加氢站诊断系统及方法与流程

1.本技术涉及加氢站的领域，尤其是涉及一种加氢站诊断系统及方法。


背景技术：

2.随着化石燃料的日益减少，人们正在寻找一种可再生的清洁能源。氢能源作为一种更为清洁的能源逐渐被应用在汽车领域，随之而来的是一种新的加注燃料站点，即加氢站，加氢站是给燃料汽车加注氢气的燃气站。
3.加氢站一般包括plc站控服务器、分散控制系统和加氢设备，plc站控服务器通过串口通信控制加氢设备以获取氢气加注的数据。此外，plc站控服务器基于分散控制系统以通过tcp或串口通信获取卸气柱、储氢罐、压缩机、冷却机等附属设备的参数并控制卸气柱、储氢罐、压缩机、冷却机等附属设备的运转。
4.在上述加氢的过程中，发明人发现上述技术至少存在以下问题：加氢站常常会存在故障问题而工作人员无法发现，从而导致加氢站的经济损失。


技术实现要素：

5.为了能够及时发现加氢站的故障问题，本技术提供一种加氢站诊断系统及方法。
6.第一方面，本技术提供一种加氢站诊断方法，采用如下的技术方案：一种加氢站诊断方法，所述方法包括：定时获取加氢站多个附属设备的各项设备参数；将所述各项设备参数与正常范围进行比较；当存在目标设备参数超出正常范围时，将所述目标设备参数标记为异常参数；将带有异常参数的各项设备参数输入已经训练好的故障位置诊断模型中，得出故障位置。
7.通过采用上述技术方案，预先将获取到的各项设备参数与正常范围进行比较，能够将并未处于正常范围的设备参数标记成为异常参数，将带有异常参数的各项设备参数输入到训练好的故障位置诊断模型中能够得到故障位置，由于故障位置诊断模型通过大量的带有异常参数的设备参数以及对应的故障位置作为训练集进行了训练，因而能够基于大量的数据给出故障的诊断，以便于排除故障。
8.在一个具体的可实施方案中，基于所述故障位置以及预设的分类规则，得到故障大小分类；基于所述故障大小分类及故障位置，从预存的故障分类库中得到对应的故障解决方案。
9.通过采用上述技术方案，当确定了故障的位置后，基于故障的位置能够对故障大小进行故障大小分类，针对不同的分类类别，从而给出针对性的解决方案，以便于采取解决方案排除故障，从而维持加氢站的正常工作。
10.在一个具体的可实施方案中，所述故障大小分类至少包括大故障和小故障，所述
故障解决方案至少包括显示厂家联系方式和显示解决步骤演示，所述基于所述故障大小分类及故障位置，从预存的故障分类库中得到对应的故障解决方案，包括：若故障大小分类为大故障，则显示厂家联系方式；若故障大小分类为小故障，则显示解决步骤演示。
11.通过采用上述技术方案，当故障大小为大故障时，此时可能凭借自身的经验无法解决，因此需要显示厂家联系方式，通过联系加氢站的厂家，从而便于获知解决的方式或者由厂家委派工程师来进行排除故障；而若故障大小为小故障，则从小故障分类库中显示解决步骤演示，根据解决步骤演示能够排除故障，降低了设备维护的成本。
12.在一个具体的可实施方案中，所述显示厂家联系方式之后，还包括：获取厂家显示的解决措施以及对应的各项设备参数及异常参数；基于预设的评估规则对解决措施的复杂度进行评估得到解决措施的复杂度；当解决措施的复杂度小于复杂度预设值时，将所述厂家显示的解决措施以及与对应的各项设备参数及异常参数作为小故障添加到小故障分类库中。
13.通过采用上述技术方案，在显示厂家联系方式联系厂家之后获取厂家显示的解决措施，由于厂家给出的解决措施是基于各项设备参数以及异常参数，因而建立起解决措施与对应的各项设备参数及异常参数之间的映射关系，然后基于复杂度评估规则对解决措施的复杂度进行评估，若复杂度小于复杂度预设值，表明此时的解决措施能够熟练上手，因此将解决措施与各项设备参数及异常参数之间的映射关系添加到小故障分类库中，后面再次遇到此类故障时，能够直接按照解决措施进行排除故障，从而降低了因小故障而频繁联系厂家导致的维护成本增加。
