本發(fā)明屬于智能巡檢，尤其涉及一種機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、在傳統(tǒng)的工業(yè)環(huán)境中，設(shè)備巡檢和狀態(tài)監(jiān)控主要依賴人工操作，這不僅效率低下，而且容易受到人為因素的影響，導(dǎo)致巡檢結(jié)果的不準(zhǔn)確性和時(shí)效性問題。此外，隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(iot)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的設(shè)備需要實(shí)時(shí)監(jiān)控，傳統(tǒng)的人工巡檢方式難以滿足大規(guī)模、高效率的監(jiān)控需求。因此，如何利用現(xiàn)代信息技術(shù)提高設(shè)備巡檢和狀態(tài)監(jiān)控的自動(dòng)化水平、準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，成為亟待解決的技術(shù)問題。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，一項(xiàng)與機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)最接近的技術(shù)是傳統(tǒng)的基于云計(jì)算的設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)。這類系統(tǒng)通常依賴于在設(shè)備上安裝傳感器來收集數(shù)據(jù)，如溫度、振動(dòng)等信息，并將這些數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到云端服務(wù)器進(jìn)行處理和分析。云端服務(wù)器負(fù)責(zé)執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析算法，如故障檢測(cè)、預(yù)測(cè)維護(hù)等，然后將結(jié)果反饋給用戶或維護(hù)團(tuán)隊(duì)。

3、現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問題包括：

4、1.延遲問題：由于所有數(shù)據(jù)都需要傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行處理，這會(huì)導(dǎo)致在數(shù)據(jù)傳輸和處理上的延遲，特別是在網(wǎng)絡(luò)連接不佳或數(shù)據(jù)量大時(shí)更為明顯。對(duì)于需要實(shí)時(shí)反應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景，如自動(dòng)化生產(chǎn)線或關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的監(jiān)控，這種延遲導(dǎo)致不能及時(shí)響應(yīng)故障或異常情況，從而增加了風(fēng)險(xiǎn)。

5、2.數(shù)據(jù)安全與隱私：所有設(shè)備數(shù)據(jù)都需要上傳到云端，這涉及敏感信息的傳輸，增加了數(shù)據(jù)被截獲或?yàn)E用的風(fēng)險(xiǎn)。此外，對(duì)于一些對(duì)數(shù)據(jù)隱私有嚴(yán)格要求的應(yīng)用場(chǎng)景，如醫(yī)療設(shè)備監(jiān)控，這種系統(tǒng)不夠理想。

6、3.帶寬與成本：將大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诵枰^高的網(wǎng)絡(luò)帶寬，特別是在使用高頻采集的傳感器時(shí)。這不僅會(huì)占用大量網(wǎng)絡(luò)資源，還導(dǎo)致較高的數(shù)據(jù)傳輸成本。

7、4.依賴網(wǎng)絡(luò)連接：傳統(tǒng)的云計(jì)算監(jiān)控系統(tǒng)高度依賴于穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接。在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定或斷開的情況下，設(shè)備監(jiān)控和分析功能會(huì)完全失效，影響到整個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性和效率。

8、與之相比，機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)通過引入邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，將數(shù)據(jù)預(yù)處理和初步分析任務(wù)下放到離數(shù)據(jù)源更近的地方，從而在一定程度上克服了上述問題。邊緣計(jì)算能夠減少對(duì)云端處理的依賴，降低延遲，減少數(shù)據(jù)傳輸量和成本，同時(shí)也提高了系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定情況下的魯棒性。然而，如何平衡邊緣計(jì)算和云計(jì)算之間的任務(wù)分配、確保數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點(diǎn)的安全處理以及邊緣計(jì)算資源的有效管理，仍然是需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供了一種機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)及方法。

2、本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種基于傳感器數(shù)據(jù)采集和人工智能分析的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、邊緣處理模塊、云端分析模塊、智能巡檢模塊以及狀態(tài)監(jiān)控與報(bào)警模塊，其中：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，配置為通過傳感器實(shí)時(shí)采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

4、邊緣處理模塊，配置為接收數(shù)據(jù)采集模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和特征提取，并利用輕量級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)特征集合進(jìn)行初步的狀態(tài)判斷；

