基于IoT与AI融合的设备实时监控与智能调度系统技术方案

本发明专利技术公开了基于IoT与AI融合的设备实时监控与智能调度系统，包括感知层、传输层、边缘计算层、云端智能中枢层和应用交互层，感知层采用时空编码器技术，将传感器采集的异构数据映射到统一时空坐标系；传输层负责将感知层采集到的数据传输至边缘计算层及云端；边缘计算层基于设备当前运行状态数据，实时计算出三维风险场；云端智能中枢层构建数字孪生体，实时同步设备运行状态；应用交互层通过风险场热力图，呈现设备运行风险分布；通过构建多层次、多模块协同架构，充分运用先进的IoT、AI技术，实现对工业设备的全方位实时监控、精准故障预测、智能调度决策，为企业打造智能化、高效化、可靠化的运营环境，推动工业生产向智能化、数字化转型迈进。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及物联网，尤其是基于iot与ai融合的设备实时监控与智能调度系统。

技术介绍

1、随着工业4.0和智能制造理念的不断推进，工业企业对生产设备的监控与调度管理提出了越来越高的要求。传统的设备监控与调度系统主要存在以下不足：传统的传感器网络大多只能采集有限的物理参数，如温度、压力数据，对于设备的深层次运行状态和隐形物理场信息难以有效感知，无法全面准确地反映设备的真实运行状况；

2、在边缘计算层面，传统的数据处理方式往往只能进行简单的数据汇总和初步处理，缺乏对数据的深度挖掘和智能分析能力，难以实时评估设备的运行风险和预测潜在故障；

3、云端与应用交互层通常与边缘计算层和底层数据采集层相互独立，各系统之间的数据共享和协同工作能力较差，导致信息孤岛问题严重，无法实现全局的智能调度和优化决策；

4、传统的故障诊断方法主要依赖人工经验和简单的故障报警系统，难以快速准确地定位故障根因并提供有效的解决措施，导致设备维修时间长、生产中断损失大；

5、在生产调度方面，传统的调度系统大多基于固定规则和人工经验，缺乏对实时本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于IoT与AI融合的设备实时监控与智能调度系统，其特征在于：包括感知层、传输层、边缘计算层、云端智能中枢层和应用交互层，其中：

2.根据权利要求1所述的基于IoT与AI融合的设备实时监控与智能调度系统，其特征在于：所述感知层通过在工业设备关键部位部署温湿度、气体、水位、振动多种传感器来采集数据；

3.根据权利要求1所述的基于IoT与AI融合的设备实时监控与智能调度系统，其特征在于：所述传输层将感知层采集到的数据传输至边缘计算层及云端；其支持多种传输方式，包括4G/5G无线网络、光纤有线网络、内部专网，根据企业实际场景和设备分布灵活选择；同时，传输过程采用轻量...

【技术特征摘要】

1.基于iot与ai融合的设备实时监控与智能调度系统，其特征在于：包括感知层、传输层、边缘计算层、云端智能中枢层和应用交互层，其中：

2.根据权利要求1所述的基于iot与ai融合的设备实时监控与智能调度系统，其特征在于：所述感知层通过在工业设备关键部位部署温湿度、气体、水位、振动多种传感器来采集数据；

3.根据权利要求1所述的基于iot与ai融合的设备实时监控与智能调度系统，其特征在于：所述传输层将感知层采集到的数据传输至边缘计算层及云端；其支持多种传输方式，包括4g/5g无线网络、光纤有线网络、内部专网，根据企业实际场景和设备分布灵活选择；同时，传输过程采用轻量化协议，保证数据传输的高效性和稳定性。

4.根据权利要求1所述的基于iot与ai融合的设备实时监控与智能调度系统，其特征在于：所述边缘计算层基于设备当前运行状态数据实时计算出三维风险场，当风险场值超过预设阈值时，立即触发预警机制，及时通知相关人员采取措施，避免设备故障和生产事故；

5.根据权利要求1所述的基于iot与ai融合的设备实时监控与智能调度系统，其特征在于：所述云端智能中枢层利用物联网、大数据和ai技术，构建设备的数字孪生体，实现对设备外观、结构、性能、运行状态全方位的数...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨成章，谢桂銮，杨雅淇，
申请(专利权)人：广州恒强信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：