一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法及系统，其方法包括以下步骤，通过移动通信网络周期性的采集位于远程的物联网设备的设备状态数据；根据物联网设备的种类对物联网设备的设备状态数据进行分析，判断出物联网设备是否发生异常；当物联网设备发生异常时，根据设备状态数据在线调控物联网设备的运行状态。本发明专利技术一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法及系统利用移动通信网络在线、远程、周期性的监控物联网设备，同时在物联网设备出现波动时，还可以主动发送状态数据，并实时监测，保证了在线监测的全面性，避免了漏监测的问题，并实时控制，保证物联网应用安全平稳运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法及系统
本专利技术涉及移动通信领域，具体涉及一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法及系统。
技术介绍
随着计算机技术和通信技术的不断发展和进步，物联网被广泛应用于工业生产以及生活的各个领域，比如利用物联网平台可以实现生产线运行状态的监测和控制，还可以实现燃气供应系统的检测、控制、计量等操作。现在大多数物联网应用平台只是用于现场的智能化控制，并不能远程监控异常，这个物联网平台的应用留下了安全隐患，不能满足越来越复杂的物联网应用需求。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法及系统，可以在线远程的监控物联网中各物联网设备的运行状态，并实时控制，保证物联网应用安全平稳运行。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法，所述物联网设备状态在线监控方法通过监控器实现，包括以下步骤，S1，通过移动通信网络周期性的采集位于远程的物联网设备的设备状态数据；S2，根据所述物联网设备的种类对所述物联网设备的设备状态数据进行分析，判断出所述物联网设备是否发生异常；S3，当所述物联网设备发生异常时，根据所述设备状态数据在线调控所述物联网设备的运行状态。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述物联网设备中配置有状态传感器；当所述状态传感器感应到所述物联网设备的运行状态发生波动时，触发所述物联网设备通过移动通信网络主动向所述监控器发送所述物联网设备的设备状态数据，并依次执行所述S2和所述S3。进一步，所述设备状态数据包括工作电压数据、工作电流数据和工作温度数据中的任一种或多种的组合。进一步，所述S2具体为，基于状态监测模型，根据所述物联网设备的种类对所述物联网设备的设备状态数据进行分析，判断出所述物联网设备是否发生异常。进一步，每一种类的所述物联网设备配设有一对应的所述状态监测模型；对于任一种类的所述物联网设备，在所述S2之前还包括如下步骤，建立所述物联网设备在正常运行状态下的第一运行模型，以及建立所述物联网设备在异常运行状态下的第二运行模型；采集所述物联网设备在故障状态下的异常运行参数特征值，并获取所述异常运行参数特征值的方差和熵；将所述异常运行参数特征值的方差和熵输入所述第一运行模型中，得到多个极大似然估计值；将所述异常运行参数特征值和多个所述极大似然估计值输入到所述第二运行模型中进行训练，得到所述状态监测模型。基于上述一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法，本专利技术还提供一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控系统。一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控系统，所述物联网设备状态在线监控方法通过监控器实现，包括以下模块，设备状态数据获取模块，其用于通过移动通信网络周期性的采集位于远程的物联网设备的设备状态数据；异常分析模块，其用于根据所述物联网设备的种类对所述物联网设备的设备状态数据进行分析，判断出所述物联网设备是否发生异常；在线调控模块，其用于当所述物联网设备发生异常时，根据所述设备状态数据在线调控所述物联网设备的运行状态。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述物联网设备中配置有状态传感器；所述状态传感器，其用于当感应到所述物联网设备的运行状态发生波动时，触发所述物联网设备通过移动通信网络主动向所述监控器发送所述物联网设备的设备状态数据。进一步，所述设备状态数据包括工作电压数据、工作电流数据和工作温度数据中的任一种或多种的组合。进一步，所述异常分析模块具体用于，基于状态监测模型，根据所述物联网设备的种类对所述物联网设备的设备状态数据进行分析，判断出所述物联网设备是否发生异常。进一步，每一种类的所述物联网设备配设有一对应的所述状态监测模型；还包括状态监测模型建立模块，所述状态监测模型建立模块，其用于建立所述物联网设备在正常运行状态下的第一运行模型，以及建立所述物联网设备在异常运行状态下的第二运行模型；采集所述物联网设备在故障状态下的异常运行参数特征值，并获取所述异常运行参数特征值的方差和熵；将所述异常运行参数特征值的方差和熵输入所述第一运行模型中，得到多个极大似然估计值；将所述异常运行参数特征值和多个所述极大似然估计值输入到所述第二运行模型中进行训练，得到所述状态监测模型。本专利技术的有益效果是：本专利技术一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法及系统利用移动通信网络在线、远程、周期性的监控物联网设备，同时在物联网设备出现波动时，还可以主动发送状态数据，并实时监测，保证了在线监测的全面性，避免了漏监测的问题，并实时控制，保证物联网应用安全平稳运行。另外，在状态监测模型建立的过程中，利用异常运行参数特征值的方差和熵以及极大似然估计值可以精准的构建在状态监测模型，保证监测的精准性。附图说明图1为本专利技术一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法的流程图；图2为本专利技术一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控系统的结构框图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。如图1所示，一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法，所述物联网设备状态在线监控方法通过监控器实现，包括以下步骤，S1，通过移动通信网络周期性的采集位于远程的物联网设备的设备状态数据；S2，根据所述物联网设备的种类对所述物联网设备的设备状态数据进行分析，判断出所述物联网设备是否发生异常；S3，当所述物联网设备发生异常时，根据所述设备状态数据在线调控所述物联网设备的运行状态。在本具体实施例中，本专利技术还具有如下优选方案：优选的，所述物联网设备中配置有状态传感器；当所述状态传感器感应到所述物联网设备的运行状态发生波动时，触发所述物联网设备通过移动通信网络主动向所述监控器发送所述物联网设备的设备状态数据，并依次执行所述S2和所述S3。优选的，所述设备状态数据包括工作电压数据、工作电流数据和工作温度数据中的任一种或多种的组合。优选的，所述S2具体为，基于状态监测模型，根据所述物联网设备的种类对所述物联网设备的设备状态数据进行分析，判断出所述物联网设备是否发生异常。优选的，每一种类的所述物联网设备配设有一对应的所述状态监测模型；对于任一种类的所述物联网设备，在所述S2之前还包括如下步骤，建立所述物联网设备在正常运行状态下的第一运行模型，以及建立所述物联网设备在异常运行状态下的第二运行模型；采集所述物联网设备在故障状态下的异常运行参数特征值，并获取所述异常运行参数特征值的方差和熵；将所述异常运行参数特征值的方差和熵输入所述第一运行模型中，得到多个极大似然估计值；将所述异常运行参数特征值和多个所述极大似然估本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法，其特征在于：所述物联网设备状态在线监控方法通过监控器实现，包括以下步骤，/nS1，通过移动通信网络周期性的采集位于远程的物联网设备的设备状态数据；/nS2，根据所述物联网设备的种类对所述物联网设备的设备状态数据进行分析，判断出所述物联网设备是否发生异常；/nS3，当所述物联网设备发生异常时，根据所述设备状态数据在线调控所述物联网设备的运行状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法，其特征在于：所述物联网设备状态在线监控方法通过监控器实现，包括以下步骤，
S1，通过移动通信网络周期性的采集位于远程的物联网设备的设备状态数据；
S2，根据所述物联网设备的种类对所述物联网设备的设备状态数据进行分析，判断出所述物联网设备是否发生异常；
S3，当所述物联网设备发生异常时，根据所述设备状态数据在线调控所述物联网设备的运行状态。


