1.本发明涉及管道巡检技术领域，尤其涉及一种输油场站管道巡检系统和方法。
背景技术：
2.采用设备点检技术，可以在场站设备不停车、不拆卸的情况下判断设备，管道有没有故障，而且能进一步诊断故障的类型、故障存在的部位以及故障的发展趋势，为正确的维修决策提供科学根据，从而掌握了设备维修管理的主动权，为企业增加生产，提高效益创造了条件，据资料介绍，企业合理应用设备点检技术及其预知维修技术，可有效降低设备事故率和维修费用。
3.以点检为基础的设备维修，是日本在引进美国的预防维修制的基础上发展起来的一种点检管理制度，这种在设备运行阶段以点检为核心的现代维修管理体系，又称作设备全员维修，其主要优点是：维修费用降低20％～30％；设备故障大大下降；计划检修加强，维修效率提高；设备投技效率、生产效率大大提高，因此，这种设备管理方式得到了广泛的应用。
4.但是，传统的作业书、签到本工作方式，不利于对巡检员工作进行监督，从而无法保证少检、漏检情况的发生，且不利于企业现代化科学管理，同时现有的点检制度不利于对管道的突发状况进行快速报警，从而导致大量突发事故的发生。
技术实现要素：
5.本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供了一种输油场站管道巡检系统和方法。
6.本发明的一种输油场站管道巡检系统的技术方案如下：
7.包括智能点检模块和智能云端巡检模块；
8.所述智能点检模块用于：对输油场站管道的每个检查点进行运行数据的采集；
9.所述智能云端巡检模块用于：根据所述智能点检模块采集的运行数据，对所述输油场站管道进行风险评估，得到风险评估结果。
10.本发明的一种输油场站管道巡检方法的技术方案如下：
11.建立影响模型公式，所述影响模型公式为：其中，ai为第i个风险因素综合重要度的参数，yn为风险值，ni为第i个数据标准化策略指数；
12.设置所述影响模型公式中的风险因素综合重要度的参数ai；
13.利用权利要求1至9任一项所述的种输油场站管道巡检系统进行运行数据的采集，采集值经过数据对比和清洗得到采集真实值xi；
14.将采集真实值xi导入数据标准化策略指数公式，数据标准化策略指数公式为：ni＝(x
i-x1orx0)/(x
1-x0)后，其中，ni为第i个数据标准化策略指数，x1为对应采集真实值的安全范围最大值，x0为对应采集真实值的安全范围最小值，x1orx0的含义为x0和x1最接近xi的值，并将ni导入所述影响模型公式，得到风险值yn；
15.将风险值yn与风险阈值y对比，进行风险报警。本发明的有益效果如下：
16.能够有效解决背景技术中的问题：传统的作业书、签到本工作方式，不利于对巡检员工作进行监督，从而无法保证少检、漏检情况的发生，且不利于企业现代化科学管理，同时现有的点检制度不利于对管道的突发状况进行快速报警，从而导致大量突发事故的发生。
附图说明
17.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
18.图1为本发明实施例的一种输油场站管道巡检系统的结构示意图；
19.图2为本发明一种基于机器学习的输油场站管道巡检系统的智能点检单元示意图；
20.图3为本发明一种基于机器学习的输油场站管道巡检系统的机械学习与数据分析单元的原理框图；
具体实施方式
21.如图1所示，本发明实施例的一种输油场站管道巡检系统，包括智能点检模块和智能云端巡检模块；
22.智能点检模块用于：对输油场站管道的每个检查点进行运行数据的采集；
23.智能云端巡检模块用于：根据智能点检模块采集的运行数据，对输油场站管道进行风险评估，得到风险评估结果。
24.可选地，在上述技术方案中，还包括网络传输模块，网络传输模块用于：将智能点检模块采集的运行数据发送至智能点检模块。
