本申請涉及計算機領域，具體涉及運維技術領域，尤其涉及智能監(jiān)控方法和裝置。

背景技術：

計算機技術被廣泛應用于工業(yè)設備的控制中來提升工業(yè)設備的自動化程度。然而，在諸如工業(yè)設備的維護的關鍵環(huán)節(jié)，仍然采用人工定期檢查工業(yè)設備的運行情況的方式進行維護，無法實現(xiàn)真正的工業(yè)設備的自動化運行。

技術實現(xiàn)要素：

本申請?zhí)峁┝酥悄鼙O(jiān)控方法和裝置，用于解決上述背景技術部分存在的技術問題。

第一方面，本申請?zhí)峁┝酥悄鼙O(jiān)控方法，該方法包括：基于預設時長內待監(jiān)控的設備的預警關聯(lián)參數(shù)的多個參數(shù)值，確定預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征；基于當前時間待監(jiān)控設備的預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值和預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征，確定目標時長，以及基于目標時長所屬的時長區(qū)間，確定是否生成預警信息，目標時長為從當前時間起預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值大于預警關聯(lián)參數(shù)對應的閾值經歷的時長。

第二方面，本申請?zhí)峁┝酥悄鼙O(jiān)控裝置，該裝置包括：確定單元，配置用于基于預設時長內待監(jiān)控的設備的預警關聯(lián)參數(shù)的多個參數(shù)值，確定預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征；預警單元，配置用于基于當前時間待監(jiān)控設備的預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值和預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征，確定目標時長，以及基于目標時長所屬的時長區(qū)間，確定是否生成預警信息，目標時長為從當前時間起預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值大于預警關聯(lián)參數(shù)對應的閾值經歷的時長。

本申請?zhí)峁┑闹悄鼙O(jiān)控方法和裝置，通過基于預設時長內待監(jiān)控的設備的預警關聯(lián)參數(shù)的多個參數(shù)值，確定預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征；基于當前時間待監(jiān)控設備的預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值和預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征，確定目標時長，以及基于目標時長所屬的時長區(qū)間，確定是否生成預警信息。實現(xiàn)了對工業(yè)設備的運行過程中可能出現(xiàn)的故障進行預警，無需以人工方式對工業(yè)設備的運行過程進行監(jiān)控，實現(xiàn)真正的工業(yè)設備的自動化運行。

附圖說明

通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本申請的其它特征、目的和優(yōu)點將會變得更明顯：

圖1示出了可以應用于本申請的智能監(jiān)控方法的示例性系統(tǒng)架構；

圖2示出了根據本申請的智能監(jiān)控方法的一個實施例的流程圖；

圖3示出了根據本申請的智能監(jiān)控裝置的一個實施例的結構示意圖；

圖4示出了根據本申請的智能監(jiān)控裝置一個硬件結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本申請作進一步的詳細說明?？梢岳斫獾氖?，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋相關發(fā)明，而非對該發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與有關發(fā)明相關的部分。

需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結合實施例來詳細說明本申請。

圖1示出了可以應用于本申請的智能監(jiān)控方法的示例性系統(tǒng)架構。

如圖1所示，系統(tǒng)架構包括待監(jiān)控的設備101、智能監(jiān)控裝置102、服務器103。服務器103可以部署在云端。網絡104用以在智能監(jiān)控裝置102和服務器103之間提供通信鏈路的介質。網絡104可以采用無線通信鏈路。智能監(jiān)控裝置102可以配置有傳感器，傳感器可以采集待監(jiān)控的設備運行過程中的相關參數(shù)。例如，待監(jiān)控的設備為水泵，傳感器可以檢測水泵的水流溫度、水流壓力、軸承溫度、工作頻率等信號。配置在每一個水泵的智能監(jiān)控裝置可以對與水泵的故障預警相關聯(lián)的參數(shù)的參數(shù)值進行分析，得到水泵的與故障預警相關聯(lián)的參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征。智能監(jiān)控裝置也可以將與水泵的故障預警相關聯(lián)的參數(shù)的參數(shù)值發(fā)送至部署在云端的服務器進行分析，云端的服務器可以得到不同的水泵的與故障預警相關聯(lián)的參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征。