14.在一个具体的可实施方案中，所述厂家显示的解决措施包括多个按照操作时序排列的子步骤，所述基于预设的评估规则对解决措施的复杂度进行评估，包括：获取并统计每一所述子步骤的操作时间；根据所述操作时间计算总计操作用时；基于总计操作用时与对应的故障位置的复杂度权重值计算解决措施的复杂度。
15.通过采用上述技术方案，通过统计每一子步骤的操作时间得到总计操作用时并基于故障位置的重要性确定的权重值，从而最终确定解决措施的复杂度，便于对复杂度有一个直观的评估，并便于与复杂度的预设值进行比较。
16.在一个具体的可实施方案中，所述将厂家显示的解决措施以及对应的各项设备参数及异常参数作为小故障添加到小故障分类库中之后，还包括：获取所述小故障分类库中所述解决措施的实际操作用时；基于所述实际操作用时与总计操作用时计算操作用时比；当所述小故障分类库中预定数量的操作用时比均小于预设的操作熟练度时，提高解决措施的复杂度预设值。
17.通过采用上述技术方案，在将复杂度小于复杂度预设值的解决措施加入小故障分类库中后，获取小故障分类库中每一解决措施的实际操作用时，基于实际操作用时来计算操作用时比，由于操作用时比为实际操作用时与总计操作用时的比值，能够反应操作的熟练度，当预定数量的解决措施的熟练度均小于预设的操作熟练度时，说明操作过程中对设备已经非常熟悉，能够应对大部分的故障，此时通过提高复杂度预设值，能够使得更多的解
决措施被纳入到小故障分类库中，进一步地减小了维护成本。
18.在一个具体的可实施方案中，所述提高复杂度预设值，包括：计算平均操作用时比；基于所述平均操作用时比计算提高系数；基于所述提高系数提高复杂度预设值。
19.通过采用上述技术方案，由于考虑到存在特殊的解决措施比较困难，或者由于一些新人导致个别操作用时比比较高，所以针对所有的解决措施计算得到平均操作用时比，基于平均操作用时比来计算提高系数，通过提高系数来提高复杂度预设值，此时复杂度预设值的变化幅度较小，不致变化幅度激增而导致大量解决措施被纳入小故障库中导致没有充足的学习时间。
20.第二方面，本技术提供一种加氢站诊断系统，采用如下的技术方案：一种加氢站诊断系统，所述系统包括：参数获取模块，用于定时获取加氢站多个附属设备的各项设备参数；参数比较模块，用于将所述各项设备参数与正常范围进行比较；参数标记模块，用于当存在目标设备参数超出正常范围时，将所述目标设备参数标记为异常参数；模型诊断模块，用于将带有异常参数的各项设备参数输入已经训练好的故障位置诊断模型中，得出故障位置。
21.通过采用上述技术方案，参数比较模块预先将参数获取模块获取到的各项设备参数与正常范围进行比较，参数标记模块能够将并未处于正常范围的设备参数标记成为异常参数，而模型诊断模块则将带有异常参数的各项设备参数输入到训练好的故障位置诊断模型中能够得到故障位置，由于故障位置诊断模型通过大量的带有异常参数的设备参数以及对应的故障位置作为训练集进行了训练，因而能够基于大量的数据给出故障的诊断，以便于排除故障。
22.第三方面，本技术提供一种计算机设备，采用如下的技术方案：一种智能终端，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述一种加氢站诊断方法。
23.通过采用上述技术方案，智能终端中的处理器可以根据存储器中存储的相关计算机程序，实现上述一种加氢站诊断方法，进而迅速地确定了故障的位置，减少了操作人员逐一排查的时间，降低了因长时间停机导致的经济损失。
24.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，采用了如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述一种加氢站诊断方法。
25.通过采用上述技术方案，可读存储介质能够存储相应的计算机程序，进而通过执行计算机程序实现迅速地确定故障的位置，减少了操作人员逐一排查的时间，降低了因长时间停机导致的经济损失。
26.综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：
