一种工业数据统计分析系统技术方案

本发明专利技术涉及工业数据统计分析技术领域，且公开了一种工业数据统计分析系统，包括数据获取模块、数据判断模块、数据预处理模块、数据标准化模块、数据识别分类模块和数据处理模块，所述数据获取模块与数据判断模块相连，所述数据判断模块与数据预处理模块相连。该工业数据统计分析系统，通过关系表数据转信号数据模块、信号处理模块、信号滤波模块和信号特征提取模块相互配合，信号特征提取模块通过特征工程方法，可以将信号数据转化为一系列特征量描述，从而便于用户经典数据分析方法对其进行分析、建模等研究，实现经典信号分析流程端到端解决方法的畅通，能快速便捷的使用拖曳方式，完成对信号的各种经典变换处理，提高工作效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种工业数据统计分析系统


[0001]本专利技术涉及工业数据统计分析
，具体为一种工业数据统计分析系统。

技术介绍

[0002]工业大数据是指在工业领域中产生的大数据，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，条形码、二维码、射频识别、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划、计算机辅助设计、计算机辅助制造、计算机辅助工程等技术在工业企业中得到广泛应用，互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用使得工业企业也进入新的发展阶段，其拥有的数据也日益丰富。
[0003]信号数据是工业大数据的重要构成部分，其一般直接或间接来源工业设备本身，是反应工业设备现状的重要参考，在设备故障诊断和健康预测应用中具有重要的价值，但是大多现有的工业数据统计分析系统难以直接应用工业信号数据类型来进行工业数据统计分析，故而提出了一种工业数据统计分析系统来解决上述问题。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种工业数据统计分析系统，具备直接应用工业信号数据类型来进行工业数据统计分析等优点，解决了大多现有的工业数据统计分析系统难以直接应用工业信号数据类型来进行工业数据统计分析的问题。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现上述直接应用工业信号数据类型来进行工业数据统计分析的目的，本专利技术提供如下技术方案：一种工业数据统计分析系统，包括数据获取模块、数据判断模块、数据预处理模块、数据标准化模块、数据识别分类模块和数据处理模块，所述数据获取模块与数据判断模块相连，所述数据判断模块与数据预处理模块相连，所述数据预处理模块与数据标准化模块相连，所述数据标准化模块与数据识别分类模块相连，所述数据识别分类模块与数据处理模块相连。
[0008]优选的，所述数据获取模块用于目标数据的采集和获取，所述数据判断模块用于判断采集的数据是否为可操作数据，若判断结果为是，则发送数据至数据预处理模块。
[0009]优选的，所述数据预处理模块用于对目标原始数据进行预处理，所述数据预处理模块基于Tableau Software用来快速分析数据、使得数据可视化。
[0010]优选的，所述数据标准化模块用于对多个数据进行标准化处理，所述数据标准化模块采用Z
‑
score标准化模型。
[0011]优选的，所述数据识别分类模块用于对完成标准化处理的数据进行识别分类，所述数据处理模块用于协调上述模块工作，所述数据处理模块包括数据库、关系表数据转信号数据模块、信号处理模块、信号滤波模块、信号特征提取模块和统计分析模块。
[0012]优选的，所述关系表数据转信号数据模块用于关系表数据类型转换为信号数据类
型，每条所述信号数据内所有数据值均为浮点数值，所述信号处理模块将信号数据按照不同的分割方法进行切分，支持按照分帧、分贝、时段、功率、平稳性、自适应分割方法。
[0013]优选的，所述信号滤波模块基于离散小波变换，通过指定小波基函数和分解层数，对原信号数据实现多尺度的细分，所述信号特征提取模块基于上述的细分信号数据，提取对应的信号特征，所述特征工程包括时域特征、频域特征、相似度和变点监测。
[0014]优选的，所述统计分析模块用于对提取对应的信号特征进行统计分析，根据需要自由的选择统计分析方法，将所需要的运行数据积累形成训练数据，构建人工智能模型。
[0015](三)有益效果
[0016]与现有技术相比，本专利技术提供了一种工业数据统计分析系统，具备以下
[0017]有益效果：
