CN117636600A - 一种终端温度监测报警系统及其工作方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于报警系统技术领域，且公开了一种终端温度监测报警系统及其工作方法，包括以下模块：多传感器模块、智能算法模块、云平台支持模块、数据处理与存储模块以及自动化应急措施模块，所述多传感器模块包括选取温度传感器和确定传感器布局以及传感器数据采集与传输，所述智能算法模块包括数据预处理和机器学习模型训练以及自适应算法设计，所述云平台支持模块包括云端架构设计和实时数据传输以及远程监控与管理，所述数据处理和存储模块包括高性能数据处理和分布式数据库和云存储以及数据挖掘与分析。本发明能够实现对终端设备温度的实时监测、预警和远程管理，提高设备的可靠性和运行效率，减少故障风险，为设备维护和性能优化提供支持。

Description

一种终端温度监测报警系统及其工作方法

技术领域

本发明属于报警系统技术领域，具体为一种终端温度监测报警系统及其工作方法。

背景技术

终端温度监测报警系统是一种用于监测和报警终端设备温度异常的系统。它通常应用于数据中心、服务器机房、电信基站、工业控制系统等需要保持设备正常工作温度的场所。该系统通过安装在设备或机柜上的温度传感器，实时监测设备的温度变化。一旦温度超过预设的阈值，系统会发出警报，通知相关人员或自动触发相应的应急措施，以避免设备过热或损坏。常规的终端温度监测报警系统主要包含温度监测、阈值设置、报警通知、数据记录与分析以及远程监控等功能，一般会使用高精度的温度传感器对设备温度进行实施监测，并根据设置的温度阈值对温度进行监控，当超过设定值时则会发出警报，且可通过网络等连接方式实现远程监控功能，同时会对报警数据和设备温度信息进行数据记录与分析。

但常规的终端温度监测报警系统应用于设备的监控报警时存在一定的问题，例如：1、过度依赖单一传感器，常规系统通常只使用一个温度传感器来监测终端设备的温度，这可能导致监测范围有限，无法全面了解设备内部的温度分布情况，某些局部区域的温度异常可能被忽略，从而无法及时采取措施进行修复。2、阈值设置不准确，报警系统需要设置合适的温度阈值来触发报警，然而，常规系统中的阈值设置可能不准确或不适应实际情况，过高或过低的阈值设置可能导致误报警或漏报警，影响系统的可靠性和准确性。3、缺乏灵活性和智能化，常规系统通常缺乏灵活性和智能化的功能，例如，无法根据设备的工作状态或环境变化自动调整温度阈值，此外，常规系统也无法提供更高级的分析和预测功能，无法提前发现潜在的故障风险。4、数据处理和存储不完善，常规系统在数据处理和存储方面可能存在不完善的问题。数据处理能力有限，无法对大量的温度数据进行实时分析和处理。此外，存储容量可能有限，无法长期保存历史数据，限制了后续的数据分析和故障排查。5、依赖人工干预，常规系统通常需要人工干预来处理报警信息和采取相应的措施。这可能导致延迟响应或错误决策，尤其在无人值守或远程监控场景下。系统缺乏自动化的功能，无法自动执行预设的应急措施。

发明内容

本发明的目的在于提供一种终端温度监测报警系统及其工作方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种终端温度监测报警系统，包括以下模块：多传感器模块、智能算法模块、云平台支持模块、数据处理与存储模块以及自动化应急措施模块，所述多传感器模块包括选取温度传感器和确定传感器布局以及传感器数据采集与传输，所述智能算法模块包括数据预处理和机器学习模型训练以及自适应算法设计，所述云平台支持模块包括云端架构设计和实时数据传输以及远程监控与管理，所述数据处理和存储模块包括高性能数据处理和分布式数据库和云存储以及数据挖掘与分析，所述自动化应急措施模块包括应急措施触发条件设计和自动化控制策略以及智能算法与人工干预结合。

作为本发明进一步的技术方案，所述选取温度传感器包括多种不同类型温度传感器，所述确定传感器布局通过激光点阵式传感器实现，所述传感器数据采集与传输包括将传感器与数据采集模块相连，采集传感器数据，并通过无线方式传输到中央处理单元。

作为本发明进一步的技术方案，所述数据预处理包括对传感器采集到的原始数据进行滤波、去噪和校准等预处理操作，所述机器学习模型训练包括使用历史温度数据和相关的设备运行状态数据，训练机器学习模型，所述自适应算法设计包括结合设备工作状态和环境变化，设计自适应算法来动态调整温度阈值。

