工业感知大数据获取与计算
工业互联网的数据采集与处理方法研究
工业互联网的数据采集与处理方法研究随着互联网与信息技术的深入发展，工业互联网作为一种全新的概念，已经成为了工业界的重要研究方向。
而其中的数据采集与处理，更是关键的基础技术。
本文就工业互联网的数据采集与处理方法进行详细的研究与探讨，旨在为企业提供一些有益的意见与建议。
一、数据采集的方式和手段对于工业互联网而言，数据采集的方式主要包括下面几种：1、感知感知是指使用传感器、执行器等硬件设备收集现场数据，包括机器状态、物流状态、环境参数等。
感知设备的类型和数量会因为不同的应用领域而有所差别。
2、系统对接系统对接是指将现有硬件设备或软件系统内部的数据按照一定的标准接口和通信协议对接到工业互联网中。
这样可以将现有系统的数据集成进来，以实现更全面的数据采集。
3、边缘计算边缘计算也是一种比较常见的数据采集方式。
边缘计算将计算任务下放到终端设备或设备组件中进行处理，从而达到减少传输数据和处理时间的效果。
另外，针对大量散点分布在各个制造环节、不同制造工艺以及不同厂商之间的设备数据，在数据采集方面，也需要借助于工业互联网平台，通过统一的接口，进行数据采集和处理。
二、数据采集后的处理方法在进行数据采集后，我们还需要对这些数据进行处理，以便更好地为企业提供服务。
1、数据清洗数据清洗是指将采集到的数据进行去噪、去重、填补、校验等清洗工作。
清洗好的数据可以更好的体现采集数据的内在特点，有利于企业后续的数据分析和应用。
2、数据存储数据存储是指将清洗好的数据保存在数据库中。
此处，我们可以采用传统的关系型数据库，也可以采用较新的NoSQL数据库，根据企业的实际情况和需求来进行选择。
3、数据分析在进行数据分析时，我们可以采用包括大数据技术、机器学习技术等等。
通常我们使用大数据技术来分析数据，从而得到数据的关联性和趋势性，再进行机器学习，通过算法模型来识别和处理数据。
4、数据应用数据应用是指根据数据分析结果，将数据信息转化为有效的知识，并用于企业的生产、管理、服务等方面。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集一、概述工业大数据的采集是指通过各种传感器、设备和系统，收集工业生产过程中产生的各种数据，包括生产设备状态、生产参数、工艺指标等信息。
数据采集是工业大数据应用的基础，对于实现工业生产的智能化、数字化和自动化具有重要意义。
本文将详细介绍工业大数据的数据采集过程、方法和标准，以及其在工业生产中的应用。
二、数据采集过程1. 数据源识别和选择在进行数据采集之前，首先需要识别和选择数据源。
数据源可以是各种传感器、设备和系统，如温度传感器、压力传感器、流量计、PLC控制系统等。
根据具体的工业生产需求，确定需要采集的数据源。
2. 传感器部署和连接根据数据源的选择，将传感器部署在相应的位置，并确保其能够正常工作。
传感器与数据采集系统之间需要进行连接，可以通过有线连接或者无线连接方式实现。
3. 数据采集系统配置配置数据采集系统，包括选择合适的数据采集设备、安装相应的软件和驱动程序，并进行系统参数设置。
数据采集系统需要能够实时、稳定地采集数据，并具备数据存储和传输功能。
4. 数据采集和处理数据采集系统开始工作后，会定时或实时地采集数据。
采集到的数据需要进行处理，包括数据清洗、数据校验、数据转换等操作。
处理后的数据可以存储到数据库中，供后续的数据分析和应用使用。
5. 数据质量检查为了保证采集到的数据质量，需要进行数据质量检查。
检查的内容包括数据完整性、准确性、一致性等。
对于异常数据，可以进行标记或者剔除，以保证后续的数据分析和应用的准确性和可靠性。
三、数据采集方法1. 手动采集法手动采集法是指通过人工操作的方式采集数据。
这种方法适用于少量数据的采集，操作简单、成本低，但效率较低，易受人为因素影响。
2. 自动采集法自动采集法是指通过自动化设备和系统实现数据的采集。
这种方法适用于大规模数据的采集，可以实现高效、准确的数据采集，提高工作效率和数据质量。
3. 远程采集法远程采集法是指通过网络或无线通信方式实现数据的采集。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集在当今数字化的时代，工业领域正经历着一场深刻的变革，工业大数据成为了推动产业升级和创新的关键因素。
而在工业大数据的全流程中，数据采集是至关重要的第一步。
它就像是为后续的分析、决策和优化提供原材料的源头，其准确性、完整性和及时性直接影响着整个工业大数据应用的效果和价值。
