一种基于工业互联网标识解析的环保监测数据自证明系统

    公开(公告)号:CN115102872B

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202210792571.8

    申请日:2022-07-05

    摘要: 本发明提供了一种基于工业互联网标识解析的环保监测数据自证明系统,包括:节点建立模块,用于建立工业互联网标识解析的二级节点,所述二级节点与企业节点和国家顶级节点进行对接;数据获取模块,用于获取与监测业务对应的第一标识,并基于所述第一标识,利用所述二级节点,得到环保监测数据;数据分析模块,用于基于所述环保监测数据的第二标识,对所述监测业务进行分析,得到对所述监测业务的监测结果,本发明提供一种基于工业互联网标识解析的环保监测数据自证明系统,在工业互联网标识解析的基础上,实现在监测业务下,对环保监测数

    一种基于工业互联网标识解析的环保监测数据自证明系统

    公开(公告)号:CN115102872A

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202210792571.8

    申请日:2022-07-05

    摘要: 本发明提供了一种基于工业互联网标识解析的环保监测数据自证明系统,包括:节点建立模块,用于建立工业互联网标识解析的二级节点,所述二级节点与企业节点和国家顶级节点进行对接;数据获取模块,用于获取与监测业务对应的第一标识,并基于所述第一标识,利用所述二级节点,得到环保监测数据;数据分析模块,用于基于所述环保监测数据的第二标识,对所述监测业务进行分析,得到对所述监测业务的监测结果,本发明提供一种基于工业互联网标识解析的环保监测数据自证明系统,在工业互联网标识解析的基础上,实现在监测业务下,对环保监测数据的分析与管理,保证对监测业务的精准分析。

    一种基于特征工程的河涌水质预测方法

    公开(公告)号:CN114330904A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111668051.8

    申请日:2021-12-31

    摘要: 一种基于特征工程的河涌水质预测方法,包括:步骤A:获取影响河涌水质的监测数据;步骤B:对影响河涌水质的监测数据进行预处理;步骤C:构造影响河涌水质的特征指标;步骤D:采用相关系数法进行特征指标筛选,包括通过Pearson相关系数法进行LSTM模型的特征筛选;步骤E:模型结构数据处理,包括将筛选的特征指标,进行LSTM模型结构数据预处理;步骤F:模型训练及自动调参,包括对LSTM模型进行训练和自动调优LSTM模型参数,保存最优模型至服务器上;步骤G:模型预测及结果评估,包括基于最优模型获取预测数据,评估预测数据与真实数据的偏差。本发明结合河涌的多因素、多条件影响因素,实现更准确、更全面反映水质变化的预测情况。

    通用型数据采集接口板
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN104199618A

    公开(公告)日:2014-12-10

    申请号:CN201410357981.5

    申请日:2014-07-25

    IPC分类号: G06F3/05

    摘要: 本发明公开了一种通用型数据采集接口板,包括:主控芯片;PWM控制单元,用于调制脉冲宽度;模拟量采集单元,用于采集模拟量信号;模拟量输出单元,用于输出模拟量信号;RS232通讯控制单元,包括所述串行通讯控制模块,用于接收、处理及转换RS232信号;继电器控制输出单元,用于控制并行信号的输出;数字量采集单元,用于采集数字量信号;RS485通讯控制单元,包括所述串行通讯控制模块,用于接收、处理及转换RS485信号;USB接口单元,包括USB信号模块,用于通过阻抗匹配实现USB信号的通讯。采用本发明,可集成多种接口和功能,扩充了信号采集接口板的功能;把采集信号的转换处理等功能放置到上级设备,提高了信号接口板的应用灵活性。

    一种基于标识解析的环境监测运维平台

    公开(公告)号:CN114967504A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210803723.X

    申请日:2022-07-07

    IPC分类号: G05B17/02

    摘要: 本发明提供了一种基于标识解析的环境监测运维平台,包括:现场感知层,用于基于环保终端设备的运维数据和现场设备仿真模型,搭建出对应的现场动态仿真模型;标识解析层,用于基于现场动态仿真模型和环保终端设备系统中每个环保终端设备对应的标识编码,确定出环保终端设备系统中的深层故障;多端操控层,用于将深层故障和多端操控信息同步至多方终端;用以在现场运维信息化、数字化的基础上实现现场端仪器设备的线上仿真和现场端处理疑难故障时的多端互动,克服了人、物和数据之间存在的物理意义上的局限,实现了环境监测运维的跨区域跨部门合作治理决策,使得环境监测运维更加智能化、自动化和服务化,改善了运维信息滞后和运维效率低下的问题。

