【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及傳感器網絡，具體為一種用于傳感器網絡的數據采集方法及系統。
技術介紹
1、隨著工業4.0時代的到來，智能制造和物聯網技術的快速發展使得傳感器網絡在工業監測和數據采集中的應用日益廣泛。特別是在生產設備和加工過程的監控方面，傳感器網絡已經成為工業自動化系統的重要組成部分。傳感器網絡通過將多個傳感器設備連接起來，實現了對設備狀態的實時監測與數據傳輸，能夠有效提升生產效率和設備健康管理。在這一背景下，針對傳感器網絡的數據采集方法，尤其是在實時數據采集與事件觸發機制下的優化，逐漸成為學術界和工業界的研究重點。具體來說，基于傳感器網絡數據采集的智能分析和設備狀態監控，使得加工設備能夠在運行過程中持續感知并實時反映異常情況，為生產維護和故障預測提供重要依據。
2、在申請公布號為201610067183.8的中國專利技術申請中，公開了一種傳感器網絡的數據采集方法、網關和數據采集系統，所述傳感器網絡包括多個傳感器節點，所述數據采集方法包括：將接收到的各個傳感器節點發送的數據在預設時間段內的變化量分別與相應的預設值對比；判斷是否存在變化量達到相應預設值的數據；將所述變化量達到相應預設值的數據所對應的傳感器節點的采集頻率提高至第一采集頻率。本專利技術利用同一網關控制不同傳感器節點的采集頻率，不會出現上傳數據的不同步的情況，有利于后臺服務器對數據的
3、分析處理。
4、結合現有技術，以上申請還存在以下不足：
5、現階段在現有的傳感器網絡數據采集方法中，仍然存在一些不可忽視的問題。首先，傳統的
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種用于傳感器網絡的數據采集方法及系統，解決了
技術介紹
中提到的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：包括以下步驟：
3、s1、通過傳感器網絡將傳感器模組默認設置為運行頻率下限采集模式，實時記錄加工設備的狀態參數，同時構建嵌入式系統，通過無線通信網絡將加工設備的狀態參數，傳輸至嵌入式系統中，并在嵌入式系統中對狀態參數進行預處理，獲取標準數據集；
4、s2、在嵌入式系統中構建標準變化公式，并提取狀態參數輸入至標準變化公式中，進行分別計算每個加工設備的狀態參數的標準變化趨勢，獲取參數變化的標準變化速率v，再設置變化閾值vth與參數變化的標準變化速率v進行初步對比評估，基于初步對比評估結果進入事件觸發階段；
5、s3、在初步對比評估出任一參數變化異常時，則進入事件觸發階段，所述事件觸發階段通過傳感器網絡將傳感器模組的運行頻率提升50%，記錄加工設備的異常狀態參數，并基于異常狀態參數進行計算輸出加工設備每個異常狀態參數的異常特征值yc，并進行匯總獲取異常特征合集o；
6、s4、基于所獲取的異常特征合集o，進行匯總計算綜合計算輸出健康狀態指標h，同時設置健康閾值hth與健康狀態指標h進行健康評估，并基于評估結果執行故障響應措施；
7、s5、在故障響應階段執行完畢后，執行響應有效性機制，所述響應有效性機制，通過將故障響應階段執行完畢后輸出的第二健康狀態指標hnew與健康狀態指標進行綜合計算輸出響應有效性指標e并基于響應有效性指標e的輸出結果進行判定故障響應措施的有效性。
8、優選的，所述s1包括s11和s12；
9、s11、所述傳感器網絡包括傳感器模組和通信模組，通過在加工設備上安裝傳感器模組，并使用傳感器網絡將傳感器模組的采集頻率，默認設置為運行頻率下限采集模式，實時記錄每個頻率時間節點的加工設備的狀態參數；
10、所述傳感器模組包括功率傳感器、振動傳感器、溫度傳感器和噪聲傳感器；
11、所述狀態參數包括振動幅度a、溫升率△t和噪聲增量△n；
12、s12、構建嵌入式系統，所述嵌入式系統包括存儲器、嵌入式操作系統和cpu處理器；
13、使用5g通信網絡將嵌入式系統與傳感器網絡的通信模組進行網絡連接，將實時記錄的加工設備的狀態參數傳輸到嵌入式系統的存儲器中，進行數據存儲；
14、再通過cpu處理器提取存儲器中的加工設備的狀態參數進行預處理后，所述預處理包括時間戳對齊和歸一化處理，消除加工設備的狀態參數的時間差異性和量綱影響，獲取標準數據集；
15、所述標準數據集包括t時刻的振動幅度a（t）、t時刻的溫升率△t（t）和t時刻的噪聲增量△n（t）。
16、優選的，所述s2包括s21和s22；
17、s21、構建標準變化公式，并提取標準數據集輸入至標準變化公式，分別計算每個加工設備的狀態參數的標準變化趨勢，獲取參數變化的標準變化速率v；
18、所述標準變化速率v通過以下標準變化公式計算輸出；
19、；
20、式中，vi（t）表示在t時刻第i個標準數據集中參數的標準變化速率v，xi（t）表示t時刻第i個標準數據集中參數，△t表示時間間隔；