作为本发明进一步的技术方案，所述云端架构设计由云平台构建，所述实时数据传输包括将传感器采集到的温度数据通过安全的通信协议传输到云平台。

作为本发明进一步的技术方案，所述高性能数据处理包括使用高性能计算平台对大量温度数据进行实时处理，所述分布式数据库和云储存包括选取合适的分布式数据库和云存储服务，实现数据的高效存储和快速查询，所述数据挖掘与分析包括使用数据挖掘技术对历史温度数据进行分析和挖掘。

作为本发明进一步的技术方案，所述应急措施触发条件设计包括根据设备的温度阈值和其他相关参数，设置触发应急措施的条件，所述自动化控制策略包括当应急措施触发条件满足时，自动执行相应的控制策略，所述智能算法与人工干预结合包括结合智能算法和人工干预，实现故障处理和优化建议。

一种终端温度监测报警系统的工作方法，包含以下步骤：

S1：确定温度传感器类型，评估不同类型的温度传感器，选择适合终端温度监测的传感器；设计传感器布局，通过激光点阵式传感器，对设备进行整体扫描测温，根据扫描后的温度分布情况和设备特点，确定传感器的布局位置；集成传感器和数据采集模块，将选定的传感器与数据采集模块连接；

S2：数据预处理，编写代码对传感器采集到的原始数据进行滤波、去噪和校准等预处理操作；机器学习模型训练，使用历史温度数据和相关的设备运行状态数据，训练机器学习模型；设计自适应算法，结合设备工作状态和环境变化，设计自适应算法来动态调整温度阈值；

S3：选择云平台，评估不同云平台的功能和性能，选择适合项目需求的云平台；架构设计，根据项目需求，设计云端架构，包括数据存储、计算和通信等组件；开发用户界面，在云平台上开发用户界面，实现对设备温度的实时监控、报警信息的接收和处理，以及远程操作和管理功能；

S4：高性能数据处理，选用适当的高性能计算平台，对大量温度数据进行实时处理；分布式数据库和云存储，选择合适的分布式数据库和云存储服务，实现数据的高效存储和快速查询；数据挖掘与分析，使用数据挖掘技术，如聚类、关联规则挖掘等，对历史温度数据进行分析和挖掘；

S5：设计应急措施触发条件，根据设备的温度阈值和其他相关参数，设置触发应急措施的条件；编写自动化控制策略，当应急措施触发条件满足时，编写代码实现相应的控制策略；结合智能算法和人工干预，实现更精细化的故障处理和优化建议。

本发明的有益效果如下：

本发明通过多传感器模块和智能算法模块，实时采集、处理和分析终端设备的温度数据，利用机器学习模型进行预测和预警，及时发现温度异常情况，提前采取措施避免设备过热或过冷引发故障。通过将数据处理与存储模块采用高性能数据处理和分布式数据库技术，对大量温度数据进行实时处理、存储和查询，同时结合数据挖掘与分析技术，发现潜在的故障风险和设备优化机会，为设备维护和性能优化提供决策依据。通过云平台支持模块通过云端架构设计，实现传感器数据的实时传输和远程监控，用户可以通过云平台上的界面实时监测设备温度、接收和处理报警信息，并进行远程操作和管理，提高设备的可靠性和运行效率。通过自动化应急措施模块根据设定的触发条件，自动执行相应的控制策略，例如关闭设备、降低负载或发送报警通知等，以保护设备免受温度过高或过低的损害，并提供智能算法与人工干预结合的方式，实现更精细化的故障处理和优化建议。综上所述，该终端温度监测报警系统能够实现对终端设备温度的实时监测、预警和远程管理，提高设备的可靠性和运行效率，减少故障风险，为设备维护和性能优化提供支持。

附图说明

图1为本发明整体系统结构框图；

图2为本发明多传感器模块和智能算法模块的系统框图；

图3为本发明云平台支持模块和自动化应急措施模块以及数据处理和存储模块的系统框图。

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。

如图1至图3所示，本发明实施例中，一种终端温度监测报警系统，包括以下模块：多传感器模块、智能算法模块、云平台支持模块、数据处理与存储模块以及自动化应急措施模块，多传感器模块包括选取温度传感器和确定传感器布局以及传感器数据采集与传输，智能算法模块包括数据预处理和机器学习模型训练以及自适应算法设计，云平台支持模块包括云端架构设计和实时数据传输以及远程监控与管理，数据处理和存储模块包括高性能数据处理和分布式数据库和云存储以及数据挖掘与分析，自动化应急措施模块包括应急措施触发条件设计和自动化控制策略以及智能算法与人工干预结合。

