一种通信机房自动巡检机器人控制方法与系统与流程

1.本发明属于位置控制技术领域，尤其涉及一种通信机房自动巡检机器人控制方法与系统。


背景技术：

2.采用实时无人机器人巡检手段，通过对通信机房中的服务器的运行状态进行监测，不仅可为工作人员提供便利，同时可提高故障监测的准确率，减少人为因素可能造成的排查失误，避免因服务器故障不能及时处理而带来的一系列问题，并根据对温度的检测，进一步增加机房的安全性，对服务器工作状态的监测具有一定的理论意义和实际价值。
3.为了解决巡检机器人的控制问题，在期刊论文《变电站智能机器人巡检路径辅助系统》中作者张永涛通过寻找一条从充电房出发，经过所有选定停靠点的最短路径，缩短巡检距离，实现高效、快速地动态缺陷巡检，但是却忽略了机房内部的设备的重要程度以及机房内部的设备的缺陷，没有在在进行巡检时优先按照机房内部的重要程度以及设备的缺陷状况进行巡检，导致重要设备的故障不能被第一时间发现，而且没有结合设备的历史故障情况、设备的温度构建设备的故障状态，并优先巡检故障状态较高的设备，导致不能及时的发现故障，从而不能保证整个通信机房的设备的可靠稳定运行，巡检过程中造成了巨大的时间浪费，效率较低。
4.针对上述技术问题，本发明提供了一种通信机房自动巡检机器人控制方法与系统。


技术实现要素：

5.为实现本发明目的，本发明采用如下技术方案：根据本发明的一个方面，提供了一种通信机房自动巡检位置控制方法。
6.一种通信机房自动巡检位置控制方法，其特征在于，具体包括：s11基于通信机房内的通信设备的单位时间处理数据量、通信设备在通信网络中的位置、通信设备处理的数据类型构建重要性输入集，并将其送入到基于智能算法的重要性预测模型中，得到所述通信设备的重要性；s12基于所述通信设备的历史故障数据、运行温度、单位时间运行功耗构建故障数据集，并将所述故障数据集送入到基于智能算法的故障预测模型中，构建所述通信设备的故障状态；s13当所述通信设备的重要性大于第一重要性阈值时，控制巡检机器人按照所述通信设备的重要性从大到小进行巡检，并将所述通信设备的重要性小于或者等于第一重要性阈值的通信设备作为剩余重要通信设备，并进入步骤s14；s14当所述剩余重要通信设备的故障状态大于第一故障状态阈值时，控制所述巡检机器人按照所述剩余重要通信设备的故障状态从大到小进行巡检，并将所述剩余重要通信设备的故障状态小于或者等于第一故障状态阈值的通信设备作为剩余通信设备，并进入
步骤s15；s15评估所述巡检机器人对所述剩余通信设备巡检的路径的耗时时间，并控制所述巡检机器人按照耗时最短的路径对所述剩余通信设备进行巡检。
7.通过首先采用通信设备的单位时间处理数据量、通信设备在通信网络中的位置、通信设备处理的数据类型构建重要性输入集，并得到通信设备的重要性，并得到通信设备的故障状态，首先对于重要性大于第一重要性阈值的通信设备优先进行巡检，紧接着将未巡检的通信设备作为剩余重要通信设备，再按照剩余重要通信设备的故障状态进行巡检，将故障状态大于第一故障状态阈值的通信设备进行优先巡检，最后再对剩余的通信设备按照巡检时间最短进行巡检，从而解决了原有的没有在进行巡检时优先按照机房内部的重要程度以及设备的缺陷状况进行巡检，导致重要设备的故障不能被第一时间发现，而且没有结合设备的历史故障情况、设备的温度构建设备的故障状态，并优先巡检故障状态较高的设备，导致不能及时的发现故障的技术问题，从而使得巡检更加高效，保证了重要设备以及故障状态风险较大的设备的安全性，从而使得通信机房的运行变得更加的稳定可靠。
8.通过采用通信设备的单位时间处理数据量、通信网络中的位置、通信设备处理的数据类型，从而可以实现从数据的角度以及位置的角度对通信设备的重要性评估，并采用基于智能算法的重要性预测模型，使得最终的重要性的预测结果变得更加的准确。
