本發(fā)明涉及報警通信，具體為一種誤報率低的總線報警控制器。

背景技術(shù)：

1、總線報警控制器是一種用于報警系統(tǒng)的設(shè)備，通常用于集中監(jiān)控和控制多個探測器和報警設(shè)備，可以接收來自各類探測器的信號，實時監(jiān)測環(huán)境變化，當(dāng)探測到火災(zāi)或異常情況時，總線報警控制器能夠觸發(fā)報警，發(fā)出聲光警報，并向相關(guān)人員發(fā)出警報信息，且支持和噴淋系統(tǒng)、排煙系統(tǒng)等設(shè)備進行聯(lián)動控制，通過軟件進行配置和管理，實現(xiàn)對整個報警系統(tǒng)的監(jiān)控和維護，實現(xiàn)自動化應(yīng)急響應(yīng)；

2、但是傳統(tǒng)的報警控制系統(tǒng)常常基于簡單的閾值判斷，當(dāng)監(jiān)測到的信號超過某個預(yù)設(shè)閾值時就觸發(fā)報警，這種方法容易因為短時波動或噪聲引起誤報警報，不能實時調(diào)整報警閾值，無法適應(yīng)系統(tǒng)負載、運行環(huán)境等變化，且只依賴報警目標的上傳數(shù)據(jù)，而缺少了對相鄰區(qū)域節(jié)點參數(shù)的變化系數(shù)的分析，使得系統(tǒng)在各種情況下的靈活性變差，容易導(dǎo)致誤報。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術(shù)問題

2、針對現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述缺點，本發(fā)明提供了一種誤報率低的總線報警控制器，能夠有效地解決現(xiàn)有技術(shù)的問題。

3、(二)技術(shù)方案

4、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)，

5、本發(fā)明公開了一種誤報率低的總線報警控制器，包括：

6、總線報警模塊，用于對接若干目標節(jié)點，作為各應(yīng)用模塊操作指令編輯、發(fā)送和接收的總線端，進行各目標節(jié)點功能設(shè)備和各應(yīng)用模塊的啟停控制，搭載本地與云端數(shù)據(jù)存儲庫；

7、端點采集模塊，作為部署在各個目標節(jié)點的采集子端點，實時采集存在報警反饋目標節(jié)點及其相鄰子節(jié)點的運行設(shè)置數(shù)據(jù)及異常信號數(shù)據(jù)；

8、預(yù)處理模塊，用于對采集數(shù)據(jù)去除缺失值、異常值，并歸一化處理；

9、模型構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建波動預(yù)測模型，使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，根據(jù)預(yù)處理模塊所處理后的目標節(jié)點運行設(shè)置數(shù)據(jù)和相鄰節(jié)點的采集數(shù)據(jù)進行波動預(yù)測；

10、數(shù)據(jù)提取模塊，用于從波動預(yù)測模型輸出中獲取該目標節(jié)點及其相鄰節(jié)點的兩類波動表現(xiàn)預(yù)測數(shù)據(jù)；

11、綜合分析模塊，用于按預(yù)設(shè)權(quán)重對兩類波動表現(xiàn)預(yù)測數(shù)據(jù)進行加權(quán)匯總，輸出綜合區(qū)間波動表現(xiàn)數(shù)據(jù)；

12、異常信號分析模塊，用于計算當(dāng)前異常信號與綜合波動預(yù)測數(shù)據(jù)之間的差異，判斷是否在安全區(qū)間內(nèi)；

13、級別調(diào)整模塊，用于根據(jù)異常信號與波動預(yù)測數(shù)據(jù)的偏差值，實時動態(tài)調(diào)整報警級別。

14、更進一步地，所述端點采集模塊通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接有數(shù)據(jù)驗證模塊，所述數(shù)據(jù)驗證模塊用于在預(yù)設(shè)周期內(nèi)獲取真實表現(xiàn)數(shù)據(jù)，對比真實表現(xiàn)數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果，評估模型準確性，選擇均方誤差mse量化預(yù)測值與實際值之間的誤差，采用梯度下降等優(yōu)化算法來最小化損失函數(shù)，輸出準確系數(shù)至模型構(gòu)建模塊進行反饋糾正。

15、更進一步地，所述反饋糾正的過程包括：獲取準確系數(shù)識別預(yù)測過程中產(chǎn)生的誤差來源，通過隨機搜索算法調(diào)整波動預(yù)測模型的超參數(shù)，根據(jù)分析結(jié)果獲取高于預(yù)設(shè)影響閾值的特征，進行特征剔除與特征添加，對處理完畢特征進行重新編碼，進行波動預(yù)測模型再訓(xùn)練。

