CN117850370A - 一种基于rtu的数据采集方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据采集技术领域，具体公开一种基于RTU的数据采集方法及系统，该方法包括：生产设备运行分析、环境污染影响分析、生产车间环境分析和空气净化智能调控；本发明通过根据各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，分析环境污染影响因子，并结合各生产区域对应的环境数据，分析各监测时间段对应的环境质量系数，并进行净化风速的智能调控，能够进行实时的数据传输和处理，提高无菌生产车间的数据采集效率，为生产过程的监控和管理提供更加准确和可靠的数据支持，同时无菌生产车间中的设备运行状态对员工的健康也有一定影响，通过对设备运行状态的分析，可以了解其对环境的影响程度，从而保障员工的健康。
Description
技术领域
本发明属于数据采集技术领域，涉及到一种基于RTU的数据采集方法及系统。
背景技术
RTU具有强大的数据采集功能，可以同时采集多个设备的数据，并能够进行实时的数据传输和处理，这有助于提高无菌生产车间的数据采集效率，减少数据延迟和误差，为生产过程的监控和管理提供更加准确和可靠的数据支持，为了保障无菌生产车间的环境质量，需要对无菌生产车间的设备数据和环境数据进行采集分析。
现有的对无菌生产车间的设备数据和环境数据进行采集分析方式还存在以下几个方面的问题：1、当前对无菌生产车间的环境质量进行监测，仅监测无菌生产车间的环境数据，未通过对无菌生产车间中的设备运行状态进行分析，无法了解其对环境质量的影响，从而无法采取相应的措施控制和减少污染物的产生和扩散，进而无法保证产品的质量和安全性，这不利于提高企业的品牌形象和市场信誉。
2、当前对无菌生产车间的环境质量分析是整体性分析，未对无菌生产车间在各监测时间段内的环境质量分别评估，无法精细化地了解每个时间段内的环境状况，也无法根据不同时间段的特点采取针对性的净化风速控制措施，这可能导致某些时间段内的空气质量不稳定或存在安全隐患。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于RTU的数据采集方法及系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明第一方面提供了一种基于RTU的数据采集方法，包括：S1、生产设备运行分析：通过架设在目标无菌生产车间中各生产设备所属范围内的仪器对各生产设备进行全方位的运行数据采集，得到各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，分析目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数。
S2、环境污染影响分析：确认目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态，分析生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子λ，其中，运行状态包括良好状态和异常状态。
S3、生产车间环境分析：通过在小型移动机器人上放置的仪器对目标无菌生产车间的环境数据进行采集，得到目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的灰尘浓度、细菌种类和各类细菌数量，分析目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数。
S4、空气净化智能调控：将目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数与云数据库中存储的标准环境质量系数进行对比，并将环境质量系数小于标准环境质量系数对应的监测时间段记为待净化时间段，对各待净化时间段的净化风速进行智能调控。
作为进一步的方法，所述分析目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数，具体分析过程为：A1、基于各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，计算各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数βij，其中，i表示生产设备的编号，i＝1,2,...,n，j表示监测时间段的编号，j＝1,2,...,m。
A2、将各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数与设定参照的运行状态指数进行对比，若某生产设备在某监测时间段对应的运行状态指数小于设定参照的运行状态指数，则将该监测时间段记为异常监测时间段，统计各生产设备的异常监测时间段数目εi。
A3、计算目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数χi，其中，β′和K1分别表示设定参照的运行状态指数和异常监测时间段占比，a1和a2分别表示设定的运行状态指数和异常监测时间段占比对应综合运行状态评估占比权重，m表示监测时间段数目。
作为进一步的方法，所述计算各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数，具体计算过程为：B1、将各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据记为δijr，其中，r表示运行数据的编号，r＝1,2,...,f。
B2、从云数据库中提取各生产设备在正常运行时对应的各运行数据，记为
B3、计算各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数βij，其中，△δ表示设定参照的运行数据偏差。
作为进一步的方法，所述确认目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态的方式为:将目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数与云数据库中存储的各运行状态对应的综合运行状态指数集合进行对比，若某生产设备的综合运行状态指数位于某运行状态对应的综合运行状态指数集合内，则将该运行状态作为该生产设备的运行状态，由此得到目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态。