請參考圖2，其示出了根據本申請的智能監(jiān)控方法的一個實施例的流程圖。該方法可以由智能監(jiān)控裝置執(zhí)行。

步驟201，基于預設時長內預警關聯(lián)參數(shù)的多個參數(shù)值，確定預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征。

在本實施例中，可以預先獲取待監(jiān)控的設備的預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值，對預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值的參數(shù)值隨時間變化的特征的進行分析，生成指示待監(jiān)控設備的預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征的特征信息。例如，待監(jiān)控的設備為水泵，預警關聯(lián)參數(shù)可以包括但不限于：水泵的功率偏差率、揚程的偏差率、流量的偏差率。可以通過對多個不同時間段的功率偏差率、揚程的偏差率、流量的偏差率的參數(shù)值進行分析，得到功率偏差率、揚程的偏差率、流量的偏差率隨時間變化的特征。功率偏差率、揚程的偏差率、流量的偏差率隨時間變化的特征可以為功率偏差率、揚程的偏差率、流量的偏差率的參數(shù)值組成的波形的特征。

在本實施例的一些可選的實現(xiàn)方式中，當待監(jiān)控的設備為水泵時，預警關聯(lián)參數(shù)可以為水泵的功率偏差率?？梢酝ㄟ^確定水泵的功率偏差率隨時間變化的特征，實現(xiàn)對水泵的磨損程度的提前預警。功率偏差率隨時間變化的特征可以為功率偏差率的波形的特征例如功率偏差率的波形的抖動范圍?？梢圆捎靡韵路绞酱_定水泵的功率偏差率隨時間變化的特征：可以在第一預設時長內例如10天內每間隔第二預設時長例如90秒執(zhí)行以下第一功率偏差率特征確定操作：獲取水泵的轉速和功率；基于水泵的轉速和功率和額定的轉速和功率或者基于水泵的轉速和功率和標定的轉速和功率，計算功率偏差率。然后，可以確定該本次執(zhí)行特征確定操作中確定出的功率偏差率的波形的特征例如功率偏差率的抖動范圍。在多次執(zhí)行特征確定操作之后，可以將每一次確定出的功率偏差率的波形的特征進行聚合，得到水泵的功率偏差率的波形的特征。

在第一預設時長內例如10天內多次執(zhí)行第一功率偏差特征確定操作時，可以在前3天確定功率偏差率波形特征，不對水泵的磨損程度進行預警，即不確定目標時長。后7天繼續(xù)確定功率偏差率波形特征，同時，可以調整前3天確定的偏差率波形特征，同時對水泵的磨損程度進行預警。10天后，可以將調整后的水泵的功率偏差率功率偏差率的波形的特征作為最終的水泵的功率偏差率功率偏差率的波形的特征，對水泵的磨損程度進行預警。

在本實施例的一些可選的實現(xiàn)方式中，當待監(jiān)控的設備為水泵時，預警關聯(lián)參數(shù)為水泵的功率偏差率時，可以采用以下方式確定水泵的功率偏差率隨時間變化的特征：當水泵為新泵時，可以基于額定工況下的流量-揚程曲線，將揚程和隨流量的變化參數(shù)進行擬合，可以得到任意轉速下的流量-揚程曲線。當水泵不是新泵時，可以確定任意轉速下的多個工況點，對任意轉速下的多個工況點的數(shù)據進行擬合，從而，得到任意轉速下的流量-揚程曲線。在得到任意轉速下的流量-揚程曲線之后，可以在第一預設時長內例如10天內每間隔第二預設時長例如90秒執(zhí)行以下第二功率偏差率特征確定操作：獲取水泵的轉速和揚程或流量，基于轉速對應的流量-揚程曲線，查取流量或揚程。然后，可以進一步計算出水泵的效率，以及基于水泵的效率，計算水泵的功率偏差率，確定出功率偏差率的波形的特征。在多次執(zhí)行第二功率偏差率特征確定操作之后，可以將每一次執(zhí)行第二功率偏差率特征確定操作得到的功率偏差率的波形的特征即功率偏差率的波形的抖動范圍進行聚合，得到水泵的功率偏差率隨時間變化的特征。