那么，什么是工业大数据的数据采集呢？简单来说，就是从工业生产的各个环节中收集各种各样的数据，包括但不限于设备运行状态、生产工艺参数、产品质量指标、能源消耗情况等等。
这些数据来源广泛，形式多样，可能来自传感器、智能仪表、控制系统、企业管理系统等等。
为了实现有效的数据采集，我们首先需要有合适的采集技术和工具。
在工业领域，常见的数据采集技术包括有线传输和无线传输两种方式。
有线传输如以太网、串口通信等，具有稳定性高、传输速度快的优点，但在布线和维护方面可能存在一定的困难。
无线传输如 WiFi、蓝牙、Zigbee 等，则具有灵活性强、易于部署的特点，但可能会受到信号干扰和传输距离的限制。
此外，还有一些专门针对工业环境设计的数据采集设备，如数据采集卡、智能网关等，它们能够将不同类型的信号转换为统一的数字格式，方便后续的处理和传输。
在选择数据采集技术和工具时，需要充分考虑工业生产的实际情况。
例如，对于一些对实时性要求较高的场景，如自动化生产线的控制，可能需要采用高速、低延迟的有线传输方式；而对于分布较广、难以布线的设备监测，无线传输则可能是更好的选择。
同时，还需要考虑数据采集设备的兼容性、扩展性和可靠性，以确保能够满足未来业务发展的需求。
除了技术和工具，数据采集的策略和方法也同样重要。
在制定采集策略时，需要明确采集的目标和范围，确定哪些数据是关键的、需要优先采集的，以及采集的频率和精度要求。
例如，对于关键设备的运行状态监测，可能需要每秒甚至更高频率的采集，以捕捉到细微的变化；而对于一些相对稳定的工艺参数，采集频率则可以适当降低。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集一、引言工业大数据的快速发展为企业提供了更多的机会和挑战。
在工业生产过程中，数据采集是获取工业大数据的重要环节，它涉及到从各种设备和传感器中收集数据，并将其转化为有意义的信息。
本文将详细介绍工业大数据的数据采集过程，包括数据采集的目的、方法、流程以及相关的技术和工具。
二、数据采集的目的数据采集的目的是为了获取工业生产过程中的各种数据，包括设备状态数据、生产参数数据、环境监测数据等。
这些数据可以用于分析和优化生产过程，提高生产效率和质量，降低成本和风险。
同时，数据采集还可以为企业提供实时的监控和预警功能，帮助企业及时发现和解决问题，提高生产安全性。
三、数据采集的方法1. 传感器技术：传感器是数据采集的重要工具，通过感知和转换物理量、化学量等信息为电信号，实现对设备和环境的数据采集。
常见的传感器包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器等。
传感器可以直接与设备连接，实时采集数据，并通过通信接口将数据传输到数据采集系统。
2. 无线通信技术：为了解决设备分布广泛、布线困难的问题，可以采用无线通信技术进行数据采集。
无线传感器网络（WSN）是一种常用的无线通信技术，它由多个分布在空间中的传感器节点组成，节点之间通过无线通信进行数据传输。
通过部署适量的传感器节点，可以实现对整个生产场景的数据采集。
3. 数据采集协议：数据采集协议是规定数据采集过程中的通信规则和数据格式的标准。
常见的数据采集协议包括MODBUS、OPC UA、MQTT等。
根据设备和系统的特点，选择合适的数据采集协议进行数据采集和通信。
四、数据采集的流程数据采集的流程一般包括以下几个步骤：1. 设备连接：将传感器或设备与数据采集系统进行连接，确保数据的准确采集。
连接方式可以是有线连接或无线连接，根据实际情况选择最合适的方式。
2. 数据采集配置：配置数据采集系统，设置采集频率、采集参数等。
根据实际需求，确定需要采集的数据类型和采集的时间间隔。
工业大数据分析综述：模型与算法
工业大数据分析综述：模型与算法摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。
对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。
因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。
模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。
介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。
关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造1 引言当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。
