在触摸一体机使用单位的管理员端口；所述厂家端口为触摸一体机制造厂商的售后维修端口；

在触摸一体机出现故障时，获取当前输出的最可能出现的故障类别，判断输出的最可能出现的故障类别属于哪一类故障，若为外因故障，则报错至管理端口；若为内因故障，则报错至厂家端口。

用于触摸一体机的综合维护管理系统，该系统包括：数据库存储模块、维护数据规划模块、故障类别判断模块、数据更新迭代模块、报警模块；

所述数据库存储模块用于获取触摸一体机的使用环境历史数据、使用频率历史数据、综合维护历史数据；所述维护数据规划模块用于构建综合维护数据规划模型，采集触摸一体机的故障类型；所述故障类别判断模块用于构建故障判断方程，输出任一种故障类别的判断值；所述数据更新迭代模块用于随机选取N组判断值创建输入数据集合，构建故障迭代更新方程，输出故障类型下的优先级故障，N为系统预设常数；所述报警模块用于根据综合维护历史数据设置故障分类，判断输出的优先级故障属于哪一类故障，报警至维修端口；

所述数据库存储模块的输出端与所述维护数据规划模块的输入端相连接；所述维护数据规划模块的输出端与所述故障类别判断模块的输入端相连接；所述故障类别判断模块的输出端与所述数据更新迭代模块的输入端相连接；所述数据更新迭代模块的输出端与所述报警模块的输入端相连接。

根据上述技术方案，所述数据库存储模块包括使用环境历史数据采集单元、使用频率历史数据采集单元、综合维护历史数据采集单元；

所述使用环境历史数据采集单元用于采集历史使用过程中的环境数据，所述环境数据包括空气扬尘比例、环境静电测试数据、使用环境下的空气湿度；所述使用频率历史数据采集单元用于采集用户点击频率数据；所述综合维护历史数据采集单元用于采集历史数据下出现故障报错的维护数据；

所述使用环境历史数据采集单元、使用频率历史数据采集单元、综合维护历史数据采集单元输出端均连接至维护数据规划模块的输入端。

根据上述技术方案，所述维护数据规划模块包括综合维护数据规划单元、实时采集单元；

所述综合维护数据规划单元用于构建综合维护数据规划模型；所述实时采集单元用于不断监测，实时采集出现的触摸一体机的故障类型；

所述综合维护数据规划单元的输出端与所述实时采集单元的输入端相连接。

根据上述技术方案，所述故障类别判断模块包括判断方程构建单元、实时判断单元；

所述判断方程构建单元用于构建故障判断方程；所述实时判断单元用于采集当前的使用环境历史数据、使用频率历史数据，输出任一种故障类别的判断值；

所述判断方程构建单元的输出端与所述实时判断单元的输入端相连接。

根据上述技术方案，所述数据更新迭代模块包括更新迭代单元、输出单元；

所述更新迭代单元用于随机选取N组判断值创建输入数据集合，构建故障迭代更新方程；所述输出单元用于根据故障迭代更新方程输出故障类型下的优先级故障；

所述更新迭代单元的输出端与所述输出单元的输入端相连接。

根据上述技术方案，所述报警模块包括分类单元、报警单元；

所述分类单元用于对故障进行分类，故障分类包括外因故障与内因故障；所述外因故障是指因人为操作不当或环境条件恶化的外部因素造成的故障；所述内因故障是因设计或生产方面存在的缺陷和隐患而导致的故障；

所述报警单元用于在触摸一体机出现故障时，获取当前输出的最可能出现的故障类别，判断输出的最可能出现的故障类别属于哪一类故障，若为外因故障，则报错至管理端口；若为内因故障，则报错至厂家端口；所述管理端口为设置在触摸一体机使用单位的管理员端口；所述厂家端口为触摸一体机制造厂商的售后维修端口。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：在本发明中，根据不同故障类型创建不同的判断值，从而基于判断值的不断迭代更新，实现对当前环境下的触摸一体机的优先级故障进行输出，同时创建故障分类模式，面对内因或外因故障时，给出不同的解决方案，提高综合维护管理的水平，提升工作效率。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统及方法的流程示意图。

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做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。

请参阅图1，在本实施例一中：以一台办公楼的触摸一体机为例：

获取触摸一体机的使用环境历史数据、使用频率历史数据、综合维护历史数据；构建综合维护数据规划模型，采集触摸一体机的故障类型，构建故障判断方程，输出任一种故障类别的判断值；

所述的故障类型以如下三种为例：触摸一体机运行一段后触摸无反应、部分触摸无反应、触摸后需要较长的时间等待才有反响；

根据采集的历史数据，所述使用环境历史数据包括空气扬尘比例、环境静电测试数据、使用环境下的空气湿度；所述使用频率历史数据包括用户点击频率数据；所述综合维护历史数据包括历史数据下出现故障报错的维护数据；

