本发明专利技术公开了一种基于边缘智能的传感器管理方法及系统，涉及传感器管理技术领域，本发明专利技术包括步骤一、传感器测试管理、步骤二、传感器选择管理、步骤三、传感器监测数据获取、步骤四、传感器运行管理、步骤五、边缘设备危险预警，本发明专利技术对分析各种类传感器的各品牌传感器的灵敏度指数、抗干扰指数和基本数据评估指数，筛选各种类传感器的适配传感器，保证各品牌传感器在使用过程的稳定性，保障目标企业的稳定运行，提高了边缘设备的安全性，通过分析边缘设备上的各种类传感器的各传感器的延迟和数值偏差，选各低质量传感器，防止各运行状态出现问题的各传感器的监测数据对边缘设备的危险判断造成干扰，保证目标企业所属各边缘设备运行效率。
1、边缘智能是指将人工智能算法和数据处理能力移至靠近数据源的边缘设备上，而不是依赖于远程的云端服务器，在设备上直接进行数据处理和分析，从而实现更快速、更有效的决策和响应，边缘智能使得传感器可以直接在设备上进行数据分析和处理，减少了数据传输至云端的延迟，提高了数据处理的实时性，边缘智能可以减少设备对云端的依赖，避免了云端因网络故障或断网而导致的数据处理中断，提升了系统的稳定性和安全性，通过在边缘设备上进行数据处理，可以减少传感器数据传输至云端的需求，有效利用了网络带宽，降低了数据传输成本，因此边缘智能对于传感器的管理是非常重要的。
3、1、现有技术中对各品牌传感器进行选择时，通常根据各品牌传感器的使用寿命和价格，选择性价比较高的各品牌传感器，忽略了对各品牌传感器进行测试，未能分析出各品牌传感器的灵敏度指数和抗干扰指数，无法保证各品牌传感器在使用过程的稳定性，进而无法保证目标企业及时发现各边缘设备的异常状态，影响目标企业的稳定运行，减低了边缘设备的安全性。
4、2、现有技术中，通常根据边缘设备上的各种类传感器的各传感器的监测数值，判断边缘设备是否处于危险运行，忽略了对各传感器的运行状态分析，未能筛选出各低质量传感器，使得各运行状态出现故障的各传感器的监测数据对边缘设备的危险判断造成干扰，影响目标企业所属各边缘设备运行效率，对目标公司造成资金损失。
r/>技术实现思路
1、针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供一种基于边缘智能的传感器管理方法及系统，用于解决上述问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术第一方面提供一种基于边缘智能的传感器管理方法，包括：步骤一、传感器测试管理：在目标企业所属测试用边缘设备上部署若干种类传感器的各品牌传感器，对各种类传感器的各品牌传感器进行测试，分析各种类传感器的各品牌传感器的灵敏度评估指数和抗干扰性评估指数。
3、步骤二、传感器选择管理：从目标企业的边缘数据管理器获取各种类传感器的各品牌传感器的基本数据，分析各种类传感器的各品牌传感器的基本数据评估指数，进而分析各种类传感器的各品牌传感器的适配性评估指数，筛选各种类传感器的适配品牌传感器。
4、步骤三、传感器监测数据获取：在目标企业所属各边缘设备上部署各种类传感器的若干个适配品牌传感器，获取目标企业所属各边缘设备的各种类传感器的各适配品牌传感器的各次监测数据。
5、步骤四、传感器运行管理：分析目标企业所属各边缘设备的各种类传感器对应各适配品牌传感器的运行状态评估指数，筛选目标企业所属各边缘设备的各种类传感器的各低质量传感器和各正常质量传感器，并对目标企业所属各边缘设备的各种类传感器的各低质量传感器进行更换处理。
6、步骤五、边缘设备危险预警：根据目标企业所属各边缘设备的各种类传感器的各适配品牌传感器的各次监测数据，分析目标企业所属各边缘设备是否处于危险运行状态，对目标企业所属各危险运行状态的边缘设备进行关闭，并发送维修申请至目标企业管理人员。
7、优选地，所述对各种类传感器的各品牌传感器进行测试，其具体测试方法为：对目标企业所属测试用边缘设备的某项参数进行调节，并保证其余各项参数恒定，获取该项参数对应种类传感器的各品牌传感器对应检测数据趋于稳定所需的时长，并获取各其余种类传感器的各品牌传感器在该次测试的初始数值和在设定的反馈时间点对应的反馈数值。
8、同上述测试方法一致，进行多次测试，获取各种类传感器的各品牌传感器对应检测数据趋于稳定所需的时长aip，其中i表示各种类传感器的编号，i＝1,2,...,n，n为大于2的任意整数，p表示各品牌传感器的编号，p＝1,2,...,q，q为大于2的任意整数。以及各种类传感器的各品牌传感器在各次测试中的初始数值bipm和在设定的反馈时间点对应的反馈数值b′ipm，m表示各次测试的编号，m＝1,2,...,l，l为大于2的任意整数。
9、4、优选地，所述分析各种类传感器的各品牌传感器的灵敏度评估指数，其具体分析方法为：根据各种类传感器的各品牌传感器对应检测数据趋于稳定所需的时长aip，分析各种类传感器的各品牌传感器的灵敏度评估指数其中q表示传感器品牌的数量。
10、优选地，所述分析各种类传感器的各品牌传感器的抗干扰性评估指数，其具体分析方法为：根据各种类传感器的各品牌传感器在各次测试中的初始数值bipm和在设定的反馈时间点对应的反馈数值b′ipm，分析各种类传感器的各品牌传感器的抗干扰性评估指数其中l表示测试的次数。
