CN116189407B - 一种基于数据监测的智能预警系统 - Google Patents
一种基于数据监测的智能预警系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116189407B CN116189407B CN202310433795.4A CN202310433795A CN116189407B CN 116189407 B CN116189407 B CN 116189407B CN 202310433795 A CN202310433795 A CN 202310433795A CN 116189407 B CN116189407 B CN 116189407B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- personnel
- equipment
- warning
- environment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 45
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 48
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 37
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 35
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 29
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 26
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 18
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 18
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 18
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 15
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 13
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 13
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 11
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 9
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 6
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 6
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims description 6
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 claims description 6
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 206010021143 Hypoxia Diseases 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Abstract
本发明公开了一种基于数据监测的智能预警系统，包括设备信息采集模块、人员信息采集模块、环境信息采集模块、数据处理模块、总控模块与信息发送模块；所述设备信息采集模块用于采集设备信息，所述人员信息采集模块用于采集人员信息，所述环境信息采集模块用于采集环境信息；所述数据处理模块用于对设备信息、人员信息与环境信息进行处理生成设备警示信息、人员警示信息与环境警示信息；所述设备警示信息、人员警示信息与环境警示信息生成后，总控模块控制信息发送模块将上述信息发送到预设接收终端；智能预警系统中的预警模式包括第一预警模式与第二预警模式。本发明具备了不同的监测模式，能够满足用户的不同使用需求。
Description
技术领域
本发明涉及预警系统领域，具体涉及一种基于数据监测的智能预警系统。
背景技术
预警系统是根据所研究对象的特点，通过收集相关的资料信息，监控风险因素的变动趋势，并评价各种风险状态偏离预警线的强弱程度，向决策层发出预警信号并提前采取预控对策的系统。因此，要构建预警系统必须先构建评价指标体系，并对指标类别加以分析处理；其次，依据预警模型，对评价指标体系进行综合评判；最后，依据评判结果设置预警区间，并采取相应对策；
