[發明專利]一種云輔助的制造裝備大數據采集方法

有效

• 申請號: 201710271118.1
• 申請日: 2017-04-24
• 公開（公告）號: CN107172128B
• 公開（公告）日: 2020-05-22
• 發明（設計）人: 萬加富;易鳴倫;閆荷花;李迪;湯勝龍
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G06N5/02;G06Q50/04;G07C3/00
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 蔡克永

本發明公開了一種云輔助的制造裝備大數據采集方法；該方法包括，步驟1：采用分布式傳感網絡采集工業設備信息。每個傳感局域網配置一個支持工業無線網絡的數據采集節點，在傳感局域網絡中，遠離節點的設備采用無線通信方式將采集的參數信息數據傳送至數據采集節點。步驟2：配置采集參數信息，將采集參數進行分類與分級處理。步驟3：針對每個采集節點，在云平臺上建立對應的知識分析庫，根據不同工業應用需求并結合歷史數據分析，自適應調節傳感參數的信息模式。本發明具有采集參數可調節和分析知識庫功能，能夠個性化的采集制造裝備的運行參數，為基于大數據的設備狀態監測和故障預測診斷奠定基礎。

技術領域

本發明涉及工業自動化控制技術領域，尤其涉及一種云輔助的制造裝備大數據采集方法。

背景技術

在工業4.0的技術背景下，工業實現自動化與智能化需要對生產情景進行大量的監測工作。其中測量的信號種類多樣且形式各異，同時檢測到的數據量也非常巨大。工業智能化技術發展迅速，要求測控系統具有一定程度的學習能力以達到自適應調節傳感采集樣本信息的需要。

云計算可以提供海量計算和海量存儲的能力，在工業應用場景中，在云計算平臺的基礎上結合機器學習算法，建立分析知識庫，根據不同應用需求并結合歷史數據分析，自適應調節采集參數，從而達到加快數據采集效率、改善數據分析模型效果及提高機器設備狀態預測值的精度。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術的缺點和不足，提供一種云輔助的制造裝備大數據采集方法。

本發明通過下述技術方案實現：

一種云輔助的制造裝備大數據采集方法，包括如下步驟：

S1.采用分布式傳感網絡采集工業設備信息；每個傳感局域網配置一個支持工業無線網絡的數據采集節點，在傳感局域網絡中，遠離節點的設備采用無線通信方式將采集的參數信息數據傳送至數據采集節點；

S2.配置采集參數信息，將采集參數進行分類與分級處理；

S3.針對每個采集節點，在云平臺上建立對應的知識分析庫，根據不同工業應用需求并結合歷史數據分析，自適應調節傳感參數的信息模式。

上述步驟S1所述采用分布式傳感網絡采集工業設備信息，具體是將工業生產場景中的設備按職能、所在場地進行功能區塊劃分，每個功能區塊中采用一個傳感局域網進行設備的互聯；每個傳感局域網通過與云平臺進行互聯，進而構成一個分布式傳感網絡，從獲取整個工業生產場景中的全部生產信息；

每個傳感局域網配置一個支持工業無線網絡的數據采集節點，為每個設備的數據傳送提供一個無線接入點。

上述步驟S2中，配置采集參數信息，是根據工業生產場景的應用需要，將設備的信息采樣參數設置為動態可重構信息配置；

將采集參數進行分類與分級處理，是將采樣參數信息分類為預警信息、常規信息及狀態信號的類型，根據采樣信息類別的重要性，設置對應的傳送優先級和傳送周期。

上述步驟S3中，將針對每個采集節點，在云平臺上建立對應的知識分析庫，結合機器學習的方法分析歷史數據，根據不同工業應用需求，分析采集參數樣本的數據規律、周期及重要程度，自適應調節傳感參數的信息模式。

所述傳感參數的信息模式，分為：

參數編號；用來標識具體某一個機器設備的某個傳感參數；

參數類型；將采樣參數信息分類為預警信息、常規信息及狀態信號的類型；

參數優先級；將傳感參數按職能、緊急情況設置傳輸優先級，如報警信號產生，則立即傳輸至云平臺進行處理；

采樣周期；根據參數的類型和優先級選擇合適采樣周期來傳輸數據；