CN116056111A - 一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，包括物联网模块、隐患治理模块和风险管控模块；物联网模块包括无线传感器网络和基站；基站用于对无线传感器网络中的无线传感器节点进行分簇；基站还用于采用自适应的监测周期计算已分簇的无线传感器网络的通信指数，对已分簇的无线传感器网络进行簇头节点调整；调整后的无线传感器网络用于获取设备的状态参数；基站用于将状态参数转发至隐患治理模块；隐患治理模块用于判断状态参数是否超出设定的参数范围；风险管控模块用于对设备的状态参数进行预测，获得用于对设备进行风险管控的预测结果。有效地解决了容易出现无线传感器节点电量消耗过快或状态参数无法及时传输，通信拥堵的问题。

Description

一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统
技术领域
本发明涉及设备管理领域，尤其涉及一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统。
背景技术
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外传感器、激光扫描仪等设备和技术，实时获取需要监控、连接和交互的实体对象的网络系统，物联网使人们能够智能感知、识别和管理实体事物。
随着物联网应用范围越来越广，在工厂中也引入了物联网技术对工厂中的设备进行风险管理。通过获取设备的状态参数来对设备进行风险管控。但是现有的设备风险管理系统，在进行管理时一般是采用固定数量的簇头节点来进行数据的传输，但是，由于不同的设备的状态参数的获取间隔并不一致，因此，在不同的时间段内，无线传感器网络中的数据传输量并不一致，因此，若设置过多的簇头节点，则会导致无线传感器网络中的无线传感器节点电量消耗过快，而如果设置过少的簇头节点，则会造成状态参数无法及时传输出去，通信拥堵。
发明内容
本发明的目的在于公开一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，解决现有的设备风险管理系统，在获取设备的状态参数的过程中，采用固定数量的簇头节点进行数据传输，导致容易出现无线传感器节点电量消耗过快或状态参数无法及时传输，通信拥堵的问题。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，包括物联网模块、隐患治理模块和风险管控模块；
物联网模块包括无线传感器网络和基站；
基站用于对无线传感器网络中的无线传感器节点进行分簇，获得已分簇的无线传感器网络；
已分簇的无线传感器网络用于获取设备的状态参数，并将状态参数发送至基站；
基站还用于采用自适应的监测周期计算已分簇的无线传感器网络的通信指数，以及用于基于通信指数对已分簇的无线传感器网络进行簇头节点调整，获得调整后的无线传感器网络；
调整后的无线传感器网络用于获取设备的状态参数，并将状态参数发送至基站；
基站还用于将状态参数转发至隐患治理模块；
隐患治理模块用于判断状态参数是否超出设定的参数范围，若是，则对工作人员进行提示，若否，则将状态参数传输至风险管控模块；
风险管控模块用于基于设定时间段内的状态参数对设备的状态参数进行预测，获得预测结果，以及用于基于预测结果对设备进行风险管控。
可选的，所述无线传感器网络包括多个无线传感器节点，每个无线传感器节点用于获取一个设备的状态参数。
可选的，所述对无线传感器网络中的无线传感器节点进行分簇，获得已分簇的无线传感器网络，包括：
计算簇头节点的数量hdnum；
将簇头节点的数量hdnum作为K均值聚类算法的聚类个数，基于聚类个数对无线传感器节点进行聚类处理，获得hdnum个聚类；
将聚类中心所对应的无线传感器节点作为簇头节点，将聚类中的其它无线传感器节点作为成员节点，完成分簇；
所有的簇头节点和成员节点组成已分簇的无线传感器网络。
可选的，所述计算簇头节点的数量hdnum，包括：
Figure BDA0003946886900000021
其中，L表示设备分布区域的最小外接矩形的较长边的长度，D表示无线传感器节点的数量，εgt表示自由空间传播模型的功率扩大参数，εnq表示多径衰落信道模型的功率扩大参数，chgspr表示发送单位大小的数据所消耗的电量，R表示无线传感器节点的平均通信半径，distave表示D个无线传感器节点与基站之间的平均距离，α、β表示比例参数，chgave表示前一次分簇后，成员节点的平均电量消耗，chgstd表示设定的平均电量消耗比较值，Q表示修正参数。