2.根据权利要求1所述的基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法，其特征在于：所述物联网设备中配置有状态传感器；
当所述状态传感器感应到所述物联网设备的运行状态发生波动时，触发所述物联网设备通过移动通信网络主动向所述监控器发送所述物联网设备的设备状态数据，并依次执行所述S2和所述S3。


3.根据权利要求1或2所述的基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法，其特征在于：所述设备状态数据包括工作电压数据、工作电流数据和工作温度数据中的任一种或多种的组合。


4.根据权利要求1或2所述的基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法，其特征在于：所述S2具体为，基于状态监测模型，根据所述物联网设备的种类对所述物联网设备的设备状态数据进行分析，判断出所述物联网设备是否发生异常。


5.根据权利要求4所述的基于移动通信的物联网设备状态在线监控方法，其特征在于：每一种类的所述物联网设备配设有一对应的所述状态监测模型；对于任一种类的所述物联网设备，在所述S2之前还包括如下步骤，
建立所述物联网设备在正常运行状态下的第一运行模型，以及建立所述物联网设备在异常运行状态下的第二运行模型；
采集所述物联网设备在故障状态下的异常运行参数特征值，并获取所述异常运行参数特征值的方差和熵；
将所述异常运行参数特征值的方差和熵输入所述第一运行模型中，得到多个极大似然估计值；
将所述异常运行参数特征值和多个所述极大似然估计值输入到所述第二运行模型中进行训练，得到所述状态监测模型。

【专利技术属性】
技术研发人员：李卫群，雷厚宇，陆苇，张涛，江波，田坤林，
申请(专利权)人：贵州力创科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：贵州;52