一种基于工业互联网的数据采集方法技术

本发明专利技术涉及数据采集方法，具体涉及一种基于工业互联网的数据采集方法，识别通讯网络中数据的类型，并根据数据类型划分数据等级，获取不同数据等级的数据影响通讯网络的属性参数，并构建数据量趋势预测模型，利用属性参数计算不同数据等级的数据对应的预测数据量，构建数据传输速率计算模型，利用预测数据量计算不同数据等级的数据对应的数据传输速率，检测通讯网络的实时运行状态，并根据实时运行状态对数据量趋势预测模型、数据传输速率计算模型进行回归验证，封装各数据采集设备的设备协议，并将通讯网络中不同数据类型的数据转换为对应设备协议格式；本发明专利技术提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法实现带宽资源有效分配的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种基于工业互联网的数据采集方法
本专利技术涉及数据采集方法，具体涉及一种基于工业互联网的数据采集方法。
技术介绍
当前，全球第四次工业革命孕育兴起与我国制造业转型升级形成历史性交汇，互联网、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术与工业制造技术深度融合，推动生产制造模式、产业组织方式、商业运行机制发生颠覆式创新，催生融合发展的新技术、新产品、新模式、新业态，为工业经济发展打造新动能、开辟新道路、拓展新边界。目前，世界各国均已启动各自国家智能制造的重大战略，争取实现引领全球的制造业发展，其中包括美国的“工业互联网”、德国的“工业4.0”、日本的“互联工业”、英国的“高价值战略”等国家智能制造战略，以推动本国工业迈向智能化制造进程，中国为此加快了相关领域的步伐。工业互联网是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。其本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地融合起来。通过工业网关设定一定的采集频率，按照数据源格式和类型采集数据，采集本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于工业互联网的数据采集方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、识别通讯网络中数据的类型，并根据数据类型划分数据等级；/nS2、获取不同数据等级的数据影响通讯网络的属性参数，并构建数据量趋势预测模型，利用属性参数计算不同数据等级的数据对应的预测数据量；/nS3、构建数据传输速率计算模型，利用预测数据量计算不同数据等级的数据对应的数据传输速率；/nS4、检测通讯网络的实时运行状态，并根据实时运行状态对数据量趋势预测模型、数据传输速率计算模型进行回归验证；/nS5、封装各数据采集设备的设备协议，并将通讯网络中不同数据类型的数据转换为对应设备协议格式；/nS6、将转换后的数据与对应的数据传...

【技术特征摘要】
1.一种基于工业互联网的数据采集方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、识别通讯网络中数据的类型，并根据数据类型划分数据等级；
S2、获取不同数据等级的数据影响通讯网络的属性参数，并构建数据量趋势预测模型，利用属性参数计算不同数据等级的数据对应的预测数据量；
S3、构建数据传输速率计算模型，利用预测数据量计算不同数据等级的数据对应的数据传输速率；
S4、检测通讯网络的实时运行状态，并根据实时运行状态对数据量趋势预测模型、数据传输速率计算模型进行回归验证；
S5、封装各数据采集设备的设备协议，并将通讯网络中不同数据类型的数据转换为对应设备协议格式；
S6、将转换后的数据与对应的数据传输速率打包并上链存储，利用私钥对数据包进行加密签名，并根据链上智能合约按照时序发送数据包。


2.根据权利要求1所述的基于工业互联网的数据采集方法，其特征在于：S1中识别通讯网络中数据的类型，并根据数据类型进行等级划分，包括：
预先遍历通讯网络中的各数据类型，制定数据类型与数据等级的映射关系，识别通讯网络中数据的类型后，通过映射关系自动根据数据类型划分数据等级。


3.根据权利要求2所述的基于工业互联网的数据采集方法，其特征在于：S2中不同数据等级的数据影响通讯网络的属性参数，包括：数据等级、数据负载、数据采集端的实时状态、带宽设定值。


4.根据权利要求3所述的基于工业互联网的数据采集方法，其特征在于：S3中构建数据传输速率计算模型，包括：
构...

【专利技术属性】
技术研发人员：张崴，季乐，魏洪伟，王培青，卢青松，
申请(专利权)人：安徽超清科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34