在实际的企业运行或者工厂生产过程中，都会使用到预警系统进行预警，以保证企业生产安全。
现有的预警系统，预警类型单一导致其使用环境单一，并且智能化程度较低，给预警系统的使用带来了一定的影响，因此，提出一种基于数据监测的智能预警系统。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有的预警系统，预警类型单一导致其使用环境单一，并且智能化程度较低，给预警系统的使用带来了一定的影响的问题，提供了一种基于数据监测的智能预警系统。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括设备信息采集模块、人员信息采集模块、环境信息采集模块、数据处理模块、总控模块与信息发送模块；
所述设备信息采集模块用于采集设备信息，所述人员信息采集模块用于采集人员信息，所述环境信息采集模块用于采集环境信息；
所述数据处理模块用于对设备信息、人员信息与环境信息进行处理生成设备警示信息、人员警示信息与环境警示信息；
所述设备警示信息、人员警示信息与环境警示信息生成后，总控模块控制信息发送模块将上述信息发送到预设接收终端；
智能预警系统中的预警模式包括第一预警模式与第二预警模式，所述第一预警模式用于第一类型企业的智能监测预警，所述第二预警模式用于第二类型企业的智能监测预警；
所述第一类型企业包括制造类和加工类企业，所述第二类型企业包括室内办公类型与学校办公类型；
所述设备信息采集模块、人员信息采集模块与环境信息采集模块在第一预警模式与第二预警模式下的采集方式与采集信息均不同；
所述数据处理模块根据预警模式的不同处理出不同的设备警示信息、人员警示信息与环境警示信息。
进一步在于，所述第一预警模式下的设备警示信息的具体处理过程如下：
步骤一：采集企业设备信息，将企业设备信息上传到互联网中，从互联网中检索出企业设备信息；
步骤二：检索到的企业设备信息包括设备标准最大运行时长信息、设备故障标准信息与设备平均维护周期信息，企业设备信息包括实时最大运行时长、实时故障类型信息与实时平均维护周期信息；
步骤三：计算出设备标准最大运行时长信息与实时最大运行时长之间的差值，获取到运行时长差，当运行时长差小于预设值时，即生成设备警示信息；
步骤四：将实时故障类型与设备故障标准信息进行比对，获取到故障等级信息，故障等级包括一级故障、二级故障与三级故障，当等级为二级及以上时，即生成设备警示信息；
步骤五：计算出设备平均维护周期信息与实时平均维护周期信息之间的差值，获取到维护周期差，当维护周期差小于预设值时，即生成设备警示信息。
进一步在于，所述平均维护周期的具体获取过程如下：记录下单个设备检修次数和每次检修的时间点，之后依次计算出每次检修的时间间隔，再计算出每次检修时间间隔的平均值即获取到平均维护周期。
进一步在于，所述第一预警模式下的人员警示信息的具体处理过程如下：
S1：提取出工作人员数量信息，将其标记为Q，根据Q的大小选取人员数量信息，之后对选取人员进行人员信息采集；
S2：采集到的人员信息中包括人员体温信息、人员血氧浓度信息与人员血压信息；
S3：当获取到的人员信息中，任意一个人员的人员体温信息、人员血氧浓度信息与人员血压信息中的任意一个不在预设范围内时，即生成人员警示信息，该人员警示信息被同时发送到管理人员接收终端和对应的工作人员接收端。
进一步在于，所述根据Q的大小选取人员数量信息的具体过程如下：当Q大于预设值a1时，即选取至少Q/4的人员进行人员信息采集，当Q在预设值a1与a2之间时，即选取至少Q/3的人员进行人员信息采集，当Q小于预设值a1时，即选取至少Q/2的人员进行人员信息采集，a1＞a2；
选取人员时，第一次选取为随机选取，第二次选取时，只在上次为选取人员中的人员进行人员选取，第三次及后续选取的过程都与第二次选取相同，当所有人员选取完毕后，即重新按照第一选取规则进行选取。
进一步在于，所述第一预警模式下的环境警示信息的具体处理过程如下：提取出企业生产产品信息，将企业生产产品信息导入到数据库中，从数据库中检索出对应产品的标准生产成环境信息，之后将实时环境信息与标准环境信息进行比对，当获取到比对结果异常时，即生成环境警示信息。
进一步在于，所述实时环境信息与标准环境信息进行比对的过程如下：从采集到的环境信息中获取到实时环境温度信息、实时湿度信息与实时粉尘浓度信息，将其依次标记为E1、R1和T1，再提取出标准环境信息中的标准温度、标准湿度与标准粉尘洪都，将其依次标记为E2、R2和T2，计算出E1和E2的差值获取到温度差Ee，R1和R2的差值获取到湿度差Rr，T1和T2的差值获取到粉尘浓度差Tt，当温度差Ee、湿度差Rr与粉尘浓度差Tt中任意一个大于预设值时，即表示比对结果异常。