9.通过采用历史故障数据、运行温度、单位时间运行功耗对通信设备的故障状态评估，从而可以实现从历史数据的角度以及实际运行状态的角度对通信设备的故障状态进行评估，并采用基于智能算法的重要性预测模型，使得最终的故障状态的评估结果变得更加的准确。
10.通过首先对重要性大于第一重要性阈值的通信设备进行巡检，再对故障状态大于第一状态阈值的通信设备进行巡检，最后按照巡检时间最短的路线进行巡检，从而实现了对重要性较高的通信设备的优先巡检，再对故障可能性较大的通信设备进行优先巡检，保证了通信设备的可靠性，也提升了巡检的效率，保证了整个通信机房的状态的可靠性和稳定性。
11.进一步的技术方案在于，所述通信设备的重要性的评估的具体步骤为：s21基于所述通信设备的单位时间处理数据量、通信设备在通信网络中的位置、通信设备处理的数据类型构建重要性输入集；s22将所述重要性输入集送入到基于gwo-elm算法的重要性预测模型之中，得到重要性预测结果；s23基于所述重要性预测结果得到所述通信设备的重要性。
12.通过采用基于gwo算法优化的elm算法对所述通信设备的重要性进行预测，从而利用了elm算法学习速度快和泛化能力强的优点，同时为了避免elm算法输出结果不稳定的缺点，通过采用gwo算法对elm算法的隐含层的数量、学习率进行寻优，使得输出结果变得更加的准确和稳定。
13.进一步的技术方案在于，所述第一重要性阈值的计算公式为：其中w为根据所述通信机房的位置所确定的权值，其中所述通信机房在通信网络
中的重要程度越重要，w越大，取值范围在0到1之间，s为根据所述通信机房的单位时间处理的数据量所确定的权值，其中数据量越多，s越大，l为根据所述通信机房的处理的数据类型的重要程度所确定的权值，数据类型的重要程度越重要，l越大，l的取值范围在0到9之间。
14.通过基于通信机房的位置、单位时间处理的数据量和数据类型的重要程度构建第一重要性阈值，从而可以将重要性阈值与通信机房的重要性结合到一起，对于在通信网络中的重要节点，其阈值越小进一步的技术方案在于，当所述剩余重要通信设备的数量小于第一数量阈值时，则不再对剩余重要通信设备的故障状态进行判断，评估所述巡检机器人对所述剩余重要通信设备巡检的路径的耗时时间，并控制所述巡检机器人按照耗时最短的路径对所述剩余重要通信设备进行巡检。
15.当数量小于第一数量阈值时，说明此时需要巡检的剩余重要通信设备的数量已经很少了，若再对其故障状态进行区分，则有可能会导致不必要的时间浪费，因此当小于第一数量阈值时，不再对其故障状态进行区分，从而进一步保证了巡检的效率，提升了可靠性。
16.进一步的技术方案在于，得到所述通信设备的故障状态的具体步骤为：s31基于所述通信设备的故障数据集，并将所述故障数据集送入到基于ba-svm算法的预测模型中，得到故障分类；s32将所述通信设备的温度、故障分类送入到基于ga-gru算法的预测模型中，得到gru故障状态；s33基于所述gru故障状态得到所述通信设备的故障状态。
17.通过首先采用ba算法对svm算法的错误项的惩罚系数进行寻优，提升了故障分类的准确性和效率，并进一步将故障分类和温度送入到基于ga算法优化的gru算法的预测模型中，提升了故障状态评估的准确性，并利用了gru算法较快的收敛速度的特点，通过ga算法对gru算法的学习率进一步寻优，使得效率得到进一步的提升。
18.进一步的技术方案在于，所述第一故障状态阈值的计算公式为：其中w为根据所述通信机房的位置所确定的权值，其中所述通信机房在通信网络中的重要程度越重要，w越大，取值范围在0到1之间，k4、k5为权值。
