一种手持式光谱仪网络远程协助方法与流程

本发明涉及光谱仪网络远程协助，具体为一种手持式光谱仪网络远程协助方法。

背景技术：

1、在现代工业应用中，手持式光谱仪作为一种常用的材料分析工具，广泛应用于地质勘探、环境检测、材料科学以及废物回收等多个领域,这些设备通过非破坏性分析提供材料组成的即时数据，支持现场决策。然而，与此同时，手持式光谱仪在实际应用中面临多项挑战，尤其是在远程操作和数据管理方面，具体问题包括：

2、数据传输效率低下：在传统的手持式光谱仪使用中，数据通常需要物理连接或通过简单的无线网络传输到本地计算机或服务器。这种传输方式容易受到网络带宽和稳定性的限制，导致数据传输效率低下，延时高。

3、数据安全性问题：现有的数据传输方案往往缺乏足够的加密措施和安全协议，使得敏感数据在传输过程中容易受到外部攻击和泄露的风险。

4、数据处理和存储能力有限：传统的设备通常仅在本地进行数据的初步处理和存储，缺乏有效的数据压缩和优化处理，这不仅限制了数据的处理效率，也增加了对存储容量的需求。

5、动态调整能力不足：多数现有系统缺乏实时监测网络状态并据此调整数据处理策略的能力，使得在网络环境波动时无法保持传输和处理的最优状态。

6、多平台支持不足：传统的手持式光谱仪多数只支持特定的操作平台或设备，限制了用户在不同设备间的操作灵活性和系统的可扩展性。

7、实时远程协助功能缺失：现有技术通常未能提供有效的远程协助和实时数据分析支持，这在需要快速诊断和决策的现场应用中构成了重大限制。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种手持式光谱仪网络远程协助方法，解决了现有技术存在数据传输效率低下、数据安全性较差等问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种手持式光谱仪网络远程协助方法，包括以下方法步骤：

3、s10、设备通讯准备：通过网络连接建立远程协助通信通道，并确保光谱仪以及远程协助设备安装有对应匹配的通信模块和数据处理单元，以此实现手持式光谱仪数据传输；

4、s20、数据收集压缩：通过机器学习算法对通信数据流进行分析并提取关键特征，并通过压缩算法对关键特征数据进行压缩，以减少数据传输量；

5、s30、检测动态调整：实时监测通信环境和数据特征变化，动态调整压缩算法参数，以优化数据传输效率和实时性；

6、s40、数据库建立：收集历史数据和实时数据，并建立数据集；

7、s50、机器学习预测诊断：利用监督学习算法训练预测性维护和故障诊断模型，以预测潜在故障或异常情况；

8、s60、多点位协助搭建：支持多平台远程监控和获取光谱仪数据功能。

9、优选的，所述s10步骤中网络连接方式包括wi-fi、蜂窝数据连接、以太网连接、vpn的一种或多种。

10、优选的，所述s20步骤中所使用的机器学习算法为主成分分析，所使用的压缩算法为算术编码。

11、优选的，所述s20步骤中通过主成分分析进行关键特征提取的步骤为：

12、s21、数据标准化：将每个特征(数据维度)的均值归零，并标准化为单位方差，其函数表达式为：

13、

14、其中，其中μ是平均值，σ是标准差；

15、s22、计算协方差矩阵：计算数据的协方差矩阵c，以评估变量之间的线性关系：

16、

17、其中，n是样本数；

18、s23、求解特征值和特征向量：计算协方差矩阵c的特征值和对应的特征向量：

19、cvi＝λivi

20、其中，λi是特征值，vi是对应的特征向量；

21、s24、特征向量排序：将特征向量按其对应的特征值的大小降序排列；

22、s25、数据投影：将原始数据xstd投影到选定的主成分上，形成降维后的数据集；

23、xpca＝xstdvselected

24、其中，vselected是包含选定特征向量的矩阵。

25、优选的，所述s30步骤中，所监测的通信环境通过netflow工具进行网络带宽使用率与延迟情况；所监测的数据特征变化包括光谱仪上传数据流的文本、图片、视频；在获取特征变化后通过if-else规则进行决策调整。

26、优选的，所述s40步骤数据库中包含历史数据与实时数据，所述历史数据包括设备启动、停机、故障、维护事件时间戳，以及光谱仪故障的详细信息、采取的维修措施和维护历史。

