暖通设备工作状态检测系统

本技术涉及暖通工作状态检测，更具体地说，涉及暖通设备工作状态检测系统。

背景技术：

1、对于供暖设备需要对供暖设备的温度进行实时监测，而暖通管道有在地上或地下，受到环境的影响会出现温度的不同，需要进行不同位置检测，从而可以提高发现异常的精准度，减少泄露损坏等情况的精准上报。

2、现有技术公开号为cn108361557a的文献提供暖通设备工作状态检测系统，该装置通过分布式监测设备，用于对选定区域的地下管道所处环境进行土质采样；对土质采样物进行处理；对土质采样物进行光谱扫描；对光谱信号进行处理，异常状态确定设备，用于将处理后的信号与预设湿度阈值进行比较，当超过预设湿度阈值时，表示出现渗漏且温度出现异常，用于在采样前确定采样数量p，其由方差值和平均值与真值的差值计算采样数量，且p为≥4且不超过8的自然数；根据采样区域的面积大小，采用蛇形采样，采样深度选择为30cm，根据计算出的采样数量进行采样，采样时，先采出一个采样剖面，在平行于剖面进行采样，采土方向垂直于地面，将采样后的土质混合在一起，再将混合厚度土质采样物破碎，去除石头、植物根系，混合并展成四边形，划分对角线分成四份，取其中的对角的两份，反复进行多次后，将土质采样物的重量控制在需要的重量，接着对将采样物经盐酸、硝酸、高氯酸进行处理。

3、上述中的现有技术方案虽然通过现有技术的结构可以实现与有关的有益效果，但是仍存在以下缺陷：该装置在对暖通设备工作状态进行检测时，需要建立多个检测设备进行分布在管道上进行检测，造价高较为繁琐，然而，还是存在间距，尤其是外部环境不同时，会影响较大，存在检测误差。

4、针对上述中的相关技术中，发明人认为在对暖通设备工作状态检测需要对暖通管道的各个部分进行进行连续检测，包括管道地上地下的情况，从而提高检测的准确性及覆盖性，从而提高发现异常的精准度，减少泄露损坏等情况的精准上报。

5、鉴于此，我们提出暖通设备工作状态检测系统。

技术实现思路

1、1.要解决的技术问题

2、本技术的目的在于提供种暖通设备工作状态检测系统的方法，解决了上述背景技术中的装置在对暖通设备工作状态进行检测时，需要建立多个检测设备进行分布在管道上进行检测，造价高较为繁琐，然而，还是存在间距，尤其是外部环境不同时，会影响较大，存在检测误差的技术问题，实现了技术效果。

3、2.技术方案

4、本技术技术方案提供了暖通设备工作状态检测系统，包括

5、收集暖通管不同位置温度数据模块，对暖通管内的不同时间不是位置的温度数据进行收集；

6、暖通管不同位置温度数据预处理模块，对暖通管不同位置温度数据进行数据清洗，缺失值处理等，确保数据的质量；

7、建立位置模型，使用暖通管不同位置温度数据建立位置模型，及时的预测暖通管的温度；

8、位置模型训练调优模块，对位置模型进行暖通管不同位置温度数据分类并进行训练调优，提高模型的性能；

9、保存位置模型并应用，将位置模型进行应用，对暖通管的温度进行预测，检测器状态；

10、监测异常上报模块，对于检测状态异常情况进行上报，及时发现泄露堵塞等情况。

11、通过采用上述技术方案，通过在管道内设置移动设备并通过学习可以提高不同位置温度预测的准确性，从而可以确定此位置的变化是由于环境影响，而不是管道泄露或损坏等原因导致的，从而在对暖通设备工作状态进行检测时，可以对暖通管道的各个部分进行进行连续检测和甄别，包括管道地上地下的情况，从而提高检测的准确性及覆盖性，从而提高发现异常的精准度，减少泄露损坏等情况的精准上报。

12、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，所述收集暖通管不同位置温度数据模块，利用热电偶温度传感器进行，所述热电偶温度传感器固定设置于换位检测块外壁；

13、通过两种不同材料的金属导线连接，当温度发生变化时，两种材料之间产生的电势差也会变化，通过测量电势差确定温度。

14、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，所述暖通管不同位置温度数据预处理模块，进行移除缺失值，检查数据中是否存在缺失的温度测量或环境条件数据，如果有，选择删除这些数据点或使用插值等方法填充缺失值，同时，检测并处理异常值，通过统计方法；使用滤波器，来减少数据中的噪声，确保不同传感器的数据在时间上对齐，以便于将它们合并或比较，将数据划分为时间窗口，以便于序列建模；

15、对暖通管不同位置温度数据进行标签，将温度测量值与相应的环境条件和管道状态进行匹配或关联，通常需要使用时间戳或其他共享标识符来对数据进行匹配，为每个温度测量值分配适当的标签进行标记，以指示相应的环境条件和管道状态，分类标签为正常、异常或连续值，将标记后的数据整合成一个数据集，以供深度学习模型的训练使用。

16、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，所述位置模型训练调优模块，包括将处理后的暖通管不同位置温度数据被划分为训练集、验证集和测试集，选择适当的损失函数，用于度量模型的性能，此时，选择优化算法来更新模型的权重，以减小损失函数，优化算法包括随机梯度下降(sgd)、adam、rmsprop等，然后，使用训练集数据来训练模型，通过反向传播算法和选择的优化算法来不断更新模型的权重，以减小损失函数，训练可以进行多个时期(epochs)，直到模型收敛或达到预定的停止标准，在训练过程中，监控模型的性能指标。

17、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，所述位置模型训练调优模块，还包括使用验证集数据来评估模型的性能，包括计算准确率、均方误差、精确度、召回率等相关指标，调整模型的超参数，以优化模型性能，对训练数据进行增强，以扩充训练集大小，提高模型的泛化能力，在训练和验证中使用交叉验证，以更可靠地评估模型的性能，帮助检测模型性能的稳定性，减少验证集的偶然性影响，此时，尝试使用模型集成方法，如bagging、boosting或stacking，来进一步提高模型性能，当模型在验证集上表现良好时，使用测试集数据进行最终评估，以获得模型在真实场景中的性能估计。

18、3.有益效果

19、本技术技术方案中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

20、1.本技术通过在管道内设置移动设备并通过学习可以提高不同位置温度预测的准确性，从而可以确定此位置的变化是由于环境影响，而不是管道泄露或损坏等原因导致的，从而在对暖通设备工作状态进行检测时，可以对暖通管道的各个部分进行进行连续检测和甄别，包括管道地上地下的情况，从而提高检测的准确性及覆盖性，从而提高发现异常的精准度，减少泄露损坏等情况的精准上报。

21、2.本技术通过调节组件的设置，可以让支撑腿及滚轮可以适应不同粗细的暖通管，且可以适应在移动过程中转角缩短的情况，保证了移动的稳定性。

22、3.本技术通过移动机构的设置，可以进行主动的提供动力，从而让设备可以进行在暖通管道的运动，同时避免有阻力，或有推动力而移动较快的情况。

23、4.本技术通过支撑腿上弹簧的设置，可以进行缓冲损坏的情况，同时在暖通管转角处时，可以让不同方向的支撑腿进行不同长度的适应，提高转角的通过的顺畅性。