进一步在于，所述第二预警模式下的设备警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的设备信息，第二预警模式下采集到的设备信息为设备接入电力信息与接入网络信息，当接入的电力信息的电压波动信息大于预设幅度或者接入的网络出现网络波动大于预设幅度时，即生成设备警示信息。
进一步在于，所述第二预警模式下的人员警示信息的具体处理过程如下：通过预先设备的第二预警模式下的人员信息采集模式进行人员信息采集，获取到签到人员信息与实际人员信息，在每日的预设时间点时，进行人员核验，当人员核验出现异常时，即生成人脸警示信息；
所述人员核验的具体过程如下：签到人员信息通过设置的在室内的预设签到设备过去，实际人员信息由对安装在企业内的影像设备采集到的进入到室内的人员的影像信息进行分析获取，当签到人员信息与实际人员信息之间的差值大于预设值时，即生成人员警示信息。
进一步在于，所述第二预警模式下的环境警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的人员信息，从人员信息中获取到人员数量信息，再采集室内面积信息，之后提取出采集到的室内的环境信息，环境信息包括室内氧气浓度信息与室内二氧化碳浓度信息；
当人员数量信息大于预设值，室内面积小于预设值，室内氧气浓度信息小于预设值b1且室内二氧化碳浓度信息大于c1，即生成环境警示信息；
当人员数量信息小于预设值，室内面积大于预设值，室内氧气浓度信息小于预设值b2且室内二氧化碳浓度信息大于c2，即生成环境警示信息；
当人员数量信息小于预设值，室内面积小于预设值，室内氧气浓度信息小于预设值b3且室内二氧化碳浓度信息大于c3，即生成环境警示信息；
b1＞b2＞b3，c1＞c2＞c3。
本发明相比现有技术具有以下优点：该基于数据监测的智能预警系统，通过设置的第一预警模式与第二预警模式，让智能预警系统，能够适用于不同类型企业的安全预警，第一预警模式适用于生产加工类企业，其能够在企业的生产设备存在问题时，及时的发出警示信息，警示管理人员进行设备维护，保证设备稳定运行，减少因为设备原因导致的加工生产速度降低，同时对企业员工进行稳定的人员身体信息监测，及时发现人员身体异常，减少因为人员身体异常导致的生产事故，并且根据产品信息来控制加工环境变化，减少加工环境对产品质量造成的影响，同时在第二预警模式时，生成的设备警示信息能够警示管理人员办公设备接入的电力或者网络存在问题，需及时的处理，减少因为电力或者网络问题导致的办公文档丢失，同时生成的人员警示信息能够让管理人员了解到员工到岗情况，通过生成的环境警示信息能够让管理人员了解到室内的环境状态，及时进行环境调控处理，减少因为环境状态差影响员工办公状态的状况发生，从而实现了更加全面的智能预警，满足的不同的使用需求，让该系统更加值得推广使用。
附图说明
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种基于数据监测的智能预警系统，包括设备信息采集模块、人员信息采集模块、环境信息采集模块、数据处理模块、总控模块与信息发送模块；
所述设备信息采集模块用于采集设备信息，所述人员信息采集模块用于采集人员信息，所述环境信息采集模块用于采集环境信息；
所述数据处理模块用于对设备信息、人员信息与环境信息进行处理生成设备警示信息、人员警示信息与环境警示信息；
所述设备警示信息、人员警示信息与环境警示信息生成后，总控模块控制信息发送模块将上述信息发送到预设接收终端；
智能预警系统中的预警模式包括第一预警模式与第二预警模式，所述第一预警模式用于第一类型企业的智能监测预警，所述第二预警模式用于第二类型企业的智能监测预警；
所述第一类型企业包括制造类和加工类企业，所述第二类型企业包括室内办公类型与学校办公类型；
所述设备信息采集模块、人员信息采集模块与环境信息采集模块在第一预警模式与第二预警模式下的采集方式与采集信息均不同；
所述数据处理模块根据预警模式的不同处理出不同的设备警示信息、人员警示信息与环境警示信息；
通过设置的第一预警模式与第二预警模式，让智能预警系统，能够适用于不同类型企业的安全预警，第一预警模式适用于生产加工类企业，其能够在企业的生产设备存在问题时，及时的发出警示信息，警示管理人员进行设备维护，保证设备稳定运行，减少因为设备原因导致的加工生产速度降低，同时对企业员工进行稳定的人员身体信息监测，及时发现人员身体异常，减少因为人员身体异常导致的生产事故，并且根据产品信息来控制加工环境变化，减少加工环境对产品质量造成的影响，同时在第二预警模式时，生成的设备警示信息能够警示管理人员办公设备接入的电力或者网络存在问题，需及时的处理，减少因为电力或者网络问题导致的办公文档丢失，同时生成的人员警示信息能够让管理人员了解到员工到岗情况，通过生成的环境警示信息能够让管理人员了解到室内的环境状态，及时进行环境调控处理，减少因为环境状态差影响员工办公状态的状况发生，从而实现了更加全面的智能预警，满足的不同的使用需求。
所述第一预警模式下的设备警示信息的具体处理过程如下：
