一种基于GRU-Capsule的智能净水设备监测与反馈系统

一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统
技术领域
1.本发明涉及净水器技术领域，具体为一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统。


背景技术：

2.随着环境污染问题越来越严重，饮用水安全问题也日益引发了人们的关注。智能净水设备作为一种新型的、智能化的饮用水处理设备，因其具有效率高、节能、方便等特点，在市场上受到越来越多的欢迎。然而，由于智能净水设备中的传感器数量多、监测数据复杂，如果没有一套高效且准确的监测与反馈系统，其实际效果很可能会受到影响。
3.因此，设计一套智能净水设备监测与反馈系统具有重要意义。该系统可以实时监测净水设备工作状态，并反馈给用户准确的监测数据，帮助用户实时了解净水设备的运行情况和水质情况，以便及时调整净水设备的运行参数或更换监测传感器。


技术实现要素：

4.针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，解决了用户无法实时了解净水设备的运行情况和水质情况，难以及时调整净水设备的运行参数或更换传感器的问题。
5.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，包括：
6.数据获取模块，用于从净水设备获取传感器模块数据，并将数据发送到云端服务器；
7.云端服务器模块，用于接收采集到的传感器数据，并对数据进行预处理和存储，同时实现数据的实时监控与分析；
8.数据处理模块，用于使用gru-capsule网络对传感器数据进行实时处理，对处理效果不佳或设备运行异常的情况进行自动检测并提醒用户；
9.前端app模块，用于为用户提供设备监测数据的可视化展示，且支持用户查看设备运行状态和实时了解设备处理效果。
10.优选的，还包括模型训练与优化模块，所述模型训练与优化模块采用基于长短时记忆和注意力机制的深度学习算法，对历史数据进行训练和优化，以预测设备运行状态和处理效果。
11.优选的，所述传感器模块设置在净水设备上，所述传感器模块包括水质传感器、流量传感器、压力传感器、温度传感器、滤膜寿命传感器。
12.优选的，所述传感器模块还包括数据采集单元与通信单元，所述数据采集单元用于将各传感器采集到的数据进行整合处理，所述通信单元用于通过有线或无线通信方式进行整合处理后的数据传输。
13.优选的，所述云端服务器模块包括：
14.数据接收单元，用于接收传感器数据，并进行初步的数据处理和筛选；
15.第一处理单元，用于对接收到的数据进行进一步的处理和分析，以提取有用的信息和特征；
16.数据存储单元，用于将处理后的数据存储到数据库或其他数据存储设备中；
17.监控与反馈单元，用于监控系统运行状态和性能指标，并在系统出现异常时发送报警信息。
18.优选的，所述数据处理模块包括：
19.gru-capsule网络单元，用于实时监测净水设备的运作参数与效果；
20.数据可视化单元，用于将gru-capsule网络处理后的数据以可视化的方式展示给用户；
21.实时反馈单元，用于净水设备处理效果不佳或运行异常时，向用户发送报警信息。
22.优选的，所述前端app模块包括：
23.设备管理单元，用于为用户提供设备的注册、添加、删除和配置；
24.数据分析和展示单元，用于使用可视化方式为用户提供数据分析和展示；
25.反馈信息展示单元，用于展示系统检测到的设备异常及处理效果不佳的情况；
26.安全认证单元，用于保证用户和设备数据的安全性，防止用户数据泄露和不良访问等问题；
27.用户管理单元，用于用户管理，根据用户角色为用户提供不同的权限和功能。
28.优选的，所述模型训练与优化模块包括：
29.损失函数单元，用于计算模型预测结果与实际目标之间的差距，以指导模型参数的优化；
30.优化算法模块，用于调整模型参数以最小化损失函数；
31.超参数调整模块，用于通过调整模型的超参数来提高模型性能。
32.优选的，所述模型训练与优化流程，包括以下步骤：