25.也就是说，本发明实施例的一种输油场站管道巡检系统包括智能点检模块、网络传输模块和智能云端巡检模块，智能点检模块用于对输油场站管道的检查点进行采集量数据采集，网络传输模块用于检测终端与智能云端巡检模块之间的数据传输，智能云端巡检模块用于接受检测终端采集的数据，并对数据进行分析整体，并结合采集点数据进行输油场站管道的风险评估，这里的采集数据为智能点检设备采集的数据，其中包括温度、噪声、振动、厚度和各种气体浓度数据，这里的对数据进行分析整理，对数据的分析整理包括数据的分类，也就是将采集的各种数据按照数据种类进行分类，同时对数据进行数据清洗，数据清洗的过程为对于一个检测点数据进行提取，提取其中的超过安全范围的参数，同时提取其上游和下游检查点对应参数的数据，计算上游和下游检查点对应参数的数据的平均值，若超过安全范围的参数值大于平均值的50％则说明这是检测错误值。
26.可选地，在上述技术方案中，智能点检模块包括至少一个智能点检设备，智能点检设备包括数据采集单元、通信单元、主控单元和定位单元；
27.数据采集单元用于：采集输油场站管道的检查点的运行数据；定位单元用于：对智能点检设备的检测轨迹进行记录；主控单元用于：监控数据采集单元的运行情况；通信单元用于：在智能点检设备与网络传输模块之间进行数据传输，具体地：
28.数据采集单元用于采集管道采集点的数据信息，定位单元用于对智能点检设备的
检测轨迹进行记录，主控单元用于监控数据采集单元的运行情况，通信单元用于智能点检设备与网络传输模块的信号传输，这样对点检设备的检测轨迹进行记录采集位置信息，有利于根据位置推送该位置处需要开展的工作，实时展示各项设备的维检修作业计划，无线摄像头实时记录操作步骤，其中运行数据具体包括运行控制数据，自我故障判断数据，对轨迹进行记录有利于快速对指定采集点进行数据采集，通信单元构建wifi传输网络进行数据的传输，智能点检设备的移动和检测就是机器人的工作原理，具体细节为本领域技术人员所悉知，在此不做赘述；
29.可选地，在上述技术方案中，数据采集单元包括红外温度采集子单元、噪声采集子单元和振动采集子单元；
30.红外温度采集子单元用于：采集输油场站管道内的温度数据信息，具体地：
31.红外温度采集子单元用于采集管道内温度数据信息，通过光学系统采集红外辐射能量，聚焦在光电探测器上转变为相应的电信号，该信号经过放大器和信号处理电路，并按照其内部包含的校正系统校正后转变为被测目标的温度值。
32.噪声采集子单元用于：测量输油场站管道及设备噪声，具体地：
33.噪声采集子单元用于测量管道及设备噪声，通过噪声传感器将工业现场产生的各种噪声信号转换为电信号，电信号在经过信号调理电路后进入噪声数据采集设备，转换为数字信号。
34.振动采集子单元用于：测量输油场站管道的振动值。
35.可选地，在上述技术方案中，数据采集单元还包括超声波测厚采集子单元和气体探测子单元；
36.超声波测厚采集子单元用于：测量输油场站管道的壁厚，具体地：
37.超声波测厚采集子单元用于测量管道壁厚，由发射电路产生的高压冲击波激励探头，产生超声发射脉冲波，脉冲波经介质介面反射后被接收电路接收，通过单片机计数处理后，经液晶显示器显示厚度数值，根据声波在试样中的传播速度乘以通过试样的时间的一半而得到试样的厚度。
38.气体探测子单元用于：测量输油场站管道内各种气体的浓度。
39.这样设置最新无线通讯技术，打通智能点检终端与各手持检测仪之间的数据传输通道，实现了检测数据的自动上传与接收，提高了数据传输的准确性以及工作效率，为点检信息处理纳入计算机管理轨道提供了支撑，令管理工作轻松、高效、低成本管理和设备信息数值化，自主开发了集振动、壁厚、温度、距离以及噪音测量于一体的多功能检测仪，实现了场站点检作业设备精简和操作简化。
40.可选地，在上述技术方案中，智能点检设备还包括防爆壳体，数据采集单元、通信单元、主控单元、定位单元设置在防爆壳体内。
