本发明专利技术涉及一种工业大数据处理方法和系统，所述方法包括:数据处理服务器从大数据服务器获取请求相关的数据子集；将所述数据子集整理成为参数组合；将参数组合按照时间顺序对其中第二部分的参数值做聚类分区，得到第二部分的一个或多个参数值分区组合，以及和每个参数值分区组合对应的第三部分的敏感参数部分以构成大数据表；基于参数组合序列中的每个参数组合查找大数据表，以得到控制数据。本发明专利技术能够从大量的数据中抽取真正有用的数据，发现和利用多个工业设备联合工作时所产生的数据特性，从而对现场工业设备作有效的工业控制。从而对现场工业设备作有效的工业控制。从而对现场工业设备作有效的工业控制。
【技术实现步骤摘要】
一种工业大数据处理方法和系统
[0001]本专利技术属于工业控制
，尤其涉及一种工业大数据处理方法和系统。
技术介绍
[0002]数据是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计，数据量每2到3年就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，充分利用已存在的数据资源，把数据转换为信息和知识，已经成为提高其核心竞争力的主要瓶颈；
[0003]工业大数据是指在工业领域中产生的大数据，是指由工业设备高速产生的大量数据，对应不同时间下的设备状态，是物联网中的信息。随着科技的进步发展，在工业行业中也在不断发生变化，其中数字化、信息化、已经渗透进工业生产的每个角落，在工业大数据使用的过程中，就会用到工业大数据。
[0004]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，工业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售到维护的过程中也会产生大量的结构化和非结构化数据，从而形成了工业大数据，而目前的工业大数据仍需不断升级才能助力智能制造。工业大数据有数据容量大的特点，而数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。另一方面，目前对工业设备的异常和故障的检测存在极大的难度，现场生产系统的组成往往很庞大，工序复杂物联网节点庞大，传感器键槽的监测数据的参数维度高范围广，采用传统特征提取方法很难提取到可以反映其内在表现的特征；而实际生产过程中。生产现场发生故障或者需要进行和模态转换相关的工业过程控制的发生概率较低，一般情况下工业设备的工作都是有序进行的，因此收集相关数据缺乏目标性，代价极高且很困难。针对上述问题，现有技术中不能对各个部分进行数据统一化分析处理，无法从大量的数据中抽取真正有用的数据，在进行工业控制时，不能够发现和利用多个工业设备联合工作时所产生的数据特性，从而无法对现场工业设备作有效的工业控制。
技术实现思路
[0005]为了解决现有技术中的上述问题，本专利技术提出了一种工业大数据处理方法和系统，所述系统包含：
[0006]步骤S1：数据处理服务器获取来自移动终端的工业大数据处理请求；
[0007]步骤S2：数据处理服务器从大数据服务器获取请求相关的数据子集；具体为：数据处理服务器基于工业设备之间的连接关系从大数据服务器的大数据集中抽取数据子集；所抽取的数据子集是关于所述工业大数据处理请求所涉及工业设备集合中具备特定连接关系的一个或多个工业设备的数据子集；所述特定连接关系是局部显著工业设备簇的连接关系；局部显著工业设备簇是多个特定参数值存在显著性的工业设备组成的；
[0008]步骤S3：将所述数据子集整理成为参数组合；每个参数组合对应一个局部显著工
业设备簇；每个参数组合中包含三个部分；其中：第一部分为标识参数部分，包括工业设备参数组合中的固定部分；第二部分为不敏感参数部分，所述不敏感参数部分是不容易发生数值变化的参数部分；第三部分为敏感参数部分，是容易发生数值变化的参数部分；
[0009]步骤S4：将参数组合按照时间顺序对其中第二部分的参数值做聚类分区，得到第二部分的一个或多个参数值分区组合，以及和每个参数值分区组合对应的第三部分的敏感参数部分以构成大数据表；每个参数值分区组合中包含一个或多个工业设备的一个或多个参数类型的数据值聚类后形成的数值范围；
[0010]步骤S5：采集生产现场的工业设备参数；将所述工业设备参数整理成为参数组合序列；
[0011]步骤S6：基于参数组合序列中的每个参数组合查找大数据表，并将参数组合序列和查找到的敏感数据作对比以得到控制数据；数据处理服务器基于控制数据控制现场工业设备。
[0012]进一步的，所述步骤S6具体包括如下步骤：
[0013]步骤S61：按照时间顺序依次提取参数组合序列中参数组合；
[0014]步骤S62：将参数组合的第二部分中的每个参数值和大数据表中第二部分的相应类型的多个参数值分区依次作比较，以判断参数组合所落入的参数值分区组合；
[0015]步骤S63：当多个连续的参数组合均落入相同的参数值分区组合中时，提取所落入的参数值分区组合所关联的大数据表中第三部分的敏感数据作为指导敏感数据；并进入步骤S64；
