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一种变电站数据处理方法及系统与流程

2022-11-12 11:28:32 来源:中国专利 TAG:

1.本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种变电站数据处理方法及系统。


背景技术:

2.目前,变电站内每天都有大量的信号数据需要进行交互式传送,变电站内处理信号流程主要是由调度或者监控后台进行发送,然后再由运行人员确认处理信号,最终完成闭环工作。
3.由于变电站内信号数据量大,正常工作或者操作出现的信号频发告警会影响工作的效率,例如在特殊操作过程中,智能调度多次下发处理信号,这给现场人员带来额外的干扰。其次,日常维护工作也需要跟调度多次汇报,工作流程繁琐,信号数据量大且多,对运行人员技术水平要求高,在查阅历史处理记录过程中耗时较长,且每个变电站由于初期建设原因,部分信号存在差异,这对运行人员消缺工作带来困难,导致工作效率较低。


技术实现要素:

4.本发明提供了一种变电站数据处理方法及系统,用于解决处理变电站数据工作效率较低的技术问题。
5.有鉴于此,本发明第一方面提供了一种变电站数据处理方法,包括以下步骤:获取上游终端下发的处理数据;获取所述处理数据中的关键信息,所述关键信息包括处理内容和处理状态;获取生产管理系统内的工作任务;将所述工作任务在预设的任务数据库中进行模糊查询,将查询到的任务数据构建成任务数据集合;将所述处理数据与所述任务数据集合中的每条任务数据进行逐一字段匹配,若匹配到相应的任务数据,则允许上游终端执行相应的处理数据,若查询不到相应的任务数据,则执行下一步;将所述关键信息在预设的历史数据库中与每条历史数据进行逐条匹配,确定匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端。
6.优选地,所述将所述关键信息在预设的历史数据库中与每条历史数据进行逐条匹配,确定匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端的步骤具体包括:通过下式计算关键信息的实际发生时间与每条历史数据的历史发生时间的时间关联度,记为r(t):
式中,t
new
表示关键信息的实际发生时间,t
old
表示历史数据的历史发生时间;获取关键信息对应的当前设备状态图像,将所述当前设备状态图像与每条历史数据的预设的历史设备状态图像进行计算图像相似度;根据每条历史数据出现的频次和总历史数据条数通过下式计算相应的历史数据的重复率:式中,为该条历史数据出现的频次,为历史数据总频数;通过下式计算所述关键信息与每条历史数据的匹配度为,式中,p1表示所述关键信息与每条历史数据的匹配度,r(p)表示图像相似度,a、b、c分别为时间关联度、图像相似度和重复率分别对应的权重,其中,将每条历史数据对应的匹配度进行比较,得到匹配度最高的历史数据;比较匹配度最高的历史数据对应的匹配度是否大于预设的匹配阈值,若判断匹配度最高的历史数据对应的匹配度大于预设的匹配阈值,则执行下一步;获取匹配度最高的历史数据对应的预设的执行结果,根据所述预设的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端。
7.优选地,所述获取关键信息对应的当前设备状态图像,将所述当前设备状态图像与每条历史数据的预设的历史设备状态图像进行计算图像相似度的步骤具体包括:获取关键信息对应的当前设备状态图像,所述当前设备状态图像包括实时一次设备图像、实时二次设备图像和实时光子牌图像;将所述实时一次设备图像进行灰度化处理,得到灰度值矩阵,将所述灰度值矩阵进行空间向量转换,得到灰度值空间向量,将所述灰度值空间向量与每条历史数据的预设的一次设备图像的灰度值空间向量计算欧式距离,得到相应的一次设备相似度;对所述实时二次设备图像进行分块处理,得到若干个图像块,提取所述图像块中的像素值,建立相应的像素值矩阵,将所述像素值矩阵进行空间向量转换,得到像素值向量,将所述像素值向量与每条历史数据的预设的二次设备图像的像素值向量计算欧式距离,得到相应的二次设备相似度;将所有实时光子牌图像按照相应的位置构建光子牌矩阵,其中,若光子牌为灭灯