16、更進一步地，所述模型構(gòu)建模塊中波動預(yù)測模型的構(gòu)建與運行過程為：

17、引入回歸模型算法，獲取目標節(jié)點歷史運行設(shè)置數(shù)據(jù)及其相鄰節(jié)點的歷史運行數(shù)據(jù)；

18、將所得目標節(jié)點的歷史運行設(shè)置數(shù)據(jù)與相鄰節(jié)點的歷史運行數(shù)據(jù)進行合并，形成一個新的數(shù)據(jù)集，選擇當(dāng)前節(jié)點的特定設(shè)置參數(shù)特征、相鄰節(jié)點的狀態(tài)特征和時間特征，進行數(shù)據(jù)標準化；

19、將數(shù)據(jù)劃分為70％訓(xùn)練集和30％測試集，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練回歸模型；

20、使用訓(xùn)練好的模型進行波動預(yù)測，將實時的運行設(shè)置數(shù)據(jù)和相鄰節(jié)點的最新采集數(shù)據(jù)輸入到模型中，模型根據(jù)輸入特征計算出未來波動的預(yù)測值，形成波動表現(xiàn)預(yù)測數(shù)據(jù)。

21、更進一步地，所述回歸模型算法的計算公式為：

22、

23、式中，y代表預(yù)測的目標變量，po代表模型的截距項，pj為某一特征中第j個特征的回歸系數(shù)，xj表示第j個特征，ek為相鄰節(jié)點數(shù)據(jù)中的第k個特征的回歸系數(shù)，zk表示第k個相鄰節(jié)點的特征數(shù)據(jù)，w表示誤差項。

24、更進一步地，所述數(shù)據(jù)提取模塊獲取該目標節(jié)點及其相鄰節(jié)點的兩類波動表現(xiàn)預(yù)測數(shù)據(jù)作為當(dāng)前周期該目標節(jié)點的歷史數(shù)據(jù)，遞交至模型構(gòu)建模塊作為待用訓(xùn)練原始數(shù)據(jù)，并執(zhí)行預(yù)設(shè)周期的自動覆蓋。

25、更進一步地，所述綜合分析模塊通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接有權(quán)重自適應(yīng)模塊，所述權(quán)重自適應(yīng)模塊用于主動識別各子端點采集設(shè)備的性能評分，并基于當(dāng)前周期性能評分及模型預(yù)測性能進行分析，按自動分配各子端點的權(quán)重。

26、更進一步地，所述自動分配的過程中，預(yù)設(shè)正、反比趨勢的調(diào)整等級，分析完畢后，按對應(yīng)調(diào)整等級自動進行關(guān)聯(lián)子端點在下一周期的權(quán)重調(diào)整。

27、更進一步地，所述級別調(diào)整模塊的動態(tài)調(diào)整過程為：

28、根據(jù)歷史調(diào)整數(shù)據(jù)和自定義調(diào)整設(shè)定安全區(qū)間的上下限；

29、若偏差值高于安全區(qū)間，則分析按預(yù)設(shè)差值調(diào)整等級對應(yīng)提高若干報警級別，若偏差值低于安全區(qū)間，則分析按預(yù)設(shè)差值調(diào)整等級對應(yīng)降低若干報警級別，若偏差值在安全區(qū)間內(nèi)，不進行變動。

30、更進一步地，所述總線報警模塊與端點采集模塊通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述級別調(diào)整模塊通過電性介質(zhì)連接于總線報警模塊，所述端點采集模塊與預(yù)處理模塊通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述預(yù)處理模塊與模型構(gòu)建模塊通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述模型構(gòu)建模塊與數(shù)據(jù)提取模塊和數(shù)據(jù)驗證模塊通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述數(shù)據(jù)提取模塊與綜合分析模塊通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述綜合分析模塊與異常信號分析模塊通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述異常信號分析模塊與級別調(diào)整模塊通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接。

31、(三)有益效果

32、采用本發(fā)明提供的技術(shù)方案，與已知的現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下有益效果，

33、1、通過構(gòu)建波動預(yù)測模型，將報警節(jié)點及其關(guān)聯(lián)節(jié)點的多種變量納入預(yù)測模型，使用歷史數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，可以更準確地預(yù)測目標節(jié)點及其相鄰節(jié)點的未來波動表現(xiàn)，根據(jù)實時采集的異常信號與波動預(yù)測數(shù)據(jù)的偏差動態(tài)調(diào)整報警級別，使得報警級別更具靈活性和精準性，能夠適應(yīng)不同的運行環(huán)境和狀態(tài)，進而減少不必要與不正確的報警。

34、2、通過引入反饋機制，通過分析預(yù)測過程中的誤差來源，自動調(diào)整模型參數(shù)，確保報警控制的實時性，綜合運用多種數(shù)據(jù)處理技術(shù)、波動預(yù)測、動態(tài)調(diào)整報警級別和特征優(yōu)化，整體上降低了系統(tǒng)的誤報率，提高了報警的可靠性，有效防止由于誤報導(dǎo)致的資源浪費和安全隱患。

35、3、通過對各子端點采集設(shè)備的性能評分進行分析，并根據(jù)模型預(yù)測性能自動分配權(quán)重，使得控制系統(tǒng)能夠自適應(yīng)不同的操作條件，在長期的監(jiān)測過程中，使預(yù)測數(shù)據(jù)的偏差降低，增強了系統(tǒng)整體的穩(wěn)定性和響應(yīng)能力。