作为进一步的方法，所述分析生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子，具体分析过程为：C1、统计目标无菌生产车间中良好状态的生产设备数目，得到良好状态的生产设备数目占比，并记为μ良。
C2、若μ良＝1，则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为
C3、若则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为
C4、若则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为
C5、若μ良＝0，则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为
C6、综上得到生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子λ，λ的取值为或者/>或者/>或者/>其中，/>
作为进一步的方法，所述分析目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数，具体分析过程为：D1、将目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的灰尘浓度记为其中，g表示生产区域的编号，g＝1,2,...,p。
D2、从云数据库中提取目标无菌生产车间的体积，并记为V。
D3、计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的单位体积灰尘浓度
D4、基于目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的细菌种类和各类细菌数量，计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的细菌污染指数θj。
D5、计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数ψj，其中，ξ′和θ′分别表示设定参照的单位体积灰尘浓度和细菌污染指数，a3和a4分别表示设定的单位体积灰尘浓度和细菌污染指数对应环境质量评估占比权重，e表示自然常数。
作为进一步的方法，所述计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的细菌污染指数，具体计算过程为：E1、将目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的细菌种类记为τjg。
E2、将目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的各类细菌数量进行累加，得到各监测时间段内各生产区域对应的总细菌数量，记为σjg。
E3、计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的细菌污染指数θj，其中，τ′和σ′分别表示设定参照的细菌种类和细菌数量，a5和a6分别表示设定的细菌种类和细菌数量对应细菌污染评估占比权重，p表示生产区域数目。
作为进一步的方法，所述对各待净化时间段的净化风速进行智能调控，具体调控过程为：F1、提取目标无菌生产车间在各待净化时间段对应的环境质量系数，并记为其中，t表示待净化时间段的编号，t＝1,2,...,z。
F2、从云数据库中分别提取标准环境质量系数和单位环境质量系数对应的补偿净化风速，并分别记为ψ标和v补。
F3、设定各待净化时间段的补偿风速vt，
F4、将各待净化时间段的补偿风速作为各待净化时间段的净化风速，启动目标无菌生产车间的空气净化系统，并将净化风速调节至各待净化时间段对应的净化风速。
本发明第二方面提供了一种基于RTU的数据采集系统，包括：生产设备运行分析模块，用于通过架设在目标无菌生产车间中各生产设备所属范围内的仪器对各生产设备进行全方位的运行数据采集，得到各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，分析目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数。
环境污染影响分析模块，用于确认目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态，分析生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子λ，其中，运行状态包括良好状态和异常状态。
生产车间环境分析模块，用于通过在小型移动机器人上放置的仪器对目标无菌生产车间的环境数据进行采集，得到目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的灰尘浓度、细菌种类和各类细菌数量，分析目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数。
空气净化智能调控模块，用于将目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数与设定参照的环境质量系数进行对比，并将环境质量系数小于设定参照的环境质量系数对应的监测时间段记为待净化时间段，对各待净化时间段的环境质量进行智能调控。
云数据库，用于存储各生产设备在正常运行时对应的各运行数据，存储各运行状态对应的综合运行状态指数集合，存储目标无菌生产车间的体积，并存储标准环境质量系数和单位环境质量系数对应的补偿净化风速。
相较于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：(1)本发明通过根据各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，分析环境污染影响因子，并结合各生产区域对应的环境数据，分析各监测时间段对应的环境质量系数，并进行净化风速的智能调控，能够进行实时的数据传输和处理，提高无菌生产车间的数据采集效率，减少数据延迟和误差，为生产过程的监控和管理提供更加准确和可靠的数据支持，同时无菌生产车间中的设备运行状态对员工的健康也有一定影响，通过对设备运行状态的分析，可以了解其对环境的影响程度，从而保障员工的健康。