步骤一：采集企业设备信息，将企业设备信息上传到互联网中，从互联网中检索出企业设备信息；
步骤二：检索到的企业设备信息包括设备标准最大运行时长信息、设备故障标准信息与设备平均维护周期信息，企业设备信息包括实时最大运行时长、实时故障类型信息与实时平均维护周期信息；
步骤三：计算出设备标准最大运行时长信息与实时最大运行时长之间的差值，获取到运行时长差，当运行时长差小于预设值时，即生成设备警示信息；
步骤四：将实时故障类型与设备故障标准信息进行比对，获取到故障等级信息，故障等级包括一级故障、二级故障与三级故障，当等级为二级及以上时，即生成设备警示信息；
步骤五：计算出设备平均维护周期信息与实时平均维护周期信息之间的差值，获取到维护周期差，当维护周期差小于预设值时，即生成设备警示信息；
通过上述过程，能够及时的发现企业内的生产设备的问题，及时的通过维护人员进行检修维护，减少了设备故障影响产品生产的状况发生。
所述平均维护周期的具体获取过程如下：记录下单个设备检修次数和每次检修的时间点，之后依次计算出每次检修的时间间隔，再计算出每次检修时间间隔的平均值即获取到平均维护周期；
通过上述过程，能够更加准确的计算出设备维护周期，以保证设备警示信息的生成的准确性。
所述第一预警模式下的人员警示信息的具体处理过程如下：
S1：提取出工作人员数量信息，将其标记为Q，根据Q的大小选取人员数量信息，之后对选取人员进行人员信息采集；
S2：采集到的人员信息中包括人员体温信息、人员血氧浓度信息与人员血压信息；
S3：当获取到的人员信息中，任意一个人员的人员体温信息、人员血氧浓度信息与人员血压信息中的任意一个不在预设范围内时，即生成人员警示信息，该人员警示信息被同时发送到管理人员接收终端和对应的工作人员接收端；
通过上述过程，能够实现了对员工身体状态的监测，能够有效的减少因为员工身体异常导致的生产事故的发生，保证了生产安全，更好的进行了安全预警。
所述根据Q的大小选取人员数量信息的具体过程如下：当Q大于预设值a1时，即选取至少Q/4的人员进行人员信息采集，当Q在预设值a1与a2之间时，即选取至少Q/3的人员进行人员信息采集，当Q小于预设值a1时，即选取至少Q/2的人员进行人员信息采集，a1＞a2；
选取人员时，第一次选取为随机选取，第二次选取时，只在上次为选取人员中的人员进行人员选取，第三次及后续选取的过程都与第二次选取相同，当所有人员选取完毕后，即重新按照第一选取规则进行选取；
通过上述过程，既避免了单次全体人员进行采集影响生产工作，又能够在短时内实现全体的人员身体信息采集，保证了人员安全，即保证生产安全。
所述第一预警模式下的环境警示信息的具体处理过程如下：提取出企业生产产品信息，将企业生产产品信息导入到数据库中，从数据库中检索出对应产品的标准生产成环境信息，之后将实时环境信息与标准环境信息进行比对，当获取到比对结果异常时，即生成环境警示信息，所述实时环境信息与标准环境信息进行比对的过程如下：从采集到的环境信息中获取到实时环境温度信息、实时湿度信息与实时粉尘浓度信息，将其依次标记为E1、R1和T1，再提取出标准环境信息中的标准温度、标准湿度与标准粉尘洪都，将其依次标记为E2、R2和T2，计算出E1和E2的差值获取到温度差Ee，R1和R2的差值获取到湿度差Rr，T1和T2的差值获取到粉尘浓度差Tt，当温度差Ee、湿度差Rr与粉尘浓度差Tt中任意一个大于预设值时，即表示比对结果异常；
通过上述过程，及时生成环境警示信息，警示管理人员进行环境调控，以降低生产环境异常对生产的产品质量的影响。
所述第二预警模式下的设备警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的设备信息，第二预警模式下采集到的设备信息为设备接入电力信息与接入网络信息，当接入的电力信息的电压波动信息大于预设幅度或者接入的网络出现网络波动大于预设幅度时，即生成设备警示信息；
通过上述过程，在第二预警模式下稳定的生成设备警示信息，保证办公设备用电安全和网络稳定。
所述第二预警模式下的人员警示信息的具体处理过程如下：通过预先设备的第二预警模式下的人员信息采集模式进行人员信息采集，获取到签到人员信息与实际人员信息，在每日的预设时间点时，进行人员核验，当人员核验出现异常时，即生成人脸警示信息；
所述人员核验的具体过程如下：签到人员信息通过设置的在室内的预设签到设备过去，实际人员信息由对安装在企业内的影像设备采集到的进入到室内的人员的影像信息进行分析获取，当签到人员信息与实际人员信息之间的差值大于预设值时，即生成人员警示信息；
通过上述过程，让管理人员能够直观的了解办公人员出勤状态。
所述第二预警模式下的环境警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的人员信息，从人员信息中获取到人员数量信息，再采集室内面积信息，之后提取出采集到的室内的环境信息，环境信息包括室内氧气浓度信息与室内二氧化碳浓度信息；
