一种实时监测告警语义的自动学习生成系统及方法与流程

1.本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种实时监测告警语义的自动学习生成系统及方法。


背景技术：

2.当前物联网的发展大行其道，在各行各业中通过物联网进行各种实时状态的监测，比如电机的转速、运行状态，河道的水质ph值、含氧量等环保数值等。光监测是不够的，监测后如果指标超出我们预设的范围后还需要告警，同时当告警发生的时候，还需要进行控制操作，比如电机温度监测显示过热后，要适当调整电机的转速等。
3.当前的告警大多数是在程序里设置或者配置在数据库里面的固定的某些上下限，同时告警的内容也是预先设置好的某些条文。这种预设值以及固定的文字告警内容，往往不能够准确的反应当时监测到的情况。特别是几个值联合产生的告警信息。这样往往会错失处理问题的良机。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种实时监测告警语义的自动学习生成系统及方法，不但可以生成比较人性化的告警语气和给出相应的告警处理建议，更加可以不停的自我学习，使得后续告警的文字表达更加准确，同时给出的文字告警内容可以输入给告警控制模块，进行必要的反控措施，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.一种实时监测告警语义的自动学习生成系统，包括实时监测模块a、语义解析转换模块b、告警设置模块c、自然语言输出模块d、告警语义自学习模块e、自然语言输入模块f和人机对话界面；所述实时监测模块a的信号输出端与语义解析转换模块b连接，语义解析转换模块b与告警语义自学习模块e建立双向通讯连接，告警语义自学习模块e的信号输出端与告警设置模块c连接；所述语义解析转换模块b的信号输出端还与自然语言输出模块d连接，自然语言输出模块d的信号输出端分别与自然语言输入模块f、人机对话界面的信号输入端连接；所述自然语言输入模块f的信号输出端与语义解析转换模块b连接。
7.优选的，所述实时监测模块a用于收集传感器输出的各种实时数据，包括温度、速度、压力、转速，并把对应监测值传递给语义解析转换模块b，传递的信息包括监测点位的值以及所属地理位置、所属设备的基本信息。
8.优选的，所述语义解析转换模块b用于实时数据根据告警设置模块c及告警语义自学习模块e的模型引擎自动生成告警语义，所生成的告警语义传递给自然语言输出模块d输出书面语言表述，同时语义解析转换模块b接收自然语言输入模块f传递过来的书面语言表述，自动进行语义解析转换，并根据语义解析转换的情况，让告警语义自学习模块e进行模型迭代学习，同时更新监测告警设置模块c。
9.优选的，所述告警设置模块c用于记录监测值的告警具体标识或告警上下限内容。
10.优选的，所述自然语言输出模块d接收语义解析转换模块b，并输出到可供显示或者文字读取的设备上。
11.优选的，所述告警语义自学习模块e针对各种告警情况和告警条件进行自学习，生成告警语义模型。
12.优选的，所述自然语言输入模块f用于接收文字和语言表述的输入，传递给语义解析转换模块b。
13.优选的，所述人机对话界面用于实现人机交互功能的设备终端。
14.本发明提供另一种技术方案：一种实时监测告警语义的自动学习生成方法，包括以下步骤：
15.s1：由实时监测模块a采集各个监测点的数值，并调取告警设置模块c里面数据库的告警值进行比较；
16.s2：启动语义解析转换模块b，语义解析转换模块b在告警设置模块c里面查询到监测点位的告警基础信息；
17.s3：从告警设置模块c中得到的信息为监测点位的告警信息，调用告警语义自学习模块e获得关于监测点位告警相关语义模型；
18.s4：语义解析转换模块b根据语义模型计算告警数值，生成具体的语义；
19.s5：语义解析转换模块b将相关语义发送到自然语言输出模块d，并在人机对话界面的显示设备上进行输出。
20.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
21.本发明提供的一种实时监测告警语义的自动学习生成系统及方法，由实时监测模块a采集各个监测点的数值，并调取告警设置模块c里面数据库的告警值进行比较；通过语义解析转换模块b在告警设置模块c里面查询到监测点位的告警基础信息；从告警设置模块c中得到的信息为监测点位的告警信息，调用告警语义自学习模块e获得关于监测点位告警相关语义模型；语义解析转换模块b根据语义模型计算告警数值，生成具体的语义；语义解析转换模块b将相关语义发送到自然语言输出模块d，并在人机对话界面的显示设备上进行输出，通过这种方法不但可以生成比较人性化的告警语气和给出相应的告警处理建议，更加可以不停的自我学习，使得后续告警的文字表达更加准确。同时给出的文字告警内容可以输入给告警控制模块，进行必要的反控措施。