状态,则光子牌矩阵中相应位置的元素为0,若光子牌为亮灯状态,则光子牌矩阵中相应位置的元素为1,将所述光子牌矩阵进行空间向量转换,得到光子牌向量,将所述光子牌向量与每条历史数据的预设的光子牌向量计算欧式距离,得到相应的光子牌相似度;将所述一次设备相似度、所述二次设备相似度和所述光子牌相似度进行加权计算,得到所述当前设备状态图像与每条历史数据的预设的历史设备状态图像的综合图像相似度。
8.优选地,所述比较匹配度最高的历史数据对应的匹配度是否大于预设的匹配阈值,若判断匹配度最高的历史数据对应的匹配度大于预设的匹配阈值,则执行下一步的步骤之后还包括:若判断匹配度最高的历史数据对应的匹配度不大于预设的匹配阈值,则将匹配度最高的历史数据对应的预设的执行结果与所述关键信息进行关联,并保存至历史数据库。
9.优选地,本方法还包括:根据预设的词库对所述关键信息去除特殊词,所述特殊词包括间隔名称和编号;将去除特殊词后的所述关键信息在预设的历史数据库中与每条历史数据进行逐条匹配,确定匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端。
10.优选地,所述将去除特殊词后的所述关键信息在预设的历史数据库中与每条历史数据进行逐条匹配,确定匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端的步骤具体包括:计算关键信息的实际发生时间与每条历史数据的历史发生时间的时间关联度;根据每条历史数据出现的频次和总历史数据条数计算相应的历史数据的重复率;通过下式计算关键信息与每条历史数据的拓扑关联度:式中,r(g)表示拓扑关联度,kj表示设备型号二进制值,其中,若设备型号相同,则kj=1,若设备型号不同,则kj=0,xh表示同属母线二进制值,其中,若同属一条母线,则xh=1,若不同属一条母线,则xh=0;通过下式计算去除特殊词后的所述关键信息与每条历史数据的匹配度为,式中,p2表示去除特殊词后的所述关键信息与每条历史数据的匹配度。
11.第二方面,本发明还提供了一种变电站数据处理系统,包括:数据获取模块,用于获取上游终端下发的处理数据;关键信息获取模块,用于获取所述处理数据中的关键信息,所述关键信息包括处理内容和处理状态;任务获取模块,用于获取生产管理系统内的工作任务;查询模块,用于将所述工作任务在预设的任务数据库中进行模糊查询,将查询到的任务数据构建成任务数据集合;字段匹配模块,用于将所述处理数据与所述任务数据集合中的每条任务数据进行逐一字段匹配,若匹配到相应的任务数据,则允许上游终端执行相应的处理数据;数据匹配模块,用于将所述关键信息在预设的历史数据库中与每条历史数据进行
逐条匹配,确定匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端。
12.优选地,所述数据匹配模块具体包括:时间关联计算模块,用于通过下式计算关键信息的实际发生时间与每条历史数据的历史发生时间的时间关联度,记为r(t):式中,t
new
表示关键信息的实际发生时间,t
old
表示历史数据的历史发生时间;图像相似度计算模块,用于获取关键信息对应的当前设备状态图像,将所述当前设备状态图像与每条历史数据的预设的历史设备状态图像进行计算图像相似度;重复率计算模块,用于根据每条历史数据出现的频次和总历史数据条数通过下式计算相应的历史数据的重复率:式中,为该条历史数据出现的频次,为历史数据总频数;匹配计算模块,用于通过下式计算所述关键信息与每条历史数据的匹配度为,式中,p1表示所述关键信息与每条历史数据的匹配度,r(p)表示图像相似度,a、b、c分别为时间关联度、图像相似度和重复率分别对应的权重,其中,匹配比较模块,用于将每条历史数据对应的匹配度进行比较,得到匹配度最高的历史数据;判断模块,用于比较匹配度最高的历史数据对应的匹配度是否大于预设的匹配阈值;执行获取模块,用于获取匹配度最高的历史数据对应的预设的执行结果,根据所述预设的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端。
