智能密集架的运行控制系统及方法与流程

本申请涉及智能控制领域，且更为具体地，涉及一种智能密集架的运行控制系统及方法。

背景技术：

1、智能密集架是一种具有高度智能化的存储系统，利用自动化技术来提高存储效率和精确度，为用户带来更加便利的存储体验。它集手动、电动、电脑控制于一体，可实现远距离操作和宏观自动化架体控制。它的每一个柜体都可以滑动，这意味着可以在相同的占地面积内存储更多的物品。此外，智能密集架的设计考虑到了物品的大小和数量，可以最大程度地利用存储空间。

2、为了维护密集架整体的保存环境，更好地保护档案，需要根据密集架放置室内的环境来进行通风操作。智能密集架提供多组通风接口，工作人员可根据智能密集架上的智能传感器以了解室内环境，进而进行通风操作。但有些时候人员调动可能会遗忘进行通风操作，这可能会造成档案受损。

3、因此，需要一种优化的智能密集架的运行控制方案。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种智能密集架的运行控制系统及方法，其通过智能密集架上的温度传感器和湿度传感器来了解室内的温湿度情况，并基于室内的温湿度情况来进行密集架的自动通风，以维护密集架整体的保存环境，进而防止档案受损。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种智能密集架的运行控制系统，其包括：

3、密集架存放环境数据采集模块，用于获取智能密集架上屏幕显示的预定时间段的多个预定时间点的室内温度值和室内湿度值；

4、密集架存放环境数据编码模块，用于对所述多个预定时间点的室内温度值和室内湿度值进行特征编码以得到通风调控特征矩阵；

5、通风结果生成模块，用于基于所述通风调控特征矩阵，判断当前时间点是否需要进行通风操作。

6、在上述智能密集架的运行控制系统中，所述密集架存放环境数据数据编码模块，包括：密集架存放环境数据特征提取单元，用于对所述多个预定时间点的室内温度值和室内湿度值进行时序特征提取以得到室内环境融合特征矩阵；特征强化单元，用于对所述室内环境融合特征矩阵进行特征增强以得到所述通风调控特征矩阵。

7、在上述智能密集架的运行控制系统中，所述密集架存放环境数据特征提取单元，包括：环境数据结构化子单元，用于将所述多个时间点的室内温度值和室内湿度值分别按照时间维度排列为室内温度时序输入向量和室内湿度时序输入向量；环境数据时序特征提取子单元，用于将所述室内温度时序输入向量和所述室内湿度时序输入向量分别通过包含第一卷积层和第二卷积层的室内环境时序特征提取器以得到室内温度时序特征向量和室内湿度时序特征向量；环境特征融合子单元，用于融合所述室内温度时序特征向量和所述室内湿度时序特征向量以得到所述室内环境融合特征矩阵。

8、在上述智能密集架的运行控制系统中，所述特征强化单元，用于：将所述室内环境融合特征矩阵通过基于空间注意力机制的特征强化器以得到通风调控特征矩阵。

9、在上述智能密集架的运行控制系统中，所述包含第一卷积层和第二卷积层的室内环境时序特征提取器为包含第一卷积层和第二卷积层的第一卷积神经网络模型，所述基于空间注意力机制的特征强化器为使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型，其中，所述第一卷积层和所述第二卷积层并行，所述第一卷积层使用具有第一尺度的一维卷积核，所述第二卷积层使用具有第二尺度的一维卷积核，所述第一尺度不同于所述第二尺度。

10、在上述智能密集架的运行控制系统中，所述通风结果生成模块，用于：将所述通风调控特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点是否需要进行通风操作。