[0016]所述步骤S63还包括：当多个连续的参数组合均落入相同的第一参数值分区组合中，而其后续的多个连续的参数组合均落入相同的第二参数值分区组合中时，进入步骤S65；
[0017]步骤S64：将当前参数组合的第三部分中的敏感数据和指导敏感数据作比较以得到控制数据；数据处理服务器基于控制数据控制现场工业设备；
[0018]步骤S65：确定现场工业设备发生了模式转换；现场工业设备从多个连续的参数组合均落入相同的参数值分区组合对应的第一模式转换到后续的多个连续的参数组合均落入相同的第二参数值分区组合对应的第二模式；基于模式转换进行工业设备控制。
[0019]进一步的，当参数组合序列中多个连续的参数组合均未落入任何参数值分区组合，进行人工反馈以检查生产现场的工业设备。
[0020]进一步的，判断当前参数组合的第三部分中的敏感数据和指导敏感数据数据之间的差异，当差异偏离正常差异范围时，生成和所述偏离正常差异范围的敏感数据类型对应工业设备的异常报警，将所述异常报警数据作为控制数据；当差异落入正常差异范围时，不产生控制数据；不对工业设备的运行作干涉。
[0021]进一步的，所述异常关联表中还设置有干预策略字段，在查找所述异常关联表时，能够同时找到异常报警类型和干预策略，在进行异常报警的同时，给出相应的干预策略以进行工业设备控制。
[0022]一种基于上述工业大数据处理方法的工业大数据处理系统，其特征在于，包括：大数据服务器，数据处理服务器，工业设备，移动终端。
[0023]进一步的，所述工业设备为一个或多个，基于所述一个或多个工业设备搭建生产
现场。
[0024]进一步的，所述移动终端为一个或多个。
[0025]一种计算机可读存储介质，包括程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的工业大数据处理方法。
[0026]一种大数据平台，其特征在于，所述大数据平台被配置为执行所述的工业大数据处理方法。
[0027]本专利技术的有益效果包括：
[0028](1)通过和生产过程所对应的工业设备连接关系作局部显著性计算和分析，从大量数据中抽取关键数据子集，大大减少了可能产生的数据存储和后续的分析处理开销，为分析效率的提升提供基础；另一方面基于连接关系子集进行数据获取避免了过渡减少导致的常见问题；
[0029](2)通过和局部显著工业设备簇对应的参数值区间组合作数据对标，使得一份有用数据和多维度的工业设备及其连接关系形成对应关系，为有用数据提取以及工业设备现场的设备控制形成有益而准确的指导；
[0030](3)通过基于参数值分本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种工业大数据处理方法，其特征在于，所述方法包含：步骤S1：数据处理服务器获取来自移动终端的工业大数据处理请求；步骤S2：数据处理服务器从大数据服务器获取请求相关的数据子集；具体为：数据处理服务器基于工业设备之间的连接关系从大数据服务器的大数据集中抽取数据子集；所抽取的数据子集是关于所述工业大数据处理请求所涉及工业设备集合中具备特定连接关系的一个或多个工业设备的数据子集；所述特定连接关系是局部显著工业设备簇的连接关系；局部显著工业设备簇是多个特定参数值存在显著性的工业设备组成的；步骤S3：将所述数据子集整理成为参数组合；每个参数组合对应一个局部显著工业设备簇；每个参数组合中包含三个部分；其中：第一部分为标识参数部分，包括工业设备参数组合中的固定部分；第二部分为不敏感参数部分，所述不敏感参数部分是不容易发生数值变化的参数部分；第三部分为敏感参数部分，是容易发生数值变化的参数部分；步骤S4：将参数组合按照时间顺序对其中第二部分的参数值做聚类分区，得到第二部分的一个或多个参数值分区组合，以及和每个参数值分区组合对应的第三部分的敏感参数部分以构成大数据表；每个参数值分区组合中包含一个或多个工业设备的一个或多个参数类型的数据值聚类后形成的数值范围；步骤S5：采集生产现场的工业设备参数；将所述工业设备参数整理成为参数组合序列；步骤S6：基于参数组合序列中的每个参数组合查找大数据表，并将参数组合序列和查找到的敏感数据作对比以得到控制数据；数据处理服务器基于控制数据控制现场工业设备。2.根据权利要求1所述的工业大数据处理方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括如下步骤：步骤S61：按照时间顺序依次提取参数组合序列中参数组合；步骤S62：将参数组合的第二部分中的每个参数值和大数据表中第二部分的相应类型的多个参数值分区依次作比较，以判断参数组合所落入的参数值分区组合；步骤S63：当多个连续的参数组合均落入相同的参数值分区组合中时，提取所落入的参数值分区组合所关联的大数据表中第三部分的敏感数据作为指导敏感数据；并进入步骤S64；所述步骤S63还包括：当多个连续的参数组合均落入相同的第一参数值分区组合中，...
【专利技术属性】
技术研发人员：于翔，
申请(专利权)人：北京中佳瑞通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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