13.优选地,所述图像相似度计算模块具体包括:图像获取子模块,用于获取工作任务对应的当前设备状态图像,所述当前设备状态图像包括实时一次设备图像、实时二次设备图像和实时光子牌图像;第一相似度计算子模块,用于将所述实时一次设备图像进行灰度化处理,得到灰度值矩阵,将所述灰度值矩阵进行空间向量转换,得到灰度值空间向量,将所述灰度值空间向量与每条历史数据的预设的一次设备图像的灰度值空间向量计算欧式距离,得到相应的
一次设备相似度;第二相似度计算子模块,用于对所述实时二次设备图像进行分块处理,得到若干个图像块,提取所述图像块中的像素值,建立相应的像素值矩阵,将所述像素值矩阵进行空间向量转换,得到像素值向量,将所述像素值向量与每条历史数据的预设的二次设备图像的像素值向量计算欧式距离,得到相应的二次设备相似度;第三相似度计算子模块,用于将所有实时光子牌图像按照相应的位置构建光子牌矩阵,其中,若光子牌为灭灯状态,则光子牌矩阵中相应位置的元素为0,若光子牌为亮灯状态,则光子牌矩阵中相应位置的元素为1,将所述光子牌矩阵进行空间向量转换,得到光子牌向量,将所述光子牌向量与每条历史数据的预设的光子牌向量计算欧式距离,得到相应的光子牌相似度;加权计算模块,用于将所述一次设备相似度、所述二次设备相似度和所述光子牌相似度进行加权计算,得到所述当前设备状态图像与每条历史数据的预设的历史设备状态图像的综合图像相似度。
14.优选地,本系统还包括:保存模块,用于若判断匹配度最高的历史数据对应的匹配度不大于预设的匹配阈值,则将匹配度最高的历史数据对应的预设的执行结果与所述关键信息进行关联,并保存至历史数据库。
15.从以上技术方案可以看出,本发明具有以下优点:本发明通过对上游终端下发的工作任务在预设的任务数据库中进行模糊查询,将查询到的任务数据构建成任务数据集合,将处理数据在任务数据集合中的每条任务数据进行逐一字段匹配,若匹配到相应的任务数据,则允许上游终端执行相应的处理数据,若匹配失败,则将处理数据中的关键信息在预设的历史数据库中与每条历史数据进行逐条匹配,确定匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端,提高了处理变电站数据的工作效率,有利于快速消缺。
附图说明
16.图1为本发明实施例提供的一种变电站数据处理方法的流程图;图2为本发明实施例提供的一种变电站数据处理系统的结构示意图。
具体实施方式
17.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
18.为了便于理解,请参阅图1,一种变电站数据处理方法,包括以下步骤:s1、获取上游终端下发的处理数据。
19.可以理解的是,上游终端可以包括调度端和变电站端,如智慧监控中心、变电站监控端或生产管理系统。
20.s2、获取处理数据中的关键信息,关键信息包括处理内容和处理状态。
21.其中,处理数据包括处理内容和实时的处理状态,其中,处理内容为需要处理的事项,如主变风机电源切换、主变压器定检、主变压器取油、主变压器运行转冷备用、退出主变压器主一保护等,而处理状态为设备的当前状态,如开关油泵电机故障、开关压力告警、电压越下限、电压越下限。
22.s3、获取生产管理系统内的工作任务。
23.s4、将工作任务在预设的任务数据库中进行模糊查询,将查询到的任务数据构建成任务数据集合。
24.其中,预设的任务数据库包括工作任务库、和操作任务库,工作任务库可以根据每年的计划工作安排进行建立,分为巡视、维护、检修、试验等工作项目内容,操作任务库可以根据设备的全部操作类型。