19.进一步的技术方案在于，根据所述通信设备的重要性以及故障状态构建综合评估值，确定所述通信设备巡检顺序的具体步骤为：s41当所述通信设备的综合评估值大于第一综合阈值时，控制所述巡检机器人按照所述通信设备的综合评估值从大到小进行巡检，并将所述通信设备的综合评估值小于或者等于第一综合阈值的通信设备作为剩余综合通信设备，并进入步骤s42；s42当所述综合通信设备的故障状态大于第一故障状态阈值时，控制所述巡检机器人按照所述综合通信设备的故障状态从大到小进行巡检，并将所述剩余综合通信设备的故障状态小于或者等于第一故障状态阈值的通信设备作为剩余通信设备，并进入步骤s43；s43评估所述巡检机器人对所述剩余通信设备巡检的路径的耗时时间，并控制所述巡检机器人按照耗时最短的路径对所述剩余通信设备进行巡检。
20.通过综合评估值的设定，使得对于通信设备的巡检不仅仅考虑故障状态或者重要
性单方面的因素，而是从多方面的角度对通信设备的优先性进行评估，也进一步提升了巡检顺序的准确性和可靠性。
21.进一步的技术方案在于，所述综合评估值的计算公式为：其中z为通信设备的重要性，g1为所述通信设备的故障状态，取值范围均在0到1之间，k6、k7为权值。
22.进一步的技术方案在于，当所述剩余综合通信设备的数量小于第一数量阈值时，则不再对剩余综合通信设备的故障状态进行判断，评估所述巡检机器人对所述剩余综合通信设备巡检的路径的耗时时间，并控制所述巡检机器人按照耗时最短的路径对所述剩余综合通信设备进行巡检。
23.另一方面，本发明提供了一种通信机房自动巡检位置控制系统，采用上述的一种通信机房自动巡检位置控制方法，其特征在于，具体包括：包括重要性评估模块，故障状态评估模块，控制模块；其中所述重要性评估模块负责基于通信机房内的通信设备的单位时间处理数据量、通信设备在通信网络中的位置、通信设备处理的数据类型构建重要性输入集，并将其送入到基于智能算法的重要性预测模型中，得到所述通信设备的重要性，并将所述重要性传输至控制模块；所述故障状态评估模块负责基于所述通信设备的历史故障数据、运行温度、单位时间运行功耗构建故障数据集，并将所述故障数据集送入到基于智能算法的故障预测模型中，构建所述通信设备的故障状态，并将所述故障状态传输给控制模块；所述控制模块负责当所述通信设备的重要性大于第一重要性阈值时，控制巡检机器人按照所述通信设备的重要性从大到小进行巡检，并将所述通信设备的重要性小于或者等于第一重要性阈值的通信设备作为剩余重要通信设备；当所述剩余重要通信设备的故障状态大于第一故障状态阈值时，控制所述巡检机器人按照所述剩余重要通信设备的故障状态从大到小进行巡检，并将所述剩余重要通信设备的故障状态小于或者等于第一故障状态阈值的通信设备作为剩余通信设备；评估所述巡检机器人对所述剩余通信设备巡检的路径的耗时时间，并控制所述巡检机器人按照耗时最短的路径对所述剩余通信设备进行巡检。
24.另一方面，本技术实施例中提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的通信机房自动巡检位置控制方法。
25.另一方面，本技术实施例中提供一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品存储有指令，所述指令在由计算机执行时，使得所述计算机实施上述的通信机房自动巡检位置控制方法。
附图说明
26.通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
27.图1是根据实施例1的一种通信机房自动巡检位置控制方法的流程图；
图2是实施例1中的通信设备的重要性的评估的具体步骤的流程图；图3是实施例1中的得到所述通信设备的故障状态的具体步骤的流程图；图4是实施例1中的确定所述通信设备巡检顺序的具体步骤的流程图；图5是根据实施例2的一种通信机房自动巡检位置控制系统的框架图。
具体实施方式
28.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述。