1.预先将获取到的各项设备参数与正常范围进行比较，能够将并未处于正常范围的设备参数标记成为异常参数，将带有异常参数的各项设备参数输入到训练好的故障位置诊断模型中能够得到故障位置，由于故障位置诊断模型通过大量的带有异常参数的设备参数以及对应的故障位置作为训练集进行了训练，因而能够基于大量的数据给出故障的诊断，以便于排除故障；2.在显示厂家联系方式联系厂家之后获取厂家显示的解决措施，由于厂家给出的解决措施是基于各项设备参数以及异常参数，因而建立起解决措施与对应的各项设备参数及异常参数之间的映射关系，然后基于复杂度评估规则对解决措施的复杂度进行评估，若复杂度小于复杂度预设值，表明此时的解决措施能够熟练上手，因此将解决措施与各项设备参数及异常参数之间的映射关系添加到小故障分类库中，后面再次遇到此类故障时，能够直接按照解决措施进行排除故障，从而降低了因小故障而频繁联系厂家导致的维护成本增加。；3.在将复杂度小于复杂度预设值的解决措施加入小故障分类库中后，获取小故障分类库中每一解决措施的实际操作用时，基于实际操作用时来计算操作用时比，由于操作用时比为实际操作用时与总计操作用时的比值，能够反应操作的熟练度，当预定数量的解决措施的熟练度均小于预设的操作熟练度时，说明操作过程中对设备已经非常熟悉，能够应对大部分的故障，此时通过提高复杂度预设值，能够使得更多的解决措施被纳入到小故障分类库中，进一步地减小了维护成本
附图说明
图1是本技术实施例中一种加氢站诊断方法的流程示意图；图2是本技术实施例中显示厂家联系方式之后的处理流程示意图；图3是本技术实施例中一种加氢站诊断系统的结构框图。
27.附图标记说明：301、参数获取模块；302、参数比较模块；303、参数标记模块；304、模型诊断模块。
具体实施方式
28.以下结合附图1-3对本技术作进一步详细说明。
29.本技术实施例公开一种加氢站诊断方法，该方法运行在站控服务器上，站控服务器通信连接于加氢站的各个附属设备，加氢站的附属设备上安装有各种用于监测附属设备运行参数的传感器。站控服务器从加氢站的附属设备处获取运行参数的各种数据，从而综合性地进行诊断。站控服务器包括处理器、存储器和收发器，处理器可以用于进行加氢站诊断流程中的诊断流程，收发器可以用于接收和发送诊断过程中的相关数据。
30.下面将结合具体实施方式，对图1所示的处理流程进行详细的说明，内容可以如下：步骤101，定时获取加氢站多个附属设备的各项设备参数。
31.在实施中，站控服务器通过tcp或串口通信与附属设备通信连接，从而在加氢站加注氢气的过程中定时获取多个附属设备的设备参数，其中，设备参数包括加氢站产生的氢气量、储氢罐流量、压缩机压缩比、冷却机的温度、加氢站加氢枪的流量等。站控服务器可以
基于氢气加注的情况或者根据设定定时发送获取附属设备的各项设备参数的指令给附属设备，这样，能够得知当前附属设备的设备参数。
32.步骤102，将各项设备参数与正常范围进行比较。
33.在实施中，站控服务器内部预先存储有各项设备参数的正常范围，在检测得到附属设备的设备参数后，将每个附属设备的设备参数与其对应的正常范围进行比较。这样，能够得出各项设备参数是否处于正常范围中，即能够得出附属设备是否处于正常的工作状态下。
34.步骤103，当存在目标设备参数超出正常范围时，将目标设备参数标记为异常参数。
35.在实施中，在站控服务器进行比较的过程中，当存在一个或多个目标设备参数超出正常范围时，此时的超出，可能是低于正常范围，也可能是高于正常范围；站控服务器将目标设备参数标记为异常参数。这样，能够将可能处于异常工作状态的设备参数凸显出来，从而便于确定可能出现故障的位置。
36.步骤104，将带有异常参数的各项设备参数输入已经训练好的故障位置诊断模型中，得出故障位置。
