一种基于人工智能的数据交互系统的制作方法

本发明涉及数据交互领域，更具体地说，本发明涉及一种基于人工智能的数据交互系统。

背景技术：

1、工业数据交互系统是用于管理工业数据的系统，旨在帮助企业实现数据在不同系统、设备和组织之间的交换和共享。idx可以将不同格式的数据（如传感器数据、设备数据、制造数据、质量数据等）从不同的系统和设备中收集、整合和转换，然后在企业内部或外部系统之间进行安全、可靠和高效的交换。

2、然而，现有的工业数据交互系统中，监测模块多是以提前预设的固定频率对系统进行监测，随着系统的累计运行时间增加，系统稳定性下降，故障问题会增多，按照之前的监测频率无法及时发出预警，此外周期性的任务强度调整，也会导致系统短期故障增多，为此，若提高监测频率一方面会增加监测模块的能耗，监测模块增加占用系统资源的比重，造成系统运行不畅，占用资源造成系统工业生产方便受到较大影响，此外随着运行时间的增加，监测模块老化程度也增加，这就会导致单次扫描监测过程时间延长，若间隔监测频次过短，容易造成第一次扫描监测未完全又开始重新第二次扫描，这就导致系统的某一部分始终未被扫描监测到，久而久之，系统未检测出的故障越来越多，最终导致系统瘫痪。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于人工智能的数据交互系统，以解决背景技术中不足。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于人工智能的数据交互系统，包括：交互模块以及与其信号连接的监测模块、采集模块、预警模块；

4、交互模块，用于设备和系统之间的数据交互和通信；

5、监测模块，用于检测和记录交互模的负载参数，获取交互模块的负载系数；

6、判断模块，用于检测和记录监测模块的机械参数和软件参数以及交互模块的负载参数，获取系统的校正系数，校正监测模块扫描监测间隔时间；

7、预警模块，用于对监测模块和采集模块监测出的异常情况进行及时警报。

8、在一个优选的实施方式中，判断模块对监测模块的具体采集方法如下：

9、判断模块采集监测模块的机械参数和软件参数，将机械参数与软件参数做综合处理，建立健康系数，表达式为：；

10、式中，为监测模块的健康系数，为机械参数，为软件参数，和分别为机械参数与软件参数的比例系数，且＞＞0。

11、在一个优选的实施方式中，获取健康系数后，将健康系数与设定的第一阈值h1进行比较，若监测模块的健康系数＞第一阈值h1，判定监测模块在后续运行的时间出现故障，判定监测模块在后续运行的时间出现故障，并发出预警信号，维护人员接收预警信号后对维护隔离区的监测模块进行维护处理。

12、在一个优选的实施方式中，机械参数用于体现监测模块的健康状态，其中，为监测模块的连接头和插槽之间的间隙率，为连接头触点和插槽触点的接触率，为监测模块的散热排出率。

13、在一个优选的实施方式中，软件参数用于体现监测模块的运行稳定性，其中，为监测模块运行过程中的监测到的报错次数，t为运行时间，j为监测到的报错次编号库，j为{1、2、...、n}，表示从1到n的自然数序列，n为正整数。

14、在一个优选的实施方式中，监测模块采集交互模块的负载参数，将负载参数做综合处理，建立负载系数，表达式如下：；

15、式中，fx为交互模块的负载系数，负载参数用于体现交互模块的工作强度，负载参数包括交互模块单位时间负载最大跨度值、交互模块单位时间负载浮动速度值、交互模块单位时间负载最大跨度值与交互模块单位时间负载浮动速度值之差，其中，fzk为交互模块单位时间负载最大跨度值，fzs为交互模块单位时间负载浮动速度值，fzc为交互模块单位时间负载最大跨度值与监测模块单位时间负载浮动速度值之差，、、分别为交互模块单位时间负载最大跨度值、交互模块单位时间负载浮动速度值、交互模块单位时间负载最大跨度值与交互模块单位时间负载浮动速度值之差的预设比系数，且＞＞＞0。

16、在一个优选的实施方式中，获取负载系数fx后，将负载系数fx和设定的第二阈值h2作比较，若负载系数fx＞第二阈值h2，判定交互模块运行负载过大驱动预警模块进行预警，发出故障警报并警示系统模块出现故障，维护人员接收预警信号后对交互模块进行维护处理。