29.用语“一个”、“一”、“该”、“所述”用以表示存在一个或多个要素/组成部分/等；用语“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要素/组成部分/等。
30.实施例1为解决上述问题，根据本发明的一个方面，如图1所示，提供了一种通信机房自动巡检位置控制方法。
31.一种通信机房自动巡检位置控制方法，其特征在于，具体包括：s11基于通信机房内的通信设备的单位时间处理数据量、通信设备在通信网络中的位置、通信设备处理的数据类型构建重要性输入集，并将其送入到基于智能算法的重要性预测模型中，得到所述通信设备的重要性；s12基于所述通信设备的历史故障数据、运行温度、单位时间运行功耗构建故障数据集，并将所述故障数据集送入到基于智能算法的故障预测模型中，构建所述通信设备的故障状态；具体举个例子，所述历史故障数据包括通信设备的历史故障次数、最严重的故障等级的次数，故障等级可以分为一般、普通、严重三种。
32.s13当所述通信设备的重要性大于第一重要性阈值时，控制巡检机器人按照所述通信设备的重要性从大到小进行巡检，并将所述通信设备的重要性小于或者等于第一重要性阈值的通信设备作为剩余重要通信设备，并进入步骤s14；s14当所述剩余重要通信设备的故障状态大于第一故障状态阈值时，控制所述巡检机器人按照所述剩余重要通信设备的故障状态从大到小进行巡检，并将所述剩余重要通信设备的故障状态小于或者等于第一故障状态阈值的通信设备作为剩余通信设备，并进入步骤s15；s15评估所述巡检机器人对所述剩余通信设备巡检的路径的耗时时间，并控制所述巡检机器人按照耗时最短的路径对所述剩余通信设备进行巡检。
33.具体举个例子，可以按照所述巡检机器人拐弯的次数最少或者巡检机器人直线行进距离最长找到耗时最短的路径。
34.通过首先采用通信设备的单位时间处理数据量、通信设备在通信网络中的位置、通信设备处理的数据类型构建重要性输入集，并得到通信设备的重要性，并得到通信设备的故障状态，首先对于重要性大于第一重要性阈值的通信设备优先进行巡检，紧接着将未
巡检的通信设备作为剩余重要通信设备，再按照剩余重要通信设备的故障状态进行巡检，将故障状态大于第一故障状态阈值的通信设备进行优先巡检，最后再对剩余的通信设备按照巡检时间最短进行巡检，从而解决了原有的没有在进行巡检时优先按照机房内部的重要程度以及设备的缺陷状况进行巡检，导致重要设备的故障不能被第一时间发现，而且没有结合设备的历史故障情况、设备的温度构建设备的故障状态，并优先巡检故障状态较高的设备，导致不能及时的发现故障的技术问题，从而使得巡检更加高效，保证了重要设备以及故障状态风险较大的设备的安全性，从而使得通信机房的运行变得更加的稳定可靠。
35.通过采用通信设备的单位时间处理数据量、通信网络中的位置、通信设备处理的数据类型，从而可以实现从数据的角度以及位置的角度对通信设备的重要性评估，并采用基于智能算法的重要性预测模型，使得最终的重要性的预测结果变得更加的准确。
36.通过采用历史故障数据、运行温度、单位时间运行功耗对通信设备的故障状态评估，从而可以实现从历史数据的角度以及实际运行状态的角度对通信设备的故障状态进行评估，并采用基于智能算法的重要性预测模型，使得最终的故障状态的评估结果变得更加的准确。
37.通过首先对重要性大于第一重要性阈值的通信设备进行巡检，再对故障状态大于第一状态阈值的通信设备进行巡检，最后按照巡检时间最短的路线进行巡检，从而实现了对重要性较高的通信设备的优先巡检，再对故障可能性较大的通信设备进行优先巡检，保证了通信设备的可靠性，也提升了巡检的效率，保证了整个通信机房的状态的可靠性和稳定性。
