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申请/专利权人：山东绿能环宇低碳科技有限公司

摘要：本发明涉及数据监测技术领域，具体涉及一种用于远程温感监测报警的温度数据监测优化方法。方法包括：获取目标生产机器设备在当前采集时刻对应的待分析温度数据点序列以及待分析温度数据点序列中的各个待分析温度数据点对应的拟合数据点；根据各个待分析温度数据点对应的拟合数据点得到各个待分析温度数据点对应的偏离程度，根据偏离程度得到待分析温度数据点序列中的；根据特征温度数据点得到当前采集时刻对应的温度异常风险程度；根据温度异常风险程度对当前采集时刻所采集得到的目标生产机器设备的温度数据进行监测报警。本发明能够及时的对当前采集时刻所采集得到的所述目标生产机器设备的温度数据进行监测报警。

主权项：1.一种用于远程温感监测报警的温度数据监测优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：获取目标生产机器设备在当前采集时刻对应的待分析温度数据点序列以及所述待分析温度数据点序列中的各个待分析温度数据点对应的拟合数据点；根据所述各个待分析温度数据点对应的拟合数据点，得到所述各个待分析温度数据点对应的偏离程度；根据所述偏离程度，得到所述待分析温度数据点序列中的特征温度数据点；根据所述特征温度数据点，得到当前采集时刻对应的温度异常风险程度；根据所述温度异常风险程度，对当前采集时刻所采集得到的所述目标生产机器设备的温度数据进行监测；获取目标生产机器设备在当前采集时刻对应的待分析温度数据点序列以及所述待分析温度数据点序列中的各个待分析温度数据点对应的拟合数据点的方法，包括：在目标监测采集时间段中的各个采集时刻对所述目标生产机器设备的温度数据进行采集，将所采集到的温度数据均记为初始温度数据，并将所有初始温度数据构建的序列记为初始温度数据序列；所述目标监测采集时间段中的最后一个采集时刻为当前采集时刻；构建直角坐标系，将所述初始温度数据序列中的所有初始温度数据映射到所述直角坐标系中，得到所述初始温度数据序列中的各个初始温度数据对应的初始温度数据点，并将位于所述直角坐标系中的所有所述初始温度数据点构建的集合，记为初始温度数据点集合，所述初始温度数据对应的初始温度数据点的纵坐标值为对应初始温度数据、横坐标值为对应初始温度数据的采集时刻；对所述直角坐标系中的所有初始温度数据点进行拟合，得到拟合曲线；对获取得到的所述拟合曲线上的所有极值点进行排序，得到极值点序列；将所述初始温度数据点集合中的最大横坐标值，记为特征横坐标值；根据所述极值点序列和所述特征横坐标值，获取得到所述待分析温度数据点序列以及所述待分析温度数据点序列中的各个待分析温度数据点对应的拟合数据点；根据所述极值点序列和所述特征横坐标值，获取得到所述待分析温度数据点序列以及所述待分析温度数据点序列中的各个待分析温度数据点对应的拟合数据点的方法，包括：根据所述极值点序列中的各个极值点的横坐标值以及所述特征横坐标值，得到所述各个极值点对应的初始温度数据点子序列以及所述各个极值点对应的第一数量值；若判断所述极值点序列中的第a个极值点对应的第一数量值不小于预设数量阈值，而所述极值点序列中的第a-1个极值点对应的第一数量值小于预设数量阈值，则将所述第a个极值点对应的初始温度数据点子序列记为所述目标生产机器设备在当前采集时刻对应的待分析温度数据点序列；对于所述待分析温度数据点序列中的第h个温度数据点，将与所述第h个温度数据点的横坐标值相同且位于所述拟合曲线上的数据点记为所述第h个温度数据点对应的拟合数据点；得到所述各个极值点对应的初始温度数据点子序列以及所述各个极值点对应的第一数量值的方法，包括：对于所述第a个极值点：获取得到所述第a个极值点对应的横坐标取值区间，所述第a个极值点对应的横坐标取值区间中的最小值为所述第a个极值点的横坐标值，所述第a个极值点对应的横坐标取值区间中的最大值为所述特征横坐标值；在所述初始温度数据点集合中，将横坐标值属于所述第a个极值点对应的横坐标取值区间的所有初始温度数据点构建的序列记为所述第a个极值点对应的初始温度数据点子序列；将所