【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及工業設備遠程操作，尤其涉及基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法。
技術介紹
1、在現代工業自動化和智能制造的背景下，工業設備遠程操作技術已經得到了廣泛應用。這種技術允許操作人員通過遠程控制中心對分布在不同地理位置的工業設備進行監控和操作，減少了對現場操作的依賴，提高了生產效率。然而，隨著工業設備復雜度的增加，尤其是在需要同時監控和操作多個設備的場景下，傳統的遠程操作方法逐漸顯現出了一些明顯的不足。
2、現有的工業設備遠程操作系統通常依賴于中心化的控制架構，所有數據和控制命令都需要通過一個中央服務器進行處理。這種集中式的架構在一定程度上限制了系統的實時性和響應能力，尤其是在面對大規模數據處理和多設備協同操作時，系統的延遲和負載瓶頸問題變得尤為突出。此外，傳統的控制架構在數據傳輸過程中容易受到網絡條件的影響，導致操作過程中出現延遲或數據丟失的情況，從而影響設備的安全性和操作的穩定性。
3、針對設備狀態的監控和故障診斷，傳統方法通常基于靜態的閾值設定或經驗法則，這在處理復雜的工業場景時具有明顯的局限性。例如，當設備的工作環境發生變化或設備本身的狀態發生波動時，固定的閾值設定難以應對這些變化，導致監控精度下降。此外，傳統的故障診斷方法往往依賴于單一數據源的分析，缺乏對多模態數據的整合與分析能力，而多模態數據的整合可以提供更豐富的設備運行信息，從而提升故障診斷的準確性。
4、另一方面，現有的工業設備遠程操作系統在任務調度和資源分配方面的優化能力有限。在多設備協同操作的場景中，系統
5、目前的控制優化方法多集中在局部優化，缺乏全局性的考慮，無法有效協調多個設備之間的任務需求與資源利用。尤其在大規模工業生產中，不同設備的任務需求往往是動態變化的，傳統的局部優化方法無法適應復雜的系統環境，導致系統整體的控制策略效率低下。而在全局策略的生成和優化過程中，現有技術中的多目標優化算法大多未能充分考慮任務回報與資源消耗的平衡，且對反饋數據的利用有限，無法實時對控制策略進行動態調整，導致系統難以適應環境變化和負載波動。
6、在數據傳輸方面，現有的工業設備遠程控制系統通常使用傳統的網絡協議進行數據傳輸，這種方式在低延遲和高頻率的數據交互場景中顯得力不從心，尤其是在面對邊緣計算和本地層到全局層的大規模數據傳輸時，現有協議難以保證數據的實時性和完整性，容易出現數據丟失、延遲過高等問題，進而影響設備的安全和操作的穩定性。
7、因此，如何提供基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法是本領域技術人員亟需解決的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的一個目的在于提出基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法，本專利技術通過引入分布式計算架構和多目標優化算法，實現了對工業設備遠程操作的高效控制。利用邊緣計算和嵌入式設備進行數據實時采集與預處理，結合分層協同優化算法融合各層級的局部和全局控制策略，確保了任務分配和資源調度的動態自適應調整。系統還通過低延遲的數據傳輸機制和任務遷移反饋機制，實現了對多設備的實時監控與故障診斷，具備實時性強、穩定性高、任務調度靈活及資源利用率優化等優點。
2、根據本專利技術實施例的基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法，包括如下步驟：
3、s1、構建層級自適應分布式計算架構，所述層級自適應分布式計算架構具體包括邊緣層、本地層和全局層；
4、s2、在邊緣層采集工業設備的多模態數據，包括傳感器數據、圖像數據和視頻數據，利用嵌入式邊緣計算設備對數據進行預處理，并部署自適應稀疏卷積神經網絡進行狀態檢測和故障診斷；
5、s3、在本地層部署分布式計算節點集群，對邊緣層上傳的數據進行整合，通過分布式近端策略優化算法對控制任務進行局部優化，并根據設備狀態、任務優先級和系統負載情況，動態調整任務分布和資源分配；
