本发明涉及远程维护，特别涉及一种水质数据采集监测设备的远程维护方法、系统、设备和存储介质。
背景技术：
1、水质监测因此成为了环境监测的重要部分。传统的水质监测方法往往依赖于手动采样和实验室分析，这种方法不仅耗时耗力，而且无法实现实时监测和迅速响应环境变化的需求。随着信息技术和传感器技术的发展，远程自动化水质监测系统为实时监控和管理水环境提供了可能。然而，远程监测系统自身的维护和优化也是实现长期、稳定监测的关键。因此，如何远程维护和优化水质数据采集监测设备，提高其准确性和稳定性，成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本发明的主要目的为提供一种水质数据采集监测设备的远程维护方法、系统、设备和存储介质，能够实时监测水质变化，及时响应环境变化，为水质管理和保护提供数据支持，提高了监测的效率和实效性。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种水质数据采集监测设备的远程维护方法，包括以下步骤：
3、通过预设的水质数据采集设备内的日志系统获取不同时间段的水质参数；
4、对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征；其中，所述水质参数特征包括电导率、含磷量以及含氮量；
5、对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果；
6、若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态；
7、基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果；
8、获取最新的水质监测数据和环境变化参数，基于所述水质监测数据和环境变化参数对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略；其中，所述环境变化参数包括季节变化参数以及降雨量的变化参数。
9、作为本发明进一步的方案，还包括：
10、若得出所述水质时序参数分析结果为第二分析结果，通过预设的动态调整算法对水质数据采集监测设备的相关参数进行调整，得到调整后的水质数据采集监测设备的参数；其中，所述水质数据采集检测设备的相关参数包括采集水质的频率以及采集水质深度的参数。
11、作为本发明进一步的方案，对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征，包括：
12、通过预置的混合网络模型内的多个通道对所述水质参数进行参数提取，得到多个第一水质参数特征；
13、对多个所述第一水质参数特征进行矩阵转化，得到四维特征矩阵；
14、通过预置的混合网络模型内eca-resnet模型对所述四维特征矩阵进行矩阵解析，得到四维特征矩阵的解析信息；
15、利用混合网络模型内注意力机制对所述四维特征矩阵的解析信息进行权重分配，得到水质参数特征。
16、作为本发明进一步的方案，对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果，包括：
17、对所述水质参数特征进行时序分析，得到水质参数的时间参数统计量；其中，所述水质参数的时间参数统计量包括水质参数的均值、水质参数的标准差、水质参数的最大值以及水质参数的最小值；
18、基于水质参数的均值、水质参数的标准差、水质参数的最大值以及水质参数的最小值得到水质参数特征的分布区域；
19、通过预置的可视化模型对所述水质参数特征的分布区域进行时间变化趋势分析，得到初步不同时间段的水质时序参数分析结果；其中，所述不同时间段的水质时序参数分析结果包括水质参数特征的上升、水质参数特征的下降以及水质参数特征的周期变化；
20、通过预置的机器学习算法分析初步不同时间段的水质时序参数分析结果中的水质参数中的关键变化点，得到不同时间段的水质时序参数分析结果。
21、作为本发明进一步的方案，若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态，包括：
22、若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用所述预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行空间和功能上的分析，得到第三分析结果；
23、基于所述第三分析结果，采用梯度下降算法对所述水质数据采集监测设备的标准参数进行标准调整，得到标准调整参数；
24、在预设的监控设备的监控下，通过预置的agd算法对水质数据采集监测设备的标准调整参数进行交叉验证，得到验证结果；
25、若验证结果符合预设的验证结果，则基于水质数据采集监测设备的标准参数得到水质数据采集监测设备的工作状态；
26、若验证结果不符合预设的验证结果，则获取历史水质参数，将历史水质参数与所述不同时间段的水质参数进行重叠分析，得到重叠分析结果，基于所述重叠分析结果对水质数据采集监测设备的标准调整参数进行交叉验证，直至验证结果符合预设的验证结果。
27、作为本发明进一步的方案，基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果，包括：
28、通过预置的rlgru＿lstm算法对所述工作状态进行序列时序捕捉处理，得到时序捕捉信息；其中，所述时序捕捉信息包括水质数据采集监测设备的运行参数、故障日志、维修记录；
29、对所述时序捕捉信息进行信息预处理，得到预处理信息；其中，预处理包括数据清洗、格式化和归一化；
30、对所述预处理信息进行信息提取，得到特征信息，并对所述特征信息进行霍夫曼编码，得到编码信息；
31、利用霍夫曼树对所述编码信息进行优先级信息排序，得到编码优先级信息；
32、将所述第一分析结果输入预置的神经网络模型内进行权重特征提取，得到第一分析结果的权重特征，并基于第一分析结果的权重特征构建权重矩阵；