构建适应度函数模型如下：

其中，f(y)代表该故障类别的适应度函数输出值；a₁、a₂、a₃、a₄分别代表空气扬尘比例、环境静电测试数据、使用环境下的空气湿度、用户点击频率；u₁、u₂、u₃、u₄分别代表对应的影响系数；

代表由于特殊值带来的误差项；

根据每一种故障类别的适应度函数模型，分别计算不同故障类别的适应度函数输出值；记为一个群体集合A₁、A₁、…、A_K；

采集当前的使用环境数据、使用频率数据，计算其在不同故障类别的适应度函数模型下的适应度函数值，并随机从群体集合中选取当前故障类别的函数输出至组建故障判断方程：

T(x)＝(s₁-s₂)²

其中，T(x)代表任一种故障类别W的判断值；s₁代表任一种故障类别W的随机的适应度函数输出值；s₂代表当前的使用环境历史数据、使用频率历史数据下以任一种故障类别W的适应度函数模型计算输出的适应度函数输出值；

随机选取N组判断值送入故障迭代更新方程。

将选取的N组判断值视为N维空间下的粒子解，设置每个粒子解存在移动速度与空间位置，则若计算最相近值，等同于求取故障判断方程的最小值；设置每个维度下的粒子解存在移动速度与空间位置，不断将所有粒子解向最优粒子解靠近，对每个粒子解，将其与个人经过的最好位置pt_i作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置pt_i；对每个粒子解，将其与群体经过的最好位置gt_i作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置gt_i；具体更新计算过程如下：

v_i(m)＝w*v_i(m-1)+c₁*rand(0，1)*(pt_i-x_i(m))+c₂*rand(0，1)*(gt_i-x_i(m))

x_i(m)＝x_i(m-1)+v_i(m)

其中，i代表随机粒子解；v_i(m)代表第m次下的随机粒子解i的对应的移动速度向量，设置有速度最大值V_max，若v_i(m)＞V_max，则取v_i(m)＝V_max；x_i(m)代表第m次下的随机粒子解i的空间位置向量；rand(0，1)代表介于(0，1)之间的随机数；pt_i代表第m次下的随机粒子解i发现的最好空间位置；gt_i代表N维空间下的粒子解群体中目前发现的最好空间位置；c₁、c₂代表学习因子，取值范围在(0，4)；w代表惯性因子，是一个非负值；

设置迭代次数阈值，在迭代次数满足阈值时，输出当前群体下最优的空间位置；

选取该空间位置下粒子解对应的判断值，记为最适应判断值，获取最适应判断值对应的故障类别，记为当前最可能出现的故障类别，即优先级故障。

所述故障分类包括外因故障与内因故障；所述外因故障是指因人为操作不当或环境条件恶化的外部因素造成的故障；所述内因故障是因设计或生产方面存在的缺陷和隐患而导致的故障；例如触摸一体机运行一段后触摸无反应(外因故障)、部分触摸无反应(内因故障)、触摸后需要较长的时间等待才有反响(外因故障)；获取优先级故障为上述故障的哪一种，对应输出属于的外因或内因，若为外因故障，则报错至管理端口；若为内因故障，则报错至厂家端口。

在本实施例二中，提供一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统，该系统包括数据库存储模块、维护数据规划模块、故障类别判断模块、数据更新迭代模块、报警模块；

所述数据库存储模块用于获取触摸一体机的使用环境历史数据、使用频率历史数据、综合维护历史数据；所述维护数据规划模块用于构建综合维护数据规划模型，采集触摸一体机的故障类型；所述故障类别判断模块用于构建故障判断方程，输出任一种故障类别的判断值；所述数据更新迭代模块用于随机选取N组判断值创建输入数据集合，构建故障迭代更新方程，输出故障类型下的优先级故障，N为系统预设常数；所述报警模块用于根据综合维护历史数据设置故障分类，判断输出的优先级故障属于哪一类故障，报警至维修端口；

所述数据库存储模块的输出端与所述维护数据规划模块的输入端相连接；所述维护数据规划模块的输出端与所述故障类别判断模块的输入端相连接；所述故障类别判断模块的输出端与所述数据更新迭代模块的输入端相连接；所述数据更新迭代模块的输出端与所述报警模块的输入端相连接。