在第一預設時長內例如10天內多次執(zhí)行第二功率偏差率特征確定操作時，可以在前3天確定功率偏差率波形特征，不對水泵的磨損程度進行預警，即不確定目標時長。后7天繼續(xù)確定功率偏差率波形特征，同時，可以調整前3天確定的偏差率波形特征，同時對水泵的磨損程度進行預警。10天后，可以將調整后的水泵的功率偏差率功率偏差率的波形的特征作為最終的水泵的功率偏差率功率偏差率的波形的特征，對水泵的磨損程度進行預警。

在本實施例的一些可選的實現(xiàn)方式中，當待監(jiān)控的設備為水泵時，預警關聯(lián)參數(shù)為水泵的功率偏差率時，可以采用以下方式確定水泵的功率偏差率隨時間變化的特征：可以通過流量、功率和轉速計算功率偏差率。可以在第一預設時長內例如10天內每間隔第二預設時長例如90秒執(zhí)行以下第三功率偏差率特征確定操作：可以首先讀取水泵的轉速、流量和功率。若為新的工況點，將新的工況點的數(shù)據用于功率-流量-轉速模型即p-q-n模型的擬合。一個轉速下的功率-流量-轉速模型可以用于描述該轉速下功率和流量的對應關系。若不是新的工況點，可以基于轉速、流量和功率，計算功率偏差率。在多次執(zhí)行第三功率偏差率特征確定操作之后，可以將每一次執(zhí)行第三功率偏差率特征確定操作得到的功率偏差率的波形的特征例如功率偏差率的波形的抖動范圍進行聚合，例如，將在10天內每一次執(zhí)行第三功率偏差率特征確定操作得到的功率偏差率的波形的特征進行聚合，得到水泵的功率偏差率功率偏差率的波形的特征。

在第一預設時長內例如10天內多次執(zhí)行第三功率偏差率特征確定操作時，可以在前3天確定功率偏差率波形特征，不對水泵的磨損程度進行預警，即不確定目標時長。后7天繼續(xù)確定功率偏差率波形特征，同時，可以調整前3天確定的偏差率波形特征，同時對水泵的磨損程度進行預警。10天后，可以將調整后的水泵的功率偏差率功率偏差率的波形的特征作為最終的水泵的功率偏差率功率偏差率的波形的特征，對水泵的磨損程度進行預警。

在本實施例的一些可選的實現(xiàn)方式中，可以構建流量-揚程-效率數(shù)據庫即q-h-η數(shù)據庫，q-h-η數(shù)據庫也可稱之為水泵數(shù)字模型，通過構建的q-h-η數(shù)據庫，實時監(jiān)控水泵的實際效率，并進行節(jié)能提醒?？梢圆捎靡韵路绞綐嫿╭-h-η數(shù)據庫，實時監(jiān)控水泵的實際效率，并進行節(jié)能提醒：可以執(zhí)行多次以下節(jié)能特征確定操作：調節(jié)轉速、閥門開度；讀取調節(jié)轉速、閥門開度后的流量、揚程、轉速、功率。在每一個轉速下，可以至少獲取預設個數(shù)例如13個工況點，并且找到該轉速的最高效率的工況點。針對每一個工況點的數(shù)值，可以每間隔預設時長例如20秒讀取預設次數(shù)例如讀取10次，取平均值作為工況點的數(shù)值。可以進一步計算出水泵的效率。在多次執(zhí)行節(jié)能特征確定操作之后，可以建立流量-揚程-效率數(shù)據庫。流量-揚程-效率數(shù)據庫中可以存儲任意轉速下流量-揚程-效率的對應關系。