33、通过预置的rlgru＿lstm算法对所述权重矩阵进行时间序列分析，得到权重矩阵的分析结果；
34、对所述权重矩阵的分析结果和编码优先级信息进行信息融合，得到相应的融合信息；
35、通过数据分析技术对所述融合信息进行评估，得到策略评估结果。
36、作为本发明进一步的方案，获取最新的水质监测数据和环境变化数据，基于所述水质监测数据和环境变化数据对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略，包括：
37、采用以下的公式计算时间的水质监测数据：
38、，
39、其中，所述表示在时间的水质监测数据，表示在时间水质的电导率，表示在时间的水质的含磷量，表示在时间水质的含氮量；
40、采用以下的公式计算最新的水质监测数据：
41、，
42、其中，所述 是在时间的最新的水质监测数据，表示水质参数的时间步长，表示时间序列分析模型的参数，表示时间序列分析模型；
43、，
44、其中，表示环境变化数据，代表季节变化参数，代表降雨量变化参数；
45、，
46、是时间序列分析模型参数，是在时间t时间序列分析模型参数，是学习率，是在时间时间序列分析模型参数；是第一维护策略,表示在时间 的第一维护策略；
47、，
48、其中，是学习率，表示对时间序列分析模型参数的梯度，用于指导时间序列分析模型在训练过程中的更新方向和幅度，这是损失函数，用于量化第一维护策略的误差，并在机器学习训练过程中被最小化，是第一维护策略的更新函数；
49、在每个时间点，根据最新的水质监测数据 和环境变化数据，以及当前时间的第一维护策略，不断更新当前时间的第一维护策略，得到优化的维护策略。
50、本发明还提供了一种水质数据采集监测设备的远程维护系统，包括：
51、获取模块，用于通过预设的水质数据采集设备内的日志系统获取不同时间段的水质参数；
52、提取模块，用于对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征；其中，所述水质参数特征包括电导率、含磷量以及含氮量；
53、分析模块，用于对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果；
54、判断模块，用于若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态；
55、评估模块，用于基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果；
56、优化模块，用于获取最新的水质监测数据和环境变化参数，基于所述水质监测数据和环境变化参数对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略；其中，所述环境变化参数包括季节变化参数以及降雨量的变化参数。
57、本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
58、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
59、本发明提供的水质数据采集监测设备的远程维护方法、系统、设备和存储介质，包括以下步骤：通过预设的水质数据采集设备内的日志系统获取不同时间段的水质参数，对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征；对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果；若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态；针对所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果；获取最新的水质监测数据和环境变化参数，基于所述水质监测数据和环境变化参数对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略；通过获取最新的水质监测数据和环境变化参数，然后根据最新的水质监测数据和环境变化参数对维护策略进行动态优化，解决了如何远程维护和优化水质数据采集监测设备的技术问题，实现了远程监测系统的高效运行和自动化维护的有益效果。
1.一种水质数据采集监测设备的远程维护方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的水质数据采集监测设备的远程维护方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的水质数据采集监测设备的远程维护方法，其特征在于：对所述水质参数进行参数提取，得到水质参数特征，包括：
4.根据权利要求1所述的水质数据采集监测设备的远程维护方法，其特征在于：对所述水质参数特征进行时序分析，得到不同时间段的水质时序参数分析结果，包括：
5.根据权利要求1所述的水质数据采集监测设备的远程维护方法，其特征在于：若得出所述水质时序参数分析结果为第一分析结果，则采用预设的监控设备对所述水质数据采集监测设备进行分析，得到水质数据采集监测设备的工作状态，包括：
6.根据权利要求1所述的水质数据采集监测设备的远程维护方法，其特征在于：基于所述工作状态和所述第一分析结果，得到相应的第一维护策略，通过数据分析技术对所述第一维护策略进行评估，得到策略评估结果，包括：
7.根据权利要求1所述的水质数据采集监测设备的远程维护方法，其特征在于：获取最新的水质监测数据和环境变化数据，基于所述水质监测数据和环境变化数据对所述第一维护策略进行不断地优化，得到优化的维护策略，包括：
8.一种水质数据采集监测设备的远程维护系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