25.s5、将处理数据与任务数据集合中的每条任务数据进行逐一字段匹配,若匹配到相应的任务数据,则允许上游终端执行相应的处理数据,若查询不到相应的任务数据,则执行下一步;其中,字段匹配可以采用字段相似度的计算方式,来确定匹配度。通过将关键信息与任务数据集合中的每条工作任务进行逐一字段匹配,若匹配度最高的工作任务的匹配度大于预设的匹配阈值,则说明该处理数据是正常发出来的数据号,则可以不经过运行人员确认,而是可以查询到对应的执行结果生成执行指令发送至上游终端,使上游终端执行相应的执行指令,其中,预设的任务数据库中包含处理数据与执行结果之间的映射关系。而若任务数据库中所有工作任务的匹配度不满足预设的匹配阈值,则说明该工作任务与操作或工作任务可能不相关,存在异常因素,需要进一步排查。
26.s6、将关键信息在预设的历史数据库中与每条历史数据进行逐条匹配,确定匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端。
27.在本实施例中,历史数据库是包含历史时间发生的相关处理数据以及执行结果,通过将关键信息在历史数据库中与每条历史数据进行逐条匹配,若关键数据与多条历史数据可以匹配上,且在历史数据库中存在多条相应的执行结果,则筛选出匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端,以供上游终端在执行操作过程中进行参考操作。
28.可以理解的是,本实施例提供了一种变电站数据处理方法,通过对上游终端下发的工作任务在预设的任务数据库中进行模糊查询,将查询到的任务数据构建成任务数据集合,将处理数据在任务数据集合中的每条任务数据进行逐一字段匹配,若匹配到相应的任务数据,则允许上游终端执行相应的处理数据,若匹配失败,则将处理数据中的关键信息在预设的历史数据库中与每条历史数据进行逐条匹配,确定匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端,提高了处理变电站数据的工作效率,有利于快速消缺。
29.在一个具体实施例中,步骤s6具体包括:s601、通过下式计算关键信息的实际发生时间与每条历史数据的历史发生时间的时间关联度,记为r(t):
式中,t
new
表示关键信息的实际发生时间,t
old
表示历史数据的历史发生时间。
30.可以理解的是,若处理数据的实际发生时间与历史数据的历史发生时间趋于集中在一个区间,则说明其数据之间的关联度越高。
31.s602、获取关键信息对应的当前设备状态图像,将当前设备状态图像与每条历史数据的预设的历史设备状态图像进行计算图像相似度;可以理解的是,因为对于同一信号可能处理方式以及原因都会不一样,最终保留的处理结果也是不一样的。例如消防告警,可以是消防主机故障、感温探头故障、或者烟感探头故障、又或者是有火灾出现。其中,通过计算两者之间的设备状态图像的相似度,可以得到历史数据与实时数据的设备状态图像之间的关联程度,关联程度越高,其匹配程度则越高。
32.s603、根据每条历史数据出现的频次和总历史数据条数通过下式计算相应的历史数据的重复率:其中,重复率的计算公式如下:式中,为该条历史数据出现的频次,为历史数据总频数,从历史处理数据库中获取。
33.s604、通过下式计算关键信息与每条历史数据的匹配度为,式中,p1表示关键信息与每条历史数据的匹配度,r(p)表示图像相似度,a、b、c分别为时间关联度、图像相似度和重复率分别对应的权重,其中,s605、将每条历史数据对应的匹配度进行比较,得到匹配度最高的历史数据;s606、比较匹配度最高的历史数据对应的匹配度是否大于预设的匹配阈值,若判断匹配度最高的历史数据对应的匹配度大于预设的匹配阈值,则执行下一步;s607、获取匹配度最高的历史数据对应的预设的执行结果,根据预设的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端。
34.具体地,步骤s602具体包括:s6021、获取关键信息对应的当前设备状态图像,当前设备状态图像包括实时一次设备图像、实时二次设备图像和实时光子牌图像;
