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申请/专利权人：深圳腾捷兴科技有限公司
摘要：本发明属于机房巡检技术领域，具体为基于使用动作频次的大数据机房巡检方法及系统，包括包括预设巡检路线；巡检机器人到达指定巡检位置后，执行检测动作；记录巡检机器人每个动作的执行次数和持续时间，并建立数据模型；根据数据模型优化巡检机器人的动作执行策略和路径规划并建立优化数学模型；按照日周月的时间尺度进行优化巡检，并建立周期数学模型，最终实现最优化的巡检计划，解决现有技术中巡检机器人巡检能耗成本高、使用寿命短等问题，能够根据巡检机器人的检测模块的使用频次，实现最小化巡检成本，降低能耗，最大化提高巡检机器人的使用寿命。
主权项：1.基于使用动作频次的大数据机房巡检方法，其特征在于，包括：预设巡检路线；巡检机器人到达指定巡检位置后，执行检测动作；记录巡检机器人每个动作的执行次数和持续时间，并建立数据模型，定义变量：令Ai表示第i个动作，其中i＝1,2,...,n；n是动作的总数；令Tstart,i表示动作Ai开始执行的时间，令Tend,i表示动作Ai结束执行的时间，令Di表示动作Ai的持续时间，可以用公式表示为：Di＝Tend,i-Tstart,i根据数据模型优化巡检机器人的动作执行策略和路径规划并建立优化数学模型，定义fCi,Di为优化目标函数，它依赖于动作Ai的执行次数Ci和平均持续时间总持续时间除以执行次数；按照日周月的时间尺度进行优化巡检，并建立周期数学模型，定义每个动作的优化参数：Ci:动作Ai的日周月执行次数，Di:动作Ai的平均执行时间，Ei:动作Ai的能耗，Qi:动作Ai的检测质量或重要性评分，建立最小化总能耗和最大化覆盖率的数学模型函数：
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳腾捷兴科技有限公司 基于使用动作频次的大数据机房巡检方法及系统
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