41.可选地，在上述技术方案中，智能点检设备还包括温度控制单元，温度控制单元用于：控制智能点检设备在运行过程中的温度。具体地：
42.防爆壳体附加在智能点检设备的外部，用于保护智能点检设备的正常运行，温度控制单元用于控制设备在运行过程中的温度，这样采用本质安全型防爆理论，设计开发的多功能检测仪主检测电路与多种传感器集成实现防爆功能，温度控制单元具体为空调温度控制器。
43.可选地，在上述技术方案中，智能云端巡检模块包括边缘设备管理单元，以及机器学习与数据分析单元；
44.边缘设备管理单元用于：提供智能点检设备的采集位置和采集任务属性；机器学习与数据分析单元用于：对智能点检模块采集的运行数据进行数据清洗，并利用数据库对照模型与机器学习模型，对清洗运行数据进行分析，得到输油场站管道的风险评估结果，具体地：
45.智能云端巡检模块包括边缘设备管理单元和机器学习与数据分析单元，边缘设备管理单元用于提供智能点检设备的采集位置和采集任务属性，机器学习与数据分析单元用于数据库对照模型与机器学习模型的对比，和采集数据的数据分析和数据清洗，得出风险值和数据模型，这样设置将采集数据导入，采用机器学习的方式对数据进行储存并更新，采集位置为采集点的位置坐标，采集任务属性为智能点检设备的采集数据种类的一种或多种，数据模型具体为将采集点采集数据导入在构建的管道三维图像上，从而构成的三维模型。
46.可选地，在上述技术方案中，机器学习与数据分析单元包括数据对比子单元、数据标准化子单元、数据建模子单元和数据清洗子单元，数据对比子单元用于：采集数据与储存数据对比，同时将采集的数据与附近采集点采集的数据对比；数据标准化子单元用于：将数据输入统一的标准模型中将数据标准化；数据建模子系统用于：将标准化后的数据导入影响模型公式进行数据模型的建立；数据清洗子单元用于：对数据中的错误值进行清洗，具体地：
47.数据对比子单元用于采集数据与储存数据对比，同时将采集的数据与附近采集点采集的数据对比，数据标准化子单元用于将数据输入统一的标准模型中将数据标准化，数据建模子系统适于将标准化后的数据导入影响模型公式进行数据模型的建立，数据清洗子单元用于对数据中的错误值进行清洗，这样对采集的数据进行数据分析和清洗。
48.可选地，在上述技术方案中，数据标准化子单元中还包括数据标准化策略，数据标准化策略指数公式为ni＝(x
i-x1orx0)/(x
1-x0)后，其中，ni为第i个数据标准化策略指数，x1为对应采集真实值的安全范围最大值，x0为对应采集真实值的安全范围最小值，x1orx0的含义为x0和x1最接近xi的值，将ni导入影响模型公式，其中，n最终值四舍五入取整数。
49.通过如下实施例对本发明的一种输油场站管道巡检系统进行说明：
50.本实施例利用“平板 传感器”的方式实现人的智能巡检，平板解决边缘计算和数据传输的问题，传感器解决看见和听见的问题，人充当移动载体，实现在站场的移动，平板内置的定位装置实现对运动轨迹的记录，平板根据位置推送该位置处需要开展的工作，实时展示各项设备的维检修作业计划，无线摄像头实时记录操作步骤，实现按规程操作，按规程记录，智能视频监护，具体方案为，如图1－图3所示，一种基于机器学习的输油场站管道巡检系统，包括智能点检模块、网络传输模块和智能云端巡检模块，智能点检模块用于对输油场站管道的检查点进行采集量数据采集，网络传输模块用于检测终端与智能云端巡检模块之间的数据传输，智能云端巡检模块用于接受检测终端采集的数据，并对数据进行分析整体，并结合采集点数据进行输油场站管道的风险评估；
51.智能检测模块包括至少一个智能点检设备，智能点检设备包括数据采集单元、通信单元、防爆壳体、主控单元、定位单元和温度控制单元，数据采集单元用于采集管道采集
