恭喜南京航空航天大学王越获国家专利权
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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于物联网的智能设备集群控制管理方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119363749B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411458447.3,技术领域涉及:H04L67/1001;该发明授权一种基于物联网的智能设备集群控制管理方法及系统是由王越;张德平设计研发完成,并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于物联网的智能设备集群控制管理方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于物联网的智能设备集群控制管理方法及系统,属于集群控制管理技术领域;将智能设备进行功能组分类,并将功能组中的智能设备进行互联,采集网络流量数据和设备功耗数据;计算功能组的平均网络流量数据和平均设备功耗数据;计算功能组的负载均衡度,将负载不均衡的智能设备,加入异常设备数据库;获取所有小时内的异常设备数据集,分析智能设备出现高负载的频率;预测智能设备在未来出现高负载的概率;预设高负载概率阈值,分析并进行负载调整;本发明通过设置负载均衡度阈值及双重偏差判断,能够精确识别高负载设备,进一步计算设备的高负载频率和未来高负载的概率,提前进行负载调整,实现了智能设备集群的优化管理。
本发明授权一种基于物联网的智能设备集群控制管理方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于物联网的智能设备集群控制管理方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤S1:将工业生产线上智能设备的运行状态存储在数据块中,所述数据块中包括网络流量数据库和设备功耗数据库;对所述智能设备进行功能组分类;步骤S2:利用物联网平台,将所述功能组中的智能设备进行互联,并采集所述智能设备的网络流量数据和设备功耗数据;步骤S3:计算功能组的平均网络流量数据和平均设备功耗数据;基于平均网络流量数据和平均设备功耗数据,计算功能组的负载均衡度;预设负载均衡度阈值,判定并识别出负载不均衡的智能设备,加入异常设备数据库;步骤S4:获取所有小时内的异常设备数据集,分析智能设备出现高负载的频率;基于所述频率,预测智能设备在未来出现高负载的概率;预设高负载概率阈值,分析并进行负载调整;所述步骤S2的具体实施过程包括:步骤S21:利用物联网平台,将所述功能组中的智能设备进行互联,以小时为单位,采集所述智能设备的网络流量数据和设备功耗数据,并分别存入网络流量数据库和设备功耗数据库中;步骤S22:提取第t个小时的网络流量数据库和设备功耗数据库中的网络流量数据和设备功耗数据,分别记为NDtn和PCtn,其中,NDtn表示功能组中的第n个智能设备在第t小时的网络流量数据,PCtn表示功能组中的第n个智能设备在第t小时的设备功耗数据;所述步骤S3的具体实施过程包括:步骤S31:计算该个功能组在第t个小时的平均网络流量数据和平均设备功耗数据,计算公式如下: 其中,Avg_NDtn表示该个功能组在第t个小时的平均网络流量数据,Avg_PCtn表示该个功能组在第t个小时的平均设备功耗数据,N表示该个功能组内的智能设备总数;基于平均网络流量数据Avg_NDtn和平均设备功耗数据Avg_PCtn,计算该个功能组在第t个小时的负载均衡度,计算公式如下: 其中,LEt表示该个功能组在第t个小时的负载均衡度;步骤S32:预设负载均衡度阈值∈,若LEt∈,则判定该个功能组在第t个小时的负载均衡度高,并识别出负载不均衡的智能设备,具体如下:步骤S32.1:预设负载偏差阈值τ,若且则判定第n个智能设备为高负载设备,构建基于第t个小时的异常设备数据集,记为ADt,并将第n个智能设备加入所述异常设备数据库中;所述步骤S4的具体实施过程包括:步骤S41:重复上述步骤S31到步骤S32的内容,获取所有小时内的异常设备数据集;基于所有小时内的异常设备数据集,分析高负载设备的出现频率,具体如下:获取过去k个小时内的异常设备数据集,计算第n个智能设备出现高负载的频率,计算公式如下: 其中,Fn,t表示第n个智能设备出现高负载的频率,ADt-i表示第t-i个小时的异常设备数据集,I表示指示函数,bn表示第n个智能设备;步骤S42:基于第n个智能设备出现高负载的频率Fn,t,预测在第t+1小时内第n个智能设备出现高负载的概率,计算公式如下: 其中,Pn,t+1表示在第t+1小时内第n个智能设备出现高负载的概率,α、β和γ分别表示预设的权重系数;预设高负载概率阈值若则判定在第t+1小时内第n个智能设备会出现高负载,则提前安排高负载概率低的智能设备进行负载调整。
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