本技術(shù)涉及自動化控制，具體涉及一種機電設(shè)備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)控方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在當前的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，隨著用戶數(shù)量的不斷增長，系統(tǒng)通常需要處理高并發(fā)訪問，以確保用戶能夠快速、穩(wěn)定地獲取服務(wù)。然而，在高并發(fā)訪問情況下，系統(tǒng)服務(wù)器往往會因負載過大而導(dǎo)致響應(yīng)時間變長，甚至可能發(fā)生服務(wù)不可用的情況?，F(xiàn)有的服務(wù)器架構(gòu)主要通過增加硬件資源來提升處理能力，但這種方式并不能有效解決系統(tǒng)響應(yīng)速度變慢的問題，尤其是在短時間內(nèi)出現(xiàn)大量請求時。

2、同時，為應(yīng)對高并發(fā)場景，許多系統(tǒng)采用負載均衡、緩存機制等技術(shù)來優(yōu)化性能。負載均衡技術(shù)將請求分發(fā)至多個服務(wù)器，減少單臺服務(wù)器的壓力；緩存機制則通過緩存靜態(tài)內(nèi)容減少服務(wù)器請求次數(shù)。然而，負載均衡在面對突發(fā)的高并發(fā)流量時，依然因為請求過多而出現(xiàn)瓶頸，導(dǎo)致響應(yīng)速度下降。緩存機制對動態(tài)數(shù)據(jù)的作用有限，當用戶請求頻繁刷新實時數(shù)據(jù)時，服務(wù)器仍需承擔較大壓力。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種機電設(shè)備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)控方法及系統(tǒng)，解決負載均衡在面對突發(fā)的高并發(fā)流量時，依然因為請求過多而出現(xiàn)瓶頸，導(dǎo)致響應(yīng)速度下降。緩存機制對動態(tài)數(shù)據(jù)的作用有限，當用戶請求頻繁刷新實時數(shù)據(jù)時，服務(wù)器仍需承擔較大壓力的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種機電設(shè)備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)控方法，所述方法包括：

3、s1、獲取機電設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù)并傳輸至監(jiān)控服務(wù)器；

4、s2、將實時運行數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提取關(guān)鍵運行參數(shù)；

5、s3、基于云計算技術(shù)對關(guān)鍵運行參數(shù)進行分布式處理，確保在高并發(fā)訪問情況下系統(tǒng)的響應(yīng)速度，具體為將大量的關(guān)鍵運行參數(shù)劃分為多個分區(qū)，分發(fā)至不同計算節(jié)點，對每個節(jié)點的數(shù)據(jù)按時間進行趨勢擬合，處理數(shù)據(jù)的衰減或增長趨勢，將不同節(jié)點的分析結(jié)果合并，具體公式為：

6、；

7、其中，表示時間剩余的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，表示初始數(shù)據(jù)值，表示數(shù)據(jù)變化速率常數(shù)，表示時間；

8、s4、將處理后的運行參數(shù)與預(yù)設(shè)閾值進行對比，生成警報信息，具體為對處理后的數(shù)據(jù)計算信號判別力，確定當前信號是否為真實的異常信號，根據(jù)信號判別力的計算結(jié)果設(shè)定警報觸發(fā)閾值，當信號判別力值超過設(shè)定的警報閾值時，生成警報信息，信號判別力的計算公式為：

9、；

10、其中，表示信號的判別力，表示信號均值，表示噪聲均值，表示信號和噪聲的標準差；

11、s5、將警報信息推送至終端用戶設(shè)備，以實現(xiàn)實時監(jiān)控和預(yù)警。

12、優(yōu)選的，所述s1包括：

13、獲取設(shè)備的實時數(shù)據(jù)，對振動信號進行頻譜分析，分解出不同頻率成分以確定設(shè)備的運行狀態(tài)，將經(jīng)過頻譜分解后的關(guān)鍵數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)控服務(wù)器，對振動信號進行頻譜分析的具體公式為：

14、；

15、其中，表示頻率域信號，表示時域信號值，表示采樣點總數(shù)，表示虛數(shù)單位，和表示索引序號。

16、優(yōu)選的，所述s2包括：

17、設(shè)定溫度和震動頻率為兩個變量，評估溫度和振動頻率對整體設(shè)備狀態(tài)的影響程度，具體評估公式為：

18、，；

19、其中，和表示溫度和振動頻率這兩個相關(guān)聯(lián)的運行參數(shù)，為影響系數(shù)。

20、優(yōu)選的，所述s5包括：

21、將警報信息加入消息隊列，按照優(yōu)先級進行排序，根據(jù)當前警報數(shù)量，控制推送間隔，將生成的警報推送至用戶終端設(shè)備，控制推送間隔具體公式為：