5、云端分析模塊，配置為接收邊緣處理模塊傳輸?shù)年P(guān)鍵數(shù)據(jù)，使用復(fù)雜的人工智能算法進(jìn)行深度分析，得出設(shè)備的最終狀態(tài)判斷；

6、智能巡檢模塊，配置為根據(jù)設(shè)備的最終狀態(tài)判斷自動(dòng)生成巡檢任務(wù)和計(jì)劃，并指導(dǎo)巡檢；

7、狀態(tài)監(jiān)控與報(bào)警模塊，配置為實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)異常狀態(tài)，立即通過通信手段向相關(guān)人員發(fā)送報(bào)警信息。

8、本發(fā)明還提供了一種利用人工智能進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控和報(bào)警的方法，包括以下步驟：

9、通過傳感器實(shí)時(shí)采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；

10、在邊緣處理模塊中，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和特征提取，利用輕量級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行初步狀態(tài)判斷；

11、將提取的關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫朔治瞿K，利用復(fù)雜的人工智能算法進(jìn)行深度分析，得出設(shè)備的最終狀態(tài)；

12、根據(jù)設(shè)備的最終狀態(tài)，自動(dòng)生成巡檢任務(wù)和計(jì)劃，并指導(dǎo)巡檢；

13、同時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)異常，立即通過預(yù)設(shè)的通信手段向相關(guān)人員發(fā)送報(bào)警信息；

14、并且，系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)際運(yùn)行情況和用戶反饋進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化與迭代，提升系統(tǒng)性能。

15、進(jìn)一步，邊緣處理模塊和云端分析模塊的具體算法實(shí)現(xiàn)：

16、1.邊緣處理模塊使用數(shù)據(jù)清洗函數(shù)(f_{clean}(d)＝d'＝{d'_1,d'_2,...,d'_n})，其中(d'_i＝d_i)如果(d_i)在預(yù)定的正常范圍內(nèi)，否則(d'_i)通過插值或其他方法進(jìn)行修正；

17、2.特征提取函數(shù)(f_{feature}(d')＝f＝{f_1,f_2,...,f_m})，其中(f_j)是從數(shù)據(jù)(d')中提取的第(j)個(gè)特征，可以通過頻譜分析、時(shí)域分析等方法得到；

18、3.邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)上的輕量級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型(m_{edge})可以是決策樹、支持向量機(jī)或淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其訓(xùn)練過程(t_{edge})基于標(biāo)記的特征集合(f_{label})和對(duì)應(yīng)的狀態(tài)標(biāo)簽(s_{label})，即(m_{edge}＝t_{edge}(f_{label},s_{label}))；

19、4.云端分析模塊的復(fù)雜人工智能算法(m_{cloud})可以是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、集成學(xué)習(xí)模型或其他高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其訓(xùn)練過程(t_{cloud})利用來自多

20、個(gè)設(shè)備和時(shí)間段的大規(guī)模數(shù)據(jù)集(f_{large})和狀態(tài)標(biāo)簽(s_{large})，即(m_{cloud}＝t_{cloud}(f_{large},s_{large}))；

21、5.狀態(tài)監(jiān)控與報(bào)警模塊定義異常狀態(tài)判斷邏輯(s_{abnormal}＝{s|s?in?s_{final},snotin?s_{normal}})，其中(s_{normal})由設(shè)備運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)和專家知識(shí)確定。

22、本發(fā)明還提供了一種機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

23、數(shù)據(jù)采集模塊，通過在設(shè)備上安裝各種傳感器，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，如溫度、振動(dòng)、聲音等，并通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸至邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)；

24、邊緣處理模塊，與數(shù)據(jù)采集模塊連接，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，如數(shù)據(jù)清洗、特征提取等，利用輕量級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行初步的狀態(tài)判斷，以減少數(shù)據(jù)傳輸量和提高響應(yīng)速度；

25、云端分析模塊，與邊緣處理模塊連接，將經(jīng)過邊緣處理的關(guān)鍵數(shù)據(jù)上傳至云端服務(wù)器，云端服務(wù)器利用更為復(fù)雜的人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷和預(yù)測(cè)；

