户外景观一体柜门禁分析数据采集一体柜门禁的报警、异常开门等数据,实现异常非法开门的实时动态预警和识别,系统将触发相应的报警机制,例如发送警报通知、显示警告信息并进行联动短信通知;同时分析设备在线率和异常开门率,精准判定设备运行状态的稳定性和可靠性,可以及时发现设备的故障或异常情况,采取相应的维修和处理措施,保障设备的正常运行。1.数据来源
在多个景观一体柜中安装门禁传感器设备来实时采集不同一体柜设备的状态,报警内容、报警时间等。
2.数据处理及应用
2.1一体柜异常开门预警
基于采集的数据进行落库,根据定时策略对最近一段时间内的在线数据或者异常开门数据进行统计,结合景观一体柜的特性和要求,定义一系列告警规则,其中一体柜设备状态=在线,表示一体柜设备在线;一体柜设备状态=离线,表示一体柜设备离线;
通过分析报警信息对实时采集的门禁数据进行识别,判断当前上报的门禁数据中的卡号是否属于授权卡号以及是否存在暴力开门等异常开门情况。
2.2设备在线率和异常开门率分析
统计设备在线数量和异常开门数量,计算设备在线率和异常开门率:
(1)设备在线率=设备在线数量/设备总数量;
(2)异常开门率=异常开门数量/开门总数量;
设备在线率和异常开门率是评估和监测户外景观一体柜运行状态的重要指标,对于保障设备正常运行和提供良好的用户体验具有重要意义。
以上述流程的实时性为基础,系统能够在不同景观一体柜门禁运行数据发生变化时及时进行告警识别,实现一体柜设备的异常开门自动联动通知,实时监控分析并将异常信息通过短信的方式通知给责任人。
景观强电网关运行分析数据通过采集强电网关的回路状态等信息,分析回路开关状态和回路开关趋势,实现不同景观强电回路故障的实时动态预警和识别,系统将触发相应的报警机制,例如发送警报通知、显示警告信息或触发自动化控制系统等。
实现实时画面可视化展示和实时动态预警和识别,系统将触发相应的报警机制,例如发送警报通知、显示警告信息或触发自动化控制系统等。1.数据来源 在多个电箱或配电柜中安装强电网关设备来实时采集不同网关设备的设备状态,任务信息、场景信息、模块状态、回路状态。
2.数据处理
2.1网关故障预警 根据强电网关的特性和要求,定义一系列告警规则,其中网关设备状态=离线,表示网关设备离线;网关设备状态=在线,表示网关设备在线;模块状态=离线,表示模块离线;模块网关设备状态=在线,表示模块在线;设计匹配算法,将实时采集的状态数据与定义的告警规则进行匹配;根据匹配算法的结果,识别出是否存在离线等故障情况。
2.2网关任务、场景实时状态监控及展示、回路24小时运行趋势,通过分析网关回路的开关状态来展示当天回路使用的开关趋势,公式如下: 回路开关趋势=每小时回路开启数量/回路总数量;
3.数据应用
以上述流程的实时性为基础,系统能够在不同强电网关设备运行数据发生变化时及时进行告警识别和实时可视化展示,实现强电网关设备的实时动态分析和报警机制,实时监控分析网关运行状态并在故障情况发生时触发相应的报警机制,发送警报通知、显示警告信息或触发自动化控制系统等。
景观回路用电故障分析数据通过采集景观回路的电流、电压数据,分析回路用电故障原因和用电变化趋势,在景观回路用电数据发生变化时及时进行告警识别和报警,实现不同景观回路故障的实时动态预警和识别,系统将触发相应的报警机制,例如发送警报通知、显示警告信息或触发自动化控制系统等。1.数据来源
在多个景观电箱或配电柜中安装不同传感器来实时采集不同景观回路的电压和电流数据。
2.数据处理
2.1回路故障预警
根据景观回路的特性和要求,定义一系列告警规则,其中电压<200V,表示欠压;电压>242V,表示过压;电流>80A,表示过流;设计匹配算法,将实时采集的用电数据与定义的告警规则进行匹配;根据匹配算法的结果,识别出是否存在欠压、过压或过流等故障情况。