其可实现对终端设备温度的实时监测和报警，以提高设备的安全性和可靠性，其通过选取合适的温度传感器并布局在关键位置，可以全面监测设备的温度变化，确保数据的准确性和可靠性，采用数据预处理和机器学习模型训练，系统能够对传感器采集到的数据进行分析和预测，识别出异常情况，并提前发出报警信号，通过云平台的支持，系统可以实现实时数据传输和远程监控与管理，用户可以随时随地通过用户界面查看设备温度状态，及时采取相应的措施，通过采用高性能数据处理和分布式数据库与云存储，系统能够快速处理和存储大量的数据，为后续的数据挖掘和分析提供基础，通过设置应急措施触发条件和自动化控制策略，能够在温度异常超过阈值时自动采取相应的措施，如关闭设备或发送报警通知。

其中，选取温度传感器包括通过评估不同类型的温度传感器，选择适合终端温度监测的传感器，可选用热敏电阻、热电偶或红外线传感器，确定传感器布局包括通过激光点阵式传感器，对设备进行整体扫描测温，根据扫描后的温度分布情况和设备特点，确定传感器的布局位置，确保全面覆盖设备并获取准确的温度数据，确定传感器的布局位置，以覆盖整个设备并获取全面的温度数据，传感器数据采集与传输包括将传感器与数据采集模块相连，采集传感器数据，并通过无线方式传输到中央处理单元，无线连接方式可选用wifi和蓝牙。

选取温度传感器模块的作用是确保系统能够准确、及时地获取终端设备的温度信息。通过选择适合的传感器类型和布局位置，系统可以全面监测设备的温度变化，为后续的数据处理和分析提供基础。传感器数据采集与传输模块则实现了传感器数据的采集和传输，确保数据的准确性和及时性，为系统的智能算法模块提供可靠的数据源。综合而言，选取温度传感器模块在终端温度监测报警系统中起到了关键的数据采集和传输作用，为系统的正常运行和温度监测提供了基础支持。

其中，数据预处理包括对传感器采集到的原始数据进行滤波、去噪和校准等预处理操作，确保数据的准确性和可靠性，并对数据进行清洗，删除无效或错误的读数，并填充缺失的温度数据，同时将温度数据标准化到相同尺度，便于后续比较分析，机器学习模型训练包括使用历史温度数据和相关的设备运行状态数据，训练机器学习模型，可使用支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)或深度神经网络(Deep Neural Network)，以实现对未来温度变化的预测和预警，自适应算法设计包括结合设备工作状态和环境变化，设计自适应算法来动态调整温度阈值，以适应不同工作条件下的温度监测需求。

数据预处理在温度监测系统中起到关键作用，其可以消除传感器噪声、修正传感器偏差，并提高数据的精度和稳定性，为后续的数据分析和模型训练提供可靠的输入。机器学习模型训练是利用历史温度数据和相关设备运行状态数据，通过建立模型，可以对未来温度变化进行预测和预警。这样的模型可以根据历史数据的趋势和特征，提供对温度变化的预测，帮助用户及时采取措施，避免设备过热或过冷导致的故障和损坏。自适应算法设计结合设备工作状态和环境变化，设计了自适应算法来动态调整温度阈值。通过实时监测设备工作状态和环境变化，自适应算法可以根据实际情况调整温度阈值，以适应不同工作条件下的温度监测需求。这样的自适应算法可以提高系统的灵活性和适应性，确保温度监测系统在各种工作环境和条件下都能有效运行。

其中，云端架构设计包括使用云平台，可选用AWS，设计云端架构，包括数据存储、计算和通信等组件，以实现远程监控和管理功能，实时数据传输包括将传感器采集到的温度数据通过安全的通信协议传输到云平台，并确保数据的完整性和可靠性，远程监控与管理包括在云平台上开发用户界面，实现对设备温度的实时监控、报警信息的接收和处理，以及远程操作和管理功能。

通过使用云平台，包括数据存储、计算和通信等组件，可以实现远程监控和管理功能，为用户提供便捷的服务和高效的管理。实时数据传输是将传感器采集到的温度数据通过安全的通信协议传输到云平台，并确保数据的完整性和可靠性。这样的实时数据传输可以使用户及时了解设备温度变化，及时发现异常情况并采取措施，避免设备故障和损坏。用户可以通过云端界面远程监控设备的温度变化，及时掌握设备的运行情况，发现问题并进行处理。此外，用户还可以通过云端界面进行远程操作和管理，如调整温度阈值、修改设备参数等，提高了设备的灵活性和可控性。