述第a个极值点对应的初始温度数据点子序列中的初始温度数据点的数量，记为所述第a个极值点对应的第一数量值；得到所述各个待分析温度数据点对应的偏离程度的方法，包括：获取所述待分析温度数据点序列中的所有待分析温度数据点的纵坐标值构建的序列，并记为第一纵坐标值序列；获取得到所述第一纵坐标值序列中的最大纵坐标值和最小纵坐标值之间的差值，并记为第一温度差值；对于所述待分析温度数据点序列中的任一待分析温度数据点b0，将所述待分析温度数据点b0的纵坐标值与其对应的拟合数据点的纵坐标值的差值的绝对值，记为所述待分析温度数据点b0对应的差异值，将所述待分析温度数据点b0对应的差异值与所述第一温度差值的比值，记为所述待分析温度数据点b0对应的偏离程度；得到所述待分析温度数据点序列中的特征温度数据点的方法，包括：对于所述待分析温度数据点b0：若所述待分析温度数据点b0对应的偏离程度大于预设偏离程度阈值，则将所述待分析温度数据点b0记为特征温度数据点；根据所述特征温度数据点，得到当前采集时刻对应的温度异常风险程度的方法，包括：按照采集时间的先后顺序对所述待分析温度数据点序列中的所有特征温度数据点进行排序，得到特征温度数据点子序列；对于所述特征温度数据点子序列中的第c个特征温度数据点：将所述第c个特征温度数据点的横坐标值与所述特征温度数据点子序列中的第c-1个特征温度数据点的横坐标值之间的差值的绝对值记为所述第c个特征温度数据点对应的第一距离值，将所述第c个特征温度数据点的横坐标值与所述特征温度数据点子序列中的第c+1个特征温度数据点的横坐标值之间的差值的绝对值记为所述第c个特征温度数据点对应的第二距离值，将所述第二距离值与所述第一距离值之间的差值的绝对值记为所述特征温度数据点子序列对应的特征间隔差异值，c的取值区间为1,A，所述A为所述特征温度数据点子序列中的特征温度数据点的总数量；根据所述特征温度数据点子序列、所述特征温度数据点子序列对应的所有特征间隔差异值以及所述特征温度数据点子序列中的各个特征温度数据点对应的偏离程度，得到当前采集时刻对应的温度异常风险程度；根据所述特征温度数据点子序列、所述特征温度数据点子序列对应的所有特征间隔差异值以及所述特征温度数据点子序列中的各个特征温度数据点对应的偏离程度，得到当前采集时刻对应的温度异常风险程度的方法，包括：将所述特征温度数据点子序列对应的所有特征间隔差异值构建的序列记为特征间隔差异值序列；将所述特征温度数据点子序列中的所有特征温度数据点对应的偏离程度构建的序列，记为偏离程度序列；将所述特征间隔差异值序列的方差与所述偏离程度序列的方差的乘积，记为所述特征温度数据点子序列对应的整体混乱程度；根据所述特征间隔差异值序列和所述特征温度数据点子序列中的各个特征温度数据点对应的偏离程度，得到所述特征温度数据点子序列对应的非延续程度；将所述非延续程度与所述整体混乱程度的乘积的归一化值记为当前采集时刻对应的温度异常风险程度；根据如下公式计算得到所述特征温度数据点子序列对应的非延续程度： ；其中，为所述特征温度数据点子序列对应的非延续程度，B为所述特征间隔差异值序列中的特征间隔差异值的总数量，为所述特征间隔差异值序列中的第i+1个特征间隔差异值，为所述特征间隔差异值序列中的第i个特征间隔差异值，为所述特征温度数据点子序列中的第j个特征温度数据点对应的偏离程度，为所述特征温度数据点子序列中的第j-1个特征温度数据点对应的偏离程度，为所述特征温度数据点子序列中的第j+1个特征温度数据点对应的偏离程度；根据所述温度异常风险程度，对当前采集时刻所采集得到的所述目标生产机器设备的温度数据进行监测的方法，包括：获取预设的固定温度阈值和预设第一常数；将所述预设第一常数与所述温度异常风险程度相减之后所得到的值再与所述预设的固定温度阈值进行相乘所得到的值，记为当前采集时刻对应的温度判定阈值；获取得到当前采集时刻所采集得到的所述目标生产机器设备的温度数据，并记为待判定温度数据；若所述待判定温度数据大于所述温度判定阈值，则监测所述目标生产机器设备的远程温感监测报警装置立即进行报警。

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