可选的，所述隐患治理模块包括数据库单元、判断单元、提示单元和传输单元；
数据库单元用于存储从基站发送过来的状态参数；
判断单元用于判断状态参数是否超出设定的参数范围；
提示单元用于在状态参数超出设定的参数范围时，对工作人员进行提示；
传输单元用于在状态参数没有超出设定的参数范围时，将状态参数传输至风险管控模块。
可选的，所述工作人员进行提示，包括：
通过蜂鸣报警器向工作人员进行提示或通过在工作人员使用的办公设备进行弹框提示的方式进行提示。
可选的，所述风险管控模块包括数据获取单元、预测单元和风险管控单元；
数据获取单元用于从所述数据库单元中获取设备在设定时间段内的多个状态参数；
预测单元用于将数据获取单元获得的状态参数输入到预测模型中进行预测，获得预测结果；
风险管控单元用于根据预测结果确定设备的风险等级，基于风险等级生成风险预警提示信息，并将风险预警提示信息发送至工作人员使用的办公设备。
可选的，所述预测模型包括随机森林预测模型、灰色预测模型、马尔可夫预测模型、ARMA模型中的任一种。
本发明的基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，在获取设备的状态参数的过程中，通过自适应的监测周期和通信指数对已分簇的无线传感器网络进行簇头节点调整，从而实现在一个分簇周期中，对簇头节点数量的自适应调整，使得簇头节点的数量能够随着无线传感器网络中的数据传输量的变化而自适应变化，有效地解决了容易出现无线传感器节点电量消耗过快或状态参数无法及时传输，通信拥堵的问题。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统的一种实施例图。
图2为本发明获得已分簇的无线传感器网络的一种实施例图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，包括物联网模块、隐患治理模块和风险管控模块；
物联网模块包括无线传感器网络和基站；
基站用于对无线传感器网络中的无线传感器节点进行分簇，获得已分簇的无线传感器网络；
已分簇的无线传感器网络用于获取设备的状态参数，并将状态参数发送至基站；
基站还用于采用自适应的监测周期计算已分簇的无线传感器网络的通信指数，以及用于基于通信指数对已分簇的无线传感器网络进行簇头节点调整，获得调整后的无线传感器网络；
调整后的无线传感器网络用于获取设备的状态参数，并将状态参数发送至基站；
基站还用于将状态参数转发至隐患治理模块；
隐患治理模块用于判断状态参数是否超出设定的参数范围，若是，则对工作人员进行提示，若否，则将状态参数传输至风险管控模块；
风险管控模块用于基于设定时间段内的状态参数对设备的状态参数进行预测，获得预测结果，以及用于基于预测结果对设备进行风险管控。
本发明的基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，在获取设备的状态参数的过程中，通过自适应的监测周期和通信指数对已分簇的无线传感器网络进行簇头节点调整，从而实现在一个分簇周期中，对簇头节点数量的自适应调整，使得簇头节点的数量能够随着无线传感器网络中的数据传输量的变化而自适应变化，有效地解决了容易出现无线传感器节点电量消耗过快或状态参数无法及时传输，通信拥堵的问题。
可选的，设备的状态参数包括电压、电流、振幅、温度等。
可选的，所述无线传感器网络包括多个无线传感器节点，每个无线传感器节点用于获取一个设备的状态参数。
可选的，如图2所示，所述对无线传感器网络中的无线传感器节点进行分簇，获得已分簇的无线传感器网络，包括：
计算簇头节点的数量hdnum；
将簇头节点的数量hdnum作为K均值聚类算法的聚类个数，基于聚类个数对无线传感器节点进行聚类处理，获得hdnum个聚类；
将聚类中心所对应的无线传感器节点作为簇头节点，将聚类中的其它无线传感器节点作为成员节点，完成分簇；
所有的簇头节点和成员节点组成已分簇的无线传感器网络。
具体的，通过聚类算法进行分簇，能够提高分簇结果的准确性。
可选的，成员节点用于获取设备的状态参数，并将状态参数发送至簇头节点；
簇头节点用于将成员节点发送过来的状态参数发送至基站。
可选的，簇头节点也用于获取设备的状态参数，并将自身获取的状态参数发送至基站。
可选的，所述计算簇头节点的数量hdnum，包括：
Figure BDA0003946886900000051
