一种基于滑动数据窗口的实时流式分析告警方法与流程

1.本发明涉及属于雷达健康管理、雷达台站传感数据异常分析的智能运维的技术领域，具体涉及一种基于滑动数据窗口的实时流式分析告警方法。


背景技术：

2.目前随着大数据，云计算和人工智能技术应用的逐渐普及以及智慧台站的业务需要，无人值守雷达台站以及智能运维可以将技术保障人员从重复，繁琐的机械性排查工作中解放出来。
3.但是传统运维系统中故障报警不及时，告警准确率低，重复报警多等问题一直困扰技术保障人员。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于滑动数据窗口的实时流式分析告警方法，大大提高用户的使用及体验并且可以通过预警将雷达事故发现在早期阶段，防患于未然。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
6.一种基于滑动数据窗口的实时流式分析告警方法，包括以下步骤:
7.步骤一：通过振动传感器实时采集雷达转台的振动数据并记录，并将实时振动数据传到消息队列中；
8.步骤二：在雷达转台正常转动情况下，采集振动数据作为正常状态下的标准数据值，将标准数据值作为正常阈值用于判断是否产生预警或告警；
9.步骤三：读取步骤一消息队列中的实时振动数据，采集连接n个数据帧来构建一个数据窗口；
10.步骤四：将步骤三中采集的m个数据窗口组成数据对比组；
11.步骤五：对步骤四中数据对比组中每个数据窗口的数据值进行计算，得到对比数据值；
12.步骤六：将步骤五中得到的对比数据值与步骤二中得到的标准数据值进行对比，得到对比结果数组；
13.s1：当对比结果数组中的每个结果均超过正常阈值，则触发产生预警；
14.s2：当对比结果数组中只存在n个结果超过正常阈值，则不产生告警；
15.步骤七：将步骤六中产生的预警数据和告警数据存入数据库，将同一时间段内连接的多次告警记录合并，形成一条告警；
16.步骤八：应用系统前端读取到数据库中的告警后通知技术保障人员，使技术保障人员前往雷达台站进行故障排查。
17.作为本发明进一步的方案：步骤一中所述振动传感器安装在雷达转台上，且振动传感器紧贴雷达转台。
18.作为本发明进一步的方案：步骤二中的标准数据为雷达转台在正常转动过程中1
分钟内所采集的振动数据。
19.作为本发明进一步的方案：步骤三中对消息队列中振动数据的读取顺序与振动传感器传入消息队列中的顺序一致。
20.作为本发明进一步的方案：步骤五中计算数据值的采用中位数法或均值法。
21.作为本发明进一步的方案：步骤六中n的个数＜5。
22.作为本发明进一步的方案：步骤八中应用系统前端通过播放声音，并经电子邮箱、手机短信、app通知技术保障人员。
23.本发明的有益效果：
24.(1)本发明基于滑动数据窗口的实时流式分析，可以有效消除因个别异常或突变数据对正常预警和告警的影响，降低了误报率，同时流式分析增加了预警告警及时性，大大提升了用户体验；
25.(2)本发明作为智能运维，智慧台站的重要组成部分，通过大数据流式分析做到了雷达台站无人值守，智能告警，告警信息通过播放声音，电子邮箱，手机短信，app通知等方式通知到具体的技术保障人员，大大减轻了空管技术保障人员的工作量，同时提升了保障人员的工作效率；
26.(3)本发明减少了发现异常的响应耗时,同时提高了告警准确率和雷达台站技术保障人员的工作效率，使得雷达台站能够做到真正意义上的无人值守和事故预防。
附图说明
27.下面结合附图对本发明作进一步的说明。
28.图1是本发明的流程图。
29.图2是图1中消息队列和数据窗口放大图。
30.图3是图1中数据对比组放大图。
具体实施方式
31.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
32.请参阅图1-图3所示，本发明为一种基于滑动数据窗口的实时流式分析告警方法，包括以下步骤：
33.步骤一：在雷达转台上安装振动传感器，振动传感器须紧贴雷达转台，能够感知到雷达转台轻微的振动幅度并记录下来，然后通过振动传感器配套的软件接口将雷达实时振动数据传输到消息队列中；
34.步骤二：在雷达转台正常转动的情况下先记录一段时间(1分钟左右)的数据作为正常状态下的标准数据值，标准数据值作为正常阈值用于对比步骤六中是否产生预警或者告警；
35.步骤三：在完成正常状态下的数据记录之后，我们继续从消息队列中读取实时振动数据，从消息队列中读取到的数据顺序和振动传感器传入消息队列中的数据帧顺序保持
一致，从消息队列实时连续读取n个数据帧构建成一个一维数组，即数据窗口；
36.步骤四：从消息队列中连续读取数据帧，每满n个数据帧就构件一个数据窗口，连续m个数据窗口组成一个数据对比组；
37.其中，为了保证内存不溢出，程序中只保存最近一个数据对比组(m个数据窗口)，即数据对比组中新接收的数据窗口会替换掉最老的数据窗口；
38.步骤五：计算数据对比组中每个数据窗口的数据值，得到对比数据值；
39.其中，计算数据值的方法可以采用中位数法或者均值法；
40.步骤六：将得到的对比数据值与标准数据值进行对比，得到对比结果数组；
41.若对比结果数组中的每个结果均超过正常阈值(阈值可以配置)，则触发产生预警；
42.若对比结果数组中只存在n(n＜5)个结果超过正常阈值，有可能是由于采集的振动数据有个别异常或者突变数据所致，故不产生报警，表明并不是数据帧内所有数据都超过阈值；
43.其中，异常或者突变的数据至多影响到每组数据对比组中的1个或者2个数据窗口的数据值，只有很小概率会导致所有数据窗口的数据值都超过阈值，能够有效降低告警误报率从而大大提升告警的准确率；
44.步骤七：产生的预警数据和告警数据存入数据库，同时可以将同一相近时间内连续的多次的告警记录合并起来形成一条告警，这样能够有效去除重复告警，让一次事故只产生一次告警，而不是一旦发现异常都产生告警；
45.步骤八：应用系统前端读取到数据库中的告警之后能够通过播放声音，电子邮箱，手机短信，app通知等方式通知到具体的技术保障人员，技术保障人员可前往雷达台站具体排查问题。
46.其中，技术保障人员在排查问题的过程中可以在应用系统中将此告警设备设置成“运维模式”，这样告警只会有记录，应用系统不会把告警真正的报送到技术保证人员，待设备问题排查结束之后，再将告警设备设置回“告警模式”即可恢复告警。
47.具体而言，步骤二和步骤三中采集到的实时振动数据有正数也有负数，这里需要先对数据取绝对值，将其都变为正数，否则在后面计算均值的时候会抵消振动数据之间的正负变化差异。
48.上述步骤中的n，m和阈值都可以通过应用系统进行配置，从数据库中读取得到，技术保障人员可以根据现场实际情况调整这几个参数从而使得产生预警和告警更加适应实际业务。
49.综上所述，本发明基于滑动数据窗口的实时流式分析，能够有效消除因个别异常或突变数据对正常预警和告警的影响，降低了误报率，同时流式分析增加了预警告警及时性，大大提升了用户体验。同时，本发明作为智能运维，智慧台站的重要组成部分，通过大数据流式分析做到了雷达台站无人值守，智能告警，告警信息通过播放声音，电子邮箱，手机短信，app通知等方式通知到具体的技术保障人员，大大减轻了空管技术保障人员的工作量，同时提升了保障人员的工作效率。
50.以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进
等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。