人工智能预警方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术属于安全生产领域，涉及数据分析技术，用于解决现有的人工智能预警方法无法排除外界环境对监测预警结果的干扰，导致安全监测预警结果的精确性不高的问题，具体是人工智能预警方法、系统及存储介质，包括数据采集模块、安全监测模块、决策分析模块，所述数据采集模块、安全监测模块、决策分析模块依次进行通信连接；所述数据采集模块用于对生产车间的生产环境数据进行采集：生成预警周期，将预警周期分割为若干个预警时段，生产环境数据包括内环数据与外环数据；本发明专利技术可以对生产车间的生产环境数据进行采集，通过生成预警周期并进行时段分割的方式对每个预警时段的生产车间内部环境数据、外部环境数据进行采集。外部环境数据进行采集。外部环境数据进行采集。

【技术实现步骤摘要】
人工智能预警方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术属于安全生产领域，涉及数据分析技术，具体是人工智能预警方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]是指在生产经营活动中，为了避免造成人员伤害和财产损失的事故而采取相应的事故预防和控制措施，使生产过程在符合规定的条件下进行，以保证从业人员的人身安全与健康，设备和设施免受损坏，环境免遭破坏，保证生产经营活动得以顺利进行的相关活动。
[0003]现有的人工智能预警方法仅能够对工厂加工车间的生产环境进行监测预警，但是无法排除外界环境对监测预警结果的干扰，导致安全监测预警结果的精确性不高，同时无法根据监测预警结果生成处理决策，导致管理人员无法直接采取正确的措施进行安全事故处理。
[0004]针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供人工智能预警方法、系统及存储介质，用于解决现有的人工智能预警方法无法排除外界环境对监测预警结果的干扰，导致安全监测预警结果的精确性不高的问题；
[0006]本专利技术需要解决的技术问题为：如何提供一种可以排除外界环境对监测预警结果的干扰的人工智能预警方法、系统及存储介质。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0008]人工智能预警系统，包括数据采集模块、安全监测模块、决策分析模块，所述数据采集模块、安全监测模块、决策分析模块依次进行通信连接；
[0009]所述数据采集模块用于对生产车间的生产环境数据进行采集：生成预警周期，将预警周期分割为若干个预警时段，生产环境数据包括内环数据与外环数据；内环数据包括内温数据NW、内粉数据NF以及内湿数据NS，外环数据包括外温数据WW、外粉数据WF以及外湿数据WS，在预警时段的结束时刻将内环数据与外环数据发送至安全监测模块；
[0010]所述安全监测模块用于对生产车间的生产安全性进行监测分析：通过对外温数据WW、外粉数据WF以及外湿数据WS进行数值计算得到预警时段内的外环系数WH；将预警时段的外环系数WH与预设的外环阈值WHmax进行比较：若外环系数WH小于外环阈值WHmax，则将预设的标准阈值作为内环阈值NHmax；若外环系数WH大于等于外环阈值WHmax，则将预设的标准阈值标记为BZ，通过公式NHmax＝t1*BZ得到内环阈值NHmax，其中t1为比例系数，且0.85≤t1≤0.95；通过对内温数据NW、内粉数据NF以及内湿数据NS进行数值计算得到预警时段内的内环系数NH，将内环系数NH与内环阈值NHmax进行比较：若内环系数NH小于内环阈值NHmax，则判定生产车间的生产环境安全满足要求；若内环系数NH大于等于内环阈值
NHmax，则判定生产车间的生产环境安全不满足要求，安全监测模块向决策分析模块发送决策分析信号；
[0011]所述决策分析模块用于在接收到决策分析信号后对生产车间进行安全处理决策分析。
[0012]作为本专利技术的一种优选实施方式，内温数据NW的获取过程包括：获取生产车间内部空气温度值与内温范围，将内温范围的最大值与最小值的平均值标记为内温标准值，将内部空气温度值与内温标准值差值的绝对值标记为内温值，将内温值在预警时段内的最大值标记为内温数据NW；内粉数据NF为车间内部空气粉尘浓度值在预警时段内的最大值；内湿数据NS的获取过程包括：获取生产车间内部空气湿度值与内湿范围，将内湿范围的最大值与最小值的平均值标记为内湿标准值，将内部空气湿度值与内湿标准值差值的绝对值标记为内湿值，将内湿值在预警时段内的最大值标记为内湿数据NS。
[0013]作为本专利技术的一种优选实施方式，外温数据WW的获取过程包括：获取生产车间外部空气温度值与外温范围，将外温范围的最大值与最小值的平均值标记为外温标准值，将外部空气温度值与外温标准值差值的绝对值标记为外温值，将外温值在预警时段内的最大值标记为外温数据WW；外粉数据WF为生产车间外部空气粉尘浓度值在预警时段内的最大值；外湿数据WS的获取过程包括：获取生产车间外部空气湿度值与外湿范围，将外湿范围的最大值与最小值的平均值标记为外湿标准值，将外部空气湿度值与外湿标准值差值的绝对值标记为外湿值，将外湿值在预警时段内的最大值标记为外湿数据WS。