38.在另外一种可能的实施例中，如图2所示，所述通信设备的重要性的评估的具体步骤为：s21基于所述通信设备的单位时间处理数据量、通信设备在通信网络中的位置、通信设备处理的数据类型构建重要性输入集；s22将所述重要性输入集送入到基于gwo-elm算法的重要性预测模型之中，得到重要性预测结果；s23基于所述重要性预测结果得到所述通信设备的重要性。
39.通过采用基于gwo算法优化的elm算法对所述通信设备的重要性进行预测，从而利用了elm算法学习速度快和泛化能力强的优点，同时为了避免elm算法输出结果不稳定的缺点，通过采用gwo算法对elm算法的隐含层的数量、学习率进行寻优，使得输出结果变得更加的准确和稳定。
40.在另外一种可能的实施例中，所述第一重要性阈值的计算公式为：其中w为根据所述通信机房的位置所确定的权值，其中所述通信机房在通信网络中的重要程度越重要，w越大，取值范围在0到1之间，s为根据所述通信机房的单位时间处理的数据量所确定的权值，其中数据量越多，s越大，l为根据所述通信机房的处理的数据类型的重要程度所确定的权值，数据类型的重要程度越重要，l越大，l的取值范围在0到9之间。
41.通过基于通信机房的位置、单位时间处理的数据量和数据类型的重要程度构建第一重要性阈值，从而可以将重要性阈值与通信机房的重要性结合到一起，对于在通信网络
中的重要节点，其阈值越小在另外一种可能的实施例中，当所述剩余重要通信设备的数量小于第一数量阈值时，则不再对剩余重要通信设备的故障状态进行判断，评估所述巡检机器人对所述剩余重要通信设备巡检的路径的耗时时间，并控制所述巡检机器人按照耗时最短的路径对所述剩余重要通信设备进行巡检。
42.当数量小于第一数量阈值时，说明此时需要巡检的剩余重要通信设备的数量已经很少了，若再对其故障状态进行区分，则有可能会导致不必要的时间浪费，因此当小于第一数量阈值时，不再对其故障状态进行区分，从而进一步保证了巡检的效率，提升了可靠性。
43.在另外一种可能的实施例中，如图3所示，得到所述通信设备的故障状态的具体步骤为：s31基于所述通信设备的故障数据集，并将所述故障数据集送入到基于ba-svm算法的预测模型中，得到故障分类；s32将所述通信设备的温度、故障分类送入到基于ga-gru算法的预测模型中，得到gru故障状态；s33基于所述gru故障状态得到所述通信设备的故障状态。
44.具体举个例子，所述通信设备的故障状态在0到1之间，其中故障状态越大，说明通信设备越严重，所述通信设备的重要性取值在0到1之间，其中重要性取值越大，说明通信设备越重要。
45.通过首先采用ba算法对svm算法的错误项的惩罚系数进行寻优，提升了故障分类的准确性和效率，并进一步将故障分类和温度送入到基于ga算法优化的gru算法的预测模型中，提升了故障状态评估的准确性，并利用了gru算法较快的收敛速度的特点，通过ga算法对gru算法的学习率进一步寻优，使得效率得到进一步的提升。
46.在另外一种可能的实施例中，所述第一故障状态阈值的计算公式为：其中w为根据所述通信机房的位置所确定的权值，其中所述通信机房在通信网络中的重要程度越重要，w越大，取值范围在0到1之间，k4、k5为权值。
47.在另外一种可能的实施例中，如图4所示，根据所述通信设备的重要性以及故障状态构建综合评估值，确定所述通信设备巡检顺序的具体步骤为：s41当所述通信设备的综合评估值大于第一综合阈值时，控制所述巡检机器人按照所述通信设备的综合评估值从大到小进行巡检，并将所述通信设备的综合评估值小于或者等于第一综合阈值的通信设备作为剩余综合通信设备，并进入步骤s42；s42当所述综合通信设备的故障状态大于第一故障状态阈值时，控制所述巡检机器人按照所述综合通信设备的故障状态从大到小进行巡检，并将所述剩余综合通信设备的故障状态小于或者等于第一故障状态阈值的通信设备作为剩余通信设备，并进入步骤s43；s43评估所述巡检机器人对所述剩余通信设备巡检的路径的耗时时间，并控制所述巡检机器人按照耗时最短的路径对所述剩余通信设备进行巡检。
