贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及贴片机电子技术领域，尤其涉及一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统。该方法包括以下步骤：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集；对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块聚类特征数据；对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约；利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络。本发明专利技术实现了高效、准确的交互信息实时监控分析。准确的交互信息实时监控分析。准确的交互信息实时监控分析。

【技术实现步骤摘要】
贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及贴片机电子领域，尤其涉及一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统。

技术介绍

[0002]在贴片机信息系统中，实时监控和分析贴片机的软硬件交互信息是一项重要的任务。异常状态的监测对于确保设备的稳定运行和产品质量至关重要。然而，由于贴片机长时间运行、环境变化、负载变化或部件老化等因素，系统可能会出现异常状态，导致设备性能下降、装配精度不稳定甚至设备故障，传统的异常状态监控方法主要依赖人工巡检和手动测试，这种方法存在效率低、准确性不高的问题，因此需要一种智能化、自动化的异常状态监控方法及系统。

技术实现思路

[0003]本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法，包括以下步骤：步骤S1：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集；步骤S2：对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块聚类特征数据；对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约；步骤S3：利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络；步骤S4：对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；对交互信息实时监控异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，生成异常缺陷趋势预测数据；步骤S5：对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；对动态交互性能数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据；步骤S6：对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；对交互信息综合分析特征数据进行监控决策优化，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。
[0005]本专利技术通过实时数据网络监控可以及时获取贴片机的数据，包括各种交互信息和性能指标，分布式结构构建可以将获取的实时交互信息监控数据进行整理和组织，形成分布式数据模块集，可以方便地对数据进行后续处理和分析，特征提取可以从交互信息分布式数据模块集中提取出关键特征，减少数据的维度和冗余，交互信息模块聚类特征数据可以帮助将相似的交互信息模块聚类在一起，便于后续的分析和处理，交互信息实时监控智
能合约可以通过合约分析将特征数据转化为智能合约，以实现自动化监控和决策的能力，区块链网络可以提供去中心化、可追溯和安全的数据存储和传输机制，确保交互信息的完整性和可信度，通过将交互信息分布式数据模块集构建到区块链网络中，可以实现数据的分布式共享和实时更新，异常缺陷检测可以通过对交互信息实时监控区块链网络进行分析和比对，及时发现潜在的异常和缺陷情况，缺陷趋势预测分析可以基于历史数据和模型，预测未来可能发生的异常缺陷趋势，为后续的决策提供参考，动态交互性能分析可以对交互信息实时监控区块链网络的性能进行实时监测和分析，了解系统的运行状态和性能指标，性能阈值计算可以基于动态交互性能数据，确定各项性能指标的阈值范围，用于后续的性能监控和预警，特征融合可以将异常缺陷趋势预测数据和动态交互性能阈值数据结合起来，形成综合的特征数据，提供更全面的信息基础，监控决策优化利用综合特征数据构建监控分析决策模型，通过算法和策略优化决策过程，提高监控的准确性和效率，实时监控分析作业可以根据监控分析决策模型的指导，执行实时的监控任务，及时发现异常情况并采取相应的措施。
[0006]优选地，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；步骤S12：对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以构建实时交互信息监控数据分布式结构；步骤S13：对实时交互信息监控数据分布式结构进行结构分解，以生成实时交互信息监控数据模块；步骤S14：对实时交互信息监控数据模块进行关联优化，生成实时交互信息监控管理数据；步骤S15：基于实时交互信息监控管理数据对实时交互信息监控数据模块进行分布式模块集成处理，以生成交互信息分布式数据模块集；本专利技术通过实时数据网络监控可以即时获取贴片机的数据，包括各种交互信息和性能指标，实时交互信息监控数据提供了贴片机运行状态的实时反馈，可以及时发现潜在的问题或异常情况，分布式结构构建可以将实时交互信息监控数据进行组织和分割，形成分布式数据结构，分布式结构可以提高数据的可扩展性和可管理性，便于后续的处理和分析，结构分解可以将复杂的实时交互信息监控数据分解为更小的模块，便于处理和分析，模块化的数据结构使得每个数据模块都可以独立地进行处理和管理，提高了数据处理的效率和灵活性，关联优化可以通过分析和整合实时交互信息监控数据模块之间的关联关系，生成更高层次的管理数据，实时交互信息监控管理数据提供了对监控数据的综合性管理和分析，便于系统的整体监控和决策，分布式模块集成处理可以将经过关联优化的实时交互信息监控数据模块进行集成，形成交互信息分布式数据模块集，交互信息分布式数据模块集提供了更完整和综合的数据视图，方便后续的分析、决策和应用。
