基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法和系统技术方案

本申请公开了基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法和系统，包括以下步骤：S1、采集流量计运行过程中的运行数据；S2、将所述运行数据传输至边缘节点；S3、边缘节点对所述运行数据进行处理，并将处理后的所述运行数据传输至计算平台；S4、计算平台基于处理后的所述运行数据进行所述流量计的性能判别和故障分析。本申请基于边缘计算技术，通过实际流量数据，对流量计的状态进行监测，并基于流量数据进行状态预测，从而能够对故障提前发现，及时处理。时处理。时处理。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法和系统


[0001]本申请属于流量检测
，具体涉及基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法和系统。

技术介绍

[0002]计量是工业生产的眼睛，流量计量是计量科学技术的组成部分之一，它与国民经济、科学研究等有着密切的关系。流量计量对保障产品质量、提高生产效率、促进科学技术的发展有着重要的作用，特别在工业生产自动化过程越来越高的当今时代，流量计的作用更加明显。对其性能判别和故障分析也显得尤为重要。
[0003]目前，针对流量计的故障诊断大多依靠查看仪表的显示值，进而对流量计的工作状态进行判断。然而，在日常工作过程中，流量计通常会出现一些故障预兆，而单单依靠检查仪表显示值不能对流量计的故障进行预测，不能做到提前发现。往往在发生故障之后一段时间，才能发现流量计故障，对其进行检修，处理不及时，造成时间、财产的浪费。

技术实现思路

[0004]本申请提出了一种基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法和系统，基于边缘计算技术，通过实际流量数据，对流量计的状态进行监测，并基于流量数据进行状态预测。从而能够对故障提前发现，及时处理。
[0005]为实现上述目的，本申请提供了如下方案：
[0006]基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法，包括以下步骤：
[0007]S1、采集流量计运行过程中的运行数据，并将采集的所述运行数据传输至边缘节点；
[0008]S2、所述边缘节点对所述运行数据进行处理，并将处理后的所述运行数据传输至计算平台；
[0009]S3、所述计算平台基于处理后的所述运行数据进行所述流量计的性能判别和故障分析，得出分析结果；
[0010]S4、将所述分析结果传输至云平台。
[0011]优选地，S1所述运行数据包括：温度、流量和压力。
[0012]优选地，S2所述边缘节点基于回归算法对所述运行数据进行计算。
[0013]本申请还提供一种基于边缘计算的流量计性能辨别和故障分析系统，包括：采集设备、边缘数据中心、计算平台和云平台；
[0014]所述采集设备与边缘数据中心连接，所述采集设备用于采集流量计运行过程中的运行数据，并将所述运行数据传输至所述边缘数据中心；
[0015]所述边缘数据中心用于对所述运行数据进行处理，并将处理后的所述运行数据传输至计算平台；
[0016]所述计算平台基于处理后的所述运行数据进行所述流量计的性能判别和故障分
析，并得出分析结果；
[0017]所述云平台用于存储所述分析结果，并为终端用户提供所述分析结果。
[0018]优选地，所述采集设备包括：采集电路、存储单元、传输单元和时钟单元；
[0019]所述采集电路用于采集所述运行数据；
[0020]所述时钟单元用于为所述运行数据提供时钟信息；
[0021]所述存储单元用于存储包含时钟信息的所述运行数据；
[0022]所述传输单元用于传输包含时钟信息的所述运行数据。
[0023]优选地，所述时钟单元采用GPS授时。
[0024]优选地，所述边缘数据中心处理所述运行数据的方法包括：
[0025]对所述运行数据进行压缩、整形清洗预处理；
[0026]对进行预处理后的所述运行数据进行计算，得到计算结果；
[0027]将所述计算结果和所述运行数据传输至所述计算平台。
[0028]优选地，所述计算平台包括：知识库和分析单元；
[0029]所述知识库用于存储故障数据以及所述故障数据对应的故障类型；
[0030]所述分析单元用于基于所述运行数据和所述知识库进行流量计的性能判别和故障分析，得出所述分析结果。
[0031]本申请的有益效果为：
[0032]本申请公开了一种基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法和系统，基于边缘计算技术，减少了云平台端数据处理的压力，通过实际流量数据，对流量计的状态进行监测，并基于流量数据进行状态预测，从而能够对故障提前发现，及时处理。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]图1为本申请实施例一基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法示意图；
[0035]图2为本申请实施例二基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析系统结构示意图。
具体实施方式
[0036]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0037]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
[0038]实施例一
[0039]如图1所示，为本申请基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法，包括以下步骤：
[0040]S1、采集流量计运行过程中的运行数据；
[0041]通过在流量计合适位置加装传感器用来采集流量计运行数据；本实施例以温度传感器、压力传感器和差压传感器为例，通过对流量计加装大容量存储以及传输模块实现运行数据的采集、存储与传输。以各个进行数据采集的流量计和传感器为网络节点，通过GPS统一授时，使流量计、温度传感器和压力传感器采集的数据时间同步，通过大容量存储对上述数据进行存储，并经传输模块将运行数据传输至边缘节点。
[0042]S2、边缘节点对运行数据进行处理，并将处理后的运行数据传输至计算平台；
[0043]边缘节点接收到各个网络节点采集的运行数据后，首先对运行数据进行预处理，将运行数据进行整形清洗，并对整形清洗后的运行数据进行存储，整形清洗具体包括：
[0044](1)缺失值填入
[0045]本实施例中，将缺失值前、后数据的平均值作为缺失值填入；
[0046](2)错误值检测
[0047]本实施例以时间为约束，将明显不符合时间顺序的数据作为错误值进行清理；
[0048](3)重复值检测
[0049]通过判断数据检的属性值是否相等来检测是否为重复值，相等的数据作为一条记录。
[0050]随后，对预处理后的运行数据进行计算，本实施例中，采用回归算法对运行数据进行计算。具体包括：
[0051]构建多元线性回归模型：
[0052]L＝a+bX1+cX2+dX3+Q
[0053]式中，L表示预测流量，a、b、c表示影响因子，X1、X2、X3表示影响因素，Q表示随机误差。在本实施例中，X1、X2、X3分别表示压力、温度和压差。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集流量计运行过程中的运行数据，并将采集的所述运行数据传输至边缘节点；S2、所述边缘节点对所述运行数据进行处理，并将处理后的所述运行数据传输至计算平台；S3、所述计算平台基于处理后的所述运行数据进行所述流量计的性能判别和故障分析，得出分析结果；S4、将所述分析结果传输至云平台。2.根据权利要求1所述基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法，其特征在于，S1所述运行数据包括：温度、流量和压力。3.根据权利要求1所述基于边缘计算的流量计性能判别和故障分析方法，其特征在于，S2所述边缘节点基于回归算法对所述运行数据进行计算。4.基于边缘计算的流量计性能辨别和故障分析系统，其特征在于，包括：采集设备、边缘数据中心、计算平台和云平台；所述采集设备与边缘数据中心连接，所述采集设备用于采集流量计运行过程中的运行数据，并将所述运行数据传输至所述边缘数据中心；所述边缘数据中心用于对所述运行数据进行处理，并将处理后的所述运行数据传输至计算平台；所述计算平台基于处理后的所述运行数据进行所述流量计的性能判别和故障分析，并得出分析结果；所述云...

【专利技术属性】
技术研发人员：林新霞，郭建辉，黄衡，黄象克，徐建良，汪磊，
申请(专利权)人：浙江苍南仪表集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：