点的数据信息，定位单元用于对智能点检设备的检测轨迹进行记录，主控单元用于监控数据采集单元的运行情况，通信单元用于智能点检设备与网络传输模块的信号传输，这样对点检设备的检测轨迹进行记录采集位置信息，有利于根据位置推送该位置处需要开展的工作，实时展示各项设备的维检修作业计划，无线摄像头实时记录操作步骤，采取设备、平板分离式设计，平板内置北斗(gps)定位装置实现对运动轨迹的记录；
52.智能云端巡检模块包括边缘设备管理单元和机器学习与数据分析单元，边缘设备管理单元用于提供智能点检设备的采集位置和采集任务属性，机器学习与数据分析单元用于数据库对照模型与机器学习模型的对比，和采集数据的数据分析和数据清洗，得出风险值和数据模型，这样设置将采集数据导入，采用机器学习的方式对数据进行储存并更新；
53.其中，数据采集单元包括红外温度采集子单元、噪声采集子单元、振动采集子单元、超声波测厚采集子单元和气体探测子单元，红外温度采集子单元用于采集管道内温度数据信息，通过光学系统采集红外辐射能量，聚焦在光电探测器上转变为相应的电信号，该信号经过放大器和信号处理电路，并按照其内部包含的校正系统校正后转变为被测目标的温度值，噪声采集子单元用于测量管道及设备噪声，通过噪声传感器将工业现场产生的各种噪声信号转换为电信号，电信号在经过信号调理电路后进入噪声数据采集设备，转换为数字信号，振动采集子单元用于测量管道振动值，超声波测厚采集子单元用于测量管道壁厚，由发射电路产生的高压冲击波激励探头，产生超声发射脉冲波，脉冲波经介质介面反射后被接收电路接收，通过单片机计数处理后，经液晶显示器显示厚度数值，根据声波在试样中的传播速度乘以通过试样的时间的一半而得到试样的厚度，气体探测子单元用于测量管道内各种气体的浓度，这样设置最新无线通讯技术，打通智能点检终端与各手持检测仪之间的数据传输通道，实现了检测数据的自动上传与接收，提高了数据传输的准确性以及工作效率，为点检信息处理纳入计算机管理轨道提供了支撑，令管理工作轻松、高效、低成本管理和设备信息数值化，自主开发了集振动、壁厚、温度、距离以及噪音测量于一体的多功能检测仪，实现了场站点检作业设备精简和操作简化，集成式设计将所有传感器、主控板、模拟量采集卡及锂电池等部件全部集成于设备上，设备具备五个气体传感器，能够同时检测配备的所有的气体浓度，包括氧气体积浓度检测、硫化氢百万分比浓度检测、一氧化碳百万分比浓度检测、甲烷气体体积浓度检测。设备各项参数、数据用户可自定义设置，查询，操作简单人性，并具有数据储存，数据导出温湿度检测功能；
54.其中，防爆壳体附加在智能点检设备的外部，用于保护智能点检设备的正常运行，温度控制单元用于控制设备在运行过程中的温度，这样采用本质安全型防爆理论，设计开发的多功能检测仪主检测电路与多种传感器集成实现防爆功能，集成箱采取一定加温措施，保证在寒冷状态下平板、
55.传感器及主控板等正常启动及使用要求；
56.其中，机器学习与数据分析单元包括数据对比子单元、数据标准化子单元、数据建模子单元和数据清洗子单元，数据对比子单元用于采集数据与储存数据对比，同时将采集的数据与附近采集点采集的数据对比，数据标准化子单元用于将数据输入统一的标准模型中将数据标准化，数据建模子系统适于将标准化后的数据导入影响模型公式进行数据模型的建立，数据清洗子单元用于对数据中的错误值进行清洗，这样对采集的数据进行数据分析和清洗；
57.其中，数据标准化子单元中还包括数据标准化策略，数据标准化策略指数公式为ni＝(x
i-x1orx0)/(x
1-x0)后，其中，ni为第i个数据标准化策略指数，x1为对应采集真实值的安全范围最大值，x0为对应采集真实值的安全范围最小值，x1orx0的含义为x0和x1最接近xi的值，将ni导入影响模型公式，其中，n最终值四舍五入取整数。
