一种基于Al技术构建分布式蝶阀边缘侧智控系统的方法
申请号:CN202510551372
申请日期:2025-04-28
公开号:CN120499242A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于Al技术构建分布式蝶阀边缘侧智控系统的方法,采用多种轻量化模型实现蝶阀智能控制、能耗管理等功能。YOLO与LSTM组合模型,分别处理图像与时序数据,融合结果判断蝶阀运行状态。MobileNet与XGBoost组合模型,实现蝶阀状态监测。MobileNetV2模型在系统中应用广泛,在能耗管理方面,结合能耗计算与任务分配算法降低系统能耗;在数据交互中,收集数据构建模型并集成消息队列,训练优化后部署,提升数据处理实时性;在加密方案里,实现加密数据高效分析。这些轻量化模型的加载,有效提升了系统智能化水平与运行效率。
技术关键词
蝶阀
数据
节点
图像特征向量
深度学习框架
集成消息队列
XGBoost模型
加密芯片模块
工况参数
QUIC协议
协商会话密钥
任务分配算法
YOLO模型
能耗
加密算法
生成哈希值
训练集
LSTM模型