电子信息设备远程监控中智能感知技术的应用挑战与对策

引言

当前正处于数字经济、智能技术快速发展的阶段，信息电子设备被广泛应用于通信、金融、能源等重要行业。稳定的信息电子设备是确保社会生产生活正常进行的前提条件，而远程监控则是保证电子信息设备可靠性的基础，它能实现电子信息设备的状态实时监测、故障报警和远程维修等功能。智能感知技术可以收集精确的数据，可以自动地分析大量的数据信息，可以为远程监控系统提供强有力的支持。然而，在使用的过程中，该技术面临诸多问题，如：智能感知技术会受到外界环境的影响较大，存在安全隐患以及多源数据难以把控等，这些问题对远程监控系统的性能改善造成了一定阻碍。因此，我们需要针对电子信息设备远程监控中的智能感知技术进行研究，提出合理的解决方案。

1 智能感知技术

智能感知是基于传感器技术，利用诸如温度、压力、振动等各类的传感器获取物理世界的物理信息，包括了设备运行时所对应的各种设备参数，比如设备温度、压力的变化情况和振幅、振频等。利用物联网技术实现数据互联互通，让采集的数据在设备之间、系统之间能够进行高效传输和共享。更为关键的是，其综合应用人工智能算法对采集和上传的数据信息进行深度分析处理。对于摄像头拍摄的内容采用图像识别、视频分析等技术，判别设备外表情况及是否存在异常；通过机器学习方法学习大量的历史数据以及当前时刻的状态数据，完成设备故障预测、运行状态的健康评价等功能；基于智能感知能够使得电子设备拥有“感知-传输-分析-决策”的能力，广泛用于电子信息设备远程监控、智能制造、智慧城市等领域。

2 电子信息设备远程监控中智能感知技术的应用挑战

2.1 复杂环境适应性挑战

电子信息设备工作环境各异，对其使用的智能感知技术的适应性要求较高。在高温条件下，传感器材料发生变形或失效，影响传感器的测量准确性；高湿条件下，传感器会进水受潮，电气性能下降甚至短路；在强电磁干扰下，无线传感器通信信号易受到干扰，出现报文丢包的现象，造成数据错误传输；户外设备极易受到风沙、雨水和雷电的影响，威胁着感知设备的可靠性与稳定性[1]。

2.2 数据安全与隐私保护挑战

采集的大量数据当中包括设备的运行信息以及用户的个人信息，因此保证数据的安全和隐私保护至关重要。在数据采集、传输以及存储的时候都会面临着被窃取、篡改或者泄露的风险。比如通过攻击传感器网络的方式就可以得到设备中的一些非常重要的数据，导致一些设备无法正常运转。另外，部分不法分子会对无线传输信号进行窃听，从而导致用户的个人信息等隐私内容被泄露。而且，目前已有的安全防护技术难以有效预防新型攻击方式，也难以充分满足数据安全保障的需求。

2.3 多源异构数据融合与处理挑战

智能感知采集的数据有以下特点：一是多元性、异构性，包括传感器参数、图像、视频等多种形式；二是存在不同格式、不同的频率、不同语义的差别；三是传统的数据融合方式无法有效处理大规模高维异构数据，容易导致效率低下和信息提取不全；四是从海量数据中挖掘出有用的信息来正确地识别出故障及做出预警十分困难，需要极高的计算资源以及优异的算法能力。

2.4 设备与系统兼容性挑战

远程监控系统通常涉及来自多家公司的设备和系统，兼容性较差。不同厂家生产的传感器存在不同的通讯协议、数据接口及数据格式，导致设备之间不能互相通信协调。旧设备使用的协议与新系统的不匹配以及多种监控软件数据处理及展示形式的不同等，使得要实现完整系统的集成有较大的难度，这无疑会增加集成成本并造成系统整体性能下降和不稳定[2]。