其中，高性能数据处理包括使用高性能计算平台对大量温度数据进行实时处理，可选用FPGA，数据处理包括数据滤波、特征提取和异常检测等操作，分布式数据库和云储存包括选取合适的分布式数据库和云存储服务，实现数据的高效存储和快速查询，以支持大规模温度数据的管理和分析需求，分布式数据库可选取MySQL Cluster、Cassandra，数据挖掘与分析包括使用数据挖掘技术对历史温度数据进行分析和挖掘，发现潜在的故障风险和设备优化机会，数据挖掘技术可选用聚类、关联规则挖掘等。

通过使用高性能计算平台如FPGA，可以对大量温度数据进行实时处理，包括数据滤波、特征提取和异常检测等操作。这样可以快速准确地分析温度数据，及时发现异常情况，预警故障风险，提高设备的可靠性和安全性。分布式数据库能够处理大规模数据，并提供高可用性和容错性。云存储服务则提供了可扩展的存储空间和灵活的数据访问方式，满足温度数据管理和分析的需求。聚类分析可以帮助识别设备运行状态的模式，关联规则挖掘可以揭示温度与其他因素之间的关联关系。这些分析结果可以为设备维护和优化提供决策依据，提高设备的效率和性能。

其中，应急措施触发条件设计包括根据设备的温度阈值和其他相关参数，设置触发应急措施的条件，例如温度超过预设阈值或温度变化速率超过设定阈值等，自动化控制策略包括当应急措施触发条件满足时，自动执行相应的控制策略，例如关闭设备、降低负载或发送报警通知等，智能算法与人工干预结合包括结合智能算法和人工干预，实现更精细化的故障处理和优化建议，例如提供设备维护建议或调整工作状态以降低温度风险。

通过设置设备的温度阈值和其他相关参数，可以确定应急措施触发的条件。当温度超过预设阈值或温度变化速率超过设定阈值等条件满足时，自动化控制策略会自动执行相应的控制策略，例如关闭设备、降低负载或发送报警通知以及驱动降温设备开启等。这些控制策略可以帮助及时应对温度异常情况，减少设备损坏和安全事故的风险。智能算法与人工干预结合，可以实现更精细化的故障处理和优化建议。通过结合智能算法和人工干预，可以提供设备维护建议或调整工作状态以降低温度风险。这些建议可以帮助用户更好地管理设备，提高设备的效率和性能。

一种终端温度监测报警系统的工作方法，包含以下步骤：

S1：确定温度传感器类型，评估不同类型的温度传感器，选择适合终端温度监测的传感器；

设计传感器布局，通过激光点阵式传感器，对设备进行整体扫描测温，根据扫描后的温度分布情况和设备特点，确定传感器的布局位置，确保全面覆盖设备并获取准确的温度数据,其中，激光点阵式传感器内部由多个呈点阵式分布的激光测温探头构成，激光测温探头是一种利用激光技术来实现非接触测量物体温度的设备，其基本原理是利用激光束在物体表面扫描时，物体表面所辐射出的红外辐射能够反射和散射部分光线，形成一个反射红外辐射序列，通过分析这个序列，从而得到物体表面的温度，采用点阵式分布，则能快速高效获取设备表面的温度分布状况，方便确认高温发热点，以确定传感器的布置位置；

