本發明涉及溫控器數據監測，具體為一種溫控設備狀態智能監測方法及系統。

背景技術：

1、智能溫控器集測量、顯示、控制、報警、記錄等用途于一體，同時配備wifi、ot通訊協議、多通訊接口等功能；融入ai及語音的智能溫控器，可實現對溫度準確測量及家居設備溫度和工作狀態的現場及手機遠程的精準控制；復雜的設計與功能也給溫控設備狀態的監測帶來了巨大的挑戰。

2、目前，傳統溫控設備狀態監測方法通常是利用采集的當前溫度監測數據對溫控設備狀態進行驗證校對，沒有結合歷史環境監測數據來獲取環境變化對溫控設備狀態監測的影響情況；另一方面，傳統監測方法無法根據設備的當前狀態數據對溫控設備位置進行調整，這樣會降低溫控設備狀態智能監測的準確性與可靠性。

3、為此，提出一種溫控設備狀態智能監測方法及系統。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種溫控設備狀態智能監測方法及系統。首先，采集溫控設備的當前監測數據、環境傳感數據和歷史數據；利用環境影響權重預測模型對當前監測數據中的當前顯示監測數據、環境傳感數據和歷史數據進行處理，得到當前環境影響權重；根據當前環境影響權重和當前顯示監測數據得到顯示狀態監測值；根據顯示狀態監測值的閾值判斷結果，利用控制監測標準值對當前監測數據中的當前控制監測數據進行評估，得到控制狀態監測值；根據控制狀態監測值的閾值判斷結果，將當前位置信息、當前狀態監測信息輸入至溫控設備位置預測模型并利用粒子群算法進行優化，得到更新位置信息。

2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

3、一種溫控設備狀態智能監測方法，包括：

4、采集溫控設備的當前監測數據、環境傳感數據、歷史顯示監測數據和歷史環境傳感數據；

5、利用所述歷史顯示監測數據和所述歷史環境傳感數據對環境影響權重預測模型進行訓練，得到歷史環境影響權重；

6、將所述當前監測數據中的當前顯示監測數據、所述環境傳感數據和所述歷史環境影響權重輸入至預訓練的所述環境影響權重預測模型，得到當前環境影響權重；利用所述當前環境影響權重對所述當前顯示監測數據進行加權，得到顯示狀態監測值；

7、將所述顯示狀態監測值進行閾值比較，若低于顯示閾值，則將所述顯示狀態監測值置為0并輸出顯示異常信息；否則，利用控制監測標準值對所述當前監測數據中的當前控制監測數據進行評估，得到控制狀態監測值；

8、將所述控制狀態監測值進行閾值比較，若低于控制閾值，則將所述控制狀態監測值置為0并輸出控制異常信息；否則，將當前位置信息和當前狀態監測信息輸入至溫控設備位置預測模型并利用粒子群算法進行優化，得到更新位置信息。

9、進一步地，所述當前監測數據包括：當前顯示監測數據和當前控制監測數據；所述環境傳感數據包括：環境光照傳感數據和環境溫度傳感數據；所述歷史環境傳感數據包括：歷史環境光照傳感數據和歷史環境溫度傳感數據。

10、進一步地，將所述當前監測數據中的當前顯示監測數據、所述環境傳感數據和所述歷史環境影響權重輸入至預訓練的所述環境影響權重預測模型，得到當前環境影響權重；利用所述當前環境影響權重對所述當前顯示監測數據進行加權，得到顯示狀態監測值的具體實現過程包括：

11、將當前顯示監測數據、環境傳感數據和歷史環境影響權重輸入至預訓練的環境影響權重預測模型，優化更新參數，得到當前環境影響權重；

12、其中，所述當前環境影響權重包括：影響溫度顯示權重、影響濕度顯示權重和影響功率顯示權重；

13、從所述當前顯示監測數據中得到當前溫度顯示數據、當前濕度顯示數據和當前功率顯示數據；

14、將所述當前溫度顯示數據、所述當前濕度顯示數據和所述當前功率顯示數據分別與實際溫度數據、實際濕度數據和實際功率數據進行差值計算，得到當前溫度顯示偏差值、當前濕度顯示偏差值和當前功率顯示偏差值；

