【技术实现步骤摘要】
基于流式大数据的工业设备健康管理云平台架构
本专利技术涉及物联网
，尤其涉及一种基于流式大数据的工业设备健康管理云平台架构。
技术介绍
随着物联网与工业融合创新，智能制造时代的到来，各种工业设备所产生的工业大数据技术及应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，是驱动产品智能化、生产过程智能化、管理智能化、服务智能化、新业态新模式，支撑制造业转型和构建开放、共享、协作的智能制造产业生态的重要基础。现有的工业云平台在构建通用云平台方面发挥重要作用，并且已经在很多商业项目中投入实际应用。但由于工业领域相对于其它领域存在着很大的特殊性，特别是添加健康监测系统之后，改变了传统企业供产销的管理模式，比如数据采集协议的复杂性和多样性、工业领域行业应用和数据分析的专业性和定制性，以及其对于数据安全性、稳定性的要求，都使得市场上绝大多数的云平台产品难以满足工业领域实际需求。基于上述，针对工业设备大数据多源异构的特点，现有工业云平台存在扩展性差、不够灵活的问题，不便于管理，维护成本较高。上述缺陷是...
【技术保护点】
1.一种基于流式大数据的工业设备健康管理云平台架构，其特征在于，包括：/n对象层，包括至少一种类型的工业设备；/n接入层，用于针对对象层的工业设备选择相应的接入方式进行数据采集，得到多源异构数据；/n测试层，用于对采集终端数据质量、数据集成前后以及数据传输过程进行测试，得到质量测试结果；/n一次处理层，用于根据数据的质量测试结果进行标准化处理，得到标准化数据，其中标准化处理包括格式标准化、异常数据的清除、错误纠正以及重复数据的清除；/n元数据存储层，用于对标准化数据按照生命周期进行优化处理和存储；/n二次处理层，用于对元数据存储层中的数据基于时态约束进行关联分析和特征分析，...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于流式大数据的工业设备健康管理云平台架构，其特征在于，包括：
对象层，包括至少一种类型的工业设备；
接入层，用于针对对象层的工业设备选择相应的接入方式进行数据采集，得到多源异构数据；
测试层，用于对采集终端数据质量、数据集成前后以及数据传输过程进行测试，得到质量测试结果；
一次处理层，用于根据数据的质量测试结果进行标准化处理，得到标准化数据，其中标准化处理包括格式标准化、异常数据的清除、错误纠正以及重复数据的清除；
元数据存储层，用于对标准化数据按照生命周期进行优化处理和存储；
二次处理层，用于对元数据存储层中的数据基于时态约束进行关联分析和特征分析，得到数据之间的时态关联特征数据；
特征数据存储层，用于对时态关联特征数据进行存储；
数据集融层，用于按照多维度时态关联特征数据与历史特征数据进行横向与纵向的数据集成与融合；
计算模型层，用于基于数据集融层处理后的数据构建符合使用场景的计算模型；
诊断预测层，用于对采集的实时数据选择计算模型层中相应的计算模型进行计算，得到计算结果；
服务层，用于根据计算结果确定平台服务对象，将计算结果提供给相应的平台服务对象。
2.如权利要求1所述的基于流式大数据的工业设备健康管理云平台架构，其特征在于，所述接入层包括：
类型确定模块，用于对采集的数据进行整理并根据工业设备的类型结合设备类型与数据类型的映射关系确定需采集的数据类型；
接入方式确定模块，用于根据数据类型确定数据来源、数据存放位置、数据内容形式以及接入方式；
其中接入方式包括中间件接入方式和远程传输方式。
3.如权利要求1所述的基于流式大数据的设备健康管理云平台架构，其特征在于，所述质量测试结果包括数据完整性测试结果、数据规范性测试结果、数据准确性测试结果、数据一致性测试结果和数据实时性测试结果，所述测试层包括：
完整性测试模块，用于对采集的数据是否有数据缺失进行测试，得到数据完整性测试结果；
规范性测试模块，用于对采集的数据传输的发送方与接收方的数据格式进行比对，得到数据规范性测试结果；
准确性测试模块，用于对采集的数据的测量值与实际值之间的符合程度进行测试，得到数据准确性测试结果；
一致性测试模块，用于判断采集的数据是否有不合语义的错误和关联逻辑关系的相同程度，得到数据一致性测试结果；
实时性测试模块，用于根据采集的数据带有的时间戳与接收时间进行比较，得到数据实时性测试结果。
4.如权利要求3所述的基于流式大数据的设备健康管理云平台架构，其特征在于，所述测试层针对结构化数据进行数据准确性测试、数据完整性测试、数据一致性测试和数据规范性测试，针对非结构化数据进行数据完整性测试，针对实时数据进行实时性测试。
技术研发人员：丁克勤，李娜，王志杰，
申请(专利权)人：中国特种设备检测研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11
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