    一种烟气在线监测数据预处理方法

    公开(公告)号:CN112285287B

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202011118064.3

    申请日:2020-10-19

    IPC分类号: G01N33/00 G06F17/18

    摘要: 一种水污染源在线监测数据异常的识别方法,包括如下步骤:步骤A:接入站点监测数据;步骤B:对站点监测数据中异常数据进行初级识别;步骤C:对站点监测数据中异常数据进行二级识别,剔除非正常监测时段的异常数据;步骤D:通过污染因子之间、污染因子与烟气参数之间的逻辑关系,对不符合逻辑关系的异常数据进行三级筛查;步骤E:判别监测站点的燃烧阶段、燃烧持续类型和燃烧波动类型;步骤F:判别全局疑似异常数据;步骤G:通过预测模型判别局部疑似异常数据;步骤H:对不符合逻辑关系的异常数据、全局疑似异常数据和局部疑似异常数据进行记录并处理。本发明解决异常点捕获效果欠佳问题,准确识别异常数据,大大提高运维人员的工作效率。

    一种基于预测控制的污水处理节能方法

    公开(公告)号:CN114671523A

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202111674080.5

    申请日:2021-12-31

    IPC分类号: C02F3/30

    摘要: 一种基于预测控制的污水处理节能方法,包括步骤一:确定监测指标和监测数据采样频率;步骤二:获取在线监测数据,并对数据进行预处理;步骤三:对预处理后的数据进行动态转换,并构造特征指标;步骤四:模型结构数据处理,包括创建LSTM模型的三维框架数据;步骤五:模型训练及自动调参,包括对LSTM模型进行训练,调整LSTM模型的参数,将最优模型保存至服务器;步骤六:对最优模型进行线上布署;步骤七:模型预测及结果评估,包括对最优模型进行预测,将预测结果进行逆转换,对预测结果进行评估;步骤八:预测控制,包括调取LSTM模型进行预测,进行迭代以输出最优的控制变量组合,并驱动控制变量对应的变频器和变频控制仪器,以实现节能降耗的目标。

    一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统

    公开(公告)号:CN115118581A

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210735113.0

    申请日:2022-06-27

    IPC分类号: H04L41/0677 H04L41/0654

    摘要: 本发明提供了一种基于5G的物联网数据全链路监控和智能保障系统,包括:任务构建模块,用于获取全链路监控目标,并基于全链路监控目标确定监控指标以及监控任务;监控模块,用于基于监控指标以及监控任务启动预设代理进程采集全链路监控数据,并对全链路监控数据进行分析;保障模块,用于当分析结果判定全链路存在目标故障时,对目标故障进行定位,并基于定位结果采取预设保障措施对目标故障进行排除。通过确定对全链路监控的目标,实现对监控指标以及监控任务准确的获取,并根据全链路运行过程中的运行数据,实现对全链路进行安全可靠的监控,且在存在故障时,提高了对故障的解决效果以及解决效率,保障了全链路的稳定运行。

    一种水污染源在线监测数据异常的识别方法

    公开(公告)号:CN112287988A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011118055.4

    申请日:2020-10-19

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/08 G01N33/18

    摘要: 一种水污染源在线监测数据异常的识别方法,步骤A:接入站点监测数据;步骤B:对站点监测数据中异常数据进行初级识别;步骤C:对站点监测数据中异常数据进行二级识别;步骤D:剔除步骤B和步骤C中识别的异常数据,剔除异常数据后的站点监测数据转换成时间序列数据,从时间序列数据分解出周期成份和中位数,根据周期成份和中位数获取残差,对残差进行异常检测,进行三级识别;步骤E:根据步骤D中进行三级识别后的异常数据的波动特征,确认异常原因,并对异常数据进行分类标记;步骤F:根据异常数据的波动特征以及对应的异常原因,进行BP神经网络机器学习分类,对数据异常现象的原因进行智能识别。