【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法及系统。
技术介绍
1、在企业车间生产安全领域，火灾监控是确保生产顺利进行与人员安全的关键环节。在实际场景中，都是利用烟雾报警器完成对火情进行监控，但是由于其仅依据烟雾报警器识别气体浓度，在气体浓度达到报警值后才会触发报警器，在应对低浓度烟雾时存在不敏感的问题，这往往导致火灾预警的滞后，进而增加了不安全事故的风险。
2、公告号为cn115841731b的专利文件公开了一种红外监测的园区火灾预警方法，包括，基于红外热像仪采集园区内所有工况正常的标准红外图像。基于红外热像仪采集得到园区现场工作过程的实际红外图像，并与所述标准红外图像进行比对。根据比对结果，提取异常红外图像。采集基于所述异常红外图像的连续帧视频图像，提取不同视频图像中的火焰形状特征。根据所述火焰形状特征以及所述火焰形状特征的综合变化，执行相应的预警处理。
3、在企业车间生产安全中，火灾监控无疑是至关重要的环节，然而，上述文件仅仅通过室内环境图像信息来判断是否发生火灾，对于隐患的捕捉不够准确，导致火灾预警不及时，从而出现安全事故。为了避免这种事故的发生，可以通过采集车间生产多维度环境参数进行分析，利用加权平均法融合多维度环境参数数据，提高监测的准确率；但是，传统加权平均法通过将各参数值按预设权重相加取平均获取到融合后的结果，若车间环境温度是由于设备运行产生的热量升高，而此时其他参数没有明显的变化，此时利用固定的参数忽略了参数之间的相互作用和动态变化，导致评估结果偏离实
技术实现思路
1、为了解决传统加权平均法利用固定的参数忽略了参数之间的相互作用和动态变化，导致评估结果不够准确，使得企业安全生产环境存在隐患的问题，本专利技术提供一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法及系统。
2、第一方面，本专利技术提供一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，采用如下的技术方案：
3、一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，包括：实时采集生产车间在当前时段中多种环境参数的数据序列；对于各环境参数的数据序列，确定数据序列的变化程度，变化程度与该数据序列内数据点的最大值和均值之差、均值和最小值之差正相关，与该数据序列内相邻数据点之间的差值的标准差负相关；确定数据序列的异常程度，异常程度与该数据序列内相邻数据点之间的变化率均值、变化程度正相关；将数据序列和其余各环境参数的数据序列之间的第一权重的均值的归一化结果作为该数据序列的第二权重，第一权重与该数据序列的预设权重、该数据序列和其余各环境参数的数据序列之间相关性、其余各环境参数和除自身外环境参数的数据序列之间相关性的均值、其余各环境参数的数据序列的异常程度正相关；依据各环境参数的数据序列的第二权重，对各数据序列的数据点之和加权平均，得到当前时段的预警值；根据当前时段的预警值大小判断是否发出预警提示，完成基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警。
4、通过实时采集多种环境参数的数据序列，可以更全面地监测生产环境的变化，确定数据序列的变化程度和异常程度，能够准确地识别潜在的安全隐患；通过计算数据序列的变化程度和异常程度，可以更准确地识别数据中的异常模式，异常检测能力的增强有助于更快地发现潜在的安全问题；通过综合考虑了预设权重、相关性和异常程度等因素确定第一权重，可以更合理地分配各个环境参数的重要性，第二权重的计算进一步优化了权重分配，确保重要环境参数的变化对预警值的影响更大；通过计算当前时段的预警值，可以实时评估生产环境的安全状况；通过综合考虑多种环境参数的变化程度和异常程度，可以减少误报和漏报的发生，准确的预警机制有助于避免不必要的停机和维护成本。
5、进一步地，所述多种环境参数包括温度数据参数、二氧化碳气体数据参数和压力数据参数。
6、进一步地，所述数据序列的变化程度满足如下关系式：
7、；式中，表示第种环境参数的数据序列的变化程度，表示第种环境参数的数据序列内数据点的最大值，表示第种环境参数的数据序列内数据点的均值，表示第种环境参数的数据序列内数据点的最小值，表示第种环境参数的数据序列内相邻数据点之间的差值的标准差，表示标准归一化函数。
8、通过计算数据序列的最大值、均值、最小值以及相邻数据点之间的差值的标准差，量化了环境参数的数据序列的变化程度，使用标准归一化函数对结果进行标准化处理，确保了不同环境参数数据序列的变化程度可以在相同的尺度上进行比较，增强了不同参数间的可比性。
9、进一步地，所述数据序列的异常程度满足如下关系式：
10、；式中，表示第种环境参数的数据序列的异常程度，表示第种环境参数的数据序列内第个数据点后一个数据点的值，表示第种环境参数的数据序列内第个数据点的值，表示该种环境参数的数据序列内数据点的数量，表示第种环境参数的数据序列的变化程度，表示双曲正切函数。
11、结合了相邻数据点之间的相对变化率和变化程度，提供了对数据序列异常程度的衡量，有助于识别和检测数据中的异常行为或异常模式；通过将数据点间的相对变化与数据序列的变化程度结合，能够动态适应不同数据序列的特点，从而提供更加准确的异常检测。
12、进一步地，所述第一权重满足如下关系式：
13、；式中，表示第种环境参数的数据序列和第种环境参数的数据序列之间的第一权重，表示第种环境参数的数据序列的预设权重，表示第种环境参数的数据序列和第种环境参数的数据序列之间的相关性，表示第种环境参数的数据序列和其余所有环境参数的数据序列之间的相关性的均值，表示第种环境参数的数据序列的异常程度。
14、根据相关性和异常程度动态调整权重，能够更精确地反映环境参数的实际影响，有助于提升数据处理和分析的准确性；通过结合数据序列间的相关性和异常程度，使得对权重的修正能更好地捕捉不同环境参数之间的复杂关系。
15、进一步地，所述相关性通过协方差函数获取。
16、进一步地，所述根据当前时段的预警值大小判断是否发出预警提示，包括：响应于预警值大于预设阈值，认定当前时段存在安全隐患，并发出预警提示，否则，认定当前时段不存在安全隐患，则不发出预警提示。
17、通过设置合理的预设阈值，可以有效地过滤掉轻微的变化或波动，确保只有当监测到明显的安全隐患时才会发出预警提示，减少因偶然因素引起的误报，同时一旦监测到预警值超过预设阈值，迅速发出预警提示，加快响应速度，及时采取措施防止安全事故的发生。
18、第二方面，本专利技术提供一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警系统，采用如下的技术方案：
19、一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警系统，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法。
20、通过采用上本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，其特征在于，所述多种环境参数包括温度数据参数、二氧化碳气体数据参数和压力数据参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，其特征在于，所述数据序列的变化程度满足如下关系式：
4.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，其特征在于，所述数据序列的异常程度满足如下关系式：
5.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，其特征在于，所述第一权重满足如下关系式：
6.根据权利要求1或5所述的一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，其特征在于，所述相关性通过协方差函数获取。
7.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，其特征在于，所述根据当前时段的预警值大小判断是否发出预警提示，包括：
8.一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测
...【技术特征摘要】
1.一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，其特征在于，所述多种环境参数包括温度数据参数、二氧化碳气体数据参数和压力数据参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，其特征在于，所述数据序列的变化程度满足如下关系式：
4.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测预警方法，其特征在于，所述数据序列的异常程度满足如下关系式：
5.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的企业安全生产环境监测...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵延南，冯泳，张蔚，谭彦霞，
申请(专利权)人：西安易诺敬业电子科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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