33.a.从数据预处理与特征提取模块获取训练数据和验证数据；
34.b.根据模型定义搭建深度学习模型结构；
35.c.利用训练数据进行模型训练，利用验证数据进行模型验证，以损失函数为指标优化模型参数；
36.d.通过超参数调整方法寻找最优的超参数组合，提高模型性能；
37.e.当模型性能达到预设的阈值或满足既定的停止条件时，停止模型训练，并保存模型参数。
38.优选的，所述系统的监测与反馈流程，包括以下步骤：
39.s1、传感器模块对净水设备运行过程中多项参数进行采集，对采集到的数据进行整合处理后进行传输；
40.s2、数据获取模块获取传感器模块数据，并将数据发送到云端服务器；
41.s3、云端服务器模块对数据进行预处理和存储；
42.s4、数据处理模块使用gru-capsule网络对传感器数据进行实时处理，对处理效果不佳或设备运行异常的情况进行自动检测并提醒用户；
43.s5、前端app模块根据gru-capsule网络处理结果为用户提供设备监测数据的可视
化展示。
44.本发明提供了一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统。
45.具备以下有益效果：
46.1、本发明系统可以实时监测净水设备工作状态，并反馈给用户准确的监测数据，帮助用户实时了解净水设备的运行情况和水质情况，以便及时调整净水设备的运行参数或更换监测传感器。
47.2、本发明系统具有实时监测、数据反馈和远程控制等特点，可以帮助用户更好地掌握净水设备的运行状况，从而实现更加智能化、高效化的净水处理。此外，该系统还可以与物联网技术相结合，实现智能化信息的互通和数据的远程交互。
附图说明
48.图1为本发明的系统架构图；
49.图2为本发明的另一实施例系统架构图；
50.图3为本发明的传感器模块示意图；
51.图4为本发明的另一实施例传感器模块示意图；
52.图5为本发明的云端服务器模块示意图；
53.图6为本发明的数据处理模块示意图；
54.图7为本发明的前端app模块示意图；
55.图8为本发明的模型训练与优化模块示意图。
具体实施方式
56.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。
57.实施例：
58.请参阅附图1-附图8，本发明实施例提供一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，包括：
59.数据获取模块，用于从净水设备获取传感器模块数据，并将数据发送到云端服务器；
60.其中，传感器模块设置在净水设备上，传感器模块包括水质传感器、流量传感器、压力传感器、温度传感器、滤膜寿命传感器；
61.本实施例中，用于采集净水设备运行过程中的各项参数，如流量、压力、水质等。传感器模块在模块化多层滤膜净水设备中扮演着关键角色，实时收集设备运行状态和水质数据。传感器模块采用紧凑、轻便的设计，便于安装在净水设备的关键部位。传感器应具备防水、防腐蚀等特性，适应恶劣的工作环境。
62.水质传感器用于实时监测进水和出水的水质参数，如浊度、电导率、余氯、ph值等。根据净水设备的实际需求，可以选择不同类型的水质传感器，如光学浊度传感器、电极式ph传感器等。
63.流量传感器用于监测净水设备的实时流量，包括进水流量和出水流量。常见的流量传感器类型有涡轮式流量传感器、超声波流量传感器等。
64.压力传感器用于监测净水设备内部的压力变化，以便了解设备的运行状态。常见的压力传感器类型有压电式压力传感器、应变片式压力传感器等。
65.温度传感器用于监测净水设备的进水和出水温度，以及滤膜和设备内部的温度。常见的温度传感器类型有热电偶温度传感器、热电阻温度传感器等。
66.滤膜寿命传感器用于监测滤膜的使用状态和剩余寿命，以便提醒用户及时更换滤膜。滤膜寿命传感器可以根据滤膜的种类和特点进行定制设计。
67.进一步地，传感器模块还包括数据采集单元与通信单元，数据采集单元用于将各传感器采集到的数据进行整合处理，通信单元用于通过有线或无线通信方式进行整合处理后的数据传输；