2.2回路用电变化趋势
分别计算景观回路中不同回路模块的用电参数变化率,包括电压变化率和电流变化率,公式如下:
电压变化率=(电压—电压平均值)/电压平均值;
电流变化率=(电流—电流平均值)/电流平均值;
计算不同回路模块的电流和电压变化率,通过分析变化率可以精准判断回路中的故障情况。
以上述流程的实时性为基础,系统能够在不同景观回路用电数据发生变化时及时进行告警识别和报警,实现景观回路故障的实时动态识别和报警机制,触发相应的报警机制,例如发送警报通知、显示警告信息或触发自动化控制系统等。
灯杆网关运行故障分析数据通过采集灯杆网关的模块信息、电压、电流、能耗、电源状态等运行数据,分析识别欠压、过压、过流等告警故障情况,将分析得到的运行信息进行可视化展示,包括电压、电流、能耗等数据的图表或仪表盘。同时,根据故障识别的结果,提供实时的告警提醒,以便用户能够及时了解灯杆各模块设备的运行信息,实现可视化展示对灯杆各模块设备的运行信息提供实时的告警提醒。1.数据来源
通过采集批量灯杆网关的模块信息、电压、电流、能耗、电源状态等运行数据;
2.数据处理及应用
2.1告警规则定义:根据灯杆网关的特性和要求,定义一系列告警规则,其中电压<200V,表示欠压;电压>242V,表示过压;电流>80A,表示过流;
2.2匹配算法设计:设计匹配算法,将实时采集的用电数据与定义的告警规则进行匹配,算法可以使用阈值比较方法来确定是否触发告警。
2.3告警识别和报警:根据匹配算法的结果,识别出是否存在欠压、过压或过流等故障情况。如果匹配到告警规则,系统将触发相应的报警机制,例如发送警报通知、显示警告信息或触发自动化控制系统。
2.4实时动态识别:以上述流程的实时性为基础,系统能够在不同灯杆网关运行电数据发生变化时及时进行告警识别和报警,实现灯杆网关故障的实时动态识别。
景观核心主控运行分析数据通过采集核心主控的设备编号、设备名称、设备状态、分控状态、当前任务、当前节目、播放状态、延时时间等信息,实现实时画面可视化展示和实时动态故障类型识别。1.数据来源 在多个电箱或配电柜中安装弱电核心主控设备来实时采集不同主控设备的设备状态,场景信息、任务信息、节目信息、亮度数据。
2.数据处理
2.1主控故障预警 根据景观主控的特性和要求,定义一系列告警规则,其中主控设备状态=离线,表示主控设备离线;主控设备状态=在线,表示主控设备在线;分控设备状态=离线,表示分控设备离线;分控设备状态=在线,表示分控设备在线;延时时间>=300ms,表示通信高延时;延时时间<300ms表示通信延时正常;设计匹配算法,将实时采集的状态数据与定义的告警规则进行匹配;根据匹配算法的结果,识别出是否存在离线、延迟过高等故障情况。
2.2主控实时画面监控
通过分析主控的当前任务、当前节目来计算当前主控实际的播放画面,公式如下:
(1)已播放时长=当前时间-任务开始执行时间;
(2)当前播放节目时间=已播放时长%(取余)任务总时长;
通过ffmpeg截取当前播放节目的指定时间获取主控当前播放的实时画面。
3.数据应用
以上述流程的实时性为基础,系统能够在不同景观主控设备运行数据,以及实时识别离线、通信延时等故障,并且实现实时画面可视化展示。
照明用电能耗分析数据通过采集单灯控制器设备的电压、电流和能耗等数据,分析单灯控制器的故障情况和当日用电量,用于分析控制器故障原因和精准判断用电高低峰时段,同时在单灯控制器用电数据发生变化时及时进行告警识别和报警,于告警规则引擎,实现自动识别判断控制器故障情况和动态预警,系统将触发相应的报警机制,例如发送警报通知、显示警告信息或触发自动化控制系统等。对实时采集的用电数据通过定义的告警规则校验匹配,判断电压、电流是否正常,并确定包括欠压、过压、过流等报警,实现回路故障动态识别