技術(shù)特征：

1.一種誤報率低的總線報警控制器，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種誤報率低的總線報警控制器，其特征在于，所述端點采集模塊(2)通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接有數(shù)據(jù)驗證模塊(9)，所述數(shù)據(jù)驗證模塊(9)用于在預(yù)設(shè)周期內(nèi)獲取真實表現(xiàn)數(shù)據(jù)，對比真實表現(xiàn)數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果，評估模型準確性，選擇均方誤差mse量化預(yù)測值與實際值之間的誤差，采用梯度下降等優(yōu)化算法來最小化損失函數(shù)，輸出準確系數(shù)至模型構(gòu)建模塊(4)進行反饋糾正。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種誤報率低的總線報警控制器，其特征在于，所述反饋糾正的過程包括：獲取準確系數(shù)識別預(yù)測過程中產(chǎn)生的誤差來源，通過隨機搜索算法調(diào)整波動預(yù)測模型的超參數(shù)，根據(jù)分析結(jié)果獲取高于預(yù)設(shè)影響閾值的特征，進行特征剔除與特征添加，對處理完畢特征進行重新編碼，進行波動預(yù)測模型再訓(xùn)練。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種誤報率低的總線報警控制器，其特征在于，所述模型構(gòu)建模塊(4)中波動預(yù)測模型的構(gòu)建與運行過程為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種誤報率低的總線報警控制器，其特征在于，所述回歸模型算法的計算公式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種誤報率低的總線報警控制器，其特征在于，所述數(shù)據(jù)提取模塊(5)獲取該目標節(jié)點及其相鄰節(jié)點的兩類波動表現(xiàn)預(yù)測數(shù)據(jù)作為當(dāng)前周期該目標節(jié)點的歷史數(shù)據(jù)，遞交至模型構(gòu)建模塊(4)作為待用訓(xùn)練原始數(shù)據(jù)，并執(zhí)行預(yù)設(shè)周期的自動覆蓋。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種誤報率低的總線報警控制器，其特征在于，所述綜合分析模塊(6)通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接有權(quán)重自適應(yīng)模塊(61)，所述權(quán)重自適應(yīng)模塊(61)用于主動識別各子端點采集設(shè)備的性能評分，并基于當(dāng)前周期性能評分及模型預(yù)測性能進行分析，按自動分配各子端點的權(quán)重。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種誤報率低的總線報警控制器，其特征在于，所述自動分配的過程中，預(yù)設(shè)正、反比趨勢的調(diào)整等級，分析完畢后，按對應(yīng)調(diào)整等級自動進行關(guān)聯(lián)子端點在下一周期的權(quán)重調(diào)整。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種誤報率低的總線報警控制器，其特征在于，所述級別調(diào)整模塊(8)的動態(tài)調(diào)整過程為：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種誤報率低的總線報警控制器，其特征在于，所述總線報警模塊(1)與端點采集模塊(2)通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述級別調(diào)整模塊(8)通過電性介質(zhì)連接于總線報警模塊(1)，所述端點采集模塊(2)與預(yù)處理模塊(3)通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述預(yù)處理模塊(3)與模型構(gòu)建模塊(4)通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述模型構(gòu)建模塊(4)與數(shù)據(jù)提取模塊(5)和數(shù)據(jù)驗證模塊(9)通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述數(shù)據(jù)提取模塊(5)與綜合分析模塊(6)通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述綜合分析模塊(6)與異常信號分析模塊(7)通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接，所述異常信號分析模塊(7)與級別調(diào)整模塊(8)通過無線網(wǎng)絡(luò)交互連接。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種誤報率低的總線報警控制器，涉及報警通信領(lǐng)域，包括：總線報警模塊，用于對接若干目標節(jié)點，作為各應(yīng)用模塊操作指令編輯、發(fā)送和接收的總線端，進行各目標節(jié)點功能設(shè)備和各應(yīng)用模塊的啟?？刂?，搭載本地與云端數(shù)據(jù)存儲庫；端點采集模塊，作為部署在各個目標節(jié)點的采集子端點，實時采集存在報警反饋目標節(jié)點及其相鄰子節(jié)點的運行設(shè)置數(shù)據(jù)及異常信號數(shù)據(jù)；可以更準確地預(yù)測目標節(jié)點及其相鄰節(jié)點的未來波動表現(xiàn)，根據(jù)實時采集的異常信號與波動預(yù)測數(shù)據(jù)的偏差動態(tài)調(diào)整報警級別，使得報警級別更具靈活性和精準性，能夠適應(yīng)不同的運行環(huán)境和狀態(tài)，進而減少不必要與不正確的報警。

技術(shù)研發(fā)人員：劉愛國,趙明,楊敬元,吳永東,鄒明爐
受保護的技術(shù)使用者：南京英安特科技實業(yè)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9