68.本实施例中，数据采集单元负责将各传感器收集到的数据进行整合、处理，通信单元通过有线或无线通信方式传输给数据预处理与特征提取模块。常见的数据采集与通信方式有rs-485、以太网、蓝牙、wi-fi等。
69.云端服务器模块，用于接收采集到的传感器数据，并对数据进行预处理和存储，同时实现数据的实时监控与分析；
70.其中，云端服务器模块包括：
71.数据接收单元，用于接收传感器数据，并进行初步的数据处理和筛选；
72.本实施例中，数据接收单元接收传感器数据并进行初步处理和筛选。在接收到传感器数据后，数据接收单元会对数据进行解码、验证和转换，确保数据的准确性和一致性。接着，它会对数据进行筛选，去除无用或冗余的数据，并将重要的数据进行传输；
73.第一处理单元，用于对接收到的数据进行进一步的处理和分析，以提取有用的信息和特征；
74.本实施例中，在接收到传感器数据的基础上，第一处理单元会进行一系列的数据处理和分析操作，例如噪声过滤、数据采样、特征提取、数据聚合等。这些操作可以帮助识别数据中的有用信息，并将其从原始数据中提取出来。同时，第一处理单元还可以对数据进行预处理，例如归一化、标准化等，以保证后续模型的准确性和可靠性。
75.数据存储单元，用于将处理后的数据存储到数据库或其他数据存储设备中；
76.本实施例中，在数据处理和分析完成后，第一处理单元会将处理后的数据传输到数据存储单元中。数据存储单元会将数据按照一定的规则，存储到数据库或其他数据存储设备中。
77.监控与反馈单元，用于监控系统运行状态和性能指标，并在系统出现异常时发送报警信息；
78.本实施例中，监控与反馈单元对系统的运行状态和性能指标进行监控，及时发现和解决系统异常，确保系统运行的稳定性和可靠性。
79.数据处理模块，用于使用gru-capsule网络对传感器数据进行实时处理，对处理效果不佳或设备运行异常的情况进行自动检测并提醒用户；
80.其中，数据处理模块包括：
81.gru-capsule网络单元，用于实时监测净水设备的运作参数与效果；
82.本实施例中，gru-capsule网络单元可以通过实时监测水质、水流量、水温等参数，对净水设备进行状态检测和性能评估。同时，该网络单元还可对净水设备的故障进行诊断和预测，为运维人员提供及时的故障排除和维护指导。
83.gru-capsule网络是一种改进型循环神经网络结构，通过使用胶囊网络结构对数据进行特征提取和分类，可以很好地应对时间序列数据的分析和处理。在净水设备中，使用gru-capsule网络可实现对水质、水流量、水温等参数的实时监测，并进行快速决策，提高系统的自适应性和性能表现。
84.数据可视化单元，用于将gru-capsule网络处理后的数据以可视化的方式展示给用户；
85.本实施例中，对于使用gru-capsule网络处理后的数据，数据可视化单元可以将其以图表、曲线图、散点图等形式进行可视化展示，帮助用户了解传感器数据的运行状态和趋势。同时，数据可视化单元还可根据用户需求提供数据处理和预测结果，提供决策支持和预警提示。
86.实时反馈单元，用于净水设备处理效果不佳或运行异常时，向用户发送报警信息；
87.本实施例中，当净水设备出现处理效果不佳或运行异常时，实时反馈单元可以通过监测水质、水流量、水温等参数来检测净水设备的状态，自动发送报警信息给用户，提醒用户应对问题。
88.实时反馈单元可以根据设备特点和业务需求进行定制，为用户提供定制化的报警和预警机制。而且，它能够通知具体的用户群体，让他们可以及时掌握净水设备的状态，以便于及时采取行动。
89.前端app模块，用于为用户提供设备监测数据的可视化展示，且支持用户查看设备运行状态和实时了解设备处理效果；
90.其中，前端app模块包括：
91.设备管理单元，用于为用户提供设备的注册、添加、删除和配置；
92.本实施例中，用户可通过设备管理单元管理设备的入网、设备数目、设备状态等信息，为用户提供设备的灵活配置和管理。
93.数据分析和展示单元，用于使用可视化方式为用户提供数据分析和展示；
94.本实施例中，通过图表、曲线图、散点图等形式将数据进行可视化展示，帮助用户了解数据的变化趋势、规律和异常情况，为用户提供可视化的数据分析和展示，帮助用户更好地理解数据的变化趋势、规律和异常情况，提高系统的可靠性和稳定性，支持业务的持续发展。