所述数据库存储模块包括使用环境历史数据采集单元、使用频率历史数据采集单元、综合维护历史数据采集单元；

所述使用环境历史数据采集单元用于采集历史使用过程中的环境数据，所述环境数据包括空气扬尘比例、环境静电测试数据、使用环境下的空气湿度；所述使用频率历史数据采集单元用于采集用户点击频率数据；所述综合维护历史数据采集单元用于采集历史数据下出现故障报错的维护数据；

所述使用环境历史数据采集单元、使用频率历史数据采集单元、综合维护历史数据采集单元输出端均连接至维护数据规划模块的输入端。

所述维护数据规划模块包括综合维护数据规划单元、实时采集单元；

所述综合维护数据规划单元用于构建综合维护数据规划模型；所述实时采集单元用于不断监测，实时采集出现的触摸一体机的故障类型；

所述综合维护数据规划单元的输出端与所述实时采集单元的输入端相连接。

所述故障类别判断模块包括判断方程构建单元、实时判断单元；

所述判断方程构建单元用于构建故障判断方程；所述实时判断单元用于采集当前的使用环境历史数据、使用频率历史数据，输出任一种故障类别的判断值；

所述判断方程构建单元的输出端与所述实时判断单元的输入端相连接。

所述数据更新迭代模块包括更新迭代单元、输出单元；

所述更新迭代单元用于随机选取N组判断值创建输入数据集合，构建故障迭代更新方程；所述输出单元用于根据故障迭代更新方程输出故障类型下的优先级故障；

所述更新迭代单元的输出端与所述输出单元的输入端相连接。

所述报警模块包括分类单元、报警单元；

所述分类单元用于对故障进行分类，故障分类包括外因故障与内因故障；所述外因故障是指因人为操作不当或环境条件恶化的外部因素造成的故障；所述内因故障是因设计或生产方面存在的缺陷和隐患而导致的故障；

所述报警单元用于在触摸一体机出现故障时，获取当前输出的最可能出现的故障类别，判断输出的最可能出现的故障类别属于哪一类故障，若为外因故障，则报错至管理端口；若为内因故障，则报错至厂家端口；所述管理端口为设置在触摸一体机使用单位的管理员端口；所述厂家端口为触摸一体机制造厂商的售后维修端口。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1、获取触摸一体机的使用环境历史数据、使用频率历史数据、综合维护历史数据；

S2、构建综合维护数据规划模型，采集触摸一体机的故障类型，构建故障判断方程，输出任一种故障类别的判断值；

S3、随机选取N组判断值创建输入数据集合，构建故障迭代更新方程，输出故障类型下的优先级故障，N为系统预设常数；

S4、根据综合维护历史数据设置故障分类，判断输出的优先级故障属于哪一类故障，报警至维修端口。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理方法，其特征在于：所述构建综合维护时间周期模型包括：

获取触摸一体机的使用环境历史数据，所述使用环境历史数据包括空气扬尘比例、环境静电测试数据、使用环境下的空气湿度；所述使用频率历史数据包括用户点击频率数据；所述综合维护历史数据包括历史数据下出现故障报错的维护数据；

获取故障类别，获取该故障类别下的对应的使用环境历史数据、使用频率历史数据；

构建适应度函数模型如下：

其中，f(y)代表该故障类别的适应度函数输出值；a₁、a₂、a₃、a₄分别代表空气扬尘比例、环境静电测试数据、使用环境下的空气湿度、用户点击频率；u₁、u₂、u₃、u₄分别代表对应的影响系数；

代表由于特殊值带来的误差项；

分别计算不同故障类别的适应度函数输出值；

构建故障判断方程：

T(x)＝(s₁-s₂)²

其中，T(x)代表任一种故障类别W的判断值；s₁代表任一种故障类别W的随机的适应度函数输出值；s₂代表当前的使用环境历史数据、使用频率历史数据下以任一种故障类别W的适应度函数模型计算输出的适应度函数输出值；

随机选取N组判断值送入故障迭代更新方程。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理方法，其特征在于：所述故障迭代更新方程包括：

将选取的N组判断值视为N维空间下的粒子解，设置每个粒子解存在移动速度与空间位置，

v_i(m)＝w*v_i(m-1)+c₁*rand(0，1)*(pt_i-x_i(m))+c₂*rand(0，1)*(gt_i-x_i(m))

x_i(m)＝x_i(m-1)+v_i(m)

其中，i代表随机粒子解；v_i(m)代表第m次下的随机粒子解i的对应的移动速度向量，设置有速度最大值V_max，若v_i(m)＞V_max，则取v_i(m)＝V_max；x_i(m)代表第m次下的随机粒子解i的空间位置向量；rand(0，1)代表介于(0，1)之间的随机数；pt_i代表第m次下的随机粒子解i发现的最好空间位置；gt_i代表N维空间下的粒子解群体中目前发现的最好空间位置；c₁、c₂代表学习因子，取值范围在(0，4)；w代表惯性因子，是一个非负值；