26、智能巡檢模塊，與云端分析模塊連接，系統(tǒng)根據(jù)設(shè)備狀態(tài)分析結(jié)果，自動(dòng)生成巡檢任務(wù)和計(jì)劃，指導(dǎo)巡檢人員或自動(dòng)化機(jī)器人進(jìn)行針對(duì)性巡檢；

27、狀態(tài)監(jiān)控與報(bào)警模塊，與智能巡檢模塊連接，系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)異常，立即通過多種通信手段(如短信、郵件、app推送等)向相關(guān)人員發(fā)送報(bào)警信息，確保設(shè)備問題得到及時(shí)處理。

28、進(jìn)一步，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括：

29、傳感器部署單元：在關(guān)鍵設(shè)備上部署多種類型的傳感器，如溫度傳感器、振動(dòng)傳感器、聲音傳感器等，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)；

30、數(shù)據(jù)采集單元：傳感器實(shí)時(shí)采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并通過設(shè)備上的數(shù)據(jù)采集模塊預(yù)處理這些數(shù)據(jù)，如格式化、標(biāo)準(zhǔn)化等；

31、數(shù)據(jù)傳輸單元：采集到的數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)(如wifi、蜂窩網(wǎng)絡(luò)、lora等)安全地傳輸至最近的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

32、進(jìn)一步，所述邊緣處理模塊具體包括：

33、數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)接收到數(shù)據(jù)后，進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗(去除噪聲、異常值處理)、特征提取(轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)模型可識(shí)別的格式)等；

34、初步分析單元，利用部署在邊緣節(jié)點(diǎn)的輕量級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，快速識(shí)別出的設(shè)備異?；蚬收羡E象；

35、響應(yīng)與反饋單元，根據(jù)初步分析結(jié)果，邊緣節(jié)點(diǎn)可以進(jìn)行一些即時(shí)響應(yīng)，如調(diào)整設(shè)備參數(shù)、發(fā)出本地警報(bào)等，并將關(guān)鍵數(shù)據(jù)或異常報(bào)告上傳至云端服務(wù)器。

36、進(jìn)一步，所述云端分析模塊具體包括：

37、數(shù)據(jù)匯總與存儲(chǔ)單元：云端服務(wù)器接收來自多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行匯總和長期存儲(chǔ)，構(gòu)建設(shè)備歷史數(shù)據(jù)庫；

38、深度分析單元：利用復(fù)雜的人工智能算法(如深度學(xué)習(xí)、時(shí)間序列分析等)對(duì)匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，準(zhǔn)確判斷設(shè)備狀態(tài)，并預(yù)測(cè)未來出現(xiàn)的問題；

39、巡檢計(jì)劃生成單元：根據(jù)深度分析結(jié)果，系統(tǒng)自動(dòng)生成巡檢任務(wù)和計(jì)劃，包括巡檢時(shí)間、重點(diǎn)檢查項(xiàng)目等。

40、進(jìn)一步，所述智能巡檢模塊具體包括：

41、任務(wù)分配單元：系統(tǒng)將巡檢任務(wù)和計(jì)劃分配給巡檢人員或自動(dòng)化機(jī)器人，指導(dǎo)他們進(jìn)行針對(duì)性巡檢；

42、巡檢執(zhí)行單元：巡檢人員或機(jī)器人根據(jù)系統(tǒng)提供的計(jì)劃執(zhí)行巡檢任務(wù)，使用移動(dòng)設(shè)備或?qū)Ｓ霉ぞ呤占O(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)；

43、結(jié)果反饋單元：巡檢結(jié)果通過移動(dòng)設(shè)備或自動(dòng)化系統(tǒng)反饋給中央監(jiān)控系統(tǒng)，用于更新設(shè)備狀態(tài)和優(yōu)化后續(xù)巡檢計(jì)劃。

44、進(jìn)一步，所述狀態(tài)監(jiān)控與報(bào)警模塊，具體包括：

45、實(shí)時(shí)監(jiān)控單元：系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控所有設(shè)備的狀態(tài)，使用儀表板和可視化工具展示設(shè)備運(yùn)行情況；

