【技术实现步骤摘要】
工业互联网设备数据模型开发系统及其开发方法
[0001]本专利技术涉及工业互联网
，尤其涉及一种工业互联网设备数据模型开发系统及其开发方法。
技术介绍
[0002]在由工业互联网设备组成的工业互联网的运行过程中，无论工业互联网设备的正常运行或非正常运行，都会产生大量的数据对象，每个数据对象中均包含有外部实体、事物、偶发事件或事件、角色、组织单位、地点或结构等工业数据。这些数据对象内容丰富，但质量残次不齐和结构复杂，数据存储、处理、计算难度大。目前对这些数据对象进行管理过程中，存在如下问题：现场运营人员对故障预测靠经验实施，没数据科学依据；解决方案无法沉淀转换成资产，导致经验流失严重；企业整体运营信息分散管理，存在数据到辅助决策信息转化周期长，效率低等问题。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供了一种工业互联网设备数据模型开发系统及其开发方法，以实现对不同数据对象的管理，生成不同的目标模型，对目标模型进行存储和调取应用，使现场运营人员能够依据目标模型，对故障进行预测，具有数据科学依据；还使解决方案能够...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种工业互联网设备数据模型开发系统，其特征在于，包括：模型开发平台，用于接收采集于工业互联网设备的数据对象；嵌设在所述模型开发平台内的预处理模块，所述预处理模块用于将所述数据对象预处理为满足预设规则的训练样本数据；嵌设在所述模型开发平台内的训练模块，所述训练模块用于生成待训练模型；且所述训练模块与所述预处理模型连接，以接收所述训练样本数据，并使用所述训练样本数据对所述待训练模型进行训练，得到满足目标条件的目标模型；嵌设在所述模型开发平台内的模型实例库，且所述模型实例库与所述训练模块连接，以接收并存储所述目标模型；嵌设在所述模型开发平台内且与所述模型实例库连接的应用部署模块，所述应用部署模块用于从所述模型实例库中选取满足预设应用条件的目标模型，并部署所述满足预设应用条件的目标模型处理目标任务。2.如权利要求1所述的数据模型开发系统，其特征在于，所述预处理模块包括：重命名组件，用于对所述模型开发平台所接收的每个数据对象进行重命名；与所述重命名组件连接的并集组件，所述并集组件用于将重命名后的所有数据对象合并到同一数据表中；自定义特征组件，用于设定所述预设规则；第一自定义过滤组件，用于按照所述预设规则，过滤所述数据表中的每个数据对象，以识别出所述数据表中所有满足所述预设规则的数据对象，并将部分满足所述预设规则的数据对象定义为训练样本数据。3.如权利要求2所述的数据模型开发系统，其特征在于，所述预处理模块还包括：执行结果可视化模块，用于显示所有的所述训练样本数据。4.如权利要求2所述的数据模型开发系统，其特征在于，所述训练模块包括：梯度提升树分类组件，用于生成所述待训练模型；训练模型组件，所述训练模型组件与所述梯度提升树分类组件连接，以接收所述梯度提升树分类组件生成的所述待训练模型；且所述训练模型组件还与所述第一自定义过滤组件连接，以接收所述训练样本数据，并针对每个训练样本数据生成预测结果；与所述训练模型组件连接的第一二分类评估器，所述第一二分类评估器用于生成第一分类结果，所述第一分类结果包括所述训练模型组件所接收的每个训练样本数据为正样本还是负样本；且所述梯度提升树分类组件还根据每个训练样本数据对应的所述第一分类结果和所述预测结果，修改所述待训练模型，并将修改后模型传送给所述训练模型组件继续训练，直到参与训练的训练样本数据量达到阈值量，使所述训练模型组件输出训练完成后模型为止。5.如权利要求4所述的数据模型开发系统，其特征在于，还包括：与所述训练模型组件连接的测试模块，所述测试模块用于测试所述训练模型组件输出的所述训练完成后模型是否满足所述目标条件。6.如权利要求5所述的数据模型开发系统，其特征在于，所述第一自定义过滤组件还用于将所有满足所述预设规则的数据对象中除所述训练样本数...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡钢，陈超，沈航，陈志列，庞观士，林诗美，
申请(专利权)人：研祥智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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