工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。
建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。
工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computeraided design，CAD）、计算机辅助制造（computer aided manufacturing，CAM）、计算机辅助工程（computer aidedengineering，CAE）等技术在工业企业中得到广泛应用。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集一、引言工业大数据的采集是指通过各种传感器和设备，将工业生产过程中产生的各种数据进行收集和记录。
数据采集是工业大数据分析的基础，对于提高生产效率、优化生产过程、降低成本具有重要意义。
本文将详细介绍工业大数据的数据采集过程，包括采集对象、采集方式、采集频率等内容。
二、采集对象1. 生产设备数据：包括机器运行状态、温度、压力、振动等参数。
2. 传感器数据：包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器等的数据。
3. 环境数据：包括空气质量、光照强度、噪音等环境参数的数据。
4. 产品数据：包括产品质量、生产批次、生产日期等数据。
三、采集方式1. 直连采集：将传感器和设备直接连接到数据采集系统，通过通信协议实时采集数据。
2. 无线采集：采用无线传感器网络，通过无线信号传输数据，适用于采集范围广、设备分散的场景。
3. 云端采集：将数据通过互联网上传到云端平台，实现大规模数据采集和集中管理。
4. 手动采集：人工记录数据，适用于某些无法自动采集的数据。
四、采集频率1. 实时采集：数据按照设定的时间间隔进行采集，通常用于对实时性要求较高的场景。
2. 定时采集：按照预定的时间点进行采集，适用于对实时性要求不高的场景。
3. 事件触发采集：当特定事件发生时，触发数据采集，如设备故障、温度超过阈值等。
五、数据采集流程1. 传感器配置：根据采集需求，选择合适的传感器，并进行配置，包括传感器的位置、参数设置等。
2. 数据采集设备配置：选择合适的数据采集设备，并进行配置，包括连接方式、通信协议等。
3. 采集系统搭建：搭建数据采集系统，包括硬件设备的安装和软件系统的配置。
4. 数据采集：根据采集方式和频率，进行数据采集，确保数据的准确性和完整性。
5. 数据传输：将采集到的数据传输到存储设备或云端平台，确保数据的安全性和可靠性。
6. 数据处理和分析：对采集到的数据进行处理和分析，提取有价值的信息和模式。
7. 数据可视化：将处理和分析后的数据以图表、报表等形式展示，便于用户理解和决策。
工业数据采集与数据分析
工业数据采集与数据分析1. 引言工业数据采集与数据分析是现代工业生产过程中的重要环节。
通过对工业生产过程中的数据进行采集和分析，可以帮助企业提高生产效率，降低成本，优化生产过程，提升产品质量。
本文将介绍工业数据采集与数据分析的基本概念、应用场景以及常用的数据采集和分析方法。
2. 工业数据采集技术2.1 传感器技术传感器是工业数据采集的重要设备，通过测量各种物理量（如温度、压力、湿度等）将实际过程转化为电信号。
常用的工业传感器包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器等。
### 2.2 无线通信技术无线通信技术是工业数据采集的重要手段之一，通过使用无线传感器网络（WSN）或物联网（IoT）技术，可以实时采集和传输数据，从而实现工业生产过程的远程监测和控制。
### 2.3 云计算技术云计算技术为工业数据采集提供了强大的计算和存储能力。
通过将采集到的大量数据上传至云服务器进行处理和分析，可以实现大规模数据的高效处理和实时监测。
3. 工业数据分析方法3.1 统计分析统计分析是工业数据分析的基本方法之一，通过对数据进行描述、整理和分析，可以得到数据的特征、趋势和规律。
常用的统计分析方法包括均值、方差、回归分析等。
### 3.2 机器学习机器学习是一种通过建立数学模型从数据中学习和预测的方法。
在工业数据分析中，可以使用机器学习算法对数据进行分类、聚类、预测等任务。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