当人员数量信息大于预设值，室内面积小于预设值，室内氧气浓度信息小于预设值b1且室内二氧化碳浓度信息大于c1，即生成环境警示信息；
当人员数量信息小于预设值，室内面积大于预设值，室内氧气浓度信息小于预设值b2且室内二氧化碳浓度信息大于c2，即生成环境警示信息；
当人员数量信息小于预设值，室内面积小于预设值，室内氧气浓度信息小于预设值b3且室内二氧化碳浓度信息大于c3，即生成环境警示信息；
b1＞b2＞b3，c1＞c2＞c3；
通过上述过程，及时的生成环境警示信息，警示管理人员办公室内的环境异常需要及时的进行环境调控，从而保证办公环境稳定，减少因为缺氧或者二氧化碳浓度过高影像人员办公状态的发生。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (3)
1.一种基于数据监测的智能预警系统，其特征在于，包括设备信息采集模块、人员信息采集模块、环境信息采集模块、数据处理模块、总控模块与信息发送模块；
所述设备信息采集模块用于采集设备信息，所述人员信息采集模块用于采集人员信息，所述环境信息采集模块用于采集环境信息；
所述数据处理模块用于对设备信息、人员信息与环境信息进行处理生成设备警示信息、人员警示信息与环境警示信息；
所述设备警示信息、人员警示信息与环境警示信息生成后，总控模块控制信息发送模块将上述信息发送到预设接收终端；
智能预警系统中的预警模式包括第一预警模式与第二预警模式，所述第一预警模式用于第一类型企业的智能监测预警，所述第二预警模式用于第二类型企业的智能监测预警；
所述第一类型企业包括制造类和加工类企业，所述第二类型企业包括室内办公类型与学校办公类型；
所述设备信息采集模块、人员信息采集模块与环境信息采集模块在第一预警模式与第二预警模式下的采集方式与采集信息均不同；
所述数据处理模块根据预警模式的不同处理出不同的设备警示信息、人员警示信息与环境警示信息；
所述第一预警模式下的设备警示信息的具体处理过程如下：
步骤一：采集企业设备信息，将企业设备信息上传到互联网中，从互联网中检索出企业设备信息；
步骤二：检索到的企业设备信息包括设备标准最大运行时长信息、设备故障标准信息与设备平均维护周期信息，企业设备信息包括实时最大运行时长、实时故障类型信息与实时平均维护周期信息；
步骤三：计算出设备标准最大运行时长信息与实时最大运行时长之间的差值，获取到运行时长差，当运行时长差小于预设值时，即生成设备警示信息；
步骤四：将实时故障类型与设备故障标准信息进行比对，获取到故障等级信息，故障等级包括一级故障、二级故障与三级故障，当等级为二级及以上时，即生成设备警示信息；
步骤五：计算出设备平均维护周期信息与实时平均维护周期信息之间的差值，获取到维护周期差，当维护周期差小于预设值时，即生成设备警示信息；
所述第一预警模式下的人员警示信息的具体处理过程如下：
S1：提取出工作人员数量信息，将其标记为Q，根据Q的大小选取人员数量信息，之后对选取人员进行人员信息采集；
S2：采集到的人员信息中包括人员体温信息、人员血氧浓度信息与人员血压信息；
S3：当获取到的人员信息中，任意一个人员的人员体温信息、人员血氧浓度信息与人员血压信息中的任意一个不在预设范围内时，即生成人员警示信息，该人员警示信息被同时发送到管理人员接收终端和对应的工作人员接收端；
所述第一预警模式下的环境警示信息的具体处理过程如下：提取出企业生产产品信息，将企业生产产品信息导入到数据库中，从数据库中检索出对应产品的标准生产成环境信息，之后将实时环境信息与标准环境信息进行比对，当获取到比对结果异常时，即生成环境警示信息；
所述第二预警模式下的设备警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的设备信息，第二预警模式下采集到的设备信息为设备接入电力信息与接入网络信息，当接入的电力信息的电压波动信息大于预设幅度或者接入的网络出现网络波动大于预设幅度时，即生成设备警示信息；
第二预警模式下的人员警示信息的具体处理过程如下：通过预先设备的第二预警模式下的人员信息采集模式进行人员信息采集，获取到签到人员信息与实际人员信息，在每日的预设时间点时，进行人员核验，当人员核验出现异常时，即生成人脸警示信息；
所述人员核验的具体过程如下：签到人员信息通过设置的在室内的预设签到设备过去，实际人员信息由对安装在企业内的影像设备采集到的进入到室内的人员的影像信息进行分析获取，当签到人员信息与实际人员信息之间的差值大于预设值时，即生成人员警示信息；
所述第二预警模式下的环境警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的人员信息，从人员信息中获取到人员数量信息，再采集室内面积信息，之后提取出采集到的室内的环境信息，环境信息包括室内氧气浓度信息与室内二氧化碳浓度信息；
当人员数量信息大于预设值，室内面积小于预设值，室内氧气浓度信息小于预设值b1且室内二氧化碳浓度信息大于c1，即生成环境警示信息；
