用于处理传感器数据的方法、计算设备和计算机存储介质技术

本公开涉及一种用于处理传感器数据的方法、计算设备和计算机存储介质。该方法包括：在计算设备处，经由网关设备获取第一预定时间间隔内的来自多个设备的设备运行数据；获取第二预定时间间隔内的来自多个传感器的传感器测量数据；分别针对设备运行数据和传感器测量数据进行预处理、使得设备运行抽样数据的抽样率等于传感器测量抽样数据的抽样率；获取对应于第三预定时间间隔的设备运行抽样数据和传感器测量抽样数据；计算每一个传感器测量抽样数据与每一个设备运行抽样数据的相关系数；针对所计算的相关系数进行排序，以便基于排序结果确定多个传感器与多个设备之间的关联关系。本公开能够快速、并准确地实现传感器的与设备的匹配。

【技术实现步骤摘要】
用于处理传感器数据的方法、计算设备和计算机存储介质
本公开总体上涉及数据处理，并且具体地，涉及用于处理传感器数据的方法、计算设备和计算机存储介质。
技术介绍
工业设备上通常配置有一个或者多个传感器。在工业场景中，多个传感器的测量数据例如经由网关传送至云端服务器之后，云端服务为了基于传感器的测量数据进行建模分析，以便给出关于关联的工业设备状态的评估结果。因此，云端服务器需要知晓传感器测量数据与设备之间的相关性。传统的处理传感器数据的方案例如包括：通过人工输入传感器的标识（ID号）和设备的标识（ID号），并将二者关联起来并输入物联网的云服务器，以便实现设备与传感器之间的关联。在大数据工业互联网场景下，一个工厂可能需要部署上千个传感器，一些工业场景工况环境较为复杂、并且传感器安装步骤也较为复杂、留给传感器的部署时间也相对有限，因此，在传感器的安装过程中不适合携带电子设备进行传感器ID和设备ID的录入工作；另外，针对上千个传感器以及设备ID统计与配对过程也难免容易出错。综上，传统用于处理传感器数据的方案需要较多人工来建立设备与传感器之间的关联，难以快速、并准确地实现大数据工业互联网场景下的传感器与设备的匹配。
技术实现思路
本公开提供一种用于处理传感器数据的方法、计算设备和计算机存储介质，能够快速、并准确地实现大数据工业互联网场景下的传感器的与设备的匹配。根据本公开的第一方面，提供了一种用于处理传感器数据的方法。该方法包括：在计算设备处，经由网关设备获取第一预定时间间隔内的来自多个设备的设备运行数据，设备运行数据中至少包括对应设备的控制数据；获取第二预定时间间隔内的来自多个传感器的传感器测量数据，多个传感器配置在多个设备中的至少一个设备之上，以用于测量至少一个设备的状态；分别针对设备运行数据和传感器测量数据进行预处理、以便生成设备运行抽样数据和传感器测量抽样数据，设备运行抽样数据的抽样率等于传感器测量抽样数据的抽样率；获取对应于第三预定时间间隔的设备运行抽样数据和传感器测量抽样数据，第三预定时间间隔属于第一预定时间间隔与第二预定时间间隔之间的交集；计算每一个传感器测量抽样数据与每一个设备运行抽样数据的相关系数；以及针对所计算的相关系数进行排序，以便基于排序结果确定多个传感器与多个设备之间的关联关系。本公开能够快速、并准确地实现大数据工业互联网场景下的传感器的标识。根据本专利技术的第二方面，还提供了一种计算设备，该设备包括：至少一个处理单元；至少一个存储器，至少一个存储器被耦合到至少一个处理单元并且存储用于由至少一个处理单元执行的指令，指令当由至少一个处理单元执行时，使得计算设备执行本公开的第一方面的方法。根据本公开的第三方面，还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被机器执行时执行本公开的第一方面的方法。在一些实施例中，用于处理传感器数据的方法：将被确定关联关系的传感器和设备所分别对应的传感器测量数据与设备运行数据关联相同的标识；确定多个传感器中的至少两个传感器是否关联有相同的标识；以及响应于确定多个传感器中的至少两个传感器关联有相同的标识，针对至少两个传感器的传感器测量数据进行融合。在一些实施例中，分别针对设备运行数据和传感器测量数据进行预处理包括：基于设备运行数据和传感器测量数据各自对应的时间戳，对齐设备运行数据和传感器测量数据；以及针对经对齐的设备运行数据或者传感器测量数据进行上抽样和下抽样中的至少一种，以便使得设备运行抽样数据的抽样率和传感器测量抽样数据的抽样率相等。在一些实施例中，针对经对齐的设备运行数据或者传感器测量数据进行上抽样和下抽样中的至少一种包括：抽取设备运行数据所对应的测量周期中部分时间段的设备运行数据，以生成设备运行抽样数据；或者针对传感器测量数据进行插值。在一些实施例中，计算每一个传感器测量抽样数据与每一个设备运行抽样数据的相关系数包括：计算每一个传感器测量抽样数据与每一个设备运行抽样数据的皮尔逊相关系数。在一些实施例中，计算每一个传感器测量抽样数据与每一个设备运行抽样数据的皮尔逊相关系数包括：将经对齐的设备运行抽样数据设置成列，设备运行抽样数据指示对应的设备标识；将经对齐的传感器测量抽样数据设置成行，传感器测量抽样数据指示对应的传感器标识；针对列中的每一个设备运行抽样数据和行中的每一个传感器测量抽样数据计算皮尔逊相关系数，以便构建相关系数矩阵，每一个所计算的皮尔逊相关系数指示对应的设备标识和对应的传感器标识。在一些实施例中，针对所计算的相关系数进行排序，以便基于排序结果确定多个传感器与多个设备之间的关联关系包括：按照皮尔逊相关系数递减的顺序，针对相关系数矩阵中的皮尔逊相关系数进行排序；依次针对每一个对应的传感器的标识，按照皮尔逊相关系数递减的顺序遍历相关系数矩阵，以便分别确定指示每一个对应的传感器的标识的最大的皮尔逊相关系数；以及将最大的皮尔逊相关系数所指示的对应的设备标识和对应的传感器标识所分别关联的设备和传感器确定为具有关联关系。在一些实施例中，多个设备为多台空压机，设备运行数据包括来自多台空压机的当前工作功率数据和当前滤芯使用时间数据，多个传感器包括部署在多台空压上的多个震动传感器，传感器测量数据包括对应传感器所采集的其部署的空压机在工作过程中的震动信号。提供