其中，L表示设备分布区域的最小外接矩形的较长边的长度，D表示无线传感器节点的数量，εgt表示自由空间传播模型的功率扩大参数，εnq表示多径衰落信道模型的功率扩大参数，chgspr表示发送单位大小的数据所消耗的电量，R表示无线传感器节点的平均通信半径，distave表示D个无线传感器节点与基站之间的平均距离，α、β表示权重参数，chgave表示前一次分簇后，成员节点的平均电量消耗，chgstd表示设定的平均电量消耗比较值，Q表示修正参数。
具体的，较长边指的是，例如，当矩形是长方形时，则长方形较长的边被用作L的值，而当矩形是正方形时，则较长边为正方形四条边中的随便一条边。
本发明在计算簇头节点的数量时，除了从设备的分布空间的大小，传输发送单位大小的数据所消耗的电量，平均通信半径，与基站之间的平均距离等静态条件进行考虑之外，还加入了动态条件的考虑，即考虑了前一次分簇后成员节点的平均电量消耗，平均电量消耗越大，则在本次分簇中，簇头节点的数量也就越大。从而能够获得更为合理的簇头节点的数量，避免在后续的采用自适应的监测周期计算已分簇的无线传感器网络的通信指数，并基于通信指数调整簇头节点的数量的过程中，过早地进入调整簇头节点的过程，从而能够进一步节约无线传感器节点的电量消耗。
可选的，所述自适应的监测周期采用如下方式获取：
若comidxk-comidxk-1≤idxthr，则采用如下公式计算自适应的监测周期：
slfadptk+1＝slfadptk+utlth
若comidxk-comidxk-1>idxthr，则采用如下公式计算自适应的监测周期：
slfadptk+1＝slfadptk-utlth
其中，comidxk和comidxk-1分别表示第k个和第k-1个自适应的监测周期结束后计算得到的通信指数，slfadptk+1和slfadptk分别表示第k+1个和第k个自适应的监测周期,k大于等于2，第一个自适应的监测周期slfadpt1和第二个自适应的监测周期slfadpt2的时间长度均被设置为T,idxthr表示通信指数的差值的阈值，utlth表示自适应的监测周期的时间长度单次变化的数值。
在本发明中，自适应的监测周期随着通信指数的变化而自适应地变化，在相邻的两个自适应监测周期中，若通信指数变大，则表示在无线传感器网络中进行传输的状态参数的数量开始变大，此时，本发明会缩小自适应的监测周期，从而提高获得更为准确的增加簇头节点的时机的概率；若通信指数变小，则表示在无线传感器网络中进行传输的状态参数的数量开始减少，此时，本发明会增大自适应的监测周期，从而避免频繁计算通信指数，降低基站的电量消耗。
本发明采用的不是定期计算通信指数的方式，因为，定期计算通信指数的方式在无线传感器网络中进行传输的状态参数的数量快速变化时，无法及时增加簇头节点的数量来降低出现通信拥堵的概率，而在无线传感器网络中进行传输的状态参数的数量较少时，则属于过于频繁地计算通信指数，增加了基站的电量消耗。
可选的，所述通信指数通过如下方式获取：
Figure BDA0003946886900000061
其中，comidxk-1表示第k-1个自适应的监测周期结束后计算得到的通信指数，λ表示比例参数，λ∈(0,1)，headU表示第k-1个自适应的监测周期中，簇头节点的集合，datafrdh表示簇头节点在第k-1个自适应的监测周期内的状态参数的转发条数，nheadu表示headU中包含的元素在总数，datafrdave表示状态参数的转发条数的标准值，refvri表示状态参数的转发条数方差标准值。
在本发明中，通信指数主要是从状态参数的转发条数的均值和状态参数的转发条数的方差两个方面进行加权考虑。如果仅考虑转发条数均值，则很容易导致部分区域中的簇头节点需要承担过于多的状态参数的转发数量，造成该区域的无线传感器节点缩短平均工作寿命，这也就会影响本发明对设备的覆盖程度，可能导致无法获取部分的设备的状态信息，无法及时对设备进行风险管控和隐患治理。因此，本发明还加入了转发条数的方差，方差越大，表示状态参数的转发量的分布越不均匀，表示需要提高簇头节点的数量来避免区域中的簇头节点需要承担过于多的状态参数的转发数量。本发明的通信指数的计算方式能够在避免通信拥堵的同时，使得簇头节点的电量消耗更为均匀，提高了簇头节点的平均工作寿命。
可选的，所述基于通信指数对已分簇的无线传感器网络进行簇头节点调整，包括：
对于第k-1个自适应的监测周期结束后计算得到的通信指数comidxk-1，若comidxk-1大于等于设定的通信指数阈值，则采用如下方式增加已分簇的无线传感器网络中的簇头节点的数量：
分别计算第k-1个自适应的监测周期中每个簇中的成员节点的传输压力值trapres：
Figure BDA0003946886900000071
其中，mbru表示成员节点的集合，nftrav表示mbru中的成员节点v在第k-1个自适应的监测周期中向簇头节点发送的状态参数的数量；