当人员数量信息小于预设值，室内面积大于预设值，室内氧气浓度信息小于预设值b2且室内二氧化碳浓度信息大于c2，即生成环境警示信息；
当人员数量信息小于预设值，室内面积小于预设值，室内氧气浓度信息小于预设值b3且室内二氧化碳浓度信息大于c3，即生成环境警示信息；
b1＞b2＞b3，c1＞c2＞c3；
所述平均维护周期的具体获取过程如下：记录下单个设备检修次数和每次检修的时间点，之后依次计算出每次检修的时间间隔，再计算出每次检修时间间隔的平均值即获取到平均维护周期。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据监测的智能预警系统，其特征在于：所述根据Q的大小选取人员数量信息的具体过程如下：当Q大于预设值a1时，即选取至少Q/4的人员进行人员信息采集，当Q在预设值a1与a2之间时，即选取至少Q/3的人员进行人员信息采集，当Q小于预设值a1时，即选取至少Q/2的人员进行人员信息采集，a1＞a2；
选取人员时，第一次选取为随机选取，第二次选取时，只在上次未选取人员中的人员进行人员选取，第三次及后续选取的过程都与第二次选取相同，当所有人员选取完毕后，即重新按照第一选取规则进行选取。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据监测的智能预警系统，其特征在于：所述实时环境信息与标准环境信息进行比对的过程如下：从采集到的环境信息中获取到实时环境温度信息、实时湿度信息与实时粉尘浓度信息，将其依次标记为E1、R1和T1，再提取出标准环境信息中的标准温度、标准湿度与标准粉尘浓度，将其依次标记为E2、R2和T2，计算出E1和E2的差值获取到温度差Ee，R1和R2的差值获取到湿度差Rr，T1和T2的差值获取到粉尘浓度差Tt，当温度差Ee、湿度差Rr与粉尘浓度差Tt中任意一个大于预设值时，即表示比对结果异常。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310433795.4A CN116189407B (zh) | 2023-04-21 | 2023-04-21 | 一种基于数据监测的智能预警系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310433795.4A CN116189407B (zh) | 2023-04-21 | 2023-04-21 | 一种基于数据监测的智能预警系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116189407A CN116189407A (zh) | 2023-05-30 |
| CN116189407B true CN116189407B (zh) | 2023-08-08 |
Family
ID=86452333
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310433795.4A Active CN116189407B (zh) | 2023-04-21 | 2023-04-21 | 一种基于数据监测的智能预警系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116189407B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117078005A (zh) * | 2023-08-01 | 2023-11-17 | 安徽远征电缆科技有限公司 | 一种基于数据分析的电缆组件产线运转风险评估系统 |
| CN117130332A (zh) * | 2023-08-29 | 2023-11-28 | 西安速度时空大数据科技有限公司 | 一种基于数据分析的军工企业产线智能监管系统 |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05100909A (ja) * | 1991-10-03 | 1993-04-23 | Toshiba Corp | プラント監視装置 |
| JPH05166025A (ja) * | 1991-12-19 | 1993-07-02 | Toshiba Corp | 設備稼働監視装置 |
| CN105807742A (zh) * | 2016-03-10 | 2016-07-27 | 京东方科技集团股份有限公司 | 生产设备监控方法及系统 |
| CN206584485U (zh) * | 2016-12-01 | 2017-10-24 | 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 | 多点位粉尘湿度报警装置 |