15、利用所述當前環境影響權重對所述當前溫度顯示偏差值、所述當前濕度顯示偏差值和所述當前功率顯示偏差值進行評估，得到顯示狀態監測值。

16、進一步地，利用控制監測標準值對所述當前監測數據中的當前控制監測數據進行評估，得到控制狀態監測值的具體實現過程包括：

17、獲取當前控制監測數據和控制監測標準值；

18、其中，所述當前控制監測數據包括：當前控制模式數據、當前控制異常數據、當前控制延遲數據和當前控制溫度數據；

19、根據所述當前控制模式數據和所述當前控制異常數據，得到控制模式系數和控制異常系數；

20、對所述控制模式系數、所述控制異常系數、所述當前控制延遲數據和所述當前控制溫度數據進行評估，得到控制狀態監測值。

21、進一步地，將當前位置信息和當前狀態監測信息輸入至溫控設備位置預測模型并利用粒子群算法進行優化，得到更新位置信息的具體實現過程包括：

22、獲取歷史位置信息、歷史狀態監測信息、當前位置信息和當前狀態監測信息；

23、其中，所述歷史狀態監測信息包括歷史顯示狀態監測值和歷史控制狀態監測值；所述當前狀態監測信息包括當前顯示狀態監測值和當前控制狀態監測值；

24、利用所述歷史位置信息和所述歷史狀態監測信息對溫控設備位置預測模型進行訓練，得到預訓練設備位置預測模型；

25、將當前位置信息和當前狀態監測信息輸入至所述預訓練設備位置預測模型，得到預測位置信息；

26、將所述預測位置信息設置為初始化粒子位置，以最大化顯示狀態監測值和最大化控制狀態監測值為優化目標，利用粒子群算法進行迭代，得到更新位置信息。

27、進一步地，利用粒子群算法進行迭代，得到更新位置信息的具體實現過程包括：

28、將粒子群算法的優化目標設置為最大化顯示狀態監測值和最大化控制狀態監測值；

29、隨機生成一組粒子，并為每個粒子設置初始位置和初始速度，構成了初始的粒子群；同時設置全局最優位置和最優適應度；其中，所述初始位置設定為預訓練設備位置預測模型輸出的預測位置信息；

30、根據粒子的當前位置、當前速度、歷史最優位置以及所述全局最優位置，使用粒子群優化算法來更新粒子的速度和位置；

31、每次位置更新后，計算粒子的適應度值，并根據適應度值更新粒子的局部最優位置和全局最優位置；然后，判斷當前迭代次數是否超過預設的最大迭代次數，若超過，則終止優化過程，并輸出對應全局最優位置的調節變量值，即更新位置信息。

32、一種溫控設備狀態智能監測系統，包括：系統控制模塊、數據采集模塊、顯示狀態監測模塊、控制狀態監測模塊、溫控設備位置預測模塊和輸出模塊；

33、其中，所述系統控制模塊用于控制系統的啟動、暫停和停止；

34、所述數據采集模塊用于獲取溫控設備的當前監測數據、環境傳感數據、歷史顯示監測數據和歷史環境傳感數據；

35、所述顯示狀態監測模塊用于利用環境影響權重預測模型輸出的當前環境影響權重對當前顯示監測數據進行加權，得到顯示狀態監測值，并進行顯示閾值比較；

36、所述控制狀態監測模塊用于利用控制監測標準值對當前控制監測數據進行評估，得到控制狀態監測值，并進行控制閾值比較；

37、所述溫控設備位置預測模塊用于利用溫控設備位置預測模型和粒子群算法進行數據處理，得到更新位置信息；

38、所述輸出模塊用于輸出異常信息以及所述更新位置信息。

39、進一步地，所述顯示狀態監測模塊用于利用環境影響權重預測模型輸出的當前環境影響權重對當前顯示監測數據進行加權，得到顯示狀態監測值的具體實現過程包括：

40、利用歷史顯示監測數據和歷史環境傳感數據對環境影響權重預測模型進行訓練，得到歷史環境影響權重；

41、將當前顯示監測數據、環境傳感數據和所述歷史環境影響權重輸入至所述環境影響權重預測模型，優化更新參數，得到當前環境影響權重；

42、將當前溫度顯示數據、當前濕度顯示數據和當前功率顯示數據分別與實際溫度數據、實際濕度數據和實際功率數據進行差值計算，得到當前溫度顯示偏差值、當前濕度顯示偏差值和當前功率顯示偏差值；