计算需要增加的簇头节点的数量incrnum，
Figure BDA0003946886900000072
其中，trapresma表示第k-1个自适应的监测周期中，所有簇的传输压力值的最大值，trapresst表示预设的传输压力值比较值，Θ表示常数参数；
根据传输压力值trapres大到小的顺序对所有的簇进行排序，将传输压力值trapres排在前incrnum位的簇存入集合clustu；
分别为集合clustu中的每个簇再选出一个簇头节点；
若comidxk-1小于等于设定的通信指数阈值，则采用如下方式减少已分簇的无线传感器网络中的簇头节点的数量：
将第k-1个自适应的监测周期中，簇头节点数量大于等于2的簇存入集合dlustu；
分别计算集合dlustu中的每个簇在第k-1个自适应的监测周期中的传输压力值urapres；
Figure BDA0003946886900000073
其中，nftrau表示mbru中的成员节点u在第k-1个自适应的监测周期中向簇头节点发送的状态参数的数量，
计算需要减少的簇头节点的数量dcrnum，
Figure BDA0003946886900000081
其中，urapresma表示第k-1个自适应的监测周期中，集合dlustu中的所有簇的传输压力值的最大值，trapresst表示预设的传输压力值比较值，Θ表示常数参数；
根据传输压力值urapres小到大的顺序对集合dlustu中的所有的簇进行排序，将传输压力值trapres排在后urapresma位的簇存入集合dlustu；
分别为集合dlustu中的每个簇随机减少一个簇头节点。
在本发明中，对已分簇的无线传感器网络进行簇头节点调整时，若通信指数大于设定的通信指数阈值，则增加簇头节点的数量，反之，则减少簇头节点的数量。使得簇头节点的数量能够随着状态参数的转发数量的变化而自适应变化。与定期比较通信指数与设定的通信指数阈值之间的大小方式，然后再根据比较结果进行簇头节点的调整的方式相比，本发明对于簇头节点的调整更为及时，能够更好地避免出现通信拥堵和更为高效地节约无线传感器节点的电量。
可选的，所述分别为集合clustu中的每个簇再选出一个簇头节点，包括：
采用如下公式计算集合clustu中的簇的成员节点的簇头选取系数chshdidx：
Figure BDA0003946886900000082
其中，chglf表示成员节点的当前电量，chgfl表示成员节点的满电电量，w1表示预设的电量权重，dthdnmi表示成员节点与簇中已存在的簇头节点之间的距离的平均值，dthdnst表示设定的距离参考值，w2表示预设的距离权重，numcvgr表示成员节点的一跳通信列表中的其它成员节点的数量，numcvgrst表示设定的数量参考值，w3表示预设的数量权重；
将簇头选取系数最大的成员节点作为选出的簇头节点。
具体的，再次选取的簇头节点从电量、距离、邻居的成员节点的数量这几个方面进行综合考虑，能够选出距离已有从簇头节点更远、剩余电量更多、邻域的成员节点的密度更高的，通信效率更好的簇头节点。
可选的，所述隐患治理模块包括数据库单元、判断单元、提示单元和传输单元；
数据库单元用于存储从基站发送过来的状态参数；
判断单元用于判断状态参数是否超出设定的参数范围；
提示单元用于在状态参数超出设定的参数范围时，对工作人员进行提示；
传输单元用于在状态参数没有超出设定的参数范围时，将状态参数传输至风险管控模块。
在本发明中，若设备已经出现故障，即已经存在安全隐患，则本发明直接通知工作人员进行处理，而若没有出现故障，则由风险管控模块来计算是否出现安全风险。
可选的，所述工作人员进行提示，包括：
通过蜂鸣报警器向工作人员进行提示或通过在工作人员使用的办公设备进行弹框提示的方式进行提示。
可选的，所述风险管控模块包括数据获取单元、预测单元和风险管控单元；
数据获取单元用于从所述数据库单元中获取设备在设定时间段内的多个状态参数；
预测单元用于将数据获取单元获得的状态参数输入到预测模型中进行预测，获得预测结果；
风险管控单元用于根据预测结果确定设备的风险等级，基于风险等级生成风险预警提示信息，并将风险预警提示信息发送至工作人员使用的办公设备。
通过对状态参数进行预测，能够提前发现设备中存在的风险，本发明在发现风险后，能够及时通知工作人员对设备进行风险管控，从而提高了设备的正常运行的概率。
可选的，所述预测模型包括随机森林预测模型、灰色预测模型、马尔可夫预测模型、ARMA模型中的任一种。
可选的，所述根据预测结果确定设备的风险等级，包括：
计算预测结果与设定的参数范围之间的差值，若预测结果距离参数范围的上限越近，则风险等级越高。