| CN107705038A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-02-16 | 深圳达实智能股份有限公司 | 一种运维管理系统保养任务自适应派单方法及系统 |
| CN110111440A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-09 | 常州市瑞德信息科技有限公司 | 一种基于人工智能技术的安全生产监管信息系统 |
| CN110149414A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-08-20 | 浏阳市恒信烟花制造有限公司 | 烟花爆竹行业作业环境人体因素综合智能管控系统及方法 |
| CN209689664U (zh) * | 2018-12-12 | 2019-11-26 | 中北大学 | 一种用于幼儿园安全的监测装置 |
| CN110557457A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-10 | 杭州安廷电力科技有限公司 | 智能用电安全预警及保护云系统 |
| CN111865680A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-10-30 | 武汉欧特英吉工业有限公司 | 一种工厂生产加工设备故障预警系统 |
| CN212061406U (zh) * | 2020-05-15 | 2020-12-01 | 山东田橙智能科技有限公司 | 教室通风监测监控系统 |
| CN112686649A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-04-20 | 浙江金卡实业有限公司 | 一种基于人工智能的建筑设备管理系统 |
| CN115102290A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-09-23 | 南京国电南思科技发展股份有限公司 | 一种智能电网实时安全预警系统 |
| CN115378141A (zh) * | 2022-10-18 | 2022-11-22 | 华能辛店发电有限公司 | 基于数据分析的电力电缆故障诊断预警系统及方法 |
| CN115830830A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-03-21 | 深圳市科皓信息技术有限公司 | 一种安全风险的主动预警方法 |
-
2023
- 2023-04-21 CN CN202310433795.4A patent/CN116189407B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05100909A (ja) * | 1991-10-03 | 1993-04-23 | Toshiba Corp | プラント監視装置 |
| JPH05166025A (ja) * | 1991-12-19 | 1993-07-02 | Toshiba Corp | 設備稼働監視装置 |
| CN105807742A (zh) * | 2016-03-10 | 2016-07-27 | 京东方科技集团股份有限公司 | 生产设备监控方法及系统 |
| CN206584485U (zh) * | 2016-12-01 | 2017-10-24 | 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 | 多点位粉尘湿度报警装置 |
| CN107705038A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-02-16 | 深圳达实智能股份有限公司 | 一种运维管理系统保养任务自适应派单方法及系统 |
| CN209689664U (zh) * | 2018-12-12 | 2019-11-26 | 中北大学 | 一种用于幼儿园安全的监测装置 |
| CN110111440A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-09 | 常州市瑞德信息科技有限公司 | 一种基于人工智能技术的安全生产监管信息系统 |
| CN110149414A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-08-20 | 浏阳市恒信烟花制造有限公司 | 烟花爆竹行业作业环境人体因素综合智能管控系统及方法 |
| CN110557457A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-10 | 杭州安廷电力科技有限公司 | 智能用电安全预警及保护云系统 |
