一种基于多维数据和数据分析的数字孪生处理系统及方法与流程

本发明涉及数据处理，具体涉及一种基于多维数据和数据分析的数字孪生处理系统及方法。

背景技术：

1、数字孪生是采用信息技术对物理实体的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模的过程。数字孪生是技术、过程、方法，数字孪体是对象、模型和数据。

2、现有的物流的数字孪生处理方案在实施时存在一定的缺陷，在前期没有对物流的目标实施不同维度的数据监测和处理，无法对目标实施差异化的表示和分析，在数字孪生处理过程中没有对目标所在的区域产生的影响进行实时评估和分类，导致数字孪生处理的整体效果不佳的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于多维数据和数据分析的数字孪生处理系统及方法，用于解决现有方案中没有对目标实施不同维度的数据整合以及分析，并对监测的数据和分析的结果进行挖掘和拓展来实施更深层次的数字孪生处理，导致数字孪生处理的整体效果不佳的技术问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种基于多维数据和数据分析的数字孪生处理系统，包括目标监测模块和转运监管模块；目标监测模块，用于对将要运输的目标进行属性统计以及数据整合，得到包含属性系数以及对应的普通属性标签、重要属性标签、贵重属性标签和属性数据的目标监测数据；

4、转运监管模块，用于对目标的运输载体进行实时定位，并结合目标监测数据对运输过程中存在的异常进行评估以及动态提示；包括：

5、将目标到达转运中心流程区域的时间点标记为第一时间，同时将目标离开流程区域的时间点标记为第二时间；根据第一时间和第二时间获取目标的静止时长js和移动时长ys；

6、以及，统计第一时间和第二时间之间的转运目标总数，根据转运目标总数获取对应的转运波动时长；提取标记的各个时长的数值并联立整合，通过转运公式计算获取目标在转运中心不同流程区域对应的转运值；计算转运值的转运公式为：

7、；

8、式中，z1、z2、z3为不同的比例系数且1＜z3＜z2＜z1；为目标的属性系数；

9、根据转运值对目标的转运状态进行评估时，将转运值与预设的转运范围进行匹配，得到第一转运信号、第二转运信号、第三转运信号以及对应的正常目标、第一选中目标和第二选中目标；以及，对第一选中目标和第二选中目标所处的坐标进行不同级别的告警提示。

10、优选地，目标监测模块的工作步骤包括：

11、对目标的属性进行统计时，获取目标的属性类型以及对应的属性类型权重sq；获取目标的重量mz和体积mt；

12、获取目标的运输类型以及对应的运输类型权重yq；

13、获取目标的保价价格bj；

14、将目标标记的属性类型权重、重量、体积、运输类型权和保价价格按预设的顺序排列组合，得到属性数据。

15、优选地，对属性数据进行数据整合时，提取目标标记的属性类型权重、重量、体积、运输类型权和保价价格的数值并联立整合，通过计算获取目标的属性系数；属性系数的计算公式为：

16、；

17、式中，g1、g2、g3、g4为预设的不同比例系数，且0＜g2＜1＜g3＜g1＜g4；根据属性系数对目标进行分类时，将目标的属性系数与预设的属性阈值进行匹配，得到普通属性标签、重要属性标签或者贵重属性标签。

18、优选地，若属性系数小于属性阈值，则生成第一属性信号并将对应的目标关联普通属性标签；若属性系数不小于属于阈值且不大于属性阈值的y%，y为大于一百的实数，则生成第二属性信号并将对应的目标关联重要属性标签；若属性系数大于属性阈值的y%，则生成第三属性信号并将对应的目标关联贵重属性标签。

19、优选地，若转运值小于转运范围的最小值，则生成第一转运信号并将对应的目标标记为正常目标；

20、若转运值不小于转运范围的最小值且不大于转运范围的最大值，则生成第二转运信号并将对应的目标标记为第一选中目标；

21、若转运值大于转运范围的最大值，则生成第三转运信号并将对应的目标标记为第二选中目标。

22、优选地，获取第一选中目标所处的坐标并进行一级告警提示，以及将该第一选中目标所处的区域出现的轻度异常总数加一；获取第二选中目标所处的坐标并进行二级告警提示，以及将该第二选中目标所处的区域出现的中度异常总数加一；二级告警提示的严重程度高于一级告警提示的严重程度。

23、优选地，还包括区域优化模块，用于根据目标的转运监管数据来对转运中心不同流程区域的转运状态进行动态提示。

24、优选地，对转运中心不同流程区域的转运状态进行评估前，根据预设的排列顺序依次统计不同流程区域中出现的轻度异常总数qz和中度异常总数zz；获取流程区域对应的转运职能以及对应的职能权重zq；提取区域标记的轻度异常总数和中度异常总数以及对应的职能权重的数值并联立整合，通过计算获取流程区域对应的转运系数。

25、优选地，转运系数的计算公式为：

26、；

27、式中，f1、f2为预设的不同比例系数且1＜f1＜f2；

28、根据转运系数对转运中心不同流程区域的转运状态进行评估时，将转运系数与预设的转运下限阈值和转运上限阈值进行匹配，得到包含若干区域对应的转运系数以及转运正常标签、转运轻度异常标签和中度异常标签的状态评估数据，根据状态评估数据中的转运轻度异常标签以及转运中度异常标签，生成告警提示以及管控提示。

29、为了解决问题，本发明还公开了一种基于多维数据和数据分析的数字孪生处理方法，包括：

30、将要运输的目标进行属性统计以及数据整合得到目标对应的属性数据，将属性数据实施数据整合获取对应的属性系数并分析，得到包含普通属性标签、重要属性标签、贵重属性标签的目标监测数据；

31、对目标的运输载体进行实时定位，并结合目标监测数据对运输过程中存在的异常进行评估以及动态提示，得到包含转运值以及对应的正常目标、第一选中目标和轻度异常总数、第二选中目标和中度异常总数的转运监管数据；

32、根据目标的转运监管数据来对转运中心不同流程区域的转运状态进行动态提示。

33、相比于现有方案，本发明实现的有益效果：

34、本发明通过从不同的维度对目标进行监测以及数据统计，可以有效提高目标的监测效果，以及可以为后续目标的分析提供不同维度的数据支持；通过将监测目标获取的不同维度的各项数据整合得到属性系数，基于属性系数来对目标进行整体表示，同时根据属性系数来对目标的重要程度进行评估和分类，既可以实现目标的差异化分析，又可以为后续不同目标对转运中心不同流程区域的影响评估提供可靠的数据支持。

35、本发明通过将目标在转运中心不同流程区域经历的各项时长进行联立整合获取对应的转运值，通过转运值对目标在不同流程区域的转运状态进行实时评估和统计，既可以直观的获取到目标在转运中心的具体位置和具体状态，又可以为后续流程区域的整体评估和管控提供目标方面的数据支持，有效提高了目标在监测数据处理方面的整体效果。

36、本发明通过将转运中心不同流程区域中出现的不同程度的异常目标数量进行整合来获取转运系数，根据转运系数来对不同流程区域的转运状态进行整体评估和分类，可以根据分类结果进行动态告警提示，以便管理人员可以及时高效的发现不同流程区域存在的异常并处理，实现了对目标监测数据的挖掘和拓展，可以有效提高目标的数字孪生处理的整体效果。