【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能監控，具體為一種基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法及系統。
技術介紹
1、隨著物聯網技術的發展，物資儲運過程的智能化和自動化逐漸成為行業的關注焦點。傳統的物資儲運管理主要依賴于人工監控和經驗判斷，往往無法及時發現潛在風險，導致物資在儲運過程中的損壞或丟失。近年來，數字孿生技術和智能算法的引入為物資儲運提供了新的解決方案。數字孿生技術通過構建與實際物資及其環境相對應的虛擬仿真模型，可以實時監控物資的狀態，并模擬不同儲運條件下物資的反應。然而，現有的數字孿生模型在實時性和準確性方面仍存在一定不足，尤其是在處理復雜的環境變化和非線性系統時，往往難以精確預測物資的狀態。此外，雖然動態貝葉斯網絡（dbn）和卡爾曼濾波器（ukf）等算法在狀態估計和風險評估中得到廣泛應用，但這些算法通常單獨應用，缺乏有效的集成和協同優化，導致其在應對多維度復雜數據時的表現不夠理想。
2、現有的物資儲運監控系統在處理動態、多變的儲運環境時，主要面臨以下幾個方面的不足：首先，傳統的監控方法難以實時更新物資狀態模型，無法準確反映物資在儲運過程中受到的外部影響。其次，現有的預警機制多采用固定閾值法，缺乏動態調整能力，無法適應快速變化的環境條件，容易導致誤報或漏報。再者，數字孿生模型雖然能夠模擬物資的狀態變化，但其對未來狀態的預測能力有限，難以提前識別潛在風險。這些不足顯著影響了物資儲運過程的安全性和可靠性。本專利技術提出了一種基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，通過集成ukf濾波器、動態貝葉斯網絡和數字孿生技術，實現了物資狀態的
技術實現思路
1、鑒于上述存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術解決的技術問題是：現有的物資儲運監控技術在面對多維度、復雜數據時，難以實現高效的風險預測與管理的問題。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：一種基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，包括：采集物資儲運場所的數據，基于數據在數字孿生平臺上構建虛擬仿真模型；根據采集的實時數據，利用ukf濾波計算更新狀態估計，動態調整數字孿生模型中的參數，校正虛擬仿真模型；將ukf濾波計算的未來時刻的狀態估計作為動態貝葉斯網絡的輸入，評估物資在儲運過程中的損壞風險，根據評估結果觸發預警機制，實現物資安全儲運。
4、作為本專利技術所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法的一種優選方案，其中：所述物資儲運場所的數據包括，儲運物資的屬性數據、環境參數數據、動態行為數據、物流路徑與狀態數據和歷史數據；儲運物資的屬性數據包括物資的幾何尺寸、重量和物資封裝的表面狀態；動態行為數據包括物資在儲運過程中的速度、振動以及傾斜角度數據。
5、作為本專利技術所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法的一種優選方案，其中：所述虛擬仿真模型包括，根據采集的數據，利用3d建模軟件生成物資的三維幾何模型，并根據儲運物資的屬性數據設置相應的參數，對存儲和運輸環境進行建模，創建與現實倉庫、運輸工具相對應的虛擬場景；利用虛擬仿真平臺為物資模型和環境模型設置物理屬性和仿真規則，設定運輸和存儲規則，創建虛擬仿真模型；根據采集的數據初始化虛擬模型，將從傳感器獲取的實時數據持續輸入虛擬仿真模型，通過ukf濾波對模型參數進行調整，實現虛擬仿真模型的在線校正。
6、作為本專利技術所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法的一種優選方案，其中：校正所述虛擬仿真模型包括，定義初始狀態向量和誤差協方差矩陣，初始化過程噪聲協方差矩陣和觀測噪聲協方差矩陣，根據狀態估計和誤差協方差矩陣；引入第三階變換方法生成的sigma點，通過稀疏sigma點選擇策略丟棄貢獻度低的sigma點，使用稀疏后的sigma點集合重新計算狀態估計和協方差矩陣，完成ukf校正的預測步驟；預測步驟完成后，對于每個篩選后的稀疏sigma點，通過觀測模型計算觀測值，對觀測值進行加權平均，得到預測的觀測值：
7、，
8、，
9、其中，表示對應的觀測值；表示觀測模型；表示預測的觀測值；表示權重系數；表示篩選后的稀疏sigma點集合；計算觀測誤差協方差矩陣：
10、，
11、其中，表示觀測誤差協方差矩陣；表示矩陣轉置；計算狀態與觀測之間的交叉協方差矩陣，將觀測數據融入狀態估計中，利用觀測誤差協方差和交叉協方差矩陣，計算kalman增益并更新狀態估計，更新狀態的誤差協方差矩陣反映經過觀測修正后的不確定性，利用更新后的狀態估計，對數字孿生模型進行實時參數校正。
12、作為本專利技術所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法的一種優選方案，其中：所述ukf校正的預測步驟包括，使用第三階變換生成更加均勻地分布在狀態空間中的sigma點，對于每個維度，sigma點數目為，權重設置為等權重用于每個sigma點：
13、，
14、通過第三階變換方法生成sigma點：
15、，
16、，
17、其中，表示生成的第個sigma點；表示生成的負向sigma點；表示在時刻對系統狀態的估計值；表示單位向量；計算每個sigma點的貢獻度，表示為：
18、，