| CN212061406U (zh) * | 2020-05-15 | 2020-12-01 | 山东田橙智能科技有限公司 | 教室通风监测监控系统 |
| CN111865680A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-10-30 | 武汉欧特英吉工业有限公司 | 一种工厂生产加工设备故障预警系统 |
| CN112686649A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-04-20 | 浙江金卡实业有限公司 | 一种基于人工智能的建筑设备管理系统 |
| CN115102290A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-09-23 | 南京国电南思科技发展股份有限公司 | 一种智能电网实时安全预警系统 |
| CN115378141A (zh) * | 2022-10-18 | 2022-11-22 | 华能辛店发电有限公司 | 基于数据分析的电力电缆故障诊断预警系统及方法 |
| CN115830830A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-03-21 | 深圳市科皓信息技术有限公司 | 一种安全风险的主动预警方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116189407A (zh) | 2023-05-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116189407B (zh) | 一种基于数据监测的智能预警系统 | |
| CN106199276B (zh) | 一种用电信息采集系统中异常信息的智能诊断系统及方法 | |
| CN104020754B (zh) | 一种变电站一次主设备状态监测信息接入调控系统的方法 | |
| CN103198147B (zh) | 自动化监测异常数据的判别及处理方法 | |
| CN110674189B (zh) | 一种智能变电站二次状态监测与故障定位的方法 | |
| CN103337043B (zh) | 电力通信设备运行状态的预警方法和系统 | |
| CN105574593B (zh) | 基于云计算和大数据的轨道状态静态检控系统及方法 | |
| CN112817280A (zh) | 一种用于火电厂智慧监盘报警系统实现方法 | |
| CN109583783A (zh) | 一种托板螺母生产线的组态设计方法 | |
| CN116664113A (zh) | 一种面向电力计量标准化作业的智能安全监管系统 | |
| DE102021212723A1 (de) | Werkzeugmaschinenbewertungsverfahren, Werkzeugmaschinenbewertungssystem und Medium | |
| CN114609983A (zh) | 一种数字孪生监控系统 | |
| CN116244765A (zh) | 一种基于工业互联网的设备维护管理方法 | |
| CN111159487A (zh) | 一种汽车发动机主轴预测性维护智能系统 | |
| CN110207827B (zh) | 一种基于异常因子提取的电气设备温度实时预警方法 | |
| CN116050716B (zh) | 基于互联网的智慧园区管理控制平台 | |
| CN112580858A (zh) | 设备参数预测分析方法及系统 | |
| CN116027725A (zh) | 一种基于高效机房的群控优化分析系统 | |
| CN112365186A (zh) | 一种电力信息系统健康度评估方法及其评估系统 | |
| CN116523502A (zh) | 一种智能生产线运维管理报警系统 | |
| CN115186935B (zh) | 一种机电设备非线性故障预测方法及系统 | |
| CN110488775A (zh) | 设备状态判定及产量节拍统计系统及方法 | |
| CN106650154B (zh) | 一种基于热力性能指标的核电常规岛设备可靠性监测方法 | |
| CN115118578A (zh) | 一种基于web的scada系统 | |
| CN113159503B (zh) | 一种远程遥控智能安全评估系统和方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Wei Mingxiu Inventor after: Ma Xinxin Inventor after: Xiang Yalong Inventor before: Wei Mingxiu Inventor before: Ma Xinxin |