【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网运维，特别是一种物联网集中控制运维系统和方法。
技术介绍
1、随着物联网技术的快速发展，工业设备的集中控制与运维逐渐从本地化管理模式向智能化、远程化方向演进。当前主流的物联网运维通常依赖于设备状态数据的实时采集与传输，通过部署工业智能网关或传感器网络，实现对设备运行参数（如温度、压力、位置等）的动态监测。在此基础上，通过预设的规则引擎或机器学习算法对设备状态进行分析，生成运维指令并下发至目标设备集群。部分现有方法引入了边缘计算架构，通过分布式节点对局部设备群进行实时决策，以降低云端处理的延迟。
2、现有物联网运维在两个关键方面存在不足：其一，人机交互动态适配性不足。现有方法主要依赖结构化指令实现设备控制，对非结构化的自然语言指令的解析能力有限，且未考虑运维人员的情绪状态对决策的影响。其二，因果推演模型的静态化与局部优化问题。现有方法多采用基于静态规则的因果模型或离线训练的预测模型，难以应对设备拓扑结构动态变化或多变量耦合场景下的全局优化需求。
技术实现思路
...
【技术保护点】
1.一种物联网集中控制运维方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的物联网集中控制运维方法，其特征在于：所述对自然语言运维指令进行语义解析生成意图特征向量，具体步骤如下，
3.如权利要求1所述的物联网集中控制运维方法，其特征在于：所述从脑电波形数据中提取情绪状态指标生成生理特征向量，具体步骤如下，
4.如权利要求2和3所述的物联网集中控制运维方法，其特征在于：所述将意图特征向量与生理特征向量进行融合，生成综合决策向量是指将意图特征向量进行缩放，对生理特征向量进行扩展，将缩放后的意图特征向量与扩展后的生理特征向量逐元素相加生成综
...【技术特征摘要】
1.一种物联网集中控制运维方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的物联网集中控制运维方法，其特征在于：所述对自然语言运维指令进行语义解析生成意图特征向量，具体步骤如下，
3.如权利要求1所述的物联网集中控制运维方法，其特征在于：所述从脑电波形数据中提取情绪状态指标生成生理特征向量，具体步骤如下，
4.如权利要求2和3所述的物联网集中控制运维方法，其特征在于：所述将意图特征向量与生理特征向量进行融合，生成综合决策向量是指将意图特征向量进行缩放，对生理特征向量进行扩展，将缩放后的意图特征向量与扩展后的生理特征向量逐元素相加生成综合决策向量。
5.如权利要求1所述的物联网集中控制运维方法，其特征在于：所述将综合决策向量与设备拓扑状态数据输入反事实因果推演引擎，生成反事实推演值和反事实优化动作链，具体步骤如下，
【专利技术属性】
技术研发人员：张卓亚，汪慧波，夏光莹，
申请(专利权)人：杭州凯新创达信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。