[0007]优选地，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块特征数据；步骤S22：利用聚类分析法对交互信息模块特征数据进行聚类分析，生成交互信息模块聚类特征数据；
步骤S23：对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约逻辑；步骤S24：利用交互信息实时监控智能合约逻辑对交互信息模块聚类特征数据进行智能合约集成编辑，生成交互信息实时监控智能合约。
[0008]本专利技术通过特征提取可以将原始的交互信息分布式数据模块集转化为更具有表征性的特征数据，交互信息模块特征数据包含了关键的特征信息，可以用于后续的分析和建模，聚类分析可以将交互信息模块特征数据进行分组，划分为具有相似特征的聚类群体，交互信息模块聚类特征数据提供了对模块之间相似性的理解和分类，有助于进一步的数据探索和分析，合约分析可以对交互信息模块聚类特征数据进行规则和逻辑的分析，提取出重要的合约规则和条件，交互信息实时监控智能合约逻辑提供了对交互信息的实时监控和管理的逻辑框架，方便后续的自动化决策和响应，智能合约集成编辑将交互信息模块聚类特征数据与实时监控智能合约逻辑进行结合，生成可执行的智能合约，交互信息实时监控智能合约实现了对监控数据的实时分析和决策，能够自动化地检测异常情况、触发预定的操作或通知，并提供响应和调整的能力。
[0009]优选地，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行架构设计，生成交互信息实时监控区块链节点；步骤S32：对交互信息实时监控区块链节点进行去中心化网络拓扑结构搭建，生成区块链网络拓扑结构；步骤S33：对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，生成交互本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种贴片机软硬件交互信息实时监控分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以生成交互信息分布式数据模块集；步骤S2：对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块聚类特征数据；对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约；步骤S3：利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络；步骤S4：对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；对交互信息实时监控异常缺陷数据进行缺陷趋势预测分析，生成异常缺陷趋势预测数据；步骤S5：对交互信息实时监控区块链网络进行动态交互性能分析，以生成动态交互性能数据；对动态交互性能数据进行性能阈值计算，从而生成动态交互性能阈值数据；步骤S6：对异常缺陷趋势预测数据及动态交互性能阈值数据进行特征融合，以生成交互信息综合分析特征数据；对交互信息综合分析特征数据进行监控决策优化，以构建交互信息监控分析决策模型，以执行实时监控分析作业。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：步骤S11：对贴片机进行实时数据网络监控，获取实时交互信息监控数据；步骤S12：对实时交互信息监控数据进行分布式结构构建，以构建实时交互信息监控数据分布式结构；步骤S13：对实时交互信息监控数据分布式结构进行结构分解，以生成实时交互信息监控数据模块；步骤S14：对实时交互信息监控数据模块进行关联优化，生成实时交互信息监控管理数据；步骤S15：基于实时交互信息监控管理数据对实时交互信息监控数据模块进行分布式模块集成处理，以生成交互信息分布式数据模块集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：步骤S21：对交互信息分布式数据模块集进行特征提取，生成交互信息模块特征数据；步骤S22：利用聚类分析法对交互信息模块特征数据进行聚类分析，生成交互信息模块聚类特征数据；步骤S23：对交互信息模块聚类特征数据进行合约分析，生成交互信息实时监控智能合约逻辑；步骤S24：利用交互信息实时监控智能合约逻辑对交互信息模块聚类特征数据进行智能合约集成编辑，生成交互信息实时监控智能合约。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：步骤S31：利用交互信息实时监控智能合约对交互信息分布式数据模块集进行架构设计，生成交互信息实时监控区块链节点；步骤S32：对交互信息实时监控区块链节点进行去中心化网络拓扑结构搭建，生成区块链网络拓扑结构；步骤S33：对区块链网络拓扑结构进行拓扑模块重构，生成交互信息实时监控区块链创
世区块；步骤S34：利用分布式指定共识算法对交互信息实时监控区块链创世区块进行区块链网络构建，生成交互信息实时监控区块链网络。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：步骤S41：对交互信息实时监控区块链网络进行异常缺陷检测，以生成交互信息实时监控异常缺陷数据；步骤S42：对交互信息实时监控异常缺陷数据进行时序分析，以获取异常缺陷时序分析数据；步骤S43：对异常缺陷时序分析数据进行缺陷趋势分析，生成异常缺陷时序趋势分析数据；步骤S44：利用交互信息实时监控异常缺陷趋势预测计算公式对异常缺陷时序趋势分析数据进行缺陷趋势计算，生成异常缺陷趋势预测数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S44中的交互信息实时监控异常缺陷趋势预测计算公式具体为：；其中，P为异常缺陷趋势预测值，a为交互信息实时监...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾飞，宋丹，汤东，
申请(专利权)人：张家港市得道电子有限公司，
类型：发明
国别省市：