在本實施例的一些可選的實現(xiàn)方式中，當待監(jiān)控的設備為水泵時，可以通過確定指示溫度信息與轉速的關聯(lián)關系的函數(shù)f(t，n)函數(shù)的特征，實現(xiàn)對水泵的軸承磨損的提前預警。溫度信息包括：環(huán)境溫度、流體溫度、軸承溫度。

可以在第一預設時長內例如10天內每間隔第二預設時長例如90秒執(zhí)行以下函數(shù)特征確定操作：可以首先獲取水泵的溫度信息或轉速，通過擬合的方式得到f(t，n)函數(shù)。在得到f(t，n)函數(shù)之后，可以計算f(t，n)函數(shù)的函數(shù)值，確定得到的f(t，n)函數(shù)的波形的特征。在多次確定之后，可以將每一次確定得到的f(t，n)函數(shù)的波形的特征例如抖動范圍進行聚合，得到f(t，n)函數(shù)的波形的特征。

在第一預設時長內例如10天內多次執(zhí)行函數(shù)特征確定操作時，可以前3天確定f(t，n)函數(shù)的波形的特征，不開啟預測預警，即不確定目標時長。后7天繼續(xù)確定調整f(t，n)函數(shù)的波形的特征，同時開啟預測預警。10天后，可以利用確定出的f(t，n)函數(shù)的波形的特征預測f(t，n)函數(shù)的振幅超出閾值的時間，實現(xiàn)對軸承磨損故障的預警。

在本實施例的一些可選的實現(xiàn)方式中，當待監(jiān)控的設備為水泵時，可以通過構建指示得到流量、揚程、轉速、功率之間的關聯(lián)關系的p-q-h-n模型，對葉輪氣蝕或磨損故障、泵體葉輪堵塞故障、磨損故障、軸封泄漏故障等故障進行綜合故障預警。

對于新泵，可以通過調節(jié)轉速、閥門開度，得到用于構建指示得到流量、揚程、轉速、功率之間的關聯(lián)關系的流量-揚程-轉速-功率模型即p-q-h-n模型的數(shù)據，構建指示得到流量、揚程、轉速、功率之間的關聯(lián)關系的p-q-h-n模型。當數(shù)據不足時，可以采用相似定律和多項式擬合的方式構建p-q-h-n模型。對與舊泵，可以在預設時長例如10天中，累積用于構建p-q-h-n模型的數(shù)據來構建p-q-h-n模型。當數(shù)據不足時，可以采用相似定律和多項式擬合的方式構建p-q-h-n模型。

在構建出p-q-h-n模型之后，可以在第一預設時長內例如10天內每間隔第二預設時長例如90秒執(zhí)行以下綜合特征確定操作：可以獲取水泵的流量、揚程、功率、轉速中的任意一項，從p-q-h-n模型中查詢出計算功率偏差率即p_rate、流量偏差率即q_rate、揚程偏差率即h_rate所需的數(shù)據來計算功率偏差率、流量偏差率、揚程偏差率。

可以將每一次執(zhí)行綜合特征確定操作得到的功率偏差率、流量偏差率、揚程偏差率的特征進行聚合，得到水泵的功率偏差率、流量偏差率、揚程偏差率的波形的特征。

在第一預設時長內例如10天內多次執(zhí)行綜合特征確定操作時，可以前3天確定p_rate、q_rate、h_rate的波形特征，不進行綜合故障預警。后7天繼續(xù)確定調整p_rate、q_rate、h_rate的波形特征，同時開啟綜合故障預警。10天后，可以根據功率偏差率、流量偏差率、揚程偏差率的波形的特征，直接進行綜合故障預警。

步驟202，基于當前時間預警關聯(lián)參數(shù)數(shù)值和預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征，確定目標時長。