(2)本发明通过确认目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态，分析生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子，通过对无菌生产车间中的设备运行状态进行分析，可以了解其对环境质量的影响，从而采取相应的措施控制和减少污染物的产生和扩散，进而保证产品的质量和安全性，这有助于提高企业的品牌形象和市场信誉。
(3)本发明通过根据目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的灰尘浓度、细菌种类和各类细菌数量，分析目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数，可以精细化地了解每个时间段内的环境状况，也可以根据不同时间段的特点采取针对性的净化风速控制措施，降低了某些时间段内的空气质量不稳定或存在安全隐患的可能性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法步骤流程示意图。
图2为本发明的系统结构连接示意图。
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所示，本发明第一方面提供了一种基于RTU的数据采集方法，包括：S1、生产设备运行分析：通过架设在目标无菌生产车间中各生产设备所属范围内的仪器对各生产设备进行全方位的运行数据采集，得到各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，分析目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数。
需要说明的是，所述各运行数据在本发明一个具体实施例中，包括但不局限于温度、响度和表面污垢面积，所述仪器包括红外温度仪、声音传感器和高清摄像头，所述表面污垢面积通过从采集到的图像中定位出污垢处，并通过自带的测量工具测量污垢面积。
还需要说明的是，所述温度异常可能导致微生物的生长和繁殖，如果设备运行时的温度过高或过低，都可能为微生物提供适宜的生长条件，导致微生物大量繁殖，从而破坏无菌环境，所述噪音可能导致尘埃颗粒的飞扬，从而对空气洁净度造成影响。
在本发明具体实施例中，所述分析目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数，具体分析过程为：A1、基于各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，计算各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数βij，其中，i表示生产设备的编号，i＝1,2,...,n，j表示监测时间段的编号，j＝1,2,...,m。
在本发明具体实施例中，所述计算各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数，具体计算过程为：B1、将各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据记为δijr，其中，r表示运行数据的编号，r＝1,2,...,f。
B2、从云数据库中提取各生产设备在正常运行时对应的各运行数据，记为
B3、计算各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数βij，其中，△δ表示设定参照的运行数据偏差。
A2、将各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数与设定参照的运行状态指数进行对比，若某生产设备在某监测时间段对应的运行状态指数小于设定参照的运行状态指数，则将该监测时间段记为异常监测时间段，统计各生产设备的异常监测时间段数目εi。
A3、计算目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数χi，其中，β′和K1分别表示设定参照的运行状态指数和异常监测时间段占比，a1和a2分别表示设定的运行状态指数和异常监测时间段占比对应综合运行状态评估占比权重，m表示监测时间段数目。
S2、环境污染影响分析：确认目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态，分析生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子λ，其中，运行状态包括良好状态和异常状态。
在本发明具体实施例中，所述确认目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态的方式为:将目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数与云数据库中存储的各运行状态对应的综合运行状态指数集合进行对比，若某生产设备的综合运行状态指数位于某运行状态对应的综合运行状态指数集合内，则将该运行状态作为该生产设备的运行状态，由此得到目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态。
在本发明具体实施例中，所述分析生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子，具体分析过程为：C1、统计目标无菌生产车间中良好状态的生产设备数目，得到良好状态的生产设备数目占比，并记为μ良。
需要说明的是，所述良好状态的生产设备数目占比的计算公式为：其中，n表示生产设备数目，ζ表示良好状态的生产设备数目。
C2、若μ良＝1，则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为
C3、若则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为
C4、若则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为