43、利用所述當前環境影響權重對所述當前溫度顯示偏差值、所述當前濕度顯示偏差值和所述當前功率顯示偏差值進行評估，得到顯示狀態監測值。

44、進一步地，所述控制狀態監測模塊用于利用控制監測標準值對當前控制監測數據進行評估，得到控制狀態監測值的具體實現過程包括：

45、獲取當前控制監測數據和控制監測標準值；

46、其中，所述當前控制監測數據包括：當前控制模式數據、當前控制異常數據、當前控制延遲數據和當前控制溫度數據；

47、根據所述當前控制模式數據和所述當前控制異常數據，得到控制模式系數和控制異常系數；

48、對所述控制模式系數、所述控制異常系數、所述當前控制延遲數據和所述當前控制溫度數據進行評估，得到控制狀態監測值。

49、進一步地，所述溫控設備位置預測模塊用于利用溫控設備位置預測模型和粒子群算法進行數據處理，得到更新位置信息的具體實現過程包括：

50、獲取歷史位置信息、歷史狀態監測信息、當前位置信息和當前狀態監測信息；

51、其中，所述歷史狀態監測信息包括歷史顯示狀態監測值和歷史控制狀態監測值；所述當前狀態監測信息包括當前顯示狀態監測值和當前控制狀態監測值；

52、利用所述歷史位置信息和所述歷史狀態監測信息對溫控設備位置預測模型進行訓練，得到預訓練設備位置預測模型；

53、將當前位置信息和當前狀態監測信息輸入至所述預訓練設備位置預測模型，得到預測位置信息；

54、將所述預測位置信息設置為初始化粒子位置，以最大化顯示狀態監測值和最大化控制狀態監測值為優化目標，利用粒子群算法進行迭代，得到更新位置信息。

55、與現有技術相比，本發明的有益效果為：

56、1、本發明提出了一種顯示狀態監測功能用于監測溫控設備的顯示狀態；該功能首先使用歷史顯示監測數據和歷史環境傳感數據對環境影響權重預測模型訓練，得到歷史環境影響權重；然后，利用環境影響權重預測模型輸出的當前環境影響權重對當前顯示監測數據進行加權，得到顯示狀態監測值；所述顯示狀態監測值可以反映環境光照與溫度變化對溫控設備顯示狀態的干擾程度，從而可以有效提高溫控設備狀態智能監測的準確性與可靠性。

57、2、本發明提出了一種控制狀態監測功能用于監測溫控設備的控制狀態；該功能通過采集到的當前控制模式數據和當前控制異常數據，得到控制模式系數和控制異常系數；然后，結合所述控制模式系數和所述控制異常系數對當前控制延遲數據和當前控制溫度數據進行評估，得到控制狀態監測值；該功能可以根據所述控制狀態監測值來從溫控設備控制的各個維度進行有效監測，從而有效提高溫控設備狀態智能監測的準確性與可靠性。

58、3、本發明提出了一種溫控設備位置預測功能用于根據實時監測信息對溫控設備位置進行調整；該功能利用歷史位置信息和歷史狀態監測信息訓練得到的預訓練設備位置預測模型來對溫控設備位置進行預測，得到預測位置信息；然后，該功能使用粒子群算法對預測位置信息進行迭代優化，得到更新位置信息；該功能獲得的位置信息既受到環境干擾較小，又可以實現穩定的控制性能，從而進一步提高溫控設備狀態智能監測的準確性與可靠性。