在本實施例中，在確定出預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征之后，可以基于當前時間待監(jiān)控設備的預警關聯(lián)參數(shù)數(shù)值和特征信息，確定目標時長。

在本實施例的一些可選的實現(xiàn)方式中，當待監(jiān)控的設備為水泵時，預警關聯(lián)參數(shù)可以為水泵的功率偏差率，預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征為功率偏差率的波形的特征?？梢愿鶕玫墓β势盥使β势盥实牟ㄐ蔚奶卣?，獲取當前時間的獲取水泵的轉速和功率，計算出當前時間的水泵的功率偏差率，確定出目標時長，即確定出從當前時間起水泵的功率偏差率大于水泵的功率偏差率的閾值經歷的時長?？梢愿鶕玫墓β势盥实拈撝到洑v的時長所屬的時長區(qū)間，確定是否生成預警信息。例如，當目標時長為72個小時以上時，可以不生成預警信息。當目標時長為0-12個小時之間時，可以生成指示對水泵進行最高級別的一級保養(yǎng)的預警信息。

在本實施例的一些可選的實現(xiàn)方式中，在建立了流量-揚程-效率數(shù)據庫之后，可以讀取當前時間水泵的轉速和流量或揚程，也可以讀取流量和揚程，通過查詢流量-揚程-效率數(shù)據庫，來標定當前工況點的性能區(qū)間。性能區(qū)間可以包括但不限于：最佳性能區(qū)間、一般性能區(qū)間、最差性能區(qū)間。

在本實施例的一些可選的實現(xiàn)方式中，當待監(jiān)控的設備為水泵時，預警關聯(lián)參數(shù)可以為指示溫度信息與水泵的轉速的關聯(lián)關系的函數(shù)的函數(shù)值，預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征為指示溫度信息與水泵的轉速的關聯(lián)關系的函數(shù)的波形的特征?？梢垣@取當前時間的水泵的溫度信息或轉速，計算f(t，n)函數(shù)的函數(shù)值，利用f(t，n)函數(shù)的波形的特征確定出目標時長即f(t，n)函數(shù)的振幅超出閾值的時間，實現(xiàn)對軸承磨損故障的預警。

在本實施例的一些可選的實現(xiàn)方式中，可以根據水泵的功率偏差率、流量偏差率、揚程偏差率的波形的特征，獲取當前時間的功率偏差率、流量偏差率、揚程偏差率，計算出目標時長。目標時長可以為p_rate的增加量超過閾值，h_rate的降低量超過閾值的時長?？梢灶A測經過該目標時長之后，水泵出現(xiàn)葉輪氣蝕或磨損故障。目標時長可以為h_rate的增加量超過閾值，q_rate的降低量超過閾值的時長?？梢灶A測經過該目標時長之后水泵出現(xiàn)泵體葉輪堵塞故障。目標時長可以為p_rate的增加量超過閾值的時長，可以預測經過該目標時長之后水泵出現(xiàn)磨損故障。目標時長可以為h_rate的降低量超過閾值，q_rate的降低量超過閾值的時長?？梢灶A測經過該目標時長之后，水泵出現(xiàn)軸封泄漏故障。

請參考圖3，其示出了根據本申請的智能監(jiān)控裝置的一個實施例的結構示意圖。

如圖3所示，智能監(jiān)控裝置包括：確定單元301，預警單元302。其中，確定單元301配置用于基于預設時長內待監(jiān)控的設備的預警關聯(lián)參數(shù)的多個參數(shù)值，確定預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征；預警單元302配置用于基于當前時間待監(jiān)控設備的預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值和所述預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征，確定目標時長，以及基于目標時長所屬的時長區(qū)間，確定是否生成預警信息，目標時長為從當前時間起預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值大于預警關聯(lián)參數(shù)對應的閾值經歷的時長。