s6022、将实时一次设备图像进行灰度化处理,得到灰度值矩阵,将灰度值矩阵进行空间向量转换,得到灰度值空间向量,将灰度值空间向量与每条历史数据的预设的一次设备图像的灰度值空间向量计算欧式距离,得到相应的一次设备相似度;可以理解的是,一般情况下,一次设备是设置于户外,则可以将其图像进行灰度化,得到灰度值进行相似度计算。
35.s6023、对实时二次设备图像进行分块处理,得到若干个图像块,提取图像块中的像素值,建立相应的像素值矩阵,将像素值矩阵进行空间向量转换,得到像素值向量,将像素值向量与每条历史数据的预设的二次设备图像的像素值向量计算欧式距离,得到相应的二次设备相似度;可以理解的是,一般情况下,二次设备是设置于室内,其具有颜色特征,则需要提取其像素值,构建像素值矩阵进行相似度计算。
36.s6024、将所有实时光子牌图像按照相应的位置构建光子牌矩阵,其中,若光子牌为灭灯状态,则光子牌矩阵中相应位置的元素为0,若光子牌为亮灯状态,则光子牌矩阵中相应位置的元素为1,将光子牌矩阵进行空间向量转换,得到光子牌向量,将光子牌向量与每条历史数据的预设的光子牌向量计算欧式距离,得到相应的光子牌相似度;其中,光子牌是根据工作状态对灯光进行变化的,其包含亮灯和灭灯两种状态,同时,光子牌是按照相应位置排列而成的,因此,可以根据所有光子牌的灯光状态构建光子牌矩阵。
37.s6025、将一次设备相似度、二次设备相似度和光子牌相似度进行加权计算,得到当前设备状态图像与每条历史数据的预设的历史设备状态图像的综合图像相似度。
38.其中,一次设备相似度、二次设备相似度和光子牌相似度的权重可以依据人工经验自行设定,如1:1:1。
39.在一个具体实施例中,步骤s406之后还包括:若判断匹配度最高的历史数据对应的匹配度不大于预设的匹配阈值,则将匹配度最高的历史数据对应的预设的执行结果与关键信息进行关联,并保存至历史数据库。
40.在一个具体实施例中,本方法还包括:s111、根据预设的词库对关键信息去除特殊词,特殊词包括间隔名称和编号。
41.可以理解的是,对于同一间隔下的执行结果息是更为准确地,因此,可以优先对同一间隔下的执行结果进行查找,若查找失败,则识别关键信息中的特殊词,并去除特殊词,其包含间隔名称和编号,以便于去其它间隔查找相应的执行结果以作为参考执行。
42.s112、将去除特殊词后的关键信息在预设的历史数据库中与每条历史数据进行逐条匹配,确定匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端。
43.在一个具体实施例中,步骤s112具体包括:s1121、计算关键信息的实际发生时间与每条历史数据的历史发生时间的时间关联度;s1122、根据每条历史数据出现的频次和总历史数据条数计算相应的历史数据的重复率;s1123、通过下式计算关键信息与每条历史数据的拓扑关联度:
式中,r(g)表示拓扑关联度,kj表示设备型号二进制值,其中,若设备型号相同,则kj=1,若设备型号不同,则kj=0,xh表示同属母线二进制值,其中,若同属一条母线,则xh=1,若不同属一条母线,则xh=0;s1124、通过下式计算去除特殊词后的关键信息与每条历史数据的匹配度为,式中,p2表示去除特殊词后的关键信息与每条历史数据的匹配度。
44.以上为本发明提供的一种变电站数据处理方法的实施例的详细描述,以下为本发明提供的一种变电站数据处理系统的实施例的详细描述。
45.为了方便理解,请参阅图2,本发明提供的一种变电站数据处理系统,包括:数据获取模块100,用于获取上游终端下发的处理数据;关键信息获取模块200,用于获取处理数据中的关键信息,关键信息包括处理内容和处理状态;任务获取模块300,用于获取生产管理系统内的工作任务;查询模块400,用于将工作任务在预设的任务数据库中进行模糊查询,将查询到的任务数据构建成任务数据集合;字段匹配模块500,用于将处理数据与任务数据集合中的每条任务数据进行逐一字段匹配,若匹配到相应的任务数据,则允许上游终端执行相应的处理数据;数据匹配模块600,用于将关键信息在预设的历史数据库中与每条历史数据进行逐条匹配,确定匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端。