集成传感器和数据采集模块，将选定的传感器与数据采集模块连接，确保传感器数据能够被准确采集；

S2：数据预处理，编写代码对传感器采集到的原始数据进行滤波、去噪和校准等预处理操作，确保数据的准确性和可靠性；

机器学习模型训练，使用历史温度数据和相关的设备运行状态数据，训练机器学习模型，如支持向量机、随机森林或深度神经网络，以实现对未来温度变化的预测和预警；

设计自适应算法，结合设备工作状态和环境变化，设计自适应算法来动态调整温度阈值，以适应不同工作条件下的温度监测需求；

S3：选择云平台，评估不同云平台的功能和性能，选择适合项目需求的云平台，如AWS、阿里云等；

架构设计，根据项目需求，设计云端架构，包括数据存储、计算和通信等组件，确保系统能够实现远程监控和管理功能；

开发用户界面，在云平台上开发用户界面，实现对设备温度的实时监控、报警信息的接收和处理，以及远程操作和管理功能；

S4：高性能数据处理，选用适当的高性能计算平台，如FPGA，编写代码对大量温度数据进行实时处理，如数据滤波、特征提取和异常检测等操作；

分布式数据库和云存储，选择合适的分布式数据库和云存储服务，实现数据的高效存储和快速查询，以支持大规模温度数据的管理和分析需求；

数据挖掘与分析，使用数据挖掘技术，如聚类、关联规则挖掘等，对历史温度数据进行分析和挖掘，发现潜在的故障风险和设备优化机会；

S5：设计应急措施触发条件，根据设备的温度阈值和其他相关参数，设置触发应急措施的条件，如温度超过预设阈值或温度变化速率超过设定阈值等；

编写自动化控制策略，当应急措施触发条件满足时，编写代码实现相应的控制策略，如关闭设备、降低负载或发送报警通知、驱动降温设备等；

结合智能算法和人工干预，实现更精细化的故障处理和优化建议，如提供设备维护建议或调整工作状态以降低温度风险。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种终端温度监测报警系统，其特征在于：包括以下模块：多传感器模块、智能算法模块、云平台支持模块、数据处理与存储模块以及自动化应急措施模块，所述多传感器模块包括选取温度传感器和确定传感器布局以及传感器数据采集与传输，所述智能算法模块包括数据预处理和机器学习模型训练以及自适应算法设计，所述云平台支持模块包括云端架构设计和实时数据传输以及远程监控与管理，所述数据处理和存储模块包括高性能数据处理和分布式数据库和云存储以及数据挖掘与分析，所述自动化应急措施模块包括应急措施触发条件设计和自动化控制策略以及智能算法与人工干预结合。

2.根据权利要求1所述的一种终端温度监测报警系统，其特征在于：所述选取温度传感器包括多种不同类型温度传感器，所述确定传感器布局通过激光点阵式传感器实现，所述传感器数据采集与传输包括将传感器与数据采集模块相连，采集传感器数据，并通过无线方式传输到中央处理单元。

3.根据权利要求1所述的一种终端温度监测报警系统，其特征在于：所述数据预处理包括对传感器采集到的原始数据进行滤波、去噪和校准等预处理操作，所述机器学习模型训练包括使用历史温度数据和相关的设备运行状态数据，训练机器学习模型，所述自适应算法设计包括结合设备工作状态和环境变化，设计自适应算法来动态调整温度阈值。

4.根据权利要求1所述的一种终端温度监测报警系统，其特征在于：所述云端架构设计由云平台构建，所述实时数据传输包括将传感器采集到的温度数据通过安全的通信协议传输到云平台。

5.根据权利要求1所述的一种终端温度监测报警系统，其特征在于：所述高性能数据处理包括使用高性能计算平台对大量温度数据进行实时处理，所述分布式数据库和云储存包括选取合适的分布式数据库和云存储服务，实现数据的高效存储和快速查询，所述数据挖掘与分析包括使用数据挖掘技术对历史温度数据进行分析和挖掘。

6.根据权利要求1所述的一种终端温度监测报警系统，其特征在于：所述应急措施触发条件设计包括根据设备的温度阈值和其他相关参数，设置触发应急措施的条件，所述自动化控制策略包括当应急措施触发条件满足时，自动执行相应的控制策略，所述智能算法与人工干预结合包括结合智能算法和人工干预，实现故障处理和优化建议。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的一种终端温度监测报警系统的工作方法，其特征在于：包含以下步骤：

S1：确定温度传感器类型，评估不同类型的温度传感器，选择适合终端温度监测的传感器；设计传感器布局，通过激光点阵式传感器，对设备进行整体扫描测温，根据扫描后的温度分布情况和设备特点，确定传感器的布局位置；集成传感器和数据采集模块，将选定的传感器与数据采集模块连接；

S2：数据预处理，编写代码对传感器采集到的原始数据进行滤波、去噪和校准等预处理操作；机器学习模型训练，使用历史温度数据和相关的设备运行状态数据，训练机器学习模型；设计自适应算法，结合设备工作状态和环境变化，设计自适应算法来动态调整温度阈值；

S3：选择云平台，评估不同云平台的功能和性能，选择适合项目需求的云平台；架构设计，根据项目需求，设计云端架构，包括数据存储、计算和通信等组件；开发用户界面，在云平台上开发用户界面，实现对设备温度的实时监控、报警信息的接收和处理，以及远程操作和管理功能；

S4：高性能数据处理，选用适当的高性能计算平台，对大量温度数据进行实时处理；分布式数据库和云存储，选择合适的分布式数据库和云存储服务，实现数据的高效存储和快速查询；数据挖掘与分析，使用数据挖掘技术，如聚类、关联规则挖掘等，对历史温度数据进行分析和挖掘；

S5：设计应急措施触发条件，根据设备的温度阈值和其他相关参数，设置触发应急措施的条件；编写自动化控制策略，当应急措施触发条件满足时，编写代码实现相应的控制策略；结合智能算法和人工干预，实现更精细化的故障处理和优化建议。