21、s22、根據加工設備的振動、溫升和噪聲的異常上限值，進行分別設定每個標準數據集中參數的變化速率閾值vth，并將所獲取在t時刻第i個標準數據集中參數的標準變化速率vi（t）分別與對應的變化速率閾值vth進行初步對比評估，進行分析加工設備的異常參數，并基于初步對比評估結果進行判定事件觸發階段的執行，具體評估內容如下；
22、當t時刻第i個標準數據集中參數的標準變化速率vi（t）＞第i標準數據集參數的變化閾值vthi時，判定加工設備運行異常，此時執行事件觸發階段；
23、當t時刻第i個標準數據集中參數的標準變化速率vi（t）≤第i標準數據集參數的變化閾值vthi時，判定加工設備運行正常，此時保持當前運行頻率下限采集模式。
24、優選的，所述s3包括s31、s32和s33；
25、s31、再排定加工設備運行異常后，執行事件觸發階段，所述事件觸發階段通過傳感器網絡控制當前傳感器模組的運行頻率提升50%，控制傳感器模組采集異常狀態參數；
26、所述異常狀態參數包括t時刻的功率波動p（t）、t時刻的振動頻率f（t）和t時刻的噪聲頻譜s（t）；
27、所述t時刻的功率波動p（t）通過功率傳感器獲取，所述t時刻的振動頻率f（t）通過振動傳感器獲取，所述t時刻的噪聲頻譜s（t）通過噪聲傳感器獲取；
28、基于所獲取的異常狀態參數進本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：所述S1包括S11和S12；
3.根據權利要求2所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：所述S2包括S21和S22；
4.根據權利要求3所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：所述S3包括S31、S32和S33；
5.根據權利要求4所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：S32、所述t時刻的振動頻率F（t）的異常特征值YcF（t）通過以下算法公式計算輸出；
6.根據權利要求4所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：S33、所述t時刻的噪聲頻譜S（t）的異常特征值YcS（t）通過以下算法公式計算輸出；
7.根據權利要求6所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：所述S4包括S41和S42；
8.根據權利要求6所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：S42、基于加工設備的整體健康指標，由用戶進行設置
9.根據權利要求8所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：所述S5包括S51和S52；
10.一種用于傳感器網絡的數據采集系統，應用于權利要求1-9任一項所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：包括傳感器網絡模塊、狀態變化分析模塊、事件觸發模塊、故障響應模塊和有效性分析模塊；
...【技術特征摘要】
1.一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：所述s1包括s11和s12；
3.根據權利要求2所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：所述s2包括s21和s22；
4.根據權利要求3所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：所述s3包括s31、s32和s33；
5.根據權利要求4所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：s32、所述t時刻的振動頻率f（t）的異常特征值ycf（t）通過以下算法公式計算輸出；
6.根據權利要求4所述的一種用于傳感器網絡的數據采集方法，其特征在于：s33、所述t時刻的噪聲頻譜s（t）的異常特征值ycs（t）通過以下算法公式計算輸出；...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張萬剛，楊盛茗，李千禧，鄭逸仙，
申請(專利權)人：深圳市威勤電子技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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