【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于數據處理領域，具體涉及一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法。
技術介紹
1、由于中國專利公開號為cn116170445a的《一種基于云計算的工業數據處理系統》在數據上傳時，可能會存在以下幾個弊端；集中式的數據傳輸和處理方式可能導致數據傳輸延遲和服務器負載過高，特別是在數據量大或者網絡條件不佳的情況下，系統表現可能不穩定。其次，缺乏對工業數據進行優先級管理的策略，使得系統在緊急事件處理和數據傳輸效率上受限。頻繁的網絡連接和斷開也增加了系統的維護成本和操作復雜性。此外，未能充分利用邊緣計算設備進行數據預處理和初步過濾，導致整體數據傳輸效率不高。
2、因此，為了改進現有方法，需要引入更為靈活和高效的數據處理和傳輸策略，以提升系統的實時性、穩定性和響應能力，從而更好地滿足工業數據處理的需求。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提出一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，以解決現有技術中所存在的一個或多個技術問題，至少提供一種有益的選擇或創造條件。
2、本專利技術提供了一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，所述方法包括以下步驟：
3、s100，通過傳感器和采集設備獲取工業數據；
4、s200，通過邊緣計算設備對工業數據進行數據過濾和預處理；
5、s300，對過濾和預處理后的工業數據進行分析，并進行優先級劃分獲得數據優先級；
6、s400，根據數據優先級制定上傳策略，并通過上傳策略將過濾和預處理
7、s500，在云端服務器整合云端數據，并對云端數據進行深度分析，應用機器學習模型進行異常檢測和趨勢預測。
8、根據本專利技術實施例的協同處理方法，可以通過引入邊緣計算、優先級管理和動態上傳策略，解決了普通云計算的工業數據處理方法在數據處理高效性、實時性和智能分析能力方面的不足，進一步提升了工業數據處理的效率和安全性。
9、進一步的，在步驟s100中，工業數據的數據獲取方式包括在工業現場布置傳感器和采集設備，實時監測工業生產過程中的參數，所述參數包括：溫度、壓力、振動、設備運行狀態等。其中獲取工業數據的傳感器和采集設備種類包括溫度傳感器、壓力傳感器、流量計、電力監控設備等。
10、在步驟s200中，通過邊緣計算設備對工業數據進行數據過濾和預處理的過程包括：通過統計分析識別和去除傳感器數據中出現瞬時波動的噪聲，再使用平滑算法（如移動平均或加權平均）減少實時工業數據的隨機波動；當檢測數據集中出現缺失值時，采用插值法、均值替代或刪除缺失值行等方法對工業數據進行處理，最后將處理后的數據按需上傳至云端或其他數據存儲系統，作為后續的深度分析和決策支持的基礎。
11、在步驟s300中，對過濾和預處理后的工業數據進行分析，并進行優先級劃分獲得數據優先級包括：
12、其中，優先級劃分包括：系統將數據分為高優先級、中優先級和低優先級數據；其中，高優先級數據包括：安全報警、設備故障信息、異常監測數據等；中優先級數據包括：生產監控數據、環境參數等；優先級數據包括歷史數據、常規運行數據。
13、具體的，高優先級數據的特征包括與安全和穩定性相關的報警數據、設備故障狀態、超出閾值的監測數據，這些數據需立即上傳至云端進行處理，以便采取快速響應措施。中優先級數據的特征包括對生產過程有重要影響的監控數據，這些數據可以設定為定時上傳或在特定條件下上傳，確保不遺漏重要信息。低優先級數據的特征包括歷史運行數據、定期監測數據或不影響即時決策的數據，這些數據可以批量上傳，可以在網絡帶寬寬裕時進行，以減少實時傳輸的負擔。
14、本步驟的有益效果為：通過對過濾和預處理后的工業數據進行深入分析，并依據數據的特性和生產過程的需求進行優先級劃分，確保了關鍵信息的及時處理和高效傳輸；并且這樣的優先級管理不僅優化了數據上傳的策略，還提高了工業設備的安全性和生產效率。
15、s400，根據數據優先級制定上傳策略，并通過上傳策略將過濾和預處理后的工業數據上傳至云端服務器并記為云端數據；
16、具體的，高優先級數據采用實時上傳或快速上傳策略，確保在發生事件時立即發送至云端；中優先級數據設定為定時上傳或在特定條件觸發時上傳，確保數據不被遺漏；低優先級數據采用批量上傳或定期上傳策略，例如每隔一定時間（如每小時）將采集到的低優先級數據打包一次性上傳。
17、優選的，系統實時監測網絡狀況，包括帶寬使用情況、延遲和丟包率等，確保在網絡條件不佳時也能有效上傳。
