【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网技术的工厂数据采集处理系统
[0001]本专利技术涉及智能工厂
，具体为一种基于物联网技术的工厂数据采集处理系统。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的快速发展，人们对与互联网的运用越来越广泛，在工业领域中，人们通过物联网技术实现对工厂内生产状态的监控，即通过传感器对工厂数据进行采集处理，判断出工厂的生产状态、工厂环境状态及设备执行状态等情况，实践了箱内工厂的概念，实现了对工厂数据及工厂状态的有效管理。
[0003]践行箱内工厂这个概念的前提是要做到对工厂数据的精准采集及有效处理，但是现有的对工厂数据的采集处理技术中存在较为明显的不足，其表现为采集的数据不够准确，受传感器的自身因素的影响，极个别数据会出现异常，相比正常数据波动较为明显，同时在对采集数据的处理方式上也比较单一，只能进行简单的数据筛选及数据比对，对数据的处理效果不好。
[0004]针对上述情况，我们需要一种基于物联网技术的工厂数据采集处理系统。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于物联网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于物联网技术的工厂数据采集处理系统，其特征在于，包括：数据采集模块，所述数据采集模块通过传感器对工厂数据进行采集；数据分析模块，所述数据分析模块用于对数据采集模块采集的数据进行分析处理，进而根据分析结果对工厂数据进行校准，并对异常情况进行报警；所述数据分析模块包括预处理模块、异常数据分析模块、生产状态预测模块及报警模块，所述预处理模块获取数据采集模块采集的传感器数据，并对其进行筛选，筛选出采集的传感器数据中的极值，构成相应的传感器数据片段，并通过传感器数据片段构成的组合数据对，判断传感器数据片段之间的相似性，进而对获取的传感器数据进行异常判断，并对异常数据进行标记；所述异常数据分析模块获取预处理模块标记的异常数据，参照历史数据对其进行分析，获取异常数据所属的传感器种类对应的正常波动范围G，获取该异常数据周围单位范围内的其余异常数据，将所得单位范围内的其余异常数据及该异常数据，均与该传感器种类对应的正常波动范围G进行比较，进而对该异常数据进行二次确认，确认其是否为假异常数据；所述生产状态预测模块获取预处理模块的筛选结果及异常数据分析模块的分析结果，根据所得结果进行预测分析，判断工厂的生产状态是否异常；所述报警模块对工厂生产状态的异常情况进行报警。2.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的工厂数据采集处理系统，其特征在于：所述工厂数据包括工厂的生产状态数据，所述工厂的生产状态数据包括设备执行状态数据、设备周边环境状态数据及各设备对应的生产条件状态数据，所述设备执行状态数据、设备周边环境状态数据及各设备对应的生产条件状态数据均包括至少一种传感器数据。3.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的工厂数据采集处理系统，其特征在于：所述预处理模块对数据采集模块采集的传感器数据进行筛选的方法包括以下步骤：S1、获取数据采集模块采集的传感器数据；S2、筛选出采集的传感器数据中的极值，并将极值中的极大值用第一颜色进行标记，将极值中的极小值用第二颜色进行标记；S3、以极小值对应的传感器数据为端点，选取不同的极小值组合构成相应的传感器数据片段，将每个传感器数据片段中传感器数据个数记为m1；S4、获取相邻且长度在误差范围之内的n个传感器数据片段，对传感器数据片段进行排列组合，任意两个传感器数据片段构成一个组合数据对，得到个组合数据对，当相邻的n个传感器数据片段存在长度不在误差范围之内的情况时，判定获取的传感器数据片段之间不相似，跳转到S8；S5、计算第j个组合数据对中第i组位置对应的数据之间差值的平方，记为a
ij
，1≤i≤m1,1≤j≤，
并计算第j个组合数据对对应的误差值a1
j
，；S6、计算个组合数据对分别对应的误差值a1
j
