基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法与流程

本发明涉及工程管理领域，尤其涉及基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法。

背景技术：

1、随着信息技术和工业自动化的快速发展，智能化虚拟工程管理系统在现代工程项目管理中得到了广泛应用，尤其是在大规模、复杂的工程项目中，传统的智能化虚拟工程管理方法往往难以应对动态变化和实时性要求，基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，通过传感器网络、无线通信、数据采集与处理、远程控制实现对工程现场的实时监测和控制，确保工程项目按计划顺利进行。

2、基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法作为现代工程管理的重要工具，具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力，通过物联网、大数据、云计算和人工智能技术的综合应用，远程监控与控制方法能够实现对工程项目的实时监控和智能化管理，提升项目的管理效率和质量。未来，随着技术的不断进步和创新，智能化虚拟工程管理系统将进一步发展和完善，为工程管理带来变革和创新。

3、传统的智能化虚拟工程管理方法存在如下技术问题：在工程现场环境条件复杂的情况下，传感器数据容易受到噪声、干扰的影响，导致数据不稳定，难以准确反映实际情况；传统异常检测方法存在误报、漏报的问题，难以准确检测到工程现场的异常情况；在检测到异常后，传统方法难以实现自动化、精确的控制决策，需要人工干预，效率低下，且易出错。

技术实现思路

1、本发明提供基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，以解决在工程现场环境条件复杂的情况下，传感器数据容易受到噪声、干扰的影响，导致数据不稳定，难以准确反映实际情况；传统异常检测方法存在误报、漏报，难以准确检测到工程现场的异常情况；在检测到异常后，传统方法难以实现自动化、精确的控制决策，需要人工干预，效率低下，且易出错的技术问题。

2、本发明的基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，具体包括以下技术方案：

3、基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，包括以下步骤：

4、s1：在工程现场部署传感器，采集传感器数据，将传感器数据映射到虚拟工程环境中，进行虚拟化数据处理，得到虚拟工程环境中的综合数据；

5、s2：通过使用自适应多维度异常检测算法对虚拟工程环境中的综合数据进行异常检测，当异常检测判定结果为异常时，对虚拟工程环境中的综合数据进行特征提取，得到特征向量，基于特征向量，计算得到异常类别的概率；

6、s3：根据异常类别的概率，使用多目标模糊控制优化算法生成控制指令；通过生成控制指令，远程控制设备状态。

7、优选的，所述s1，具体包括：

8、使用虚拟化数据加权校正整合算法将传感器数据映射到虚拟工程环境中。

9、优选的，所述s1，具体包括：

10、所述虚拟化数据加权校正整合算法在计算过程中引入传感器权重、环境修正系数和传感器间的协调因子，通过加权计算和协同校正机制生成虚拟工程环境中的综合数据。

11、优选的，所述s2，具体包括：

12、所述自适应多维度异常检测算法包括移动平均值计算、时间差异系数计算和异常检测判定。

13、优选的，所述s2，具体包括：

14、所述时间差异系数计算涉及两个步骤，第一步，对于每个时间间隔，计算相邻两个时间点虚拟工程环境中的综合数据之间的差值，第二步，将差值按照衰减参数进行加权，得到时间差异系数。

15、优选的，所述s2，具体包括：

16、所述异常检测判定，计算虚拟工程环境中当前时间点的综合数据与移动平均值之间的差异值，并根据时间差异系数进行归一化处理，当归一化后的差异值超过异常检测的阈值时，则在虚拟工程环境中当前时间点的综合数据存在异常。

17、优选的，所述s3，具体包括：

18、通过引入模糊控制理论和多目标优化算法，构建多目标模糊控制优化算法。

19、优选的，所述s3，具体包括：

20、在多目标模糊控制优化算法的实现过程中，基于工程现场的实际情况，建立模糊规则库，将异常类别概率和虚拟工程环境中的综合数据映射到模糊集合中，通过模糊推理生成初步控制指令；通过多目标优化算法对初步控制指令进行优化。

21、本发明的技术方案的有益效果是：

22、1、使用虚拟化数据加权校正整合算法，将采集到的传感器数据映射到虚拟工程环境中进行虚拟化数据处理，生成综合数据，通过加权计算和协同校正机制，确保传感器数据准确地反映实际情况，并通过对各传感器数据的重要性赋予不同权重，解决了因传感器间差异带来的数据偏差问题。最终，实现了对虚拟工程环境中的综合数据的高精度整合，为后续分析提供了可靠的数据基础；

23、2、通过自适应多维度异常检测算法对虚拟工程环境中的综合数据进行异常检测，及时发现工程现场的异常情况，采用移动平均值计算、时间差异系数计算和异常检测判定三个核心步骤，提高了异常检测的准确性和鲁棒性，尤其是在异常检测判定过程中，通过归一化处理，显著提升了对异常数据的识别能力，从而确保虚拟工程管理系统能够迅速响应和处理突发情况；

24、3、基于异常检测判定结果，进行特征提取，得到特征向量，并使用逻辑回归模型进行异常分类，计算得到异常类别的概率，通过对虚拟工程环境中的综合数据进行特征提取和逻辑回归分析，准确判定异常类别，提高了异常分类的精度，进一步分析异常数据，有助于确定异常的具体类型和潜在原因，从而为采取针对性的控制措施提供依据；

25、4、根据异常类别的概率，使用多目标模糊控制优化算法自动生成精确的控制指令，通过模糊推理和多目标优化，在多个目标，效率、安全性、稳定性之间取得平衡，生成最佳的控制指令，实现了对工程现场设备的智能调整，确保迅速恢复正常状态或避免进一步的异常发生。

技术特征：

1.基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，其特征在于，在所述s1中，具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，其特征在于，在所述s1中，具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，其特征在于，在所述s2中，具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，其特征在于，在所述s2中，具体包括：

6.根据权利要求4所述的基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，其特征在于，在所述s2中，具体包括：

7.根据权利要求1所述的基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，其特征在于，在所述s3中，具体包括：

8.根据权利要求7所述的基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法，其特征在于，在所述s3中，具体包括：

技术总结本发明涉及工程管理领域，尤其涉及基于智能化虚拟工程管理系统的远程监控与控制方法。首先，在工程现场部署传感器，采集传感器数据，将数据映射到虚拟工程环境中进行虚拟化数据处理，得到综合数据；使用自适应多维度异常检测算法进行异常检测，当检测结果为异常时，对综合数据进行特征提取，基于提取到的特征向量，计算异常类别的概率；然后，使用多目标模糊控制优化算法生成控制指令；通过生成控制指令，远程控制设备状态。解决了传感器易受噪声影响，难以准确反映实际情况；传统异常检测方法存在误报、漏报；检测到异常后，传统方法难以实现自动化、精确的控制决策，效率低下且易出错的技术问题。技术研发人员：所怡嘉,王航宇,张菁,李岩奇,王聿隽受保护的技术使用者：山东衡昊信息技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/18