46、異常檢測(cè)單元：系統(tǒng)實(shí)時(shí)分析設(shè)備數(shù)據(jù)，一旦檢測(cè)到異常或故障跡象，立即觸發(fā)報(bào)警機(jī)制；

47、報(bào)警通知單元：系統(tǒng)通過短信、郵件、app推送等多種通信手段，向維護(hù)人員、管理人員和相關(guān)責(zé)任人發(fā)送報(bào)警信息，確保設(shè)備問題得到及時(shí)響應(yīng)和處理。

48、本發(fā)明另一目的在于提供一種實(shí)施所述機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控方法，該方法包括：

49、s1：利用數(shù)據(jù)采集模塊，通過在設(shè)備上安裝各種傳感器，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，如溫度、振動(dòng)、聲音等，并通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸至邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)；利用邊緣處理模塊，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，如數(shù)據(jù)清洗、特征提取等，利用輕量級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行初步的狀態(tài)判斷，以減少數(shù)據(jù)傳輸量和提高響應(yīng)速度；

50、s2：利用云端分析模塊，將經(jīng)過邊緣處理的關(guān)鍵數(shù)據(jù)上傳至云端服務(wù)器，云端服務(wù)器利用更為復(fù)雜的人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷和預(yù)測(cè)；利用智能巡檢模塊，根據(jù)設(shè)備狀態(tài)分析結(jié)果，自動(dòng)生成巡檢任務(wù)和計(jì)劃，指導(dǎo)巡檢人員或自動(dòng)化機(jī)器人進(jìn)行針對(duì)性巡檢；

51、s3：利用狀態(tài)監(jiān)控與報(bào)警模塊，實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)異常，立即通過多種通信手段(如短信、郵件、app推送等)向相關(guān)人員發(fā)送報(bào)警信息，確保設(shè)備問題得到及時(shí)處理。

52、本發(fā)明另一目的在于提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，所述計(jì)算機(jī)設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行所述機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控方法的步驟。

53、本發(fā)明另一目的在于提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行所述機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控方法的步驟。

54、本發(fā)明另一目的在于提供一種信息數(shù)據(jù)處理終端，所述信息數(shù)據(jù)處理終端用于實(shí)現(xiàn)所述機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。

55、本發(fā)明另一目的在于提供一種應(yīng)用于無人機(jī)機(jī)巢的智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

56、本發(fā)明涉及一種應(yīng)用于無人機(jī)機(jī)巢的智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，由多個(gè)關(guān)鍵模塊組成，以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的高效狀態(tài)監(jiān)控、智能巡檢和及時(shí)報(bào)警。

57、1)數(shù)據(jù)采集模塊：

58、功能：實(shí)時(shí)采集無人機(jī)機(jī)巢內(nèi)無人機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。

59、配置：包含多個(gè)傳感器，這些傳感器能夠捕獲各種與無人機(jī)運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的信息。

60、數(shù)據(jù)：采集的數(shù)據(jù)集(d)包括從各個(gè)傳感器收集到的數(shù)據(jù)項(xiàng)(d_1,d_2,...,d_n)，每個(gè)(d_i)代表從機(jī)巢內(nèi)第(i)個(gè)傳感器采集的無人機(jī)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。

61、2)邊緣處理模塊：

62、連接：與數(shù)據(jù)采集模塊相連，接收實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)。

63、功能：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，包括數(shù)據(jù)清洗和特征提取。

64、數(shù)據(jù)清洗(f_{clean}(d))：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除噪聲、錯(cuò)誤或無效數(shù)據(jù)，得到清洗后的數(shù)據(jù)集(d')。

65、特征提取(f_{feature}(d'))：從清洗后的數(shù)據(jù)(d')中提取關(guān)鍵特征，形成特征集合(f)。

66、初步狀態(tài)判斷：利用輕量級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型(m_{edge})根據(jù)特征集合(f)進(jìn)行無人機(jī)初步狀態(tài)判斷，并輸出初步狀態(tài)(s_{prelim})。

67、3)云端分析模塊：

68、功能：接收邊緣處理模塊傳輸?shù)年P(guān)鍵數(shù)據(jù)(f)。

69、深度分析：采用復(fù)雜的人工智能算法(m_{cloud})對(duì)數(shù)據(jù)(f)進(jìn)行深入分析，輸出更為準(zhǔn)確和詳細(xì)的最終狀態(tài)判斷(s_{final})。