### 3.3 深度学习深度学习是机器学习的一种进阶技术，通过建立多层神经网络模型对数据进行学习和预测。
它在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果，并在工业数据分析中也得到了广泛应用。
4. 工业数据采集与数据分析的应用场景4.1 能源管理工业生产中的能源消耗是一个重要的成本因素，通过对能源消耗数据的采集和分析，可以找出能源的浪费和损耗，并优化生产过程，降低能源成本。
### 4.2 故障诊断与预测维护通过对工业设备的数据进行采集和分析，可以实时监测设备的状态和运行情况。
哈尔滨工业大学-高宏-工业感知大数据获取与计算
哈尔滨工业大学-高宏-工业感知大数据获取与计算工业感知大数据获取与计算高宏哈尔滨工业大学27><015.12.11报告内容一、工业大数据的泛在性二、工业大数据关键问题三、一些探索及部分结果正在来临第四次工业革命第四次工业革命与大数据工业互联网（以数据为中心）互联网、物联网、无线网、电信网、传感网工业大数据信息知识控制决策分析挖掘决策制定数据获取执行控制智能设计智能设备智能制造智能产品智能服务为企业和用户创造最大价值工业大数据?? 是在工业领域信息化相关应用中所产生的海量数据?? 产品数据、环境数据、使用数据?? 工业大数据来源亍产品全生命周期的各个环节：?? 需求、设计、原料、制造、仓储、物流、销售、消费等各个环节产品生命期企业产业链外部数据再利用工业大数据的泛在性电梯安全家具汽车生产纺织制药化工飞机引擎监测造纸工业大数据特点1. 行业相关性感知数据具有很强的行业相关性，从而具有不同的潜在逡辑机理关系。
2. 流程关联性产品各个阶段产生的感知数据之间相亏关联、相亏影响。
工业大数据特点3. 价值时效性当前时刻产生的数据如果不迅速转变为可以支持决策的信息，其价值就会随时间流逝而迅速减退。
4. 模态多样性感知数据的类型越来越丰富，既包含温度、湿度、光强等结构化数据，也包括图像、音视频等非结构化数据??????????????????????????????nx xx ?? ?? 2 1x?? ?? ?? ???? ???? ?? ?? ????????mnmmnnyyyyyyyyy??????????????212222111211Y工业大数据特点?? 不精确?? 低精度传感器及环境干扰造成感知数据不精确。
22.3 ℃23 ℃22.5 ℃ 24.5 ℃ 23 ℃NULL 23 ℃失效不一致5. 质量低劣性?? 不完整?? 采样频率、感知节点失效、数据丢失等因素影响，无法保证在仸意时刻获得全部实时感知数据。
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工业大数据的泛在性
电梯安全
汽车生产
飞机引擎监测
纺织
造纸
化工
制药
家具
工业大数据特点
1. 行业相关性
感知数据具有很强的行业相关性，从 而具有不同的潜在逡辑机理关系。
2. 流程关联性
产品各个阶段产生的感知数据之间相 亏关联、相亏影响。
工业大数据特点
3. 价值时效性
当前时刻产生的数据如果不迅速转变 为可以支持决策的信息，其价值就会 随时间流逝而迅速减退。
智能设备 智能制造 智能产品
为企业和用户创造最大价值
智能服务
工业大数据
• 是在工业领域信息化相关应用中所产生的 海量数据
• 产品数据、环境数据、使用数据 • 工业大数据来源亍产品全生命周期的各个环节： • 需求、设计、原料、制造、仓储、物流、销售、
消费等各个环节
企业 产业链 外部数据
产品 生命期
再利用
报告内容
一、工业大数据与其应用 二、工业感知大数据挑战 三、一些探索及部分结果
部分研究结果（一）
感知数据的高质量获取
部分研究结果（一）
• 感知大数据例1
• 现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传
感器
• 探测温度、压力、热能、振动和噪声 • 每隔几秒就收集一次数据 • 利用这些数据可以实现:
4. 模态多样性
x1
y11 y12
y1n
x
x2
Y
y
21
y22
y2n
感知数据的类型越来越丰富，既包含
xn
ym1 ym2
ymn
温度、湿度、光强等结构化数据，也
包括图像、音视频等非结构化数据
工业大数据特点
22.3 ℃
5.质量低劣性
23 ℃
不精确
NULL 失效
23 ℃
22.5 ℃ 24.5 ℃ 23 ℃ 不一致
工业感知大数据获取与计算
技术创新，变革未来
报告内容
一、工业大数据的泛在性 二、工业大数据关键问题 三、一些探索及部分结果
正在来临第四次工业革命
第四次工业革命与大数据
数据
工业互联网（以数据为中心）
执行
获取 互联网、物联网、无线网、电信网、传感网
控制
工业
分析
大数据
挖掘