11、在上述智能密集架的运行控制系统中，还包括对所述包含第一卷积层和第二卷积层的室内环境时序特征提取器、所述基于空间注意力机制的特征强化器和所述分类器进行训练的训练模块，其中，所述训练模块，包括：训练数据获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括预定时间段的多个预定时间点的训练室内温度值和训练室内湿度值，以及，用于表示当前时间点是否需要进行通风操作的真实值；训练室内环境数据结构化单元，用于将所述多个时间点的训练室内温度值和训练室内湿度值分别按照时间维度排列为训练室内温度时序输入向量和训练室内湿度时序输入向量；训练室内环境时序特征提取单元，用于将所述训练室内温度时序输入向量和所述训练室内湿度时序输入向量分别通过所述包含第一卷积层和第二卷积层的室内环境时序特征提取器以得到训练室内温度时序特征向量和训练室内湿度时序特征向量；训练室内环境特征融合单元，用于融合所述训练室内温度时序特征向量和所述训练室内湿度时序特征向量以得到训练室内环境融合特征矩阵；训练通风调控特征生成单元，用于将所述训练室内环境融合特征矩阵通过所述基于空间注意力机制的特征强化器以得到训练通风调控特征矩阵；分类损失函数值生成单元，用于将所述训练通风调控特征矩阵通过所述分类器以得到分类损失函数值；补偿损失函数值生成单元，用于计算所述训练室内温度时序特征向量和所述训练室内湿度时序特征向量之间的概率密度分布一致性超凸度量因数作为补偿损失函数值；模型训练单元，用于以所述分类损失函数值和所述补偿损失函数值的加权和作为损失函数值对所述含第一卷积层和第二卷积层的室内环境时序特征提取器、所述基于空间注意力机制的特征强化器和所述分类器进行训练。

12、在上述智能密集架的运行控制系统中，所述补偿损失函数值生成单元，用于：以如下公式计算所述训练室内温度时序特征向量和所述训练室内湿度时序特征向量之间的概率密度分布一致性超凸度量因数作为补偿损失函数值；其中，所述公式为：

13、

14、其中，v1表示所述训练室内温度时序特征向量，v2表示所述训练室内湿度时序特征向量，t表示向量的转置，||·||f和||·||1分别表示矩阵的frobenius范数和一范数，表示按位置相减，loss表示所述概率密度分布一致性超凸度量因数。

15、根据本申请的另一方面，提供了一种智能密集架的运行控制方法，其包括：

16、获取智能密集架上屏幕显示的预定时间段的多个预定时间点的室内温度值和室内湿度值；

17、对所述多个预定时间点的室内温度值和室内湿度值进行特征编码以得到通风调控特征矩阵；

18、基于所述通风调控特征矩阵，判断当前时间点是否需要进行通风操作。

19、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书变得容易理解。

技术特征：

1.一种智能密集架的运行控制系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的智能密集架的运行控制系统，其特征在于，所述密集架存放环境数据数据编码模块，包括：

3.根据权利要求2所述的智能密集架的运行控制系统，其特征在于，所述密集架存放环境数据特征提取单元，包括：

4.根据权利要求3所述的智能密集架的运行控制系统，其特征在于，所述特征强化单元，用于：将所述室内环境融合特征矩阵通过基于空间注意力机制的特征强化器以得到通风调控特征矩阵。

5.根据权利要求4所述的智能密集架的运行控制系统，其特征在于，所述包含第一卷积层和第二卷积层的室内环境时序特征提取器为包含第一卷积层和第二卷积层的第一卷积神经网络模型，所述基于空间注意力机制的特征强化器为使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型，其中，所述第一卷积层和所述第二卷积层并行，所述第一卷积层使用具有第一尺度的一维卷积核，所述第二卷积层使用具有第二尺度的一维卷积核，所述第一尺度不同于所述第二尺度。

6.根据权利要求5所述的智能密集架的运行控制系统，其特征在于，所述通风结果生成模块，用于：将所述通风调控特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点是否需要进行通风操作。

7.根据权利要求6所述的智能密集架的运行控制系统，其特征在于，还包括对所述包含第一卷积层和第二卷积层的室内环境时序特征提取器、所述基于空间注意力机制的特征强化器和所述分类器进行训练的训练模块，其中，所述训练模块，包括：

8.根据权利要求7所述的智能密集架的运行控制系统，其特征在于，所述补偿损失函数值生成单元，用于：以如下公式计算所述训练室内温度时序特征向量和所述训练室内湿度时序特征向量之间的概率密度分布一致性超凸度量因数作为补偿损失函数值；

9.一种智能密集架的运行控制方法，其特征在于，包括：

10.根据权利要求9所述的智能密集架的运行控制方法，其特征在于，对所述多个预定时间点的室内温度值和室内湿度值进行特征编码以得到通风调控特征矩阵，包括：

技术总结本申请提供了一种智能密集架的运行控制系统及方法，涉及智能控制领域，其通过智能密集架上的温度传感器和湿度传感器来了解室内的温湿度情况，并基于室内的温湿度情况来进行密集架的自动通风，以维护密集架整体的保存环境，进而防止档案受损。技术研发人员：彭卫华,徐思,杨小罗受保护的技术使用者：江西远大保险设备实业集团有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/20