的平均值，记为a2，；S7、将S6中得到的a2与第一预设值进行比较，判断获取的传感器数据片段之间是否相似，当a2小于第一预设值时，判定获取的传感器数据片段之间相似，当a2大于等于第一预设值时，判定获取的传感器数据片段之间不相似；S8、当获取的传感器数据片段之间不相似时，调整传感器数据片段中传感器数据个数m1，重新选取传感器数据片段，并跳转到S4；S9、当获取的传感器数据片段之间相似时，确认传感器数据片段长度，记为m2，对获取的传感器数据进行异常判断，并将异常的传感器数据进行标记。4.根据权利要求3所述的一种基于物联网技术的工厂数据采集处理系统，其特征在于：所述选取不同的极小值组合构成相应的传感器数据片段的方法包括以下步骤：S3.1、以任意一个极小值为起始端点p1；S3.2、按照传感器数据获取的先后顺序，筛选传感器数据中p1之后的所有极小值，并按顺序逐个录入第一集合中；S3.3、选取第一集合中的任意一个极小值作为终止端点p2；S3.4、截取起始端点p1与终止端点p2之间所有的传感器数据，得到该起始端点p1与终止端点p2对应的传感器数据片段，所述传感器数据片段包括起始端点p1对应的传感器数据，但是不包括终止端点p2对应的传感器数据。5.根据权利要求3所述的一种基于物联网技术的工厂数据采集处理系统，其特征在于：对传感器数据片段长度是否在误差范围之内的判定方法包括以下步骤：S4.1、分别获取相邻的n个传感器数据片段的长度；S4.2、分别求取任意两个传感器数据片段的长度差值的绝对值；S4.3、计算S4.2得到的所有绝对值的平均值，并将所得平均值与第二预设值进行比较，当所得平均值大于等于第二预设值时，判定该相邻的n个传感器数据片段长度不在误差范围之内，当所得平均值小于第二预设值时，判定该相邻的n个传感器数据片段长度在误差范围之内。6.根据权利要求3所述的一种基于物联网技术的工厂数据采集处理系统，其特征在于：所述对获取的传感器数据进行异常判断的方法包括以下步骤：S9.1、获取确认的传感器数据片段长度m2及获取的传感器数据；S9.2、确定待进行异常判断的传感器数据在获取的传感器数据中的位置，获取所述位置的过程中，首先获取按照传感器数据获取的先后顺序，先于该传感器数据且距离该传感器数据最近的极小值，然后获取该极小值与该传感器数据之间的距离；
S9.3、以S9.2中获取的极小值为起始端点，构建包含该传感器数据且长度与m2在误差范围之内的传感器数据片段，该传感器数据片段记为K；S9.4、获取与K相邻且长度在误差范围之内的两个传感器数据片段，分别记为K1、K2；S9.5、将K与K1进行比较，计算K中该传感器数据与K1中该传感器数据对应的数据之间差值的绝对值，记为b1，将K与K2进行比较，计算K中该传感器数据与K2中该传感器数据对应的数据之间差值的绝对值，记为b2；S9.6、计算b1与b2的平均值与该传感器数据的比值，将所得比值与第三预设值进行比较，判断该传感器数据是否异常，当所得比值大于等于第三预设值时，判定该传感器数据异常，当所得比值小于第三预设值时，判定该传感器数据正常。7.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的工厂数据采集处理系统，其特征在于：判断K1中该传感器数据对应的数据的方法包括以下步骤：S9.5.1、分别统计K与K1中的极大值、极小值，并按从起始端点至终止端点的方向分别对统计的极大值与极小值进行编号，将第c1个极大值记为D
c1
，将第c2个极小值记为E
c2
，编号过程中将终止端点的前一个点及起始端点均视为极小值；S9.5.2、获取该传感器数据在K中相邻的极大值编号D
f1
、极小值编号E
f2
及K中极大值的总个数n1；S9.5.3、获取K1中极大值的总个数n2，比较n1与n2是否相同；S9.5.4、当n1＝n2时，获取K中极大值编号D
f1
与极小值编号E
f2
之间的传感器数据个数n3，获取K1中极大值编号D
f1
与极小值编号E
f2
之间的传感器数据个数n4，比较n3与n4的大小，当n3大于等于n4时，合并K中极大值编号D
f1
与极小值编号E
f2
之间的传感器数据，得到合并后K中最终的D
f1
与E
f2
...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭志君，曹青兰，
申请(专利权)人：南京绛门信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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