C5、若μ良＝0，则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为
C6、综上得到生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子λ，λ的取值为或者/>或者/>或者/>其中，/>
需要说明的是，在本发明一个具体实施例中，的取值为0，/>的取值为0.2，/>的取值为0.5，/>的取值为0.7。
还需要说明的是，良好的设备运行状态可以减少对无菌环境的干扰和破坏，如果设备运行不良，可能会增加微生物污染的风险。
本发明实施例通过确认目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态，分析生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子，通过对无菌生产车间中的设备运行状态进行分析，可以了解其对环境质量的影响，从而采取相应的措施控制和减少污染物的产生和扩散，进而保证产品的质量和安全性，这有助于提高企业的品牌形象和市场信誉。
S3、生产车间环境分析：通过在小型移动机器人上放置的仪器对目标无菌生产车间的环境数据进行采集，得到目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的灰尘浓度、细菌种类和各类细菌数量，分析目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数。
需要说明的是，所述仪器包括粉尘浓度检测仪和微生物检测仪，其中，粉尘浓度检测仪采集灰尘浓度，微生物检测仪采集细菌种类和各类细菌数量。
在本发明具体实施例中，所述分析目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数，具体分析过程为：D1、将目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的灰尘浓度记为其中，g表示生产区域的编号，g＝1,2,...,p。
D2、从云数据库中提取目标无菌生产车间的体积，并记为V。
D3、计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的单位体积灰尘浓度
D4、基于目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的细菌种类和各类细菌数量，计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的细菌污染指数θj。
在本发明具体实施例中，所述计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的细菌污染指数，具体计算过程为：E1、将目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的细菌种类记为τjg。
E2、将目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的各类细菌数量进行累加，得到各监测时间段内各生产区域对应的总细菌数量，记为σjg。
E3、计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的细菌污染指数θj，其中，τ′和σ′分别表示设定参照的细菌种类和细菌数量，a5和a6分别表示设定的细菌种类和细菌数量对应细菌污染评估占比权重，p表示生产区域数目。
D5、计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数ψj，其中，ξ′和θ′分别表示设定参照的单位体积灰尘浓度和细菌污染指数，a3和a4分别表示设定的单位体积灰尘浓度和细菌污染指数对应环境质量评估占比权重，e表示自然常数。
本发明实施例通过根据目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的灰尘浓度、细菌种类和各类细菌数量，分析目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数，可以精细化地了解每个时间段内的环境状况，也可以根据不同时间段的特点采取针对性的净化风速控制措施，降低了某些时间段内的空气质量不稳定或存在安全隐患的可能性。
S4、空气净化智能调控：将目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数与云数据库中存储的标准环境质量系数进行对比，并将环境质量系数小于标准环境质量系数对应的监测时间段记为待净化时间段，对各待净化时间段的净化风速进行智能调控。
在本发明具体实施例中，所述对各待净化时间段的净化风速进行智能调控，具体调控过程为：F1、提取目标无菌生产车间在各待净化时间段对应的环境质量系数，并记为其中，t表示待净化时间段的编号，t＝1,2,...,z。
F2、从云数据库中分别提取标准环境质量系数和单位环境质量系数对应的补偿净化风速，并分别记为ψ标和v补。
F3、设定各待净化时间段的补偿风速vt，
F4、将各待净化时间段的补偿风速作为各待净化时间段的净化风速，启动目标无菌生产车间的空气净化系统，并将净化风速调节至各待净化时间段对应的净化风速。
本发明实施例通过根据各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，分析环境污染影响因子，并结合各生产区域对应的环境数据，分析各监测时间段对应的环境质量系数，并进行净化风速的智能调控，能够进行实时的数据传输和处理，提高无菌生产车间的数据采集效率，减少数据延迟和误差，为生产过程的监控和管理提供更加准确和可靠的数据支持，同时无菌生产车间中的设备运行状态对员工的健康也有一定影响，通过对设备运行状态的分析，可以了解其对环境的影响程度，从而保障员工的健康。
参照图2所示，本发明第二方面提供了一种基于RTU的数据采集系统，包括：生产设备运行分析模块、环境污染影响分析模块、生产车间环境分析模块、空气净化智能调控模块和云数据库。
所述生产设备运行分析模块、环境污染影响分析模块、生产车间环境分析模块和空气净化智能调控模块四者均与云数据库相连，生产设备运行分析模块和环境污染影响分析模块相连，环境污染影响分析模块和生产车间环境分析模块相连，生产车间环境分析模块和空气净化智能调控模块相连。