6、s4、在全局層利用云計算資源處理來自多個本地層的數據，結合本地層的局部優化結果和分析數據，執行大規模數據分析，并采用多目標優化算法生成控制策略；
7、s5、各層級之間通過低延遲數據傳輸協議進行數據共享與反饋，邊緣層將處理后的數據傳輸至本地層，本地層進一步將整合后的數據上傳至全局層；
8、s6、通過任務遷移機制，根據監測的計算負載和系統資源狀況，動態調整任務的分布，在邊緣層、本地層和全局層之間進行任務遷移；
9、s7、引入分層協同優化機制，整合邊緣層、本地層和全局層的控制策略，通過分層協同優化算法對局部策略和全局策略進行融合，基于任務遷移的反饋進一步優化控制策略；
10、s8、利用數據驅動的分析技術，對工業設備運行的歷史數據和實時數據進行分析，生成的控制策略下發至邊緣層和本地層進行執行，形成閉環控制。
11、可選的，所述s2具體包括：
12、s21、在邊緣層采集工業設備的多模態數據，包括傳感器數據、圖像數據和視頻數據，并對采集到的多模態數據進行時間同步和空間對齊，采用基于互信息熵的多模態數據融合算法，提高各數據源的時序一致性；
13、s22、對多模態數據進行預處理，包括降噪、稀疏編碼和特征增強，所述降噪通過多尺度小波變換自適應調整小波基函數；所述稀疏編碼采用壓縮感知理論結合自適應閾值選擇，將數據映射到低維稀疏表示空間；所述特征增強采用非線性多尺度嵌入方法，將高維特征投影到低維流形上；
14、s23、部署自適應稀疏卷積神經網絡，自適應稀疏卷積神經網絡根據數據流的特征復雜性和計算資源約束，動態調節卷積核的稀疏度和層次結構，稀疏性調節機制基于自適應偏微分積分方程模型：
15、；
16、其中，表示稀疏性調節系數，表示流速場，表示稀疏擴散系數，表示特征空間，表示稀疏性調節的勢能函數，依賴于數據熵和資源利用率，表示正則化系數，表示稀疏性時間演化的lagrange算子；
17、s24、自適應稀疏卷積神經網絡對預處理后的多模態數據進行多尺度特征提取和稀疏激活優化，通過基于高斯場的稀疏激活機制自適應調整卷積層的權重分布，特征提取的優化目標描述為：
18、；
19、其中，表示稀疏激活能量函數，表示激活狀態變量，表示激活的勢能函數，表示高階約束項，表示激活梯度，表示的平方范數，和表示調節系數；
20、s25、基于自適應稀疏卷積神經網絡的多尺度特征進行設備狀態的故障診斷，結合稀疏注意力機制與頻域轉換，融合歷史數據與實時數據的多模態動態特征，生成故障診斷的概率分布和置信度，診斷輸出通過非線性時頻門控機制調節；
21、s26、將故障診斷的結果及調節參數傳遞至本地層，并基于診斷信息反饋信息動態更新自適應稀疏卷積神經網絡的稀疏性調節系數、激活狀本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法，其特征在于，所述S2具體包括：
3.根據權利要求1所述的基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法，其特征在于，所述S3具體包括：
4.根據權利要求1所述的基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法，其特征在于，所述S4具體包括：
5.根據權利要求1所述的基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法，其特征在于，所述S6具體包括：
6.根據權利要求1所述的基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法，其特征在于，所述S7具體包括：
【技術特征摘要】
1.基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法，其特征在于，所述s2具體包括：
3.根據權利要求1所述的基于分布式識別與控制優化的工業設備遠程操作方法，其特征在于，所述s3具體包括：
4.根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李明，楊軍濤，陳志雄，
申請(專利權)人：深圳市麥斯達夫科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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