1.数据来源 在多个灯杆灯头中安装不同单灯控制器来实时采集不同控制器设备的电压、电流和能耗等数据。
1.数据处理
2.1单灯控制器故障预警 根据单灯控制器的特性和要求,定义一系列告警规则,其中电压<200V,表示欠压;电压>242V,表示过压;电流>80A,表示过流;设计匹配算法,将实时采集的用电数据与定义的告警规则进行匹配;根据匹配算法的结果,识别出是否存在欠压、过压或过流等故障情况。
2.2灯控用电能耗趋势 分别计算每个单灯控制器的当日用电量,并按每日用电信息绘制用电趋势统计图,公式如下: 当日用电量=(截止今日累积用电量—上一日累积用电量); 通过分析用电趋势可以精准判断项目中的用电高低峰时段。
以上述流程的实时性为基础,系统能够在不同单灯控制器用电数据发生变化时及时进行告警识别和报警,实现单灯控制器故障的实时动态识别和报警机制,触发相应的报警机制,例如发送警报通知、显示警告信息或触发自动化控制系统等。
灯杆环境气象分析数据通过采集环境气象的空气温度、湿度、大气压力、风速、风向、PM2.5、PM10、噪声、雨量、光照信息等运行数据,基于定义的告警规则校验匹配算法进行分析,分析高温、潮湿、空气污染、噪音污染等告警故障,并实现环境异常报警的动态识别和可视化展示。1.数据来源
在灯杆中安装十要素环境气象设备,通过采集环境气象的空气温度、湿度、大气压力、风速、风向、PM2.5、PM10、噪声、雨量、光照信息等运行数据,
2.数据处理
2.1告警规则定义和算法设计:根据环境要素的规格和要求,定义告警规则,并设计算法来分析实时采集的数据。对实时采集的环境数据通过定义的告警规则校验匹配算法:
如果空气温度大于35°C,则表示高温;
如果湿度大于70%,则表示潮湿;
如果PM2.5浓度超过设定的阈值,则表示空气污染;
如果噪声超过55分贝,则表示噪音污染。
基于上述告警规则,判断空气温度、湿度、大气压力、风速、风向、PM2.5、PM10、噪声、雨量、光照是否正常,并确定包括温度、空气、风力、噪音等报警。
2.2环境异常报警识别:根据算法的结果,识别出空气温度、湿度、大气压力、风速、风向、PM2.5、PM10、噪声、雨量、光照是否正常,并判定是否存在温度、空气、风力、噪音等异常。如果数据超出了定义的阈值范围,系统将判定存在异常,并触发相应的告警机制,例如发送警报通知、显示异常信息或触发自动化控制系统,并实现环境异常报警的动态识别和可视化展示。
RDM灯具运行故障分析数据通过采集RDM灯具的电流、色温、温度运行状态,实时分析RDM灯具的运行参数,对电流、色温、温度进行动态阈值识别和反馈,实现RDM灯具故障实时动态识别和报警。1.数据来源
使用传感器对RDM灯具进行批量采集,获取UUID、电流、色温和温度等灯具运行状态数据。
2.数据处理
2.1阈值范围定义:在RDM灯具工作状态下,相同UUID的RDM灯具基于阈值浮动范围内,根据RDM灯具的规格和要求,定义电流、色温和温度的阈值范围,最高阈值电流、最低阈值电流以及色温的上下限阈值都需要根据灯具的种类进行具体设置。
2.2灯具状态分析算法设计:设计算法来分析RDM灯具的电流、色温和温度数据,并与定义的阈值范围进行比较,分析得出对应参数是否处于阈值范围内,
如果最低阈值电流<电流<最高阈值电流,则表示电流正常,反之则表示电流异常;如果色温在1800K到6000K之间,则表示色温正常,反之表示色温异常;
2.3实时动态故障识别和反馈:根据算法的结果实时自动识别出故障异常的灯具,如果灯具的电流、色温或温度超出了定义的阈值范围,自动判定该灯具异常故障,并将相应的反馈信息发送给用户,例如通过警报通知、显示异常信息或触发自动化控制系统,在RDM灯具运行状态下及时进行故障识别和反馈,实现RDM灯具故障的自动识别。