70、4)智能巡檢模塊：

71、功能：根據(jù)云端分析模塊的最終狀態(tài)判斷(s_{final})，自動(dòng)生成巡檢任務(wù)和計(jì)劃。

72、巡檢指導(dǎo)：指導(dǎo)巡檢人員或自動(dòng)化機(jī)器人進(jìn)行針對(duì)性的巡檢工作。

73、5)狀態(tài)監(jiān)控與報(bào)警模塊：

74、功能：實(shí)時(shí)監(jiān)控云端分析模塊輸出的設(shè)備狀態(tài)(s_{final})。

75、報(bào)警機(jī)制：一旦發(fā)現(xiàn)異常狀態(tài)(s_{abnormal})(即設(shè)備狀態(tài)不屬于正常狀態(tài)集合(s_{normal}))，立即通過通信手段(c)向相關(guān)人員發(fā)送報(bào)警信息。

76、整個(gè)系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、邊緣處理和云端分析的協(xié)同工作，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)無人機(jī)機(jī)巢內(nèi)無人機(jī)的高效狀態(tài)監(jiān)控、智能巡檢和及時(shí)報(bào)警，從而提高無人機(jī)機(jī)巢的運(yùn)維效率和安全性。

77、結(jié)合上述的技術(shù)方案和解決的技術(shù)問題，本發(fā)明所要保護(hù)的技術(shù)方案所具備的優(yōu)點(diǎn)及積極效果為：

78、第一、該機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)能夠有效提高設(shè)備巡檢和狀態(tài)監(jiān)控的效率和準(zhǔn)確性，具體技術(shù)效果包括：

79、1.提高效率：通過自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集和智能分析，大幅度減少了人工巡檢的工作量，提高了巡檢的效率和頻次。

80、2.準(zhǔn)確性提升：利用先進(jìn)的人工智能算法，提高了設(shè)備狀態(tài)判斷和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，減少了因人為判斷失誤導(dǎo)致的設(shè)備故障。

81、3.實(shí)時(shí)性增強(qiáng)：云邊協(xié)同架構(gòu)確保了數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性，能夠快速響應(yīng)設(shè)備狀態(tài)變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理設(shè)備問題。

82、4.預(yù)防性維護(hù)：系統(tǒng)能夠預(yù)測(cè)設(shè)備潛在故障，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)修復(fù)向主動(dòng)預(yù)防的轉(zhuǎn)變，降低了設(shè)備故障率和維修成本。

83、5.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持：系統(tǒng)提供豐富的數(shù)據(jù)分析和可視化工具，為設(shè)備管理和維護(hù)提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持，提高了管理效率和水平。

84、第二，本發(fā)明的顯著的技術(shù)進(jìn)步包括以下幾個(gè)方面：

85、1.提高效率和性能

86、自動(dòng)化和優(yōu)化算法：通過使用高效的數(shù)學(xué)算法，系統(tǒng)能夠自動(dòng)化處理復(fù)雜的計(jì)算和決策過程，顯著提高了處理速度和性能。

87、資源優(yōu)化：在例如庫存管理的場(chǎng)景中，通過精確計(jì)算最優(yōu)庫存水平和訂貨時(shí)間，顯著減少了資源浪費(fèi)，提高了資源使用效率。

88、2.降低成本

89、減少人工操作：自動(dòng)化的決策和操作減少了對(duì)人工干預(yù)的需求，從而降低了勞動(dòng)力成本。

90、優(yōu)化運(yùn)營成本：通過優(yōu)化庫存水平、生產(chǎn)計(jì)劃或物流路徑等，系統(tǒng)幫助企業(yè)降低了過剩庫存、生產(chǎn)延誤或物流成本。

91、3.增強(qiáng)可用性和可靠性

92、用戶友好的界面：系統(tǒng)通過直觀的用戶界面和可視化工具，使復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和算法對(duì)用戶更加透明和易于操作。