所述生产设备运行分析模块，用于通过架设在目标无菌生产车间中各生产设备所属范围内的仪器对各生产设备进行全方位的运行数据采集，得到各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，分析目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数。
所述环境污染影响分析模块，用于确认目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态，分析生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子λ，其中，运行状态包括良好状态和异常状态。
所述生产车间环境分析模块，用于通过在小型移动机器人上放置的仪器对目标无菌生产车间的环境数据进行采集，得到目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的灰尘浓度、细菌种类和各类细菌数量，分析目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数。
所述空气净化智能调控模块，用于将目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数与设定参照的环境质量系数进行对比，并将环境质量系数小于设定参照的环境质量系数对应的监测时间段记为待净化时间段，对各待净化时间段的环境质量进行智能调控。
所述云数据库，用于存储各生产设备在正常运行时对应的各运行数据，存储各运行状态对应的综合运行状态指数集合，存储目标无菌生产车间的体积，并存储标准环境质量系数和单位环境质量系数对应的补偿净化风速。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于RTU的数据采集方法，其特征在于，包括：
S1、生产设备运行分析：通过架设在目标无菌生产车间中各生产设备所属范围内的仪器对各生产设备进行全方位的运行数据采集，得到各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，分析目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数；
S2、环境污染影响分析：确认目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态，分析生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子λ，其中，运行状态包括良好状态和异常状态；
S3、生产车间环境分析：通过在小型移动机器人上放置的仪器对目标无菌生产车间的环境数据进行采集，得到目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的灰尘浓度、细菌种类和各类细菌数量，分析目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数；
S4、空气净化智能调控：将目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数与云数据库中存储的标准环境质量系数进行对比，并将环境质量系数小于标准环境质量系数对应的监测时间段记为待净化时间段，对各待净化时间段的净化风速进行智能调控。
2.根据权利要求1所述的一种基于RTU的数据采集方法，其特征在于：所述分析目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数，具体分析过程为：
A1、基于各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，计算各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数βij，其中，i表示生产设备的编号，i＝1,2,...,n，j表示监测时间段的编号，j＝1,2,...,m；
A2、将各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数与设定参照的运行状态指数进行对比，若某生产设备在某监测时间段对应的运行状态指数小于设定参照的运行状态指数，则将该监测时间段记为异常监测时间段，统计各生产设备的异常监测时间段数目εi；
A3、计算目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数χi，其中，β′和K1分别表示设定参照的运行状态指数和异常监测时间段占比，a1和a2分别表示设定的运行状态指数和异常监测时间段占比对应综合运行状态评估占比权重，m表示监测时间段数目。
3.根据权利要求2所述的一种基于RTU的数据采集方法，其特征在于：所述计算各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数，具体计算过程为：
B1、将各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据记为δijr，其中，r表示运行数据的编号，r＝1,2,...,f；
B2、从云数据库中提取各生产设备在正常运行时对应的各运行数据，记为
B3、计算各生产设备在各监测时间段对应的运行状态指数βij，其中，△δ表示设定参照的运行数据偏差。
4.根据权利要求2所述的一种基于RTU的数据采集方法，其特征在于：所述确认目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态的方式为:将目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数与云数据库中存储的各运行状态对应的综合运行状态指数集合进行对比，若某生产设备的综合运行状态指数位于某运行状态对应的综合运行状态指数集合内，则将该运行状态作为该生产设备的运行状态，由此得到目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态。
