[发明专利]基于大数据统计的分布式零售终端模块化预警方法在审
| 申请号： | 201910442139.4 | 申请日： | 2019-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN110232769A | 公开（公告）日： | 2019-09-13 |
| 发明（设计）人： | 赵健;戴旺 | 申请（专利权）人： | 南京双路智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G07F9/02 | 分类号： | G07F9/02;G06Q10/00 |
| 代理公司： | 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616 | 代理人： | 蔡奂 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及零售终端领域，公开了基于大数据统计的分布式零售终端模块化预警方法，该方法包括以下步骤：大数据采集建模和故障预测。大数据采集建模是将终端单位的关键参数进行实时采集并记录在大数据云平台中的存储器中，按照故障类型进行特征提取并数字建模。多类特征融合求解，获得终端单位的预测正常工作状态的实时效率。将预测值与终端单位工作实时效率相比较，如果超出可容忍误差范围，多级预警机制启动，否则则认为系统正常。该监测方法结合大数据建模与实际需求，并利用特征融合方法和多级预警方法，既确保了预测数据的准确性，又保证了监测方法的实时性与有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 大数据 零售终端 终端单位 建模 多级预警 实时效率 特征融合 模块化 预警 正常工作状态 采集 故障类型 故障预测 关键参数 机制启动 实际需求 实时采集 数字建模 特征提取 预测数据 存储器 实时性 云平台 监测 预测 求解 统计 记录 保证 | ||
【主权项】：
1.基于大数据统计的分布式零售终端模块化预警方法，该方法包括以下步骤：大数据采集建模和故障预测；大数据采集建模是将终端单位的关键参数进行实时采集并记录在大数据云平台中的存储器中，按照故障类型进行特征提取并数字建模；多类特征融合求解，获得终端单位的预测正常工作状态的实时效率；将预测值与终端单位工作实时效率相比较，如果超出可容忍误差范围，多级预警机制启动，否则则认为系统正常；所述的关键参数是基于区域传感器提供的数据；包括工作环境数据，终端单位物理数据和终端单位电力数据；所述的环境数据包括环境湿度，温度和特定挥发性气体浓度环境数据；所述的终端物理数据包括结构应力，工作噪声和器件形态完整性；所述的终端单位电力数据包括工作电压，电流和平局功率；所述的多级预警包括基于大数据模型特征匹配的故障类型及恶化程度而分的初级预警，中级预警和高级预警。
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