19、其中，表示的貢獻度；表示時刻的第個sigma點；表示預測的狀態均值；根據歷史數據設置貢獻度閾值，當時，對應的sigma點保留，丟棄的sigma點；對于每個篩選后的稀疏sigma點，通過系統的狀態轉移函數計算下一時刻的狀態：
20、，
21、其中，表示狀態轉移函數；表示控制輸入向量；在狀態傳播完成后，使用稀疏sigma點計算下一時刻的預測狀態估計：
22、，
23、計算預測狀態的誤差協方差矩陣，量化預測狀態的不確定性：
24、，
25、其中，表示矩陣轉置。
26、作為本專利技術所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法的一種優選方案，其中：所述動態貝葉斯網絡包括，根據ukf濾波計算得到的預測狀態估計，初始化動態貝葉斯網絡的物資狀態變量和環境變量，使用貝葉斯定理，計算物資狀態?和環境變量的聯合概率：
27、，
28、其中，表示物資狀態和環境變量的聯合概率?；表示在給定環境條件下物資狀態發生的概率；表示環境變量的先驗概率；使用歷史數據初始化dbn的條件概率分布，在當前時刻直接利用?進行風險評估，不進行的更新；通過歷史數據，建立溫度、濕度和加速度對物資影響的物理模型，物資受到的影響用表示，根據儲運物資的屬性數據定義風險事件，若物資受到的影響用超過預設的閾值時，判斷為風險事件發生；使用dbn的條件概率模型計算在當前狀態和環境下發生特定風險事件的條件概率：
29、，
30、其中，表示在當前物資狀態下發生風險事件的概率；表示物資狀態受環境影響的條件概率；計算綜合風險評分，考慮各個風險事件的概率本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于：所述物資儲運場所的數據包括，儲運物資的屬性數據、環境參數數據、動態行為數據、物流路徑與狀態數據和歷史數據；
3.如權利要求2所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于：所述虛擬仿真模型包括，根據采集的數據，利用3D建模軟件生成物資的三維幾何模型，并根據儲運物資的屬性數據設置相應的參數，對存儲和運輸環境進行建模，創建與現實倉庫、運輸工具相對應的虛擬場景；
4.如權利要求3所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于：校正所述虛擬仿真模型包括，定義初始狀態向量和誤差協方差矩陣，初始化過程噪聲協方差矩陣和觀測噪聲協方差矩陣，根據狀態估計和誤差協方差矩陣；
5.如權利要求4所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于：所述UKF校正的預測步驟包括，使用第三階變換生成更加均勻地分布在狀態空間中的sigma點，對于每個維度，sigma點數目為，權重設置為等權重用于每個
6.如權利要求5所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于：所述動態貝葉斯網絡包括，根據UKF濾波計算得到的預測狀態估計，初始化動態貝葉斯網絡的物資狀態變量和環境變量，使用貝葉斯定理，計算物資狀態?和環境變量的聯合概率：
7.如權利要求6所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于：所述預警機制包括，每個時間步計算當前風險評分與前一時間步風險評分的差異，得到風險評分的變化率，計算連續個時間步內的風險評分變化率總和，以別風險評分的總體趨勢：
8.一種采用如權利要求1~7任一方法所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控系統，其特征在于，包括，
9.一種計算機設備，包括：存儲器和處理器；所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1-7任一所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7任一所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于：所述物資儲運場所的數據包括，儲運物資的屬性數據、環境參數數據、動態行為數據、物流路徑與狀態數據和歷史數據；
3.如權利要求2所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于：所述虛擬仿真模型包括，根據采集的數據，利用3d建模軟件生成物資的三維幾何模型，并根據儲運物資的屬性數據設置相應的參數，對存儲和運輸環境進行建模，創建與現實倉庫、運輸工具相對應的虛擬場景；
4.如權利要求3所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于：校正所述虛擬仿真模型包括，定義初始狀態向量和誤差協方差矩陣，初始化過程噪聲協方差矩陣和觀測噪聲協方差矩陣，根據狀態估計和誤差協方差矩陣；
5.如權利要求4所述的基于智能算法的遠程智能物資儲運監控方法，其特征在于：所述ukf校正的預測步驟包括，使用第三階變換生成更加均勻地分布在狀態空間中的sigma點，對于每個維度，sigma點數目為，權重設置為等權重用于每個sig...
【專利技術屬性】
技術研發人員：柳林溪，張盛春，陳波，葉文波，肖祖才，李濤，華濤，張玉平，余平，張雪，嚴家馨，柳懿桐，王宇航，劉穎捷，宋強，楊婧，石云輝，付卿卿，石可，
申請(專利權)人：貴州電網有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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