巡检方法及智能无线巡检仪

专利主权项内容

1.巡检方法，其特征在于，所述巡检方法包括：通过巡检终端接收巡检中枢发送的巡检指令，以使所述巡检终端对所述巡检指令包括的巡检路线中的巡检目标对象进行巡检；所述巡检指令包括巡检路线，所述巡检路线是所述巡检中枢基于各巡检终端、待巡检的各目标对象的位置和迭代帕累托最优解集规划得到的；所述巡检终端巡检任一目标对象时，通过将所述目标对象的信息记录为巡检信息，并上传至所述巡检中枢完成对所述目标对象的巡检，以使所述巡检中枢将对所述巡检信息进行分析得到的分析信息反馈至所述巡检终端；通过所述巡检终端接收所述巡检中枢反馈的所述分析信息；若所述分析信息表明所述目标对象存在异常，在所述巡检终端和所述巡检中枢均进行报警提示，同时基于所述异常对所述巡检路线进行调整，并基于调整后的所述巡检路线指引所述巡检终端进行巡检；若所述巡检终端上预设的求助模块被触发时或通过所述巡检终端检测到持有者发生意外时，基于所述巡检终端当前的位置信息生成求救信息，并通过所述巡检终端将所述求救信息以无线方式发送至预设距离内的其它巡检终端和/或所述巡检中枢；基于各巡检终端、待巡检的各目标对象的位置和迭代帕累托最优解集规划所述巡检路线，包括：初始化各所述巡检终端和待巡检的各目标对象的参数；随机将各所述巡检终端置于任一待巡检的目标对象的位置，循环使各所述巡检终端访问未巡检的目标对象，并更新各所述巡检终端的信息的过程，直至完成对所有待巡检的目标对象的遍历；合并基于各所述巡检终端访问得到的MO-MTSP多目标多旅行推销员问题可行解筛选得到的可行解集和帕累托最优解集/>，得到当前迭代的帕累托最优解集，进而筛选出最优的可行解作为本次迭代的最优解；其中，c代表循环次数，n代表迭代次数，i代表全局变量，得到所述多目标多旅行推销员问题可行解的公式为：其中，代表所述多目标多旅行推销员问题可行解，/>代表各所述巡检终端的巡检路径的均值，/>代表各所述巡检终端的巡检路径的方差，/>代表均度指标的权重；对信息素进行更新，更新信息素的公式为：其中，a、b代表不同的目标对象，代表第n次迭代时a、b目标对象之间的信息素量，/>代表巡检路径中信息素挥发速度，/>代表第n次迭代时添加在a、b目标对象之间的信息素；重复由“初始化各所述巡检终端和待巡检的各目标对象的参数”开始的步骤，直至满足预设的终止条件时，基于最后一次迭代的最优解得到所述巡检路线；所述使各所述巡检终端访问未巡检的目标对象，包括：计算各所述巡检终端到达各个未巡检的目标对象的概率，公式为：其中，a、b代表不同的目标对象，代表第n次迭代时a、b目标对象之间的信息素量，/>代表第n次迭代时a、b目标对象之间的启发式值，/>代表信息素权重因子，/>代表启发式值权重因子，/>代表巡检的下一目标对象，/>代表第/>个巡检终端，/>代表第n次迭代时a、/>目标对象之间的信息素量，/>代表第n次迭代时a、/>目标对象之间的启发式值，/>代表未巡检的目标对象集合；将所述概率归一化后，选择巡检终端巡检的下一目标对象，根据该目标对象构建完整的巡检路线，并计算本次巡检路线长度；将与本次迭代的最优解的各巡检终端的平均巡检长度值/>进行比较，若/>大于/>，完成一个巡检终端的巡检路线规划，否则在更新各所述巡检终端的信息后，再次循环执行使各所述巡检终端访问未巡检的目标对象的步骤。 （更多数据，详见马克数据网）