可选的，基于风险等级生成风险预警提示信息，包括：
风险预警提示信息包括风险等级、存在风险的设备的编号、存在风险的设备的位置等信息。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，其特征在于，包括物联网模块、隐患治理模块和风险管控模块；
物联网模块包括无线传感器网络和基站；
基站用于对无线传感器网络中的无线传感器节点进行分簇，获得已分簇的无线传感器网络；
已分簇的无线传感器网络用于获取设备的状态参数，并将状态参数发送至基站；
基站还用于采用自适应的监测周期计算已分簇的无线传感器网络的通信指数，以及用于基于通信指数对已分簇的无线传感器网络进行簇头节点调整，获得调整后的无线传感器网络；
调整后的无线传感器网络用于获取设备的状态参数，并将状态参数发送至基站；
基站还用于将状态参数转发至隐患治理模块；
隐患治理模块用于判断状态参数是否超出设定的参数范围，若是，则对工作人员进行提示，若否，则将状态参数传输至风险管控模块；
风险管控模块用于基于设定时间段内的状态参数对设备的状态参数进行预测，获得预测结果，以及用于基于预测结果对设备进行风险管控。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，其特征在于，所述无线传感器网络包括多个无线传感器节点，每个无线传感器节点用于获取一个设备的状态参数。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，其特征在于，所述对无线传感器网络中的无线传感器节点进行分簇，获得已分簇的无线传感器网络，包括：
计算簇头节点的数量hdnum；
将簇头节点的数量hdnum作为K均值聚类算法的聚类个数，基于聚类个数对无线传感器节点进行聚类处理，获得hdnum个聚类；
将聚类中心所对应的无线传感器节点作为簇头节点，将聚类中的其它无线传感器节点作为成员节点，完成分簇；
所有的簇头节点和成员节点组成已分簇的无线传感器网络。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，其特征在于，所述计算簇头节点的数量hdnum，包括：
Figure FDA0003946886890000011
其中，L表示设备分布区域的最小外接矩形的较长边的长度，D表示无线传感器节点的数量，εgt表示自由空间传播模型的功率扩大参数，εnq表示多径衰落信道模型的功率扩大参数，chgspr表示发送单位大小的数据所消耗的电量，R表示无线传感器节点的平均通信半径，distave表示D个无线传感器节点与基站之间的平均距离，α、β表示比例参数，chgave表示前一次分簇后，成员节点的平均电量消耗，chgstd表示设定的平均电量消耗比较值，Q表示修正参数。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，其特征在于，所述隐患治理模块包括数据库单元、判断单元、提示单元和传输单元；
数据库单元用于存储从基站发送过来的状态参数；
判断单元用于判断状态参数是否超出设定的参数范围；
提示单元用于在状态参数超出设定的参数范围时，对工作人员进行提示；
传输单元用于在状态参数没有超出设定的参数范围时，将状态参数传输至风险管控模块。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，其特征在于，所述工作人员进行提示，包括：
通过蜂鸣报警器向工作人员进行提示或通过在工作人员使用的办公设备进行弹框提示的方式进行提示。
7.根据权利要求5所述的一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，其特征在于，所述风险管控模块包括数据获取单元、预测单元和风险管控单元；
数据获取单元用于从所述数据库单元中获取设备在设定时间段内的多个状态参数；
预测单元用于将数据获取单元获得的状态参数输入到预测模型中进行预测，获得预测结果；
风险管控单元用于根据预测结果确定设备的风险等级，基于风险等级生成风险预警提示信息，并将风险预警提示信息发送至工作人员使用的办公设备。
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的设备风险管控与隐患治理系统，其特征在于，所述预测模型包括随机森林预测模型、灰色预测模型、马尔可夫预测模型、ARMA模型中的任一种。
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