58.通过本实施例能够实现：利用“平板 传感器”的方式实现人的智能巡检，平板解决边缘计算和数据传输的问题，传感器解决看见和听见的问题，人充当移动载体，实现在站场的移动，平板内置的定位装置实现对运动轨迹的记录，平板根据位置推送该位置处需要开展的工作，实时展示各项设备的维检修作业计划，无线摄像头实时记录操作步骤，实现按规程操作，按规程记录，智能视频监护。
59.本发明实施例的一种输油场站管道巡检方法，包括如下步骤：
60.s1、建立影响模型公式，所述影响模型公式为：其中，ai为第i个风险因素综合重要度的参数，yn为风险值，ni为第i个数据标准化策略指数；
61.s2、设置所述影响模型公式中的风险因素综合重要度的参数ai；
62.s3、利用上述任一项所述的种输油场站管道巡检系统进行运行数据的采集，采集值经过数据对比和清洗得到采集真实值xi；
63.s4、将采集真实值xi导入数据标准化策略指数公式，数据标准化策略指数公式为：ni＝(x
i-x1orx0)/(x
1-x0)后，其中，ni为第i个数据标准化策略指数，x1为对应采集真实值的安全范围最大值，x0为对应采集真实值的安全范围最小值，x1orx0的含义为x0和x1最接近xi的值，并将ni导入所述影响模型公式，得到风险值yn；
64.s5、将风险值yn与风险阈值y对比，进行风险报警。
65.通过如下实施例进行详细解释，具体包括：
66.s101、建立影响模型公式；
67.s102、基于风险因素综合重要度的参数ai设置，这里的基于风险因素综合重要度通过500名专家对采集数据的重要度进行打分，分数为1-10，然后将采集数据进行得分求平均得到采集数据的参数；
68.s103、巡检系统数据采集，采集值经过数据对比和清洗得到采集真实值；
69.数据对比和清洗的过程为对于一个检测点数据进行提取，提取其中的超过安全范围的参数，同时提取其上游和下游检查点对应参数的数据，计算上游和下游检查点对应参数的数据的平均值，若超过安全范围的参数值大于平均值的50％则说明这是检测错误值，若超过安全范围的参数值小于等于平均值的50％则说明这是采集真实值。
70.这里的采集值为巡检系统采集的各项数据分别为噪声强度数据、管道振动数据、管道厚度数据和气体浓度数据，将这些数据的真实值构成数据序列(x1,x2,....,xn)，其中xi为数据序列的第i项，n为数据的项数；
71.s104、采集真实值xi导入数据标准化策略指数公式为ni＝(x
i-x1orx0)/(x
1-x0)后，其中，ni为第i个数据标准化策略指数，x1为对应采集真实值的安全范围最大值，x0为对应采集真实值的安全范围最小值，x1orx0的含义为x0和x1最接近xi的值，将ni导入影响模型公式；
72.s105、导出风险值yn；
73.s106、风险值yn与风险阈值y对比，进行风险报警。
74.在s101中，影响模型公式表征为其中，ai为第i个风险因素综合重要度的参数，yn为风险值，ni为第i个数据标准化策略指数。
75.可选地，在s103中，数据对比和清洗的具体步骤为：将采集值带入数据标准化策略指数公式得出数据标准化策略指数ni值，对于ni值大于2的，将采集位置上游采集点和采集位置下游采集点的数据导入，以验证采集位置采集值的准确性，这样对采集值中的“错误值”进行核对和验证，由于有的位置环境较为恶劣，噪音导致采集值中产生错误值。
76.可选地，在s106中还包括对各个监测点风险值yn进行降序排列的步骤，这样有利于对点检设备觉察到的安全隐患进行风险值排列报警，从而提高风险的处理速度。
77.其中，在s103中，数据对比和清洗的具体步骤为：将采集值带入数据标准化策略指数公式得出数据标准化策略指数ni值，对于ni值大于2的，将采集位置上游采集点和采集位置下游采集点的数据导入，以验证采集位置采集值的准确性，这样对采集值中的“错误值”进行核对和验证。
78.其中，在s106中还包括对各个监测点风险值yn进行降序排列的步骤，这样有利于对点检设备觉察到的安全隐患进行风险值排列报警，从而提高风险的处理速度。