5.根据权利要求4所述的一种基于RTU的数据采集方法，其特征在于：所述分析生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子，具体分析过程为：
C1、统计目标无菌生产车间中良好状态的生产设备数目，得到良好状态的生产设备数目占比，并记为μ良；
C2、若μ良＝1，则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为
C3、若则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为/>
C4、若则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为/>
C5、若μ良＝0，则将生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子记为
C6、综上得到生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子λ，λ的取值为或者或者/>或者/>其中，/>
6.根据权利要求2所述的一种基于RTU的数据采集方法，其特征在于：所述分析目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数，具体分析过程为：
D1、将目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的灰尘浓度记为其中，g表示生产区域的编号，g＝1,2,...,p；
D2、从云数据库中提取目标无菌生产车间的体积，并记为V；
D3、计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的单位体积灰尘浓度ξj，
D4、基于目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的细菌种类和各类细菌数量，计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的细菌污染指数θj；
D5、计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数ψj，其中，ξ′和θ′分别表示设定参照的单位体积灰尘浓度和细菌污染指数，a3和a4分别表示设定的单位体积灰尘浓度和细菌污染指数对应环境质量评估占比权重，e表示自然常数。
7.根据权利要求6所述的一种基于RTU的数据采集方法，其特征在于：所述计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的细菌污染指数，具体计算过程为：
E1、将目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的细菌种类记为τjg；
E2、将目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的各类细菌数量进行累加，得到各监测时间段内各生产区域对应的总细菌数量，记为σjg；
E3、计算目标无菌生产车间在各监测时间段对应的细菌污染指数θj，其中，τ′和σ′分别表示设定参照的细菌种类和细菌数量，a5和a6分别表示设定的细菌种类和细菌数量对应细菌污染评估占比权重，p表示生产区域数目。
8.根据权利要求1所述的一种基于RTU的数据采集方法，其特征在于：所述对各待净化时间段的净化风速进行智能调控，具体调控过程为：
F1、提取目标无菌生产车间在各待净化时间段对应的环境质量系数，并记为其中，t表示待净化时间段的编号，t＝1,2,...,z；
F2、从云数据库中分别提取标准环境质量系数和单位环境质量系数对应的补偿净化风速，并分别记为ψ标和v补；
F3、设定各待净化时间段的补偿风速vt，
F4、将各待净化时间段的补偿风速作为各待净化时间段的净化风速，启动目标无菌生产车间的空气净化系统，并将净化风速调节至各待净化时间段对应的净化风速。
9.一种基于RTU的数据采集系统，其特征在于，包括：
生产设备运行分析模块，用于通过架设在目标无菌生产车间中各生产设备所属范围内的仪器对各生产设备进行全方位的运行数据采集，得到各生产设备在各监测时间段对应的各运行数据，分析目标无菌生产车间中各生产设备的综合运行状态指数；
环境污染影响分析模块，用于确认目标无菌生产车间中各生产设备的运行状态，分析生产设备运行对无菌生产车间的环境污染影响因子λ，其中，运行状态包括良好状态和异常状态；
生产车间环境分析模块，用于通过在小型移动机器人上放置的仪器对目标无菌生产车间的环境数据进行采集，得到目标无菌生产车间在各监测时间段内各生产区域对应的灰尘浓度、细菌种类和各类细菌数量，分析目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数；
空气净化智能调控模块，用于将目标无菌生产车间在各监测时间段对应的环境质量系数与设定参照的环境质量系数进行对比，并将环境质量系数小于设定参照的环境质量系数对应的监测时间段记为待净化时间段，对各待净化时间段的环境质量进行智能调控；
云数据库，用于存储各生产设备在正常运行时对应的各运行数据，存储各运行状态对应的综合运行状态指数集合，存储目标无菌生产车间的体积，并存储标准环境质量系数和单位环境质量系数对应的补偿净化风速。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202410043636.8A CN117850370A (zh) | 2024-01-11 | 2024-01-11 | 一种基于rtu的数据采集方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (1)
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| CN117850370A true CN117850370A (zh) | 2024-04-09 |
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Family Applications (1)
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2024
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