[0014]作为本专利技术的一种优选实施方式，决策分析模块在接收到决策分析信号后对生产车间进行安全处理决策分析的具体过程包括：以预警周期的时间为X轴、预警时段的内环系数NH为Y轴建立直角坐标系，在直角坐标系中绘制标记线段、倾斜线段、下垂线、上垂线以及预警射线，由标记线段、倾斜线段、下垂线、上垂线以及预警射线构成一个封闭的直角梯形，将直角梯形的面积值标记为决策系数，将决策系数与预设的决策阈值进行比较并通过比较结果生成驱散撤离信号或停机检修信号。
[0015]作为本专利技术的一种优选实施方式，以预警时段的结束时刻为横坐标、预警时段的内环系数NH为纵坐标在直角坐标系中标出若干个预警点，将预警点自左至右依次进行连接得到若干条预警线段，将斜率值最大的预警线段的右侧端点标记为标记点，在直角坐标系的第一象限中作出一条与X轴平行且端点坐标为(0，NHmax)的射线并标记为预警射线，将标记点与预警射线的垂线标记为标记线段，将最右侧的预警点与X轴、预警射线的垂线分别标记为上垂线与下垂线，将标记点与下垂线的下侧端点进行连线得到倾斜线段。
[0016]作为本专利技术的一种优选实施方式，将决策系数与预设的决策阈值进行比较的具体过程包括：若决策系数小于决策阈值，则生成驱散撤离信号并将驱散撤离信号发送至管理人员的手机终端；若决策系数大于等于决策阈值，则生成停机检修信号并将停机检修信号发送至管理人员的手机终端。
[0017]人工智能预警方法，包括以下步骤：
[0018]步骤一：对生产车间的生产环境数据进行采集：生成预警周期，将预警周期分割为若干个预警时段，生产环境数据包括内环数据与外环数据，在预警时段的结束时刻将内环数据与外环数据发送至安全监测模块；
[0019]步骤二：所述安全监测模块用于对生产车间的生产安全性进行监测分析并得到外
环系数WH与内环系数NH，通过外环系数WH的数值对内环阈值NHmax的数值进行调节，通过内环系数NH与内环系数NHmax的比较结果对生产车间的生产环境安全是否满足要求进行判定；
[0020]步骤三：对生产车间进行安全处理决策分析：以预警周期的时间为X轴、预警时段的内环系数NH为Y轴建立直角坐标系，在直角坐标系中绘制标记线段、倾斜线段、下垂线、上垂线以及预警射线并构成一个封闭的直角梯形，通过直角梯形的面积值生成驱散撤离信号或停机检修信号并发送至管理人员的手机终端。
[0021]一种计算机存储介质，包括计算机指令，当所述计算机指令在终端上运行时，使得所述终端执行人工智能预警方法。
[0022]本专利技术具备下述有益效果：
[0023]1、通过数据采集模块可以对生产车间的生产环境数据进行采集，通过生成预警周期并进行时段分割的方式对每个预警时段的生产本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.人工智能预警系统，其特征在于，包括数据采集模块、安全监测模块、决策分析模块，所述数据采集模块、安全监测模块、决策分析模块依次进行通信连接；所述数据采集模块用于对生产车间的生产环境数据进行采集：生成预警周期，将预警周期分割为若干个预警时段，生产环境数据包括内环数据与外环数据；内环数据包括内温数据NW、内粉数据NF以及内湿数据NS，外环数据包括外温数据WW、外粉数据WF以及外湿数据WS，在预警时段的结束时刻将内环数据与外环数据发送至安全监测模块；所述安全监测模块用于对生产车间的生产安全性进行监测分析：通过对外温数据WW、外粉数据WF以及外湿数据WS进行数值计算得到预警时段内的外环系数WH；将预警时段的外环系数WH与预设的外环阈值WHmax进行比较：若外环系数WH小于外环阈值WHmax，则将预设的标准阈值作为内环阈值NHmax；若外环系数WH大于等于外环阈值WHmax，则将预设的标准阈值标记为BZ，通过公式NHmax＝t1*BZ得到内环阈值NHmax，其中t1为比例系数，且0.85≤t1≤0.95；通过对内温数据NW、内粉数据NF以及内湿数据NS进行数值计算得到预警时段内的内环系数NH，将内环系数NH与内环阈值NHmax进行比较：若内环系数NH小于内环阈值NHmax，则判定生产车间的生产环境安全满足要求；若内环系数NH大于等于内环阈值NHmax，则判定生产车间的生产环境安全不满足要求，安全监测模块向决策分析模块发送决策分析信号；所述决策分析模块用于在接收到决策分析信号后对生产车间进行安全处理决策分析。2.根据权利要求1所述的人工智能预警系统，其特征在于，内温数据NW的获取过程包括：获取生产车间内部空气温度值与内温范围，将内温范围的最大值与最小值的平均值标记为内温标准值，将内部空气温度值与内温标准值差值的绝对值标记为内温值，将内温值在预警时段内的最大值标记为内温数据NW；内粉数据NF为车间内部空气粉尘浓度值在预警时段内的最大值；内湿数据NS的获取过程包括：获取生产车间内部空气湿度值与内湿范围，将内湿范围的最大值与最小值的平均值标记为内湿标准值，将内部空气湿度值与内湿标准值差值的绝对值标记为内湿值，将内湿值在预警时段内的最大值标记为内湿数据NS。3.根据权利要求2所述的人工智能预警系统，其特征在于，外温数据WW的获取过程包括：获取生产车间外部空气温度值与外温范围，将外温范围的最大值与最小值的平均值标记为外温标准值，将外部空气温度值与外温标准值差值的绝对值标记为外温值，将外温值在预警时段内的最大值标记为外温数据WW；外粉数据WF为生产车间外部空气粉尘浓度值在预警时段内的最大值；外湿数据WS的获取过程包括：获取生产车间外部空气湿度值与外湿范围，将外湿...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄为为，卢玖，
申请(专利权)人：深圳市两心科技有限公司，
类型：发明
国别省市：