一种产品制造过程中的传感器数据处理方法技术

本发明专利技术公开了一种产品制造过程中的传感器数据处理方法，涉及传感器数据处理技术领域，包括为每个传感器分配唯一标识符，并根据传感器类型和位置，为其配置初始采样率；实时监测传感器数据的变化率；在所述传感器附近部署边缘计算模块，将预处理后的数据发送到中央数据中心；所述中央数据中心实时监测缓存区数据容量，根据缓存区数据容量，选择PCA算法和/或LDA算法对数据进行降维处理；对接收到的数据进行解码；根据数据分析结果，生成实时反馈报告，并在用户界面进行展示。本发明专利技术所述方法通过边缘计算和自适应采样率的结合，该方案能够实时处理大量传感器数据，减少了数据处理的延迟，确保生产线的实时监控和快速响应。确保生产线的实时监控和快速响应。确保生产线的实时监控和快速响应。

【技术实现步骤摘要】
一种产品制造过程中的传感器数据处理方法


[0001]本专利技术涉及传感器数据处理
，特别是一种产品制造过程中的传感器数据处理方法。

技术介绍

[0002]在现代制造业中，随着工业4.0和智能制造的兴起，传感器技术已经成为生产线上的关键组件。这些传感器不仅可以实时监测机器的运行状态，还可以收集大量与生产过程相关的数据。为了处理这些海量数据并从中提取有价值的信息，产生了一系列先进的数据处理技术和方法。
[0003]物联网 (IoT) 技术使得设备间的连接和通信成为可能，为实时数据收集提供了基础。但随之而来的是数据处理和存储的巨大挑战。边缘计算作为一种新兴技术，允许数据在产生地进行初步处理，减少了中央数据中心的负担。此外，数据融合技术的应用确保了从多个传感器和数据源收集的信息能够被整合成一个更加准确和完整的数据视图。
[0004]边缘计算虽然为数据的初步处理提供了新的方向，但如何确保边缘设备的计算能力和数据处理效率仍是一个未解决的问题。同时，如何确保数据的完整性、准确性和实时性，在多个数据源之间进行有效的数据融合，也是现有技术难本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品制造过程中的传感器数据处理方法，其特征在于：包括，为每个传感器分配唯一标识符，并根据传感器类型和位置，为其配置初始采样率；实时监测传感器数据的变化率，定期评估采样率的适应性；在所述传感器附近部署边缘计算模块，由所述边缘计算模块对采集的原始数据进行预处理，并将预处理后的数据发送到中央数据中心；所述中央数据中心实时监测缓存区数据容量，根据缓存区数据容量，选择PCA算法和/或LDA算法对数据进行降维处理，将来自不同传感器的数据进行融合，并对融合后