一种综合管廊智能运维系统和方法与流程

本发明涉及城市基础设施智能运维，特别涉及一种综合管廊智能运维系统和方法。

背景技术：

1、综合管廊是城市地下管线集中敷设的核心基础设施，可实现电力、通信、给水、热力、燃气等各类管线的集约化管理，是保障城市运行的“生命线”。由于管廊结构封闭、设备密集、环境复杂，其运维安全要求高、管理难度大，传统运维模式已难以适配现代化管廊的管理需求。

2、当前综合管廊运维主要存在以下技术短板：

3、第一，多源数据融合能力不足，数据质量难以支撑智能分析。管廊内部署有环境监测、设备监控、结构检测等多类异构传感器，数据协议、采样频率、数值量级差异大；现有系统多仅实现数据汇集与简单标准化，未进行深度特征融合，异常特征辨识度低，易出现漏报、误报。

4、第二，故障诊断依赖规则库与时序特征提取能力弱。现有诊断方案多采用基于阈值的专家系统，仅能识别已知固定阈值的异常，无法捕捉时序演化型故障；对设备劣化、结构渐变等慢变过程的识别准确率低，预警滞后性强，难以实现早期风险预警。

5、第三，运维任务调度自动化程度低，资源配置效率不足。现有运维任务多采用人工指派模式，难以同时兼顾响应时效、资源消耗、任务优先级等多目标优化；突发紧急事件时无法快速实现资源重调度，易导致处置延误。

6、第四，运维流程未形成闭环，系统自主进化能力弱。现有监控系统多为“监测—告警—人工处置”的开环模式，执行结果无法反向优化诊断与调度模型；系统能力依赖人工迭代，无法通过运维数据实现自主优化升级。

7、综上，现有技术难以满足综合管廊高可靠性、高实时性、智能化的运维需求，亟需一种综合管廊智能运维系统和方法解决现有技术问题。

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有技术中存在的至少之一的技术问题，提出了一种综合管廊智能运维系统和方法。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种综合管廊智能运维系统，包括：感知模块、诊断模块、决策模块和执行模块；

3、所述感知模块，用于通过部署于管廊关键节点的多源异构传感器网络，实时采集环境参数、设备状态数据与结构健康数据，并采用加权协方差与非线性归一映射的特征融合算法对原始数据进行预处理与特征融合，输出融合特征流；

4、所述诊断模块，用于接收融合特征流，基于门控循环网络构建时序特征提取模型，结合多维度状态识别与动态评分机制，输出管廊设备故障、环境异常、结构风险的分级预警结果与运维任务清单；

5、所述决策模块，用于接收诊断模块输出的运维任务清单，采用改进遗传算法构建多目标优化调度模型，结合任务紧急度、资源约束、地理位置约束生成最优运维任务调度方案；

6、所述执行模块，用于基于三维gis与b/s架构的可视化平台展示管廊运行状态，下发远程控制指令并反馈执行结果，同时将执行数据回传至感知模块，形成完整闭环。

7、进一步地，所述感知模块采用加权协方差与非线性归一映射的特征融合算法对原始数据进行预处理与特征融合，具体方法包括：

8、构建同一时刻多源传感器数据的特征向量，计算加权协方差矩阵，其中特征向量的权重由传感器可靠性、数据新鲜度、参数重要性等级联合确定；

9、对加权协方差矩阵中的每一维特征采用自适应s型非线性归一化函数进行映射，映射曲线陡峭度与偏移量由特征历史数据的中位数与分布特性自适应确定；

10、将归一化后的特征向量与原始时序数据拼接，生成融合特征流输出至诊断模块。

11、进一步地，所述诊断模块的时序特征提取模型包括依次连接的输入层、两层堆叠门控循环网络层、注意力层与全连接输出层；其中：

12、所述输入层接收预设时间窗口和采样频率的融合特征流；

13、所述注意力层用于对门控循环网络的输出序列进行加权赋值，突出故障发生前后的关键时间步特征；

14、所述全连接输出层输出设备故障、环境异常、结构风险三类任务的风险概率分布。

15、进一步地，所述多维度状态识别与动态评分机制具体包括：

16、分别计算设备故障评分、环境异常评分与结构风险评分，其中设备故障评分引入时间增长因子，故障持续时间越长评分越高；通过可配置权重系数对三类评分加权求和，得到整体风险总评分；根据总评分阈值划分为正常、注意级预警、严重预警三个等级，对应不同的告警与调度触发策略。