22、；

23、其中，表示推送的間隔時間，表示最小推送間隔，表示推送頻率控制系數(shù)，表示當前的警報消息數(shù)量，表示警報數(shù)量的限制閾值。

24、優(yōu)選的，所述s3還包括：

25、將運行參數(shù)進行分割；

26、計算每個分割部分的數(shù)據(jù)量d；

27、當d>m時，進一步細化分割以降低單個計算節(jié)點的負載，其中，d表示數(shù)據(jù)量，m表示最大允許數(shù)據(jù)量。

28、優(yōu)選的，所述s3還包括：

29、對每個計算節(jié)點設(shè)置一個負載系數(shù)k；

30、根據(jù)公式l=d×k計算每個計算節(jié)點的實際負載，其中，d表示數(shù)據(jù)量，k?表示負載系數(shù)；

31、當l>n時，觸發(fā)警報并啟動備用節(jié)點協(xié)助處理任務(wù)，其中，l表示實際負載，n表示負載閾值。

32、優(yōu)選的，所述s3還包括：

33、實時監(jiān)控每個計算節(jié)點的處理時間t；

34、根據(jù)公式q=t/c計算處理效率，其中，t表示處理時間，c表示標準處理時間；

35、當q<s時，降低節(jié)點的處理優(yōu)先級，其中，q表示處理效率，s表示效率閾值。

36、優(yōu)選的，所述s3還包括：

37、按時間段統(tǒng)計每個計算節(jié)點的任務(wù)完成情況p；

38、根據(jù)公式a=p/t計算任務(wù)完成率，其中，p表示完成的任務(wù)數(shù)，t表示總?cè)蝿?wù)數(shù)；

39、當?a<f時，請求人工干預(yù)，其中，a表示任務(wù)完成率，f表示任務(wù)完成率閾值。

40、優(yōu)選的，所述s3還包括：

41、每個計算節(jié)點記錄自身的錯誤日志；

42、根據(jù)公式b=e/h計算錯誤率，其中，e表示錯誤數(shù)量，h表示任務(wù)總數(shù)；

43、當b>g時，修復(fù)節(jié)點故障，其中，b表示錯誤率，g表示錯誤率閾值。

44、一種機電設(shè)備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)控系統(tǒng)，采用所述的機電設(shè)備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)控方法，所述系統(tǒng)包括：

45、數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取機電設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù)并將其傳輸至監(jiān)控服務(wù)器；

46、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對實時運行數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提取關(guān)鍵運行參數(shù)；

47、分布式處理模塊，基于云計算技術(shù)對關(guān)鍵運行參數(shù)進行分布式處理，以確保在高并發(fā)訪問情況下系統(tǒng)的響應(yīng)速度；

48、比對模塊，用于將處理后的運行參數(shù)與預(yù)設(shè)閾值進行對比，并生成警報信息；

49、推送模塊，用于將警報信息推送至終端用戶設(shè)備，以實現(xiàn)實時監(jiān)控和預(yù)警。

50、由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明具有如下有益效果：

51、該機電設(shè)備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)控方法及系統(tǒng)，通過獲取機電設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù)并傳輸至監(jiān)控服務(wù)器，將實時運行數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提取關(guān)鍵運行參數(shù)，基于云計算技術(shù)對關(guān)鍵運行參數(shù)進行分布式處理，確保在高并發(fā)訪問情況下系統(tǒng)的響應(yīng)速度，將處理后的運行參數(shù)與預(yù)設(shè)閾值進行對比，生成警報信息，將警報信息推送至終端用戶設(shè)備，以實現(xiàn)實時監(jiān)控和預(yù)警，實現(xiàn)了請求處理的動態(tài)調(diào)控，減少了系統(tǒng)因負載過高導(dǎo)致的響應(yīng)時間延長問題，能夠維持系統(tǒng)服務(wù)的穩(wěn)定性，避免因瓶頸導(dǎo)致的服務(wù)不可用情況，實現(xiàn)了更高的運行效率，降低了硬件擴展的成本，改進了動態(tài)數(shù)據(jù)處理策略，使服務(wù)器負載大幅降低，同時確保了實時數(shù)據(jù)的高效更新與準確返回，解決了負載均衡在面對突發(fā)的高并發(fā)流量時，依然因為請求過多而出現(xiàn)瓶頸，導(dǎo)致響應(yīng)速度下降。緩存機制對動態(tài)數(shù)據(jù)的作用有限，當用戶請求頻繁刷新實時數(shù)據(jù)時，服務(wù)器仍需承擔較大壓力的問題。