27、优选的，所述实时数据包括远程协助数据交互的数据包收发情况、延时情况。

28、优选的，所述s50步骤中所使用的监督学习算法具体为逻辑回归算法。

29、优选的，所述逻辑回归算法函数表达式为：

30、

31、其中，p(y＝1|x)是给定输入特征x时，目标变量y等于1的概率；w是权重向量；x是输入特征向量，即光谱仪的历史维护记录、操作模式、使用频率；b是偏置项；e是自然对数的底数；y是是否会在近期内发生故障(1表示是，0表示否)。

32、优选的，所述s60步骤中多平台包括移动通信设备、便携式路由器、电脑。

33、本发明提供了一种手持式光谱仪网络远程协助方法。具备以下有益效果：

34、1、本发明通过采用高效的通信模块和数据处理单元，本发明显著提升了数据传输速度和减少了通信延迟，选择合适的通信方式(如wi-fi、蜂窝数据连接、以太网连接、vpn等)根据使用场景优化数据传输路径和方式，确保数据快速、安全地传输，减少了因网络问题引起的操作中断和数据丢失风险。

35、2、本发明利用主成分分析(pca)和算术编码技术，本发明有效减少了需要传输和存储的数据量，同时保留了数据的关键信息，这不仅提高了存储效率，还确保了数据分析的准确性，为远程诊断和决策提供了可靠的数据支持。

36、3、本发明通过实时监测通信环境和数据特征的变化，并动态调整压缩算法参数，本发明提高了系统对网络波动的适应性，优化了数据处理过程，这种动态调整机制使得系统能够在不同网络条件下持续稳定运行，提升了远程协助的实时性和效率。

37、4、本发明通过支持多种移动通信设备和计算平台，本发明实现了设备的广泛可访问性和操作的灵活性，无论用户位于何处，都能通过各种设备实时访问和控制手持式光谱仪，显著提高了工作效率，特别是在需要远程操作和紧急响应的场合。

技术特征：

1.一种手持式光谱仪网络远程协助方法，其特征在于，包括以下方法步骤：

2.根据权利要求1所述的一种手持式光谱仪网络远程协助方法，其特征在于，所述s10步骤中网络连接方式包括wi-fi、蜂窝数据连接、以太网连接、vpn的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的一种手持式光谱仪网络远程协助方法，其特征在于，所述s20步骤中所使用的机器学习算法为主成分分析，所使用的压缩算法为算术编码。

4.根据权利要求3所述的一种手持式光谱仪网络远程协助方法，其特征在于，所述s20步骤中通过主成分分析进行关键特征提取的步骤为：

5.根据权利要求1所述的一种手持式光谱仪网络远程协助方法，其特征在于，所述s30步骤中，所监测的通信环境通过netflow工具进行网络带宽使用率与延迟情况；所监测的数据特征变化包括光谱仪上传数据流的文本、图片、视频；在获取特征变化后通过if-else规则进行决策调整。

6.根据权利要求1所述的一种手持式光谱仪网络远程协助方法，其特征在于，所述s40步骤数据库中包含历史数据与实时数据，所述历史数据包括设备启动、停机、故障、维护事件时间戳，以及光谱仪故障的详细信息、采取的维修措施和维护历史。

7.根据权利要求6所述的一种手持式光谱仪网络远程协助方法，其特征在于，所述实时数据包括远程协助数据交互的数据包收发情况、延时情况。

8.根据权利要求1所述的一种手持式光谱仪网络远程协助方法，其特征在于，所述s50步骤中所使用的监督学习算法具体为逻辑回归算法。

9.根据权利要求8所述的一种手持式光谱仪网络远程协助方法，其特征在于，所述逻辑回归算法函数表达式为：

10.根据权利要求1所述的一种手持式光谱仪网络远程协助方法，其特征在于，所述s60步骤中多平台包括移动通信设备、便携式路由器、电脑。

技术总结本发明涉及光谱仪网络远程协助领域，公开了一种手持式光谱仪网络远程协助方法，包括以下方法步骤：S10、设备通讯准备：通过网络连接建立远程协助通信通道，并确保光谱仪以及远程协助设备安装有对应匹配的通信模块和数据处理单元，以此实现手持式光谱仪数据传输；S20、数据收集压缩：通过机器学习算法对通信数据流进行分析并提取关键特征，并通过压缩算法对关键特征数据进行压缩，以减少数据传输量；S30、检测动态调整：实时监测通信环境和数据特征变化，动态调整参数。通过采用高效的通信模块和数据处理单元，本发明显著提升了数据传输速度和减少了通信延迟，确保数据快速、安全地传输，减少了因网络问题引起的操作中断和数据丢失风险。技术研发人员：胡柱东,吕晓鸣受保护的技术使用者：佛山格捷锐信息技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/9