95.反馈信息展示单元，用于展示系统检测到的设备异常及处理效果不佳的情况；
96.本实施例中，反馈信息展示单元通过可视化方式向用户展示设备状态和运行状态等信息，帮助用户及时了解设备异常情况，进而采取措施进行问题的处理。
97.安全认证单元，用于保证用户和设备数据的安全性，防止用户数据泄露和不良访问等问题；
98.用户管理单元，用于用户管理，根据用户角色为用户提供不同的权限和功能。
99.上述系统还包括模型训练与优化模块，模型训练与优化模块采用基于长短时记忆和注意力机制的深度学习算法，对历史数据进行训练和优化，以预测设备运行状态和处理
效果。
100.其中，模型训练与优化模块包括：
101.损失函数单元，用于计算模型预测结果与实际目标之间的差距，以指导模型参数的优化；常见的损失函数有均方误差(mse)、交叉熵损失(cross-entropy)等。
102.优化算法模块，用于调整模型参数以最小化损失函数；常见的优化算法包括梯度下降(gradient descent)、随机梯度下降(sgd)、adam等。
103.超参数调整模块，用于通过调整模型的超参数来提高模型性能。超参数如学习率、批次大小、迭代次数等，超参数调整方法包括网格搜索(grid search)、随机搜索(random search)和贝叶斯优化(bayesian optimization)等。
104.进一步的，模型训练与优化流程，包括以下步骤：
105.a.从数据预处理与特征提取模块获取训练数据和验证数据；
106.b.根据模型定义搭建深度学习模型结构；
107.c.利用训练数据进行模型训练，利用验证数据进行模型验证，以损失函数为指标优化模型参数；
108.d.通过超参数调整方法寻找最优的超参数组合，提高模型性能；
109.e.当模型性能达到预设的阈值或满足既定的停止条件时，停止模型训练，并保存模型参数。
110.系统的监测与反馈流程，包括以下步骤：
111.s1、传感器模块对净水设备运行过程中多项参数进行采集，对采集到的数据进行整合处理后进行传输；
112.s2、数据获取模块获取传感器模块数据，并将数据发送到云端服务器；
113.s3、云端服务器模块对数据进行预处理和存储；
114.s4、数据处理模块使用gru-capsule网络对传感器数据进行实时处理，对处理效果不佳或设备运行异常的情况进行自动检测并提醒用户；
115.s5、前端app模块根据gru-capsule网络处理结果为用户提供设备监测数据的可视化展示。
116.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于从净水设备获取传感器模块数据，并将数据发送到云端服务器；云端服务器模块，用于接收采集到的传感器数据，并对数据进行预处理和存储，同时实现数据的实时监控与分析；数据处理模块，用于使用gru-capsule网络对传感器数据进行实时处理，对处理效果不佳或设备运行异常的情况进行自动检测并提醒用户；前端app模块，用于为用户提供设备监测数据的可视化展示，且支持用户查看设备运行状态和实时了解设备处理效果。2.根据权利要求1所述的一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，还包括模型训练与优化模块，所述模型训练与优化模块采用基于长短时记忆和注意力机制的深度学习算法，对历史数据进行训练和优化，以预测设备运行状态和处理效果。3.根据权利要求1所述的一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述传感器模块设置在净水设备上，所述传感器模块包括水质传感器、流量传感器、压力传感器、温度传感器、滤膜寿命传感器。4.根据权利要求3所述的一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述传感器模块还包括数据采集单元与通信单元，所述数据采集单元用于将各传感器采集到的数据进行整合处理，所述通信单元用于通过有线或无线通信方式进行整合处理后的数据传输。5.