46.在一个具体实施例中,数据匹配模块具体包括:时间关联计算模块,用于通过下式计算关键信息的实际发生时间与每条历史数据的历史发生时间的时间关联度,记为r(t):式中,t
new
表示关键信息的实际发生时间,t
old
表示历史数据的历史发生时间;图像相似度计算模块,用于获取关键信息对应的当前设备状态图像,将当前设备状态图像与每条历史数据的预设的历史设备状态图像进行计算图像相似度;重复率计算模块,用于根据每条历史数据出现的频次和总历史数据条数通过下式计算相应的历史数据的重复率:
式中,为该条历史数据出现的频次,为历史数据总频数;匹配计算模块,用于通过下式计算关键信息与每条历史数据的匹配度为,式中,p1表示关键信息与每条历史数据的匹配度,r(p)表示图像相似度,a、b、c分别为时间关联度、图像相似度和重复率分别对应的权重,其中,匹配比较模块,用于将每条历史数据对应的匹配度进行比较,得到匹配度最高的历史数据;判断模块,用于比较匹配度最高的历史数据对应的匹配度是否大于预设的匹配阈值;执行获取模块,用于获取匹配度最高的历史数据对应的预设的执行结果,根据预设的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端。
47.在一个具体实施例中,图像相似度计算模块具体包括:图像获取子模块,用于获取工作任务对应的当前设备状态图像,当前设备状态图像包括实时一次设备图像、实时二次设备图像和实时光子牌图像;第一相似度计算子模块,用于将实时一次设备图像进行灰度化处理,得到灰度值矩阵,将灰度值矩阵进行空间向量转换,得到灰度值空间向量,将灰度值空间向量与每条历史数据的预设的一次设备图像的灰度值空间向量计算欧式距离,得到相应的一次设备相似度;第二相似度计算子模块,用于对实时二次设备图像进行分块处理,得到若干个图像块,提取图像块中的像素值,建立相应的像素值矩阵,将像素值矩阵进行空间向量转换,得到像素值向量,将像素值向量与每条历史数据的预设的二次设备图像的像素值向量计算欧式距离,得到相应的二次设备相似度;第三相似度计算子模块,用于将所有实时光子牌图像按照相应的位置构建光子牌矩阵,其中,若光子牌为灭灯状态,则光子牌矩阵中相应位置的元素为0,若光子牌为亮灯状态,则光子牌矩阵中相应位置的元素为1,将光子牌矩阵进行空间向量转换,得到光子牌向量,将光子牌向量与每条历史数据的预设的光子牌向量计算欧式距离,得到相应的光子牌相似度;加权计算模块,用于将一次设备相似度、二次设备相似度和光子牌相似度进行加权计算,得到当前设备状态图像与每条历史数据的预设的历史设备状态图像的综合图像相似度。
48.在一个具体实施例中,本系统还包括:保存模块,用于若判断匹配度最高的历史数据对应的匹配度不大于预设的匹配阈值,则将匹配度最高的历史数据对应的预设的执行结果与关键信息进行关联,并保存至历史数据库。
49.所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,
装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
50.在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
51.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
52.另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
53.以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
再多了解一些

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