18、優選的，根據網絡負載情況，系統可以動態調整數據的上傳頻率。例如，在網絡擁堵時，減少高頻上傳，增加數據打包，以降低網絡壓力。
19、優選的，在上傳策略中數據打包方式包括數據壓縮和智能打包；其中數據壓縮用于大數據量的上傳，通過使用壓縮技術（如gzip、lz4等）減少數據大小，降低傳輸帶寬占用，提高傳輸速度。智能打包用于將相同類型或相近時間的數據進行打包，以減少多次傳輸的開銷；例如，將同一時間段內的狀態監測數據合并為一個數據包進行上傳。
20、優選的，上傳過程中使用數據完整性校驗機制，如校驗和（checksum）或哈希（hash）算法，確保傳輸過程中數據未被篡改或損壞。
21、本步驟的有益效果：通過制定科學合理的上傳策略，結合數據優先級和網絡狀況的實時監測，該步驟能夠確保關鍵數據的及時上傳和低優先級數據的高效管理，優化整體數據傳輸過程。此策略為后續的云端分析提供了很好的數據基礎，提升了工業數據處理的智能化水平。
22、進一步的，在步驟s500中，在云端服務器整合云端數據，并對云端數據進行深度分析，應用機器學習模型進行異常檢測和趨勢預測包括以下步驟：
23、s501，云端服務器接收到從邊緣設備上傳的數據后，將其與其他邊緣節點的數據進行整合，形成完整的數據集。整合后的數據可以跨區域、跨設備進行統一管理和分析。
24、具體的，云端服務器接收從各個邊緣計算設備上傳的工業數據獲得云端數據，這些云端數據包括實時監控數據、歷史記錄、報警信息和預處理結果，并使用加密的傳輸協議（如tls）進行數據傳輸。
25、進一步的，在云端服務器對云端數據進行標準化，其中標準化包括統一的格式和單位。例如，將溫度數據統一為攝氏度，將時間戳轉換為統一格式，以確保數據的一致性。將整合后的數據存儲在云端的分布式數據庫中，并對整合后的數據進行標識和分類，以便后續分析時能快速檢索到所需數據。通過這些步驟，整合后的云端數據集能夠支持更全面的分析和決策，提升整體數據管理的效率。
26、s502，云端服務器通過高性能計算資源和大數據分析工具，進行復雜的分析操作。深度分析包括生產過程的全局優化、設備健康狀態監測、能耗管理、生產效率分析等。
27、進一步的，通過運用多種大數據分析工具，系統可以針對生產過程中的各個環節進行全面評估本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，其特征在于，在步驟S100中，工業數據的數據獲取方式包括在工業現場布置傳感器和采集設備，實時監測工業生產過程中的參數，所述參數包括：溫度、壓力、振動、設備運行狀態；
3.根據權利要求1所述的一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，其特征在于，在步驟S200中，通過邊緣計算設備對工業數據進行數據過濾和預處理的過程包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，其特征在于，在步驟S300中，對過濾和預處理后的工業數據進行分析，并進行優先級劃分獲得數據優先級包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，其特征在于，在步驟S400中，根據數據優先級制定上傳策略，并通過上傳策略將過濾和預處理后的工業數據上傳至云端服務器并記為云端數據包括：高優先級數據采用實時上傳或快速上傳策略，確保在發生事件時立即發送至云端；中優先級數據設定為定時上傳或在特定
6.根據權利要求1所述的一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，其特征在于，在步驟S500中，在云端服務器整合云端數據，并對云端數據進行深度分析，應用機器學習模型進行異常檢測和趨勢預測包括以下步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，其特征在于，在步驟s100中，工業數據的數據獲取方式包括在工業現場布置傳感器和采集設備，實時監測工業生產過程中的參數，所述參數包括：溫度、壓力、振動、設備運行狀態；
3.根據權利要求1所述的一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，其特征在于，在步驟s200中，通過邊緣計算設備對工業數據進行數據過濾和預處理的過程包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于多層級的云端工業數據協同處理方法，其特征在于，在步驟s300中，對過濾和預處理后的工業數據進行分析，并進...
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