37.在实施中，站控服务器在标注出异常参数后，将带有异常参数的各项设备参数输入已经训练好的故障位置诊断模型中，由于站控服务器预先通过大量的带有异常参数的设备参数以及对应的故障位置作为训练集对故障位置诊断模型进行了训练，因此故障位置诊断模型能够在输入带有异常参数的各项设备参数时显示相对应的故障位置。其中，故障位置诊断模型是基于人工智能的分类模型，基于带有异常参数的各项设备参数进行分类，从而得出故障位置，这样，能够进行故障的诊断，以便于对故障进行排除和解决。
38.可选的，为了针对故障位置显示建议的故障解决方案，相应的，参照图1，上述方法可以包括如下处理：步骤105，基于所述故障位置以及预设的分类规则，得到故障大小分类。
39.在实施中，站控服务器中预先存储有数据表，数据表中记录了预设的分类规则，预设的分类规则是故障位置与大故障、小故障的对应关系，例如故障位置为压缩机；对应的故障大小分类为大故障，故障位置为加注枪开关对应的故障大小分类为小故障。站控服务器在得到故障位置后，基于故障位置在预设的分类规则中遍历，寻找到故障位置一致的分类，进而能够得到故障位置对应的故障大小分类。
40.步骤106，基于所述故障大小分类及故障位置，从预存的故障分类库中得到对应的故障解决方案。
41.在实施中，站控数据库在得到故障大小分类后，结合故障位置，能够从预存的故障分类库中找到对应的故障解决方案。预存的故障分类库中，基于故障大小分类和故障位置显示不同的故障解决方案，这样，采取故障解决方案能够排除故障，维持加氢站的正常工作。例如上述加注枪开关对应的故障，则给出处理加注枪开关的故障解决方案。
42.可选的，针对不同的故障大小分类，站控服务器显示不同的故障解决方案，相应的，步骤106具体包括如下处理：若故障大小分类为大故障，则显示厂家联系方式。
43.在实施中，站控服务器预先将加氢站的附属设备的厂家联系方式存储在数据库
中，当故障大小分类为大故障时，站控服务器根据故障位置搜索到对应的附属设备，并将附属设备的厂家联系方式进行显示。这样，能够通过厂家联系方式联系厂家，获取厂家给出的解决措施。
44.若故障大小分类为小故障，则显示解决步骤演示。
45.在实施中，站控服务器预先一些小故障的解决步骤演示保存在数据库中，当故障大小分类为小故障时，站控服务器直接显示解决步骤演示。其中，解决步骤演示是记录解决小故障整个过程的视频。这样，能够按照解决步骤演示的步骤，逐步排除故障。
46.可选的，为了将一些可以由加氢站工作人员自行解决的大故障动态调整进小故障的分类中，从而减少联系厂家导致的额外维护成本，相应的，上述处理显示厂家联系方式之后还可以包括如下处理：步骤201，获取厂家显示的解决措施以及对应的各项设备参数及异常参数。
47.在实施中，站控服务器在显示厂家联系方式后，获取厂家显示的解决措施以及对应的各项设备参数及异常参数。其中，厂家显示的解决措施可以包括文字版本的排除故障的步骤，当然，跟随解决措施一起发送的也可以包括厂家记录的所要排除故障的步骤所对应的演示视频。这样，能够参照演示视频以及文字版本的排除故障的步骤从而针对故障进行排除。同时，站控服务器将厂家显示的解决措施与带有异常参数的各项设备参数建立映射关系。
48.步骤202，基于预设的评估规则对解决措施的复杂度进行评估得到解决措施的复杂度。
49.在实施中，站控服务器在获取到厂家显示的解决措施以及对应的各项设备参数及异常参数后，基于复杂度评价规则对解决措施的复杂度进评估，从而得到解决措施的复杂度。其中复杂度评价规则是一套针对复杂度计算的方式，针对不同的故障位置、解决措施的详细步骤以及每一详细步骤的用时来计算复杂度。这样，能够对复杂度有一个直观地判断，从而便于了解解决措施的复杂与否，对故障大小分类进行动态调整。
50.步骤203，当解决措施的复杂度小于复杂度预设值时，将厂家显示的解决措施以及与对应的各项设备参数及异常参数作为小故障添加到小故障分类库中。
51.在实施中，站控服务器在计算得出解决措施的复杂度之后，将解决措施的复杂度与复杂度预设值进行比较。在解决措施的复杂度小于复杂度预设值时，站控服务器将厂家显示的解决措施以及与对应的各项设备参数及异常参数作为小故障添加到小故障分类库中。此时，站控服务器在后期的检索以及分类判断的过程，会在小故障的分类库中检索到此解决措施，因而能够直接显示解决步骤演示，省去了联系厂家的时间。