48.通过综合评估值的设定，使得对于通信设备的巡检不仅仅考虑故障状态或者重要性单方面的因素，而是从多方面的角度对通信设备的优先性进行评估，也进一步提升了巡
检顺序的准确性和可靠性。
49.在另外一种可能的实施例中，所述综合评估值的计算公式为：其中z为通信设备的重要性，g1为所述通信设备的故障状态，取值范围均在0到1之间，k6、k7为权值。
50.在另外一种可能的实施例中，当所述剩余综合通信设备的数量小于第一数量阈值时，则不再对剩余综合通信设备的故障状态进行判断，评估所述巡检机器人对所述剩余综合通信设备巡检的路径的耗时时间，并控制所述巡检机器人按照耗时最短的路径对所述剩余综合通信设备进行巡检。
51.实施例2如图5所示，本发明提供了一种通信机房自动巡检位置控制系统，采用上述的一种通信机房自动巡检位置控制方法，其特征在于，具体包括：包括重要性评估模块，故障状态评估模块，控制模块；其中所述重要性评估模块负责基于通信机房内的通信设备的单位时间处理数据量、通信设备在通信网络中的位置、通信设备处理的数据类型构建重要性输入集，并将其送入到基于智能算法的重要性预测模型中，得到所述通信设备的重要性，并将所述重要性传输至控制模块；所述故障状态评估模块负责基于所述通信设备的历史故障数据、运行温度、单位时间运行功耗构建故障数据集，并将所述故障数据集送入到基于智能算法的故障预测模型中，构建所述通信设备的故障状态，并将所述故障状态传输给控制模块；所述控制模块负责当所述通信设备的重要性大于第一重要性阈值时，控制巡检机器人按照所述通信设备的重要性从大到小进行巡检，并将所述通信设备的重要性小于或者等于第一重要性阈值的通信设备作为剩余重要通信设备；当所述剩余重要通信设备的故障状态大于第一故障状态阈值时，控制所述巡检机器人按照所述剩余重要通信设备的故障状态从大到小进行巡检，并将所述剩余重要通信设备的故障状态小于或者等于第一故障状态阈值的通信设备作为剩余通信设备；评估所述巡检机器人对所述剩余通信设备巡检的路径的耗时时间，并控制所述巡检机器人按照耗时最短的路径对所述剩余通信设备进行巡检。
52.实施例3本技术实施例中提供一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品存储有指令，所述指令在由计算机执行时，使得所述计算机实施上述的通信机房自动巡检位置控制方法。
53.实施例4本技术实施例中提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的通信机房自动巡检位置控制方法。
54.在本发明实施例中，术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定。术语“安装”、“连接”、“固定”等术语均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可折卸连接，或一体地连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明实施例中的具体含义。
55.本发明实施例的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或单元必须具有特定的方向、以特定的方位构造和操作，因此，不能理解为对本发明实施例的限制。
56.在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一个优选实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
57.以上仅为本发明实施例的优选实施例而已，并不用于限制本发明实施例，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。