3 应对智能感知技术应用挑战的对策

3.1 提升复杂环境适应能力

复杂环境会极大地干扰智能感知系统的稳定性和准确性，需要在软、硬件方面综合努力，加强系统自身的环境适应性。（1）从硬件方面看，材料研发和结构优化至关重要。对于高温的工况条件，在传感器的外壳封装选用新型的陶瓷基复合材料来制作，具有良好的耐高温性能、良好的化学稳定性，能使传感器达到 200^∘C 以上稳定工作的要求；对于高湿的环境，利用纳米涂层对传感器的电路板进行防护，形成密实度非常高的防水膜，能够很好的隔绝水汽的侵入，避免产生电气短路故障；在强电磁干扰环境下，可通过优化传感器电路的电磁屏蔽结构，采用多层金属屏蔽网或电磁吸波材料，降低电磁信号对传感器电路的干扰，从而使传感器信号采集更加准确。（2）软件层面上主要是依靠算法的创新和模型的建立，即通过算法来使得自适应信号处理可以实现对于环境参数的在线监测，并自动地改变传感器的采样频率、增益等参数，如在检测到环境温度有较大的突变时，则可以将温度传感器的采样频率提升，让温度传感器更加精准地检测温度的变化。

3.2 强化数据安全与隐私保护

为了保障智能感知技术采集的数据安全和保护用户隐私，需在数据全生命周期做好防护。（1）对于数据采集环节，使用加密传感器以及安全认证机制，新型加密传感器采用了内置的硬件加密芯片，对采集的数据进行实时加密，经过了认证的设备才能够进行解密的操作，并且在采集数据的过程中会使用到数字签名和身份认证，保证数据真实合法的来源，而不被恶意的设备接入到采集网络当中。（2）采用先进的加密算法和安全通信协议。使用国密 SM4 算法、AES-256 等高安全性强度的算法对数据进行加密，结合TLS1.3 等安全通信协议，实现端到端的安全数据传输，防止数据在传输过程中被窃取或篡改；采用分布式存储架构和严格的访问控制手段，把数据分散存储到不同的结点上，防止由于某一台计算机出现故障而导致的数据丢失，并通过基于角色的访问控制（RBAC）技术，为每个用户的角色授予相应的数据访问权限，控制对数据的访问，严格限制对涉及涉密的信息数据进行访问。(3)定期做好数据备份工作并开展数据恢复演练，确保数据可用性；对于用户隐私数据使用匿名化、脱敏技术去除用户身份证号、手机号码等可关联用户个人身份的信息，在此基础上，严格按照《数据安全法》、《个人信息保护法》等相关法律法规要求，进行规范管理，并切实落实相关制度办法[3]。

3.3 优化多源异构数据融合与处理

充分发挥智能感知技术的价值，必须做好多源异构数据的高效处理工作。

（1）从算法上来说，深度学习、神经网络是实现数据融合的核心手段。在应用过程中通过卷积神经网络(CNN)学习获得图像数据的特征，长短期记忆网络(LSTM)完成时间序列数据学习，从传感器参数、图像、视频等不同维度的数据出发进行特征提取，并通过融合网络将多源特征融合在一起，有助于提升数据融合的准确性以及效率。

（2）打造统一的数据模型和数据标准，是开展数据共享交换的前提，只有建立统一的标准才能使得不同的设备、系统产生的各类数据按照既定的规范进行使用，且与数据形成时所遵循的数据格式和语义编码规则相匹配。例如采用 JSON-LD 等语义数据格式将数据本身进行语义化标记。

4 结语

智能感知技术在电子信息设备远程监控方面具有重要作用，但是也面临着复杂的环境、不安全的数据、缺少有效的数据融合手段和设备的不兼容等问题。通过增强环境适应能力、保证数据安全、优化数据处理以及提高兼容性等方面的综合措施解决目前遇到的问题，提高远程监控系统的性能。

参考文献：

[1]张军六,刘珊,李瑞.数字孪生技术下输变电设备运行状态智能感知[J].计算机仿真,2023,40(12):123-127+144.

[2] 沈 小 燕 , 孔 明 , 张 麓 麓 . 智 能 感 知 工 程 专 业 及 其 发 展 浅 见 [J]. 科 教 导刊,2024,(32):32-34.

[3] 陈虹, 张洪江, 叶希, 等. 电子信息设备远程智能感知技术研究[J]. 电子测试,2022,36(18):84-86.