[发明专利]基于电力参数监测与屏幕信息识别的实验设备监控方法

说明书

本发明公开了一种基于电力参数监测与屏幕信息识别的实验设备监控方法，所述方法包括以下步骤：本地操作者分析并划分实验设备完成一次实验流程的典型状态；利用电力参数监测装置测量待监控实验设备在长时间内、不同典型状态下的进线处电力参数，利用聚类分析算法建立设备状态特征库；建立神经网络模型，利用电力参数监测装置实时测量待监控实验设备进线处的电力参数，预测待监控实验设备的状态；利用图像识别技术识别待监控实验设备的计算机屏幕信息，分析并判断实验设备的状态；协同以上两个判断条件对实验设备进行监控，分析两者结果是否一致。本发明可实现对具有私有协议的计算机实验软件的实验设备进行设备状态监控和故障监测保护的功能。

技术领域

本发明属于实验设备监控领域，涉及一种基于电力参数监测与屏幕信息识别的实验设备监控方法。

背景技术

随着人类对太空的探索日趋深入，在航天器材料、器件及其功能系统的空间环境效应等方面亟待深入研究。“空间环境地面模拟装置”国家重大科技基础设施，建设具有国际领先水平的空间综合环境地面模拟平台，实现空间主要环境因素及其效应的模拟，是解决上述问题的关键手段。

在“空间环境地面模拟装置”国家重大科技基础设施项目中，各实验系统有为数不少的实验设备利用具有私有协议的计算机实验软件完成实验过程，但不提供应用程序编程接口、不提供文件读取等功能，存在难以进行实验设备监控的问题。为监视实验设备状态、识别实验设备故障信息、控制并保护实验设备，需要提供一种有效的实验设备监控方法。

发明内容

针对实验设备利用具有私有协议的计算机实验软件完成实验过程，但不提供应用程序编程接口、不提供文件读取等功能，存在难以进行实验设备监控的问题，本发明提供了一种基于电力参数监测与屏幕信息识别的实验设备监控方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于电力参数监测与屏幕信息识别的实验设备监控方法，包括如下步骤：

S1：分析并划分待监控实验设备完成一次实验流程的典型状态；

S2：利用电力参数监测装置测量在长时间内、不同典型状态下的待监控实验设备进线处的电力参数值；

S3：根据S2测量的电力参数值，利用聚类分析算法分析待监控实验设备在不同的典型状态下的进线处的电力参数值变化范围，将其进行分类并建立设备状态特征库，并将设备状态特征库分为训练库与测试库；

S4：建立神经网络模型，利用设备状态特征库中的训练库与测试库对神经网络模型进行训练与测试；

S5：利用电力参数监测装置测量待监控实验设备的进线处的电力参数值；

S6：将S5中测量的一组电力参数数据输入到S4建立神经网络模型中，预测待监控实验设备的状态，并将此组数据加入到S3中建立的设备特征状态库中，增加模型训练集；

S7：判断S6中预测得到的实验设备状态是否为关机状态，若实验设备状态不是关机状态则进行S8，若是关机状态则进行S10；

S8：利用图像识别技术分析待监控实验设备的计算机屏幕的显示信息，判断实验设备的状态；

S9：协同判断对比S6中预测得到的设备工作状态与S8中的屏幕信息所识别的设备工作状态是否一致，若是两者结果一致，则进行S10，若不一致，则进行S11；

S10：保存并输出S6分析的实验设备状态，即当前的待监控实验设备的状态，并返回S5；

S11：保存当前捕捉的屏幕信息与测量的电力参数值，并输出当前实验设备处于异常状态；

S12：切断待监控实验设备的进线处电源，进行故障报警，并根据捕捉的屏幕信息分析当前待监控实验设备的异常状态类型，以便进行后续的控制保护操作。