[0018]该工业数据统计分析系统，通过数据处理模块中的关系表数据转信号数据模块、信号处理模块、信号滤波模块和信号特征提取模块相互配合，信号特征提取模块通过特征工程方法，可以将信号数据转化为一系列特征量描述，从而便于用户经典数据分析方法对其进行分析、建模等研究，在关系表数据转信号数据模块的作用下集成了信号读入和信号输出两个基本节点，这样就可以实现经典信号分析流程端到端解决方法的畅通，能快速便捷的使用拖曳方式，完成对信号的各种经典变换处理，提高工作效率，更重要的是，本专利技术打通了主流及前沿的数据分析方法和机器学习技术应和工业信号类数据之间的壁垒，工业统计数据分析系统的迭代升级，满足多地区维度、多产业类别、多报表样式的数据加工所需，通过一端多享推动多层级、多领域、多场景的数据有效供给，实现工业统计工作从“数库”向“智库”转型升级。
附图说明
[0019]图1为本专利技术的系统结构示意图；
[0020]图2为本专利技术中的标准化模块转化函数示意图。
具体实施方式
[0021]下面将结合本专利技术的实施例和附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]请参阅图1
‑
2，一种工业数据统计分析系统，包括数据获取模块、数据判断模块、数据预处理模块、数据标准化模块、数据识别分类模块和数据处理模块，数据获取模块与数据判断模块相连，数据判断模块与数据预处理模块相连，数据预处理模块与数据标准化模块相连，数据标准化模块与数据识别分类模块相连，数据识别分类模块与数据处理模块相连。
[0023]在案例实施中，数据预处理模块用于对目标原始数据进行预处理，数据预处理模块基于Tableau Software用来快速分析数据、使得数据可视化，数据处理模块中的数据库包括文本文件、关系数据库、分布数据库、MPP数据库、实时数据库以及API数据库。
[0024]在案例实施中，数据标准化模块用于对多个数据进行标准化处理，数据标准化模块采用Z
‑
score标准化模型，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，其
转化函数如图2所示，此外，经过Z
‑
score标准化后，各变量将有约一半观察值的数值小于0，另一半观察值的数值大于0，变量的平均数为0，标准差为1。
[0025]在案例实施中，关系表数据转信号数据模块体现为S端口(信号数据)和D端口(关系型数据)的连接，通过信号特征提取和S转D，前者通过信号特征提取，深度学习建模中特征工程的任务，后者完成信号数据机理分析结果的关系型转存，信号处理模块在信号处理的过程中，扩展节点支持用户通过选择自定义的信号处理算法将信号数据进行处理，使信号数据处理更灵活更便捷。
[0026]在案例实施中，信号滤波模块基于离散小波变换，通过指定小波基函数和分解层数，对原信号数据实现多尺度的细分，信号特征提取模块基于上述的细分信号数据，提取对应的信号特征，通过特征工程方法，可以将信号数据转化为一系列特征量描述，从而便于用户经典数据分析方法对其进行分析、建模等研究。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业数据统计分析系统，包括数据获取模块、数据判断模块、数据预处理模块、数据标准化模块、数据识别分类模块和数据处理模块，其特征在于，所述数据获取模块与数据判断模块相连，所述数据判断模块与数据预处理模块相连，所述数据预处理模块与数据标准化模块相连，所述数据标准化模块与数据识别分类模块相连，所述数据识别分类模块与数据处理模块相连。2.根据权利要求1所述的一种工业数据统计分析系统，其特征在于，所述数据获取模块用于目标数据的采集和获取，所述数据判断模块用于判断采集的数据是否为可操作数据，若判断结果为是，则发送数据至数据预处理模块。3.根据权利要求1所述的一种工业数据统计分析系统，其特征在于，所述数据预处理模块用于对目标原始数据进行预处理，所述数据预处理模块基于Tableau Software用来快速分析数据、使得数据可视化。4.根据权利要求1所述的一种工业数据统计分析系统，其特征在于，所述数据标准化模块用于对多个数据进行标准化处理，所述数据标准化模块采用Z
‑
score标准化模型。5.根据权利要求1所述的一种工业数据统计分析系统，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：程冰艳，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
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