附图说明
22.图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
23.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。
24.请参阅图1，本发明实施例中提供一种实时监测告警语义的自动学习生成系统，包括实时监测模块a、语义解析转换模块b、告警设置模块c、自然语言输出模块d、告警语义自
学习模块e、自然语言输入模块f和人机对话界面；所述实时监测模块a的信号输出端与语义解析转换模块b连接，语义解析转换模块b与告警语义自学习模块e建立双向通讯连接，告警语义自学习模块e的信号输出端与告警设置模块c连接；所述语义解析转换模块b的信号输出端还与自然语言输出模块d连接，自然语言输出模块d的信号输出端分别与自然语言输入模块f、人机对话界面的信号输入端连接；所述自然语言输入模块f的信号输出端与语义解析转换模块b连接。
25.在上述实施例中，实时监测模块a用于收集传感器等监测模块传过来的各种实时数据，比如温度、速度、压力、转速等，并把监测值传递给语义解析转换模块b，传递的信息包括监测点位的值以及基本信息(包括所属地理位置、所属设备等基本信息)；语义解析转换模块b用于实时数据根据告警设置模块c及告警语义自学习模块e的模型引擎自动生成告警语义，所生成的告警语义传递给自然语言输出模块d输出书面语言表述，同时语义解析转换模块b还能接收自然语言输入模块f传递过来的书面语言表述，自动进行语义解析转换，并根据语义解析转换的情况，让告警语义自学习模块e进行模型迭代学习，同时更新监测告警设置模块c，告警设置模块c用于记录监测值的告警具体标识或告警上下限内容；自然语言输出模块d接收语义解析转换模块b，并输出到可供显示或者文字读取的设备上；告警语义自学习模块e针对各种告警情况和告警条件进行自学习，生成告警语义模型，本发明假设存在初始告警语义模型，所以告警语义自学习模块e要做的事情就是增强迭代学习，使得语义模型表述更加准确和拟人化；自然语言输入模块f用于接收文字和语言表述的输入，传递给语义解析转换模块b；人机对话界面用于实现人机交互功能的设备终端。
26.在本发明实施例中，语义解析转换模块b可以把一系列数字表达式转换成语言文字，同时也可以把语言文字转换成数字表达式，其语言文字不是程序设定或者固定的条款，而是根据告警设置模块c的数据以及告警语义自学习模块e的模型引擎自动生成的语义，包括但不限于如下特征：
27.(1)会根据监测值大于或者小于告警设定值，触发报警，生成告警语义。比如监测温度40℃，超过告警得的32摄氏度，生成的语义就是“检测到某设备在某时刻温度为40℃，超过告警值32℃”。
28.(2)会根据触发报警时候的当时环境情况，生成告警语义。比如：“检测到某河道在某位置某时刻发生ph值严重超标，发生地风速30km/h，水流速度5km/h，预计1个小时候污染源即将达到下游重要水源地。”29.(3)会根据触发报警严重程度，进行相应级别的通知，并产生应该进行给的处理措施。比如：“某值班员，晚上好，在2号厂区刚刚1分钟前发现一氧化碳浓度严重超标，已经严重影响工人安全，请赶紧通知主管并且马上立即疏散工人，本消息也会立即通知到相关人员。”30.本发明的系统也会根据人机对话界面中回复的输入语言文本进行解析，并生成数字表达式，同时送入告警设置模块c进行数据更新，作为增强学习数据送入告警语义自学习模块e中进行自我学习，更新模型引擎，包括但不限于如下特征：
31.(1)对告警设定值的调整，比如输入“某设备现在电机的转速如果超过4000转/分，或者低于1000转/分就告警通知”，这个时候语义解析转换模块b就会自动解析出这个电机转速的最大和最小告警值，同时刷新监测告警设置模块c的数据库，更新告警值。
47.步骤七：把相关语义发送到自然语言输出模块d，在显示设备上进行输出。
48.在上述实施案例中，本发明另一个主要的循环流程如下所示：以某河道水质监测为案例二，进行更详细的说明：
49.步骤一：上述告警的自然语言发出来后，有人回复“收到，马上处理，后续c将替代b出任某河道的河长。下面这个附件是任命通知，请查收”。
50.步骤二：“为了更快的监测污染源的情况，下游2号的监测点告警值临时调高标准，由原来ph《6告警调整成ph《6.5的时候告警，收到请回复”。