设置迭代次数阈值，在迭代次数满足阈值时，输出当前群体下最优的空间位置；

选取该空间位置下粒子解对应的判断值，记为最适应判断值，获取最适应判断值对应的故障类别，记为当前最可能出现的故障类别，即优先级故障。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理方法，其特征在于：在步骤S4中，还包括：

所述故障分类包括外因故障与内因故障；所述外因故障是指因人为操作不当或环境条件恶化的外部因素造成的故障；所述内因故障是因设计或生产方面存在的缺陷和隐患而导致的故障；

所述维修端口包括管理端口、厂家端口；所述管理端口为设置在触摸一体机使用单位的管理员端口；所述厂家端口为触摸一体机制造厂商的售后维修端口；

在触摸一体机出现故障时，获取当前输出的最可能出现的故障类别，判断输出的最可能出现的故障类别属于哪一类故障，若为外因故障，则报错至管理端口；若为内因故障，则报错至厂家端口。

5.一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统，其特征在于：该系统包括数据库存储模块、维护数据规划模块、故障类别判断模块、数据更新迭代模块、报警模块；

所述数据库存储模块用于获取触摸一体机的使用环境历史数据、使用频率历史数据、综合维护历史数据；所述维护数据规划模块用于构建综合维护数据规划模型，采集触摸一体机的故障类型；所述故障类别判断模块用于构建故障判断方程，输出任一种故障类别的判断值；所述数据更新迭代模块用于随机选取N组判断值创建输入数据集合，构建故障迭代更新方程，输出故障类型下的优先级故障，N为系统预设常数；所述报警模块用于根据综合维护历史数据设置故障分类，判断输出的优先级故障属于哪一类故障，报警至维修端口；

所述数据库存储模块的输出端与所述维护数据规划模块的输入端相连接；所述维护数据规划模块的输出端与所述故障类别判断模块的输入端相连接；所述故障类别判断模块的输出端与所述数据更新迭代模块的输入端相连接；所述数据更新迭代模块的输出端与所述报警模块的输入端相连接。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统，其特征在于：所述数据库存储模块包括使用环境历史数据采集单元、使用频率历史数据采集单元、综合维护历史数据采集单元；

所述使用环境历史数据采集单元用于采集历史使用过程中的环境数据，所述环境数据包括空气扬尘比例、环境静电测试数据、使用环境下的空气湿度；所述使用频率历史数据采集单元用于采集用户点击频率数据；所述综合维护历史数据采集单元用于采集历史数据下出现故障报错的维护数据；

所述使用环境历史数据采集单元、使用频率历史数据采集单元、综合维护历史数据采集单元输出端均连接至维护数据规划模块的输入端。

7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统，其特征在于：所述维护数据规划模块包括综合维护数据规划单元、实时采集单元；

所述综合维护数据规划单元用于构建综合维护数据规划模型；所述实时采集单元用于不断监测，实时采集出现的触摸一体机的故障类型；

所述综合维护数据规划单元的输出端与所述实时采集单元的输入端相连接。

8.根据权利要求5所述的一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统，其特征在于：所述故障类别判断模块包括判断方程构建单元、实时判断单元；

所述判断方程构建单元用于构建故障判断方程；所述实时判断单元用于采集当前的使用环境历史数据、使用频率历史数据，输出任一种故障类别的判断值；

所述判断方程构建单元的输出端与所述实时判断单元的输入端相连接。

9.根据权利要求5所述的一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统，其特征在于：所述数据更新迭代模块包括更新迭代单元、输出单元；

所述更新迭代单元用于随机选取N组判断值创建输入数据集合，构建故障迭代更新方程；所述输出单元用于根据故障迭代更新方程输出故障类型下的优先级故障；

所述更新迭代单元的输出端与所述输出单元的输入端相连接。

10.根据权利要求5所述的一种基于大数据的触摸一体机综合维护管理系统，其特征在于：所述报警模块包括分类单元、报警单元；

所述分类单元用于对故障进行分类，故障分类包括外因故障与内因故障；所述外因故障是指因人为操作不当或环境条件恶化的外部因素造成的故障；所述内因故障是因设计或生产方面存在的缺陷和隐患而导致的故障；

所述报警单元用于在触摸一体机出现故障时，获取当前输出的最可能出现的故障类别，判断输出的最可能出现的故障类别属于哪一类故障，若为外因故障，则报错至管理端口；若为内因故障，则报错至厂家端口；所述管理端口为设置在触摸一体机使用单位的管理员端口；所述厂家端口为触摸一体机制造厂商的售后维修端口。

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