[发明专利]一种基于BP神经网络的数据中心巡检机器人

权利要求书

1.一种基于BP神经网络的数据中心巡检机器人，包括固定座(1)，其特征在于：

所述固定座(1)的一端侧壁设置有若干雷达探头(2)，所述固定座(1)的顶端的中部设置有弹性防护罩(3)，所述弹性防护罩(3)内设置有升降装置(4)，所述升降装置(4)的顶端设置有箱体(5)，所述箱体(5)的一侧壁内部设置有调节装置(6)，所述箱体(5)的一端侧壁中部设置有防尘罩(7)，所述防尘罩(7)的一侧设置有摄像头(8)，且所述摄像头(8)与所述调节装置(6)连接；

其中，所述固定座(1)设置为中空结构，所述固定座(1)内部的两端中部均设置有双头电机(9)，所述双头电机(9)的输出轴均贯穿所述固定座(1)的两侧壁并延伸至所述固定座(1)的外侧，所述双头电机(9)输出轴的一端套设有行走轮(10)；

所述固定座(1)内部设置有控制箱，所述控制箱依次与所述雷达探头(2)、所述升降装置(4)、所述调节装置(6)、所述摄像头(8)及所述双头电机(9)电连接；

所述基于BP神经网络的数据中心巡检机器人的巡检方法包括以下步骤：

S1、控制箱利用电力参数采集模块、环境信息监测模块及图像采集模块分别采集空调机房的电力参数、环境信息数据及各设备待识别的图片；

S2、通过预设的BP神经网络模型对待识别的图片进行识别，并输出该图片对应设备的工作状态；

S3、依据不同设备中指示灯及旋钮开关的重要程度赋予不同的权重，并依据指示灯故障及旋钮开关故障的数量进行加权求和得到各设备的工况评分；

S4、依据各设备的工况评分进行对应的处理，并基于环境信息监测模块或电力参数采集模块检测到的数据是否异常进行本地及远程监控中心的声光报警；

其中，所述通过预设的BP神经网络模型对待识别的图片进行识别，并输出该图片对应设备的工作状态还包括以下步骤：

S201、获取初始BP神经网络的每个输入节点对应的输入变量之间的连接关系，得到有向图；

S202、确定各个输入节点与待改造隐层的隐层节点之间的匹配关系；

S203、根据有向图的匹配关系确定待改造隐层的各个隐层节点之间的连接关系，得到目标BP神经网络；

其中，所述依据各设备的工况评分进行对应的处理还包括以下步骤：

S401、当分值为小于第一预设值时则可以继续使用该设备；

S402、当分值位于第一预测值与第二预设值之间时则通知本地人员对该设备进行维护；

S403、当分值大于第二预设值时则通知本部研发中心介入维护；

其中，第一预设值和第二预设值的设定需要根据各设备的指示灯及旋钮开关的数量及重要程度进行设置；

所述升降装置(4)包括设置在所述固定座(1)顶端的底板(401)，所述底板(401)的顶端设置有若干支撑腿(402)，所述支撑腿(402)的顶端设置有固定板(403)，所述固定板(403)的底端中部设置有电机(404)，且所述电机(404)的输出轴贯穿所述固定板(403)的顶端，所述固定板(403)输出轴的一端设置有蜗杆(405)；

所述固定板(403)的顶端设置有若干支架(406)，所述支架(406)内部设置有转动杆(407)，所述转动杆(407)的一端设置有连杆(408)，所述连杆(408)的一端设置有移动板(409)，且所述移动板(409)的顶端与所述箱体(5)的底端固定连接；

所述转动杆(407)设置为L形结构，且所述转动杆(407)的两端均设置有U形块(4071)，且其中一个所述U形块(4071)的侧壁开设有通孔一(4072)，另一个所述U形块(4071)的侧壁贯穿设置有转轴(4073)，且所述转轴(4073)的两端均贯穿所述支架(406)的顶部侧壁并与所述支架(406)转动连接，所述转轴(4073)的中部且位于所述U形块(4071)内套设有蜗轮(4074)，且所述蜗轮(4074)与所述蜗杆(405)相啮合；

所述连杆(408)一端的两侧壁均设置有与所述通孔一(4072)相配合的凸块一(4081)，所述连杆(408)另一端的两侧壁均设置有凸块二(4082)，且所述凸块二(4082)的外侧套设有连接块(4083)，且所述连接块(4083)的一端侧壁与所述移动板(409)的底端固定连接。