51.步骤三：自然语言输入模块f收到消息后，传递给语义解析转换模块b。根据接收到的信号源得知是来源于河道水处理，那么从告警语义自学习模块e拿到相关的河道解析模型。
52.步骤四：开始进行语义解析转换，根据模型，识别出语义中需要更换河长，并且调整告警上限值。这个时候通知监测告警设置模块c进行相关数据的更新。
53.步骤五：把数据的语言送入告警语义自学习模块e进行相关增强自我学习，完善关于河道相关的语义模型。
54.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种实时监测告警语义的自动学习生成系统，其特征在于，包括实时监测模块a、语义解析转换模块b、告警设置模块c、自然语言输出模块d、告警语义自学习模块e、自然语言输入模块f和人机对话界面；所述实时监测模块a的信号输出端与语义解析转换模块b连接，语义解析转换模块b与告警语义自学习模块e建立双向通讯连接，告警语义自学习模块e的信号输出端与告警设置模块c连接；所述语义解析转换模块b的信号输出端还与自然语言输出模块d连接，自然语言输出模块d的信号输出端分别与自然语言输入模块f、人机对话界面的信号输入端连接；所述自然语言输入模块f的信号输出端与语义解析转换模块b连接。2.如权利要求1所述的一种实时监测告警语义的自动学习生成系统，其特征在于：所述实时监测模块a用于收集传感器输出的各种实时数据，包括温度、速度、压力、转速，并把对应监测值传递给语义解析转换模块b，传递的信息包括监测点位的值以及所属地理位置、所属设备的基本信息。3.如权利要求1所述的一种实时监测告警语义的自动学习生成系统，其特征在于：所述语义解析转换模块b用于实时数据根据告警设置模块c及告警语义自学习模块e的模型引擎自动生成告警语义，所生成的告警语义传递给自然语言输出模块d输出书面语言表述，同时语义解析转换模块b接收自然语言输入模块f传递过来的书面语言表述，自动进行语义解析转换，并根据语义解析转换的情况，让告警语义自学习模块e进行模型迭代学习，同时更新监测告警设置模块c。4.如权利要求1所述的一种实时监测告警语义的自动学习生成系统，其特征在于：所述告警设置模块c用于记录监测值的告警具体标识或告警上下限内容。5.如权利要求1所述的一种实时监测告警语义的自动学习生成系统，其特征在于：所述自然语言输出模块d接收语义解析转换模块b，并输出到可供显示或者文字读取的设备上。6.如权利要求1所述的一种实时监测告警语义的自动学习生成系统，其特征在于：所述告警语义自学习模块e针对各种告警情况和告警条件进行自学习，生成告警语义模型。7.如权利要求1所述的一种实时监测告警语义的自动学习生成系统，其特征在于：所述自然语言输入模块f用于接收文字和语言表述的输入，传递给语义解析转换模块b。8.如权利要求1所述的一种实时监测告警语义的自动学习生成系统，其特征在于：所述人机对话界面用于实现人机交互功能的设备终端。9.一种实时监测告警语义的自动学习生成方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：由实时监测模块a采集各个监测点的数值，并调取告警设置模块c里面数据库的告警值进行比较；s2：启动语义解析转换模块b，语义解析转换模块b在告警设置模块c里面查询到监测点位的告警基础信息；s3：从告警设置模块c中得到的信息为监测点位的告警信息，调用告警语义自学习模块e获得关于监测点位告警相关语义模型；s4：语义解析转换模块b根据语义模型计算告警数值，生成具体的语义；s5：语义解析转换模块b将相关语义发送到自然语言输出模块d，并在人机对话界面的显示设备上进行输出。

技术总结
本发明公开了一种实时监测告警语义的自动学习生成系统及方法，包括实时监测模块A、语义解析转换模块B、告警设置模块C、自然语言输出模块D、告警语义自学习模块E、自然语言输入模块F，由实时监测模块A采集各个监测点的数值，并调取告警设置模块C里面数据库的告警值进行比较；通过语义解析转换模块B查询告警基础信息；调用告警语义自学习模块E获得相关语义模型；根据语义模型计算告警数值，生成具体的语义；并在人机对话界面的显示设备上进行输出，本发明可以生成人性化的告警语气和给出告警处理建议，不停的自我学习，使得后续告警的文字表达更加准确。同时给出的文字告警内容可以输入给告警控制模块，进行必要的反控措施。进行必要的反控措施。进行必要的反控措施。


技术研发人员：周煜申 蒲春雷 康望星 高心宇
受保护的技术使用者：中冶华天南京工程技术有限公司
技术研发日：2023.06.26
技术公布日：2023/9/13