11、优选地，所述分析各种类传感器的各品牌传感器的基本数据评估指数，其具体分析方法为：从各种类传感器的各品牌传感器的基本数据中获取量程上限l′ip、量程下限l″ip、精度yip、寿命时长sip。
12、分析各种类传感器的各优选品牌传感器的基本数据评估指数γ1表示设定的量程范围的修正因子，γ2表示设定的精度的修正因子，γ3表示设定的寿命时长的修正因子，γ1、γ2、γ3的取值范围均属于0到1。
13、优选地，所述筛选各种类传感器的适配品牌传感器，其具体筛选方法为：根据各种类传感器的各品牌传感器的灵敏度评估指数、抗干扰性评估指数中和基本数据评估指数，分析各种类传感器的各优选品牌传感器的适配性评估指数δip＝λ1*αip+λ2*βip+λ3*χip，其中λ1表示设定的灵敏度的影响因子，λ2表示设定的抗干扰性的影响因子，λ3表示设定的基本数据的影响因子，λ1、λ2、λ3的取值范围均属于0到1。
14、按照适配性评估指数的大小将各种类传感器的各优选品牌传感器从大到小进行排序，提取排在首位的各种类传感器的优选品牌传感器，并将其标记为各种类传感器的适配品牌传感器。
15、优选地，所述分析目标企业所属各边缘设备的各种类传感器对应各适配品牌传感器的运行状态评估指数，其具体分析方法为：获取目标企业所属各边缘设备的各种类传感器的各适配品牌传感器的各次监测数据的上传时间点和对应边缘处理器接收时间点，将目标企业所属各边缘设备的各种类传感器的各适配品牌传感器的各次监测数据的对应边缘处理器接收时间点与上传时间点相减，得到目标企业所属各边缘设备的各种类传感器的各适配品牌传感器的各次监测数据的延迟时长，并将目标企业所属各边缘设备的各种类传感器的各适配品牌传感器的各次监测数据的延迟时长进行均值处理，得到目标企业所属各边缘设备的各种类传感器的各适配品牌传感器的标准延迟时长mzic，其中z表示各边缘设备的编号，z＝1,2,...,x，x为大于2的任意整数，c表示适配品牌对应各传感器的编号，c＝1,2,...,v，v为大于2的任意整数。
16、获取目标企业所属各边缘设备的各种类传感器的各适配品牌传感器的各次监测数据uzica，分析目标企业所属各边缘设备的各种类传本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述对各种类传感器的各品牌传感器进行测试，其具体测试方法为：
3.根据权利要求2所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述分析各种类传感器的各品牌传感器的灵敏度评估指数，其具体分析方法为：
4.根据权利要求3所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述分析各种类传感器的各品牌传感器的抗干扰性评估指数，其具体分析方法为：
5.根据权利要求4所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述分析各种类传感器的各品牌传感器的基本数据评估指数，其具体分析方法为：
6.根据权利要求5所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述筛选各种类传感器的适配品牌传感器，其具体筛选方法为：
7.根据权利要求1所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述分析目标企业所属各边缘设备的各种类传感器对应各适配品牌传感器的运行状态评估指数，其具体分析方法为：</p>8.根据权利要求1所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述筛选目标企业所属各边缘设备的各种类传感器的各低质量传感器和各正常质量传感器，其具体分析方法为：
9.根据权利要求8所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述分析目标企业所属各边缘设备是否处于危险运行状态，其具体分析方法为：
10.一种基于边缘智能的传感器管理系统，其特征在于，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述对各种类传感器的各品牌传感器进行测试，其具体测试方法为：
3.根据权利要求2所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述分析各种类传感器的各品牌传感器的灵敏度评估指数，其具体分析方法为：
4.根据权利要求3所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述分析各种类传感器的各品牌传感器的抗干扰性评估指数，其具体分析方法为：
5.根据权利要求4所述的一种基于边缘智能的传感器管理方法，其特征在于，所述分析各种类传感器的各品牌传感器的基本数据评估指数，其具体分析方法为：
6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：詹翔，郑雁鹏，
申请(专利权)人：南京麦杰软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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