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申请/专利权人：江苏润开鸿数字科技有限公司

摘要：本发明公开了基于开源鸿蒙的PLC网关设备运行状态监测系统及方法，具体涉及设备监测技术领域，用于解决PLC网关调度管理效率差的问题；通过安装和配置PLC网关设备，获取并预处理运行状态数据，构建长短期记忆网络模型进行设备状态预测，并结合自编码器模型进行数据异常检测，对设备运行状态的全面监测与预测，通过分析LSTM与自编码器结合后的运行状态数据，获取设备运行过程中产生的信息，实时确定设备的运行状态，当设备运行状态稳定时，生成运行稳定信号，避免不必要的管理干预，从而提高系统自动化和管理效率，若检测到异常，生成运行波动信号，并使用粒子群优化算法确定最优的设备运行参数配置，进行快速、准确的管理和调度。

主权项：1.基于开源鸿蒙的PLC网关设备运行状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤：安装和配置PLC网关设备，获取PLC网关设备的运行状态数据并进行数据预处理；根据预处理完毕的数据构建长短期记忆网络模型，并对设备运行状态进行预测，同时构建自编码器模型进行数据的异常检测；对长短记忆网络模型与自编码器模型进行结合后的PLC网关运行状态监测过程进行分析，获取状态监测过程中产生的运行波动信息，确定实时监测的PLC网关设备的状态；若PLC网关运行状态稳定，则生成网关设备运行稳定信号，不采取管理措施；若PLC网关运行状态异常，则生成网关设备运行波动信号，使用粒子群优化算法确定最优的设备运行参数并进行配置管理；获取PLC网关设备的运行状态数据并进行数据预处理，具体过程如下：数据预处理包括去噪处理、标准化处理以及数据校验处理；使用均值滤波与卡尔曼滤波对运行状态数据进行去噪处理；使用Z-score标准化与Min-Max归一化对运行状态数据进行标准化处理；使用奇偶校验和循环冗余校验对运行状态数据进行数据校验处理；根据预处理完毕的数据构建长短期记忆网络模型，并对设备运行状态进行预测，具体过程如下：对采集的运行状态数据进行预处理完毕后，将数据分割为训练集、验证集和测试集，构建长短期记忆网络模型，使用深度学习框架；定义LSTM模型结构，包括输入层、LSTM层、全连接层和输出层，并设置学习率、批量大小、序列长度；使用均方误差作为损失函数，并使用训练集进行模型训练，通过反向传播更新模型参数；使用验证集评估LSTM模型性能，并调整超参数，使用测试集对LSTM模型进行评估，并将LSTM模型应用于实时数据流，对设备运行状态进行实时预测；同时构建自编码器模型进行数据的异常检测，具体过程如下：将从PLC网关设备采集的运行状态数据预处理后，分割为正常数据和包含异常的数据；定义自编码器结构，包括编码器、瓶颈层和解码器，并设置学习率、批量大小、瓶颈层大小；使用均方误差作为损失函数，使用正常数据进行模型训练重建正常数据；使用包含异常的数据评估模型性能，根据重建误差判断异常点；将自编码器应用于实时数据流，计算每个数据点的重建误差，根据重建误差与阈值的比较，识别异常作为预警信息；对长短记忆网络模型与自编码器模型进行结合后的PLC网关运行状态监测过程进行分析，获取状态监测过程中产生的运行波动信息，具体过程如下：运行波动信息包括重建检测信息、模型响应信息；重建检测信息中包括重建检测波动指数，模型响应信息中包括模型响应稳定指数；将获取到的重建检测波动指数、模型响应稳定指数进行联立计算得到设备运行系数。

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