智能監(jiān)控裝置可以對待監(jiān)控的設備的運行過程中可能出現(xiàn)的故障進行預警。例如，待監(jiān)控的設備為水泵，智能監(jiān)控裝置可以對水泵是否需要保養(yǎng)進行預警、節(jié)能提醒、葉輪氣蝕或磨損故障、泵體葉輪堵塞故障、磨損故障、軸封泄漏故障等故障進行綜合預警，無需以人工方式對工業(yè)設備的運行過程進行監(jiān)控，實現(xiàn)真正的工業(yè)設備的自動化運行。

請參考圖4，其示出了根據本申請的智能監(jiān)控裝置一個硬件結構示意圖。

如圖4所示，智能監(jiān)控裝置包括：cpu401、存儲器402、傳感器403，cpu401、存儲器402、傳感器403通過總線404彼此相連。根據本申請的智能監(jiān)控方法可以被實現(xiàn)為計算機程序，該計算機程序中包含上述步驟201-202中描述的操作的指令。計算機程序可以存儲在存儲器402中。智能監(jiān)控裝置的cpu401通過調用存儲器402中存儲的計算機程序，來對待監(jiān)控的設備進行監(jiān)控。

本申請還提供了一種計算機可讀介質，該計算機可讀介質可以是智能監(jiān)控裝置上所包括的；也可以是單獨存在，未裝配入智能監(jiān)控裝置上。該計算機可讀介質承載有一個或者多個程序，當一個或者多個程序被該智能監(jiān)控裝置執(zhí)行時，使得該智能監(jiān)控裝置：基于預設時長內待監(jiān)控的設備的預警關聯(lián)參數(shù)的多個參數(shù)值，確定預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征；基于當前時間待監(jiān)控設備的預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值和預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值隨時間變化的特征，確定目標時長，以及基于目標時長所屬的時長區(qū)間，確定是否生成預警信息，目標時長為從當前時間起預警關聯(lián)參數(shù)的參數(shù)值大于預警關聯(lián)參數(shù)對應的閾值經歷的時長。

需要說明的是，上述計算機可讀介質可以是計算機可讀信號介質或者計算機可讀存儲介質或者是上述兩者的任意組合。計算機可讀存儲介質例如可以包括但不限于電、磁、光、電磁、紅外線、或半導體的系統(tǒng)、裝置或器件，或者任意以上的組合。計算機可讀存儲介質的更具體的例子可以包括但不限于：具有一個或多個導線的電連接、便攜式計算機磁盤、硬盤、隨機訪問存儲器(ram)、只讀存儲器(rom)、可擦式可編程只讀存儲器(eprom或閃存)、光纖、便攜式緊湊磁盤只讀存儲器(cd-rom)、光存儲器件、磁存儲器件、或者上述的任意合適的組合。在本申請中，計算機可讀存儲介質可以是任何包括或存儲程序的有形介質，該程序可以被指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結合使用。而在本申請中，計算機可讀的信號介質可以包括在基帶中或者作為載波一部分傳播的數(shù)據信號，其中承載了計算機可讀的程序代碼。這種傳播的數(shù)據信號可以為多種形式，包括但不限于電磁信號、光信號或上述的任意合適的組合。計算機可讀的信號介質還可以是計算機可讀存儲介質以外的任何計算機可讀介質，該計算機可讀介質可以發(fā)送、傳播或者傳輸用于由指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結合使用的程序。計算機可讀介質上包括的程序代碼可以用任何適當?shù)慕橘|傳輸，包括但不限于：無線、電線、光纜、rf等等，或者上述的任意合適的組合。

以上描述僅為本申請的較佳實施例以及對所運用技術原理的說明。本領域技術人員應當理解，本申請中所涉及的發(fā)明范圍，并不限于上述技術特征的特定組合而成的技術方案，同時也應涵蓋在不脫離本申請的構思的情況下，由上述技術特征或其等同特征進行任意組合而形成的其它技術方案。例如上述特征與本申請中公開的(但不限于)具有類似功能的技術特征進行互相替換而形成的技術。