根据权利要求1所述的一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述云端服务器模块包括：数据接收单元，用于接收传感器数据，并进行初步的数据处理和筛选；第一处理单元，用于对接收到的数据进行进一步的处理和分析，以提取有用的信息和特征；数据存储单元，用于将处理后的数据存储到数据库或其他数据存储设备中；监控与反馈单元，用于监控系统运行状态和性能指标，并在系统出现异常时发送报警信息。6.根据权利要求1所述的一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：gru-capsule网络单元，用于实时监测净水设备的运作参数与效果；数据可视化单元，用于将gru-capsule网络处理后的数据以可视化的方式展示给用户；实时反馈单元，用于净水设备处理效果不佳或运行异常时，向用户发送报警信息。7.根据权利要求1所述的一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述前端app模块包括：设备管理单元，用于为用户提供设备的注册、添加、删除和配置；数据分析和展示单元，用于使用可视化方式为用户提供数据分析和展示；反馈信息展示单元，用于展示系统检测到的设备异常及处理效果不佳的情况；安全认证单元，用于保证用户和设备数据的安全性，防止用户数据泄露和不良访问等问题；用户管理单元，用于用户管理，根据用户角色为用户提供不同的权限和功能。
8.根据权利要求2所述的一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述模型训练与优化模块包括：损失函数单元，用于计算模型预测结果与实际目标之间的差距，以指导模型参数的优化；优化算法模块，用于调整模型参数以最小化损失函数；超参数调整模块，用于通过调整模型的超参数来提高模型性能。9.根据权利要求8所述的一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述模型训练与优化流程，包括以下步骤：a.从数据预处理与特征提取模块获取训练数据和验证数据；b.根据模型定义搭建深度学习模型结构；c.利用训练数据进行模型训练，利用验证数据进行模型验证，以损失函数为指标优化模型参数；d.通过超参数调整方法寻找最优的超参数组合，提高模型性能；e.当模型性能达到预设的阈值或满足既定的停止条件时，停止模型训练，并保存模型参数。10.根据权利要求1-8任一项所述的一种基于gru-capsule的智能净水设备监测与反馈系统，其特征在于，所述系统的监测与反馈流程，包括以下步骤：s1、传感器模块对净水设备运行过程中多项参数进行采集，对采集到的数据进行整合处理后进行传输；s2、数据获取模块获取传感器模块数据，并将数据发送到云端服务器；s3、云端服务器模块对数据进行预处理和存储；s4、数据处理模块使用gru-capsule网络对传感器数据进行实时处理，对处理效果不佳或设备运行异常的情况进行自动检测并提醒用户；s5、前端app模块根据gru-capsule网络处理结果为用户提供设备监测数据的可视化展示。

技术总结
本申请涉及净水器领域，公开了一种基于GRU-Capsule的智能净水设备监测与反馈系统，包括数据获取模块，用于从净水设备获取传感器模块数据，并将数据发送到云端服务器，云端服务器模块，用于接收采集到的传感器数据，并对数据进行预处理和存储，同时实现数据的实时监控与分析，数据处理模块，用于使用GRU-Capsule网络对传感器数据进行实时处理，对处理效果不佳或设备运行异常的情况进行自动检测并提醒用户，前端App模块，用于为用户提供设备监测数据的可视化展示。本发明系统可以实时监测净水设备工作状态，并反馈给用户准确的监测数据，帮助用户实时了解净水设备的运行情况和水质情况，以便及时调整净水设备的运行参数或更换监测传感器。监测传感器。


技术研发人员：吴宁 赵兹迪 丰凯瑞 郝楚堂 李威 邱成军 邓安安 覃元杰 邹清川 邹焕鑫
受保护的技术使用者：北部湾大学
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/8/14