17、在一个优选的实施方式中，将监测模块的健康系数、交互模块的负载系数综合处理后建立校正系数，表达式为：

18、

19、式中，xz为校正系数，、h1分别为健康系数和第一阈值，fx、h2分别为负载系数和第二阈值，分别为和的比例系数，且0＜＜。

20、在一个优选的实施方式中，获取校正系数xz后，系统通过校正系数重新校正预设的第三阈值h3时间，第三阈值h3为监测模块扫描的间隔时间段，其上下限分别为t1和t2，设上下限区间为t0，校正阈值时间表达式为：tc=xz*t0；

21、调整后的阈值时间为tc，调整后的阈值时间tc用于替换第三阈值h3；

22、例如，校正系数xz为0.5，阈值时间上下限为30min和5min，则t0=25min，tc=0.5*25=12.5min，监测模块以12.5min的扫描频率时间对交互模块进行全面监测。

23、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

24、本发明通过采集交互系统的负载因数，对负载因数做综合处理，建立负载系数，获取评估系数后，将评估系数fx与设定阈值h2进行对比，若负载系数fx＞第二阈值h2，判定交互模块运行负载过大驱动预警模块进行预警，发出故障警报并警示系统模块出现故障，维护人员接受预警信号后对交互模块进行维护处理，从而对交互模块进行实时监控。

25、本发明通过采集监测模块的机械因数和软件因数，对机械因数和软件因数做综合处理，建立健康系数，获取健康系数后，将健康系数与设定的第一阈值h1进行比较，若监测模块的健康系数＞第一阈值h1，判定监测模块在后续运行的时间出现故障，判定健康系数＞第一阈值h1的监测模块标记后划入维护隔离区，并驱动预警模块发出预警信号，维护人员接受预警信号后对维护隔离区的监测模块进行维护处理。

26、3、本发明对建立评估系数fx和健康系数进行综合处理，建立校正系数，获取校正系数后，校正系数xz校正所设第三阈值h3时间，通过校正系数修正监测模块的扫描系统的频次，充分考量上一工作时间段内的监测模块的健康程度以及交互系统的负载运行情况，根据现有监测模块和系统模块的状态修改扫描监测间隔时间，避免监测遗漏，保证监测充分，保障系统的稳定运行效果。

技术特征：

1.一种基于人工智能的数据交互系统，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的数据交互系统，其特征在于：判断模块对监测模块的检测方法如下：

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的数据交互系统，其特征在于：获取健康系数后，将健康系数与设定的第一阈值h1进行比较，若监测模块的健康系数＞第一阈值h1，判定监测模块在后续运行的时间出现故障，并发出预警信号，维护人员接收预警信号后对维护隔离区的监测模块进行维护处理。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的数据交互系统，其特征在于：机械参数用于体现监测模块的健康状态，其中，为监测模块的连接头和插槽之间的间隙率，为连接头触点和插槽触点的接触率，为监测模块的散热排出率。

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的数据交互系统，其特征在于：软件参数用于体现监测模块的运行稳定性，其中，为监测模块运行过程中的监测到的报错次数，t为运行时间，j为检测到的报错次编号库，j为{1、2、...、n}，表示从1到n的自然数序列，n为正整数。

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的数据交互系统，其特征在于：

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的数据交互系统，其特征在于：获取负载系数fx后，将负载系数fx和设定的第二阈值h2作比较，若负载系数fx＞第二阈值h2，判定交互模块运行负载过大驱动预警模块进行预警，发出故障警报并警示系统模块出现故障，维护人员接收预警信号后对交互模块进行维护处理。

8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的数据交互系统，其特征在于：

9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的数据交互系统，其特征在于：

技术总结
本发明公开了一种基于人工智能的数据交互系统，通过判断模块单独获取监控模块的健康系数，通过监控模块获取交互模块的负载系数，汇总监控模块的健康系数和交互模块的负载系数，综合分析监控模块的健康状态以及交互系统的负载状态，得出校正系数，校正监测模块的扫描频次时间，结合监测模块的自身健康情况，以能在承受范围内的扫描频次对交互模块进行扫描，在每次扫描时，能充分扫描完交互模块的各处，避免遗漏，且在扫描时减小对交互模块运行的影响，避免影响交互模块的运行效果，保障系统长效稳定的运行。

技术研发人员：刘阳,徐一程
受保护的技术使用者：云南贝蝉物联网科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11