52.可选的，为了便于基于解决故障的时间来计算解决措施的复杂度，相应的，步骤202可以包括如下处理：其中，厂家显示的解决措施包括多个按照操作时序排列的子步骤，原因在于厂家显示的解决步骤为了便于理解需要按照操作时序来排列，因此也根据操作时序拆分成了多个子步骤。
53.获取并统计每一子步骤的操作时间。
54.在实施中，站控服务器在获取到厂家显示的解决措施以及对应的各项设备参数及异常参数之后，获取并统计每一子步骤的操作时间。每一子步骤的操作时间可以为厂家给
出的标准时间，此标准时间为操作熟练的操作工人在拍摄视频过程中实际执行每一子步骤所需要的时间。
55.在上述处理过程中，也可以采用排除故障的步骤所对应的演示视频进行计时，但由于厂家给出的排除故障的步骤所对应的演示视频中，存在大量讲解的过程，因此排除故障的步骤所对应的演示视频的视频时间较长。而采取上述的处理，能够将讲解的部分时间去除，保留完全操作的时间，这样，使得复杂度的计算更加准确。
56.根据操作时间计算总计操作用时。
57.在实施中，站控服务器在统计得到每一子步骤的操作时间后，根据操作时间计算总计操作用时。由于每一子步骤的操作时间已经统计得到，那么将所有的操作时间累加即可得到总计操作用时，这样能够将总计操作用时作为计算复杂度的依据。
58.基于总计操作用时与对应的故障位置的复杂度权重值计算解决措施的复杂度。
59.在实施中，站控服务器在计算得出总计操作用时后，基于总计操作用时与对应的故障位置的复杂度权重值计算解决措施的复杂度。每个故障位置根据其工作位置的重要程度，可以有对应的预设的复杂度权重值，当厂家给出故障位置的解决措施后，基于故障位置库中预设的复杂度权重值，与总计操作时间相乘，能够计算得出总计操作用时对应的解决措施的复杂度。
60.可选的，考虑到加氢站的工作人员排除故障会越来越熟练，因而也就能够排除和处理复杂度更高的大故障，响应的，上述处理将厂家显示的解决措施以及对应的各项设备参数及异常参数作为小故障添加到小故障分类库中之后还可以包括如下处理：获取小故障分类库中解决措施的实际操作用时。
61.在实施中，站控服务器在每次在小故障分类库中增加一个厂家显示的解决措施后，获取小故障分类库中解决措施的实际操作用时。当每次故障大小分类为小故障，显示解决步骤演示时，发出获取解决当前小故障过程中的实际操作用时的指令，并获取实际操作用时存储在小故障分类库中。每次向小故障分类库中添加一个小故障时，均获取一次所有小故障分类库中的解决措施对应的实际操作用时。
62.基于实际操作用时与总计操作用时计算操作用时比。
63.在实施中，站控服务器在获取得到小故障分类库中解决措施的实际操作用时后，基于每一实际操作用时与对应的总计操作用时计算操作用时比。操作用时比为每一小故障对应的解决措施的实际操作用时与总计操作用时之间的比值。
64.当小故障分类库中预定数量的操作用时比均小于预设的操作熟练度时，提高解决措施的复杂度预设值。
65.在实施中，站控服务器在计算得出操作用时比之后，将每一操作用时比与预设的操作熟练度进行比较，预设的操作熟练度可以为1，即当操作熟练度为1时，代表实际操作用时与总计操作用时相等，此时，说明加氢站的工作人员的在采用解决措施排除故障时的时间等于厂家熟练工人的水平。因此，当预定数量的操作用时比均小于预设的操作熟练度时，提高解决措施的复杂度预设值。其中，预定数量可以为小故障分类库总数的80%，也可以为小故障分类库总数的90%，本实施例优选为90%。
66.可选的，为了综合考虑每一操作用时比，相应的，上述处理提高复杂度预设值还可以包括如下处理：
计算平均操作用时比。
67.在实施中，站控服务器在计算得到操作用时比之后，将小故障分类库中的所有操作用时比进行计算平均值，从而得到平均操作用时比。
68.基于平均操作用时比计算提高系数。