信息
决策
知识
制定
控制 决策
智能设计
• 在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获 取的发动机运转数据对亍确定飞机的失联路径起到 了关键作用。
• 智能感知是工业智能系统的基础。
• 高质量数据采集是后续分析挖掘的保障
• 一个设备的全生命期信息
• 设备运行的状态信息
• 设备运行的工况信息
感知数据
• 设备使用中的环境信息
• 维护保养信息
不 完低整精度传感器及环境干扰造 不一成采致样感频知率数、据感不精知确节。点失效、数
不 及据证感因得据数当时数据丢知采时集据不在失集，成数中一仸等、环来据含致意传因境自。有。时输素、亍过刻、影用不时获更响途同数得新等数，据全等因据无。延部素源法迟实的造保使时数成
工业大数据的关键技术问题
问题1：工业大数据的获取、传输与融合？ 问题2：低质量工业大数据管理与计算？ 问题3：工业大数据的自然规律？ 问题4：工业大数据的计算、分析与挖掘？ 问题5：工业大数据的计算平台？
加大等频数据采集的频 率可行吗？
加大采集频率意味着： 1. 产生更加庞大的感知
数据 2. 加重数据存储与传输
的负担
变频数据采集是否可行？
部分研究结果（一）
基于Hermit插值的变频数据采集算法
将时间轴分成若干时间区间
采样频S率am调ple节Se过nse于d V频alu繁es 、in [数tc-1据,tc]采集次数较 多 曲线光滑度不高、二阶间断点多
基于三次样条插值的变频数据采集算法
思想：一段时间调整一次数据采集频率 若干时间区间构成一个时间窗口 一个时间窗口内进行等频采样，不同窗口间调整采样频率
主要步骤
在[Tk,Tk+1]内采集数据点 计算[Tk,Tk+1]内的近似物理过程(感知)曲线
k<=m
预测下一个时间窗口[Tk+1,Tk+2]的数据采集周期
• ……
部分研究结果（一）
• Why？
人类通过感知数据获得信息：两个阶段
都可能产生 质量问题！
现有计算方法： 1. 仅感考知虑数如据何解决第二阶段的问题 2. 均以计等算频数据采集为前提
连续过程 离散化
部分研究结果（一） • 问题？
等频数据采集可行吗？
曲线失真，关键数据特征或变化要素丢失！
部分研究结果（一） • 问题？
• 设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反 生产规定、零部件故障）等。辅助生产工艺的改进
部分研究结果（一）
• 感知大数据例2
• 在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和
电力系统等数以百计的变量组成了在航状态， 这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。
• 波音737发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB 数据。
Sampling based Algorithms
只能支持特定的简单计算(e.gaggregation .etc) 无法恢复原始数据信息
Compression Algorithms
大多数分布式压缩方法仅考虑如何减少数据收集过 程中的代价
需要解压才能进行计算 增加额外开销
Temporal and Spatial-Correlation based Algorithms Data Reduction Algorithms
tc<=tf
DeteCrmoimneputhteeSneenxstesdamCuplrivneg timine [tct+c-11,,ttcc]= tc+1
tc is current sampling time tc-1 is the last sampling time beforetc
部分研究结果（一）
ε-Dominant Dataset 获取与计算
部分研究结果（二）
Why？
尽管工业大数据的规模极其庞大，然而
很多数据之间存在着极强的时空相关性 冗余信息量大 一个小数据子集即可保证携带整个数据集的
主要信息
D o More
with Less !
Hale Waihona Puke 部分研究结果（二）现有的Do More with Less方法
部分研究结果（一）
理论分析结果
输出曲线的光滑度 一阶导数误差
H-Based算法
S-Based 算法
一阶光滑、二阶间断点多 一阶光滑、二阶间断点少
二阶导数误差
数据采集次数
计算复杂度
实验结果
精确度 通信传输
计算量小
计算量大
H-based算法 较高 较大
S-Based算法 较低 较小
部分研究结果（二）