【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑排水管道维护，具体地说，涉及基于大数据分析的建筑维护系统。
技术介绍
1、建筑排水管道维护是一项重要的技术，在现代建筑行业中，建筑排水管道维护有着极为广阔的应用前景，它是保障建筑正常使用功能的关键环节。
2、排水泵作为排水系统的重要组件，其运行状态直接影响排水效率，但目前仅依靠几个检测点数据，无法及时获取其转速、流量等多参数的实时变化，排水泵在长时间运行过程中，转速可能逐渐下降，流量也会随之改变，而这些变化在初期往往不明显，若不能实时监测，就难以察觉故障的初期迹象，而不同维修人员的经验水平参差不齐，而且排水管道系统各组件之间的相互影响复杂，当维修人员在面对排水管道故障时，只能凭借个人经验判断，这就导致在维修时，有时会因为对故障的误判而过度维修某些部件，不仅更换了不必要的零件，还耗费了大量的人力和时间，大大增加了维护成本，有时又因为没有找到真正的故障点，维修不到位，使得问题反复出现，影响排水系统的正常运行，为了解决这一技术问题，于是我们提供了基于大数据分析的建筑维护系统。
技术实现
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于大数据分析的建筑维护系统，其特征在于，包括数据感知收集单元（1）、边缘计算分析单元（2）、核心决策单元（3）以及指令执行反馈单元（4）；
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的建筑维护系统，其特征在于：所述边缘计算分析单元（2）包括滑动窗口计算模块（21），所述滑动窗口计算模块（21）在运用滑动窗口算法时，采用基于动态模糊聚类的滑动窗口算法，具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的建筑维护系统，其特征在于：所述边缘计算分析单元（2）包括异常判断模块（22），所述异常判断模块（22）在基于阈值的判断方法中，采用基于时间序...
【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的建筑维护系统，其特征在于，包括数据感知收集单元（1）、边缘计算分析单元（2）、核心决策单元（3）以及指令执行反馈单元（4）；
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的建筑维护系统，其特征在于：所述边缘计算分析单元（2）包括滑动窗口计算模块（21），所述滑动窗口计算模块（21）在运用滑动窗口算法时，采用基于动态模糊聚类的滑动窗口算法，具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的建筑维护系统，其特征在于：所述边缘计算分析单元（2）包括异常判断模块（22），所述异常判断模块（22）在基于阈值的判断方法中，采用基于时间序列预测的自适应阈值调整方法，具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的建筑维护系统，其特征在于：所述核心决策单元（3）包括量子进化训练模块（31），所述量子进化训练模块（31）在多智能体强化学习中，采用基于量子进化的深度q网络训练方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆定强，郭雄，谭钰龙，
申请(专利权)人：厦门市贸银正华电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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