69.在实施中，站控服务器当计算得出平均操作用时比后，基于平均操作用时比来计算提高系数，提高系数的计算公式为y=-0.5x+2，（0《x《2）其中，x为平均操作用时比，y为提高系数。
70.基于提高系数提高复杂度预设值。
71.在实施中，站控服务器在计算得出提高系数后，将提高系数与初始的复杂度预设值相乘，从而得到提高后的复杂度预设值。这样，针对复杂度预设值提高后，上述处理过程中，可被纳入小故障分类库中的解决方案就会增加，从而进一步节约了联系厂家的额外成本。
72.基于相同的发明构思，本技术实施例还公开了一种加氢站诊断系统，参照图3，该系统包括：参数获取模块301，用于定时获取加氢站多个附属设备的各项设备参数；参数比较模块302，用于将各项设备参数与正常范围进行比较；参数标记模块303，用于当存在目标设备参数超出正常范围时，将目标设备参数标记为异常参数；模型诊断模块304，用于将带有异常参数的各项设备参数输入已经训练好的故障位置诊断模型中，得出故障位置。
73.可选的，加氢站诊断系统还包括：故障分类模块，用于基于所述故障位置以及预设的分类规则，得到故障大小分类；解决方案确定模块，用于基于所述故障大小分类及故障位置，从预存的故障分类库中得到对应的故障解决方案。
74.可选的，解决方案确定模块还用于：在故障大小分类为大故障，显示厂家联系方式；在故障大小分类为小故障，显示解决步骤演示。
75.可选的，解决方案确定模块还能够用于：获取厂家显示的解决措施以及对应的各项设备参数及异常参数；基于预设的评估规则对解决措施的复杂度进行评估得到解决措施的复杂度；当解决措施的复杂度小于复杂度预设值时，将所述厂家显示的解决措施以及与对应的各项设备参数及异常参数作为小故障添加到小故障分类库中。
76.可选的，厂家显示的解决措施包括多个按照操作时序排列的子步骤，在此前提下，解决方案确定模块还能够用于：获取并统计每一所述子步骤的操作时间；根据所述操作时间计算总计操作用时；基于总计操作用时与对应的故障位置的复杂度权重值计算解决措施的复杂度。
77.可选的，解决方案确定模块还能够用于：获取所述小故障分类库中所述解决措施的实际操作用时；
基于所述实际操作用时与总计操作用时计算操作用时比；当所述小故障分类库中预定数量的操作用时比均小于预设的操作熟练度时，提高解决措施的复杂度预设值。
78.可选的，解决方案确定模块还能够用于：计算平均操作用时比；基于所述平均操作用时比计算提高系数；基于所述提高系数提高复杂度预设值。
79.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简化，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
80.本技术实施例还公开一种计算机设备，参考图3，计算机设备包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述的一种加氢站诊断方法的计算机程序。
81.基于相同的技术构思，本技术实施例还公开一种计算机可读存储介质，包括能够被处理器加载执行时实现上述一种加氢站诊断方法流程中的各个步骤。
82.计算机可读存储介质例如包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
83.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u 盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
84.以上所述，以上实施例仅用以对本技术的技术方案进行了详细介绍，但以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想，不应理解为对本技术的限制。本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。