[發(fā)明專利]邊緣端數(shù)據(jù)分析計(jì)算裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310189068.8
• 申請(qǐng)日: 2023-02-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116302809A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-06-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 樊玉明;馬成;劉琦;薛彭雨;于博軒;王虎;張冬生;閆克磊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中車工業(yè)研究院有限公司;中國(guó)鐵路北京局集團(tuán)有限公司懷柔北機(jī)務(wù)段
• 主分類號(hào): G06F11/30
• 分類號(hào): G06F11/30;G06F11/32;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/241
• 代理公司: 上海思真遠(yuǎn)達(dá)專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 31481
• 代理人: 李梅

本發(fā)明公開(kāi)了邊緣端數(shù)據(jù)分析計(jì)算裝置，屬于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，包括邊緣計(jì)算設(shè)備、用戶云平臺(tái)、收集分類模塊、缺失反饋模塊、監(jiān)測(cè)反饋模塊、告警模塊、日志檢測(cè)模塊以及云數(shù)據(jù)庫(kù)；本發(fā)明能夠自行為分析神經(jīng)模型尋找并設(shè)置最優(yōu)參數(shù)，無(wú)需管理人員手動(dòng)尋參，有效的提高了檢測(cè)結(jié)果的精確性，降低使用難度，使操作更加便捷，能夠?qū)Σ煌到y(tǒng)的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，無(wú)需管理人員進(jìn)行系統(tǒng)配置，節(jié)省數(shù)據(jù)采集時(shí)間，同時(shí)方便管理人員進(jìn)行日志分析，有效的降低管理人員工作量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，尤其涉及邊緣端數(shù)據(jù)分析計(jì)算裝置。

背景技術(shù)

隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G、區(qū)塊鏈、車聯(lián)網(wǎng)、傳感器等電子、信息、通信技術(shù)的飛速發(fā)展，各類數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)呈指數(shù)態(tài)勢(shì)，海量數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算處理能力和速度的要求也與日俱增。云計(jì)算技術(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)中心內(nèi)的大量高性能服務(wù)器為用戶提供幾乎無(wú)限的計(jì)算能力，是大數(shù)據(jù)分析處理的重要解決方案之一。然而，云計(jì)算也存在著網(wǎng)絡(luò)時(shí)延大、成本高以及安全隱私等一系列問(wèn)題，無(wú)法適應(yīng)所有的大數(shù)據(jù)分析處理要求。例如，在工業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)等場(chǎng)景中，對(duì)事故、故障、突發(fā)情況的實(shí)時(shí)響應(yīng)非常重要；在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)傳輸成本則較為敏感，而邊緣計(jì)算技術(shù)恰好為解決這一問(wèn)題提供了有效途徑。

現(xiàn)有的邊緣端數(shù)據(jù)分析計(jì)算裝置檢測(cè)結(jié)果精度差，不方便管理人員使用；此外，現(xiàn)有的邊緣端數(shù)據(jù)分析計(jì)算裝置無(wú)法針對(duì)不同系統(tǒng)的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，不方便管理人員進(jìn)行日志分析嗎，增加管理人員工作量，為此，我們提出邊緣端數(shù)據(jù)分析計(jì)算裝置。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，而提出的邊緣端數(shù)據(jù)分析計(jì)算裝置。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

邊緣端數(shù)據(jù)分析計(jì)算裝置，包括邊緣計(jì)算設(shè)備、用戶云平臺(tái)、收集分類模塊、缺失反饋模塊、監(jiān)測(cè)反饋模塊、告警模塊、日志檢測(cè)模塊以及云數(shù)據(jù)庫(kù)；

其中，所述邊緣計(jì)算設(shè)備用于采集機(jī)車通風(fēng)機(jī)以及電機(jī)軸承運(yùn)行信息進(jìn)行采集；

所述用戶云平臺(tái)用于管理人員登陸并查看機(jī)車通風(fēng)機(jī)以及電機(jī)相關(guān)信息；

所述收集分類模塊用于接收采集到的各組信息進(jìn)行預(yù)處理后再分類；

所述缺失反饋模塊用于對(duì)分類后的數(shù)據(jù)進(jìn)行完整性檢測(cè)，并將其中缺失數(shù)據(jù)剔除，同時(shí)反饋邊緣計(jì)算設(shè)備重新采集對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)；

所述監(jiān)測(cè)反饋模塊用于構(gòu)建并訓(xùn)練一組分析神經(jīng)模型，并接收分類后的各組數(shù)據(jù)以進(jìn)行異常反饋；

所述告警模塊用于通過(guò)語(yǔ)音播報(bào)、燈光以及短信方式向管理人員發(fā)送警報(bào)，同時(shí)中斷相關(guān)機(jī)車運(yùn)行；

所述日志檢測(cè)模塊用于對(duì)用戶云平臺(tái)生成的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析；

所述云數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)各子模塊生成的數(shù)據(jù)，并供管理人員調(diào)用查看。

其特征在于，所述邊緣計(jì)算設(shè)備具體包括智能傳感器、可編程邏輯控制器、邊緣智能路由器以及ICT融合網(wǎng)關(guān)。

其特征在于，所述收集分類模塊數(shù)據(jù)分類具體步驟如下：

步驟一：收集分類模塊接收邊緣計(jì)算設(shè)備采集到的各組數(shù)據(jù)，之后將各組數(shù)據(jù)處理成統(tǒng)一格式，然后再將處理后的各組數(shù)據(jù)按照通風(fēng)機(jī)以及電機(jī)軸承進(jìn)行分類；

步驟二：通過(guò)Max-Min歸一化方法將分類后的各組數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至0至1區(qū)間內(nèi)，并通過(guò)時(shí)域和頻域的方法提取特征參數(shù)，再計(jì)算各組特征參數(shù)的方差系數(shù)，并依據(jù)計(jì)算出的方差系數(shù)篩選出能夠表示通風(fēng)機(jī)以及電機(jī)軸承信息的特征參數(shù)，并篩除對(duì)于表征能力差的特征參數(shù)。

其特征在于，所述監(jiān)測(cè)反饋模塊分析神經(jīng)模型具體訓(xùn)練步驟如下：

步驟(1)：監(jiān)測(cè)反饋模塊從云數(shù)據(jù)庫(kù)中采集多組通風(fēng)機(jī)以及電機(jī)軸承信息正常運(yùn)行信息嗎，之后篩除重復(fù)數(shù)據(jù)，并將剩余信息整合成測(cè)驗(yàn)數(shù)據(jù)集；