技术实现思路
部分是为了以简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。
技术实现思路
部分无意标识本公开的关键特征或主要特征，也无意限制本公开的范围。附图说明图1示出了根据本公开的实施例的用于实施用于处理传感器数据的方法的系统的示意图。图2示出了根据本公开的实施例的用于处理传感器数据的方法的流程图。图3示出根据本公开实施例的用于计算相关系数的方法的流程图。图4示出根据本公开实施例的用于确定传感器与设备关联关系的方法的流程图。图5示意性示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的框图。在各个附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施例。虽然附图中显示了本公开的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至少一个示例实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。如前文所描述，传统的用于处理传感器数据的方案需要较多人工来建立设备与传感器之间的关联，难以快速、并准确地实现大数据工业互联网场景下的传感器的与设备的匹配。为了至少部分地解决上述问题以及其他本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于处理传感器数据的方法，包括：/n在计算设备处，经由网关设备获取第一预定时间间隔内的来自多个设备的设备运行数据，所述设备运行数据中至少包括对应设备的控制数据；/n获取第二预定时间间隔内的来自多个传感器的传感器测量数据，所述多个传感器配置在所述多个设备中的至少一个设备之上，以用于测量所述至少一个设备的状态；/n分别针对所述设备运行数据和所述传感器测量数据进行预处理、以便生成设备运行抽样数据和传感器测量抽样数据，所述设备运行抽样数据的抽样率等于所述传感器测量抽样数据的抽样率；/n获取对应于第三预定时间间隔的设备运行抽样数据和传感器测量抽样数据，所述第三预定时间间隔属于所述第一预定时间间隔与所述第二预定时间间隔之间的交集；/n计算每一个传感器测量抽样数据与每一个设备运行抽样数据的相关系数；以及/n针对所计算的相关系数进行排序，以便基于排序结果确定所述多个传感器与多个设备之间的关联关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于处理传感器数据的方法，包括：
在计算设备处，经由网关设备获取第一预定时间间隔内的来自多个设备的设备运行数据，所述设备运行数据中至少包括对应设备的控制数据；
获取第二预定时间间隔内的来自多个传感器的传感器测量数据，所述多个传感器配置在所述多个设备中的至少一个设备之上，以用于测量所述至少一个设备的状态；
分别针对所述设备运行数据和所述传感器测量数据进行预处理、以便生成设备运行抽样数据和传感器测量抽样数据，所述设备运行抽样数据的抽样率等于所述传感器测量抽样数据的抽样率；
获取对应于第三预定时间间隔的设备运行抽样数据和传感器测量抽样数据，所述第三预定时间间隔属于所述第一预定时间间隔与所述第二预定时间间隔之间的交集；
计算每一个传感器测量抽样数据与每一个设备运行抽样数据的相关系数；以及
针对所计算的相关系数进行排序，以便基于排序结果确定所述多个传感器与多个设备之间的关联关系。


2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
将被确定关联关系的传感器和设备所分别对应的传感器测量数据与设备运行数据关联相同的标识；
确定所述多个传感器中的至少两个传感器是否关联有相同的标识；以及
响应于确定所述多个传感器中的至少两个传感器关联有相同的标识，针对所述至少两个传感器的传感器测量数据进行融合。


3.根据权利要求1所述的方法，其中分别针对所述设备运行数据和所述传感器测量数据进行预处理包括：
基于所述设备运行数据和所述传感器测量数据各自对应的时间戳，对齐所述设备运行数据和所述传感器测量数据；以及
针对经对齐的所述设备运行数据或者所述传感器测量数据进行上抽样和下抽样中的至少一种，以便使得所述设备运行抽样数据的抽样率和所述传感器测量抽样数据的抽样率相等。


4.根据权利要求3所述的方法，其中针对经对齐的所述设备运行数据或者所述传感器测量数据进行上抽样和下抽样中的至少一种包括：
抽取所述设备运行数据所对应的测量周期中部分时间段的设备运行数据，以生成所述设备运行抽样数据；或者
针对所述传感器测量数据进行插值。


5.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李知周，
申请(专利权)人：震坤行网络技术南京有限公司，震坤行工业超市上海有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32