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文档简介
一种地下水水质监测设备控制方法、系统、了现有技术中地下水水质监测设备持续运行故2根据所述采样任务监测参数,进行任务间隔时间跨度分析,建立2.根据权利要求1所述的地下水水质监测设备控制方法,其特征在于,所述方法还包根据所述设备布设位置定位采样水源,并根据布设位置的间隔距离根据所述采样范围对所述设备位置分布网中的采样设备节点进行关基于同一地下水采样任务,按照采样水域位置同步影响关系,提取对所述同任务协同节点关系、交互任务协调节点关系进行关系标注,获取所述天气数据与所述地下水采样任务的将所述天气影响时序特征、采样时序约束特征进行时序对齐,识别设3获取各采样设备的运行参数时序变化特征,并结合所述识别控;其中,Totalloss(t)为系统在时刻t的总利益损失,包括所有设备i的运行状态偏差引起重要性,为设备偏差损失的权重因子,表示运行偏差引起的损失在总损失中的影响程采样设备信息获取模块,所述采样设备信息获取模块用于连接采地下水采样任务获取模块,所述地下水采样任务获取模块用于获取地下水采样任务,跨度分析模块,所述跨度分析模块用于根据所述采样任务监测参数,4其中,所述处理器用于执行权利要求1至7任一项所述的一种地下算机程序用于执行权利要求1至7任一项所述的一种地下水水5[0001]本发明涉及新一代信息技术领域,具体涉及一种地下水水质监测设备控制方法、工作变得愈发关键。传统的地下水水质监测往往依赖人工定期采集水样并送回实验室分统能够通过传感器自动采集地下水的水质数据,并将数据传输至数据处理中心进行分析。6机程序用于执行本申请提供的一种地下水水质监测设78定位到出现问题或需要调整的采样设备所在地理位置,远程控制设备执行相应的控制操9作情况下设备控制参数的合理取值范围和变化规律,为实现精准的交互控制识别提供依若某台设备的采样数据显示水质指标出现异常波动,同时结合识别控制关系,判断需要调是否会导致数据传输冲突或协同采样时间错乱。通过复杂的逻辑运算和数据分析,确定每台设备在不同情况下的最优控制动作,从而获得协同控制策略。该策略详细规定了每台协持续时长及变化速率等信息,为后续与采样任务时序约束特征比对及决策提供关键依据,[0051]从地下水采样任务的预设配置文件或任务管理系统中提取相关的采样时序约束会设定允许的采样延迟时间,例如在规定采样时间点的前后10分钟内进行采样仍视为有[0055]步骤S143:利用所述约束时序关系对所述利益损失评价设备的运行参数。这些参数包括通过高精度电流互感器和电压互感器测量设备电源的电反映工作强度;依靠网络流量监测技术和数据存储记录分析掌握数据传输速率与数据量用ARIMA模型与小波分析相结合的时间序列分析算法,去除噪声后准确识别参数变化趋势参数时序变化特征与识别控制关系利用大数据处理技术和决策树回归机器学习算法深度GPS授时系统确保多个需要同时启动采样任务的设备在时间上精确同步,误差控制在毫;其中,Totalloss(t)为系统在时刻t的总利益损失,包括所有设备i的运行状态偏差[0062]具体而言,Totalloss(t)表达式综合考量了所有协同采样设备在运行过程中的多损失由表示,S,(t)反映设备是否处于节能状态,是单位时间能耗,为节能效率因子,为节省能耗权重因子;设备运行偏差引起的其他损失算,为设备偏差损失权重因子。该表达式全面量化了设备运行状态偏差导致的时序损[0063]基于与前述实施例中一种地下水水质监测设备控制方法相同的发明构思,如图2[0068]协同控制关系建立单元,所述协同控制关系建立单元用于根据所述设备连接网天气影响时序特征确定单元,所述天气影响时序特征确定单元用于获取天气数设备强制睡眠时序节点为天气影响超出采样约束影响的时;[0085]其中,Totalloss(t)为系统在时刻t的总利益损失,包括所有设备i的运行状态偏差[0086]图3为本发明实施例三提供的电子设备的结构示意图,示出了适于
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