93、穩(wěn)定的算法實(shí)現(xiàn)：高質(zhì)量的算法實(shí)現(xiàn)和軟件工程實(shí)踐確保了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，減少了系統(tǒng)故障的性。

94、4.改善用戶體驗(yàn)

95、即時(shí)反饋和交互：系統(tǒng)能夠提供即時(shí)的計(jì)算結(jié)果和反饋，支持用戶與系統(tǒng)的實(shí)時(shí)交互，大大改善了用戶體驗(yàn)。

96、定制化和靈活性：系統(tǒng)提供定制化選項(xiàng)，滿足不同用戶的特定需求，增加了系統(tǒng)的靈活性和適用范圍。

97、5.促進(jìn)決策和戰(zhàn)略規(guī)劃

98、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策：系統(tǒng)提供的深度分析和預(yù)測(cè)工具幫助決策者基于大數(shù)據(jù)和精確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行決策，支持更高效、更科學(xué)的戰(zhàn)略規(guī)劃。

99、6.推動(dòng)創(chuàng)新和行業(yè)發(fā)展

100、新技術(shù)的應(yīng)用：將最新的數(shù)學(xué)理論、算法和技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際問題，不僅解決了具體問題，也推動(dòng)了技術(shù)的創(chuàng)新和行業(yè)的發(fā)展。

101、跨學(xué)科整合：結(jié)合數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù)，促進(jìn)了跨學(xué)科的整合和創(chuàng)新。

102、第三，本發(fā)明提供的機(jī)巢云邊智能巡檢與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)體現(xiàn)了顯著的技術(shù)進(jìn)步，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

103、1.邊緣計(jì)算與云計(jì)算的結(jié)合：通過在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)的初步處理和分析，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)快速響應(yīng)和減少對(duì)云端的數(shù)據(jù)傳輸需求。這不僅降低了網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用和傳輸成本，也提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可靠性。邊緣計(jì)算的引入為實(shí)時(shí)監(jiān)控和即時(shí)決策提供了技術(shù)支持，尤其是在網(wǎng)絡(luò)連接不穩(wěn)定或數(shù)據(jù)量極大的情況下更顯重要。

104、2.輕量級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用：在邊緣節(jié)點(diǎn)部署輕量級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行初步的狀態(tài)判斷，這意味著即使在計(jì)算資源有限的環(huán)境下也能進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析。這種設(shè)計(jì)使得系統(tǒng)可以廣泛部署在各種設(shè)備上，包括那些計(jì)算能力較弱的設(shè)備，極大擴(kuò)展了系統(tǒng)的應(yīng)用范圍。

105、3.深度數(shù)據(jù)分析：云端服務(wù)器利用復(fù)雜的人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，提供了對(duì)設(shè)備狀態(tài)更準(zhǔn)確的判斷和預(yù)測(cè)。這種深度分析能夠揭示設(shè)備運(yùn)行中的復(fù)雜模式和潛在問題，為預(yù)測(cè)性維護(hù)和長期設(shè)備健康管理提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。

106、4.智能巡檢與自動(dòng)化：系統(tǒng)根據(jù)設(shè)備狀態(tài)分析結(jié)果自動(dòng)生成巡檢任務(wù)和計(jì)劃，可以有效指導(dǎo)巡檢人員或自動(dòng)化機(jī)器人進(jìn)行針對(duì)性巡檢。這種智能化的巡檢計(jì)劃大大提高了維護(hù)工作的效率和準(zhǔn)確性，減少了因人為遺漏而導(dǎo)致的設(shè)備故障。

107、5.實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控與報(bào)警：系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，并在檢測(cè)到異常時(shí)立即通過多種通信手段向相關(guān)人員發(fā)送報(bào)警信息。這種實(shí)時(shí)報(bào)警機(jī)制極大提高了對(duì)潛在設(shè)備問題的響應(yīng)速度，有助于及時(shí)采取措施避免更大的損失。

108、綜上所述，該系統(tǒng)通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了設(shè)備監(jiān)控和維護(hù)工作的自動(dòng)化、智能化，不僅提高了監(jiān)控的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，也為設(shè)備的長期健康管理和預(yù)測(cè)性維護(hù)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持，體現(xiàn)了顯著的技術(shù)進(jìn)步。