79.其中，数据采集单元包括红外温度采集子单元、噪声采集子单元、振动采集子单元、超声波测厚采集子单元和气体探测子单元，红外温度采集子单元用于采集管道内温度数据信息，通过光学系统采集红外辐射能量，聚焦在光电探测器上转变为相应的电信号，该信号经过放大器和信号处理电路，并按照其内部包含的校正系统校正后转变为被测目标的温度值，噪声采集子单元用于测量管道及设备噪声，通过噪声传感器将工业现场产生的各种噪声信号转换为电信号，电信号在经过信号调理电路后进入噪声数据采集设备，转换为数字信号，振动采集子单元用于测量管道振动值，超声波测厚采集子单元用于测量管道壁厚，由发射电路产生的高压冲击波激励探头，产生超声发射脉冲波，脉冲波经介质介面反射后被接收电路接收，通过单片机计数处理后，经液晶显示器显示厚度数值，根据声波在试样中的传播速度乘以通过试样的时间的一半而得到试样的厚度，气体探测子单元用于测量管道内各种气体的浓度。
80.其中，需要说明的是，根据系统论的观点，单个风险因素节点的风险涌现难以导致事故发生；当风险传递导致大部分节点发生风险涌现时，将使系统达到临界崩溃状态，此时任何内外扰动都可能会导致事故的发生，可见，系统安全性不仅取决于其整体风险状态，还与直接致因节点内部无法被处置的风险状态密切相关，因此将采集位置上游采集点和采集位置下游采集点的数据导入，以验证采集位置采集值的准确性，这样对采集值中的“错误值”进行核对和验证。
81.通过本实施例能够实现：提出管道巡检方法，将采集值引入影响模型公式，得出该段管道的风险值和数据模型，提供至监控室，有利于对点检设备觉察到的安全隐患进行风险值排列报警，从而提高风险的处理速度。
82.其中需要说明的是，风险涌现的概率密度函数服从一定均值的随机指数分布，发生风险时，t时刻的风险概率为其中yn(t)为t时刻的风险值。
83.该实施例是基于上述的一种输油场站管道巡检的实施例所提出的管道巡检方法将采集值引入影响模型公式，得出该段管道的风险值和数据模型，提供至监控室，有利于对
点检设备觉察到的安全隐患进行风险值排列报警，从而提高风险的处理速度。
84.与现有技术相比，本发明具有如下有益效果如下：
85.1)本发明利用“平板 传感器”的方式实现人的智能巡检，平板解决边缘计算和数据传输的问题，传感器解决看见和听见的问题，人充当移动载体，实现在站场的移动，平板内置的定位装置实现对运动轨迹的记录，平板根据位置推送该位置处需要开展的工作，实时展示各项设备的维检修作业计划，无线摄像头实时记录操作步骤，实现按规程操作，按规程记录，智能视频监护。
86.2)本发明提出管道巡检方法，将采集值引入影响模型公式，得出该段管道的风险值和数据模型，提供至监控室，有利于对点检设备觉察到的安全隐患进行风险值排列报警，从而提高风险的处理速度。
87.在上述各实施例中，虽然对步骤进行了编号s1、s2等，但只是本技术给出的具体实施例，本领域的技术人员可根据实际情况调整s1、s2等的执行顺序，此也在本发明的保护范围内，可以理解，在一些实施例中，可以包含如上述各实施方式中的部分或全部。
88.上述关于本发明的一种输油场站管道巡检方法的步骤的实现，可参考上文中关于一种输油场站管道巡检系统的实施例中的内容，在此不做赘述。
89.所属技术领域的技术人员知道，本发明可以实现为系统、方法或计算机程序产品。
90.因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。
91.可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是一一但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
92.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。