17、进一步地，设备故障评分基于故障类型概率与持续时间指数增长因子计算；环境异常评分基于参数超限比例的sigmoid映射计算；结构风险评分基于变形量相对于正常阈值与严重阈值的相对偏移量计算；三类评分通过可配置权重加权求和得到总评分，总评分大于第一预设阈值时触发严重预警，大于第二预设阈值时触发注意级预警。

18、进一步地，所述决策模块的多目标优化调度模型以最小化综合运维代价为目标函数，所述综合运维代价包含任务平均响应时间、资源消耗量与任务紧急度覆盖满意度三个优化目标；所述改进遗传算法采用基于优先级的任务排序编码与资源分配向量联合编码方式，初始种群由贪心启发式解与随机解混合构成，配置自适应交叉概率算子与局部搜索算子。

19、进一步地，改进遗传算法的执行步骤包括：

20、采用任务优先级排序与资源分配向量联合编码；

21、初始种群中预设比例个体由按紧急度排序的贪心策略生成，其余随机生成；

22、根据个体适应度自适应调整交叉概率，优良个体交叉概率降低，普通个体交叉概率提升；

23、每代最优解执行2-opt局部搜索，优化任务执行顺序；

24、达到最大迭代次数或连续多代无改善时终止，输出最优调度方案。

25、进一步地，所述执行模块的可视化平台加载管廊bim模型，叠加传感器图层、设备图层与人员定位图层，支持传感器状态实时变色、异常事件自动定位与历史数据查询；远程控制指令采用rbac角色权限管控与全操作日志存证机制，远程控制指令经权限校验后通过工业协议转发至现场plc；所述执行模块设置闭环反馈校验逻辑，指令下发后对比感知模块回传的设备实际状态，未达目标则自动重试，重试失败触发二次调度。

26、第二方面，本发明还公开了一种综合管廊智能运维方法，包括：

27、通过管廊内多源异构传感器实时采集环境、设备、结构三类数据，采用加权协方差与非线性归一映射算法完成数据预处理与特征融合，生成融合特征流；

28、将融合特征流输入门控循环网络时序模型，提取时序特征并识别多维度风险状态，通过动态评分机制计算整体风险值，输出分级预警与对应运维任务；

29、根据运维任务清单与实时资源状态，采用改进遗传算法求解多目标优化调度模型，生成最优任务分配与资源配置方案；

30、通过三维gis可视化平台展示运行状态，下发远程控制与现场运维指令，实时采集执行结果并回传，形成完整运维闭环。

31、第三方面，本发明还公开了一种电子设备，包括：

32、一个或多个处理器；

33、存储器，用于存储一个或多个程序；

34、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述方法。

35、本发明提供了一种综合管廊智能运维系统和方法，所述系统由感知模块、诊断模块、决策模块、执行模块依次连接形成完整闭环：感知模块通过多源异构传感器网络采集管廊全维度数据，采用加权协方差与非线性归一映射算法完成特征融合与预处理；诊断模块基于堆叠式门控循环网络与注意力机制提取时序特征，结合多维度动态评分机制实现故障分级预警；决策模块采用改进遗传算法构建多目标优化调度模型，实现运维任务与资源的动态最优配置；执行模块基于三维gis与b/s架构可视化平台实现状态展示、远程控制与结果反馈，形成全链路可追溯的闭环运维体系。本发明可有效提升管廊多源数据融合质量、故障诊断准确率与任务调度效率，实现管廊运维的全流程智能化、自动化与闭环化，适用于城市地下综合管廊的常态化安全运维场景。

36、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

37、1.多源数据融合质量显著提升。通过加权协方差融合抑制异常数据干扰，结合非线性归一映射放大临界异常的特征辨识度，有效提升了异构数据的特征表达能力，为后续诊断提供高质量数据基础，故障识别准确率较传统方法提升。

38、2.时序故障诊断能力与预警时效性增强。基于gru与注意力机制的时序模型可捕捉设备劣化、结构变形等慢变过程的演化特征，结合带时间因子的动态评分机制，实现风险的早期识别与分级预警，大幅降低漏报率与滞后性。

39、3.运维资源配置效率大幅优化。改进遗传算法兼顾求解速度与精度，可在秒级生成多目标最优调度方案；动态调度机制可快速响应突发紧急事件，有效缩短应急响应时间，提升资源利用率。

40、4.构建全闭环自主进化运维体系。实现从数据感知、智能诊断、优化调度到执行反馈的完整闭环，执行结果可反向优化诊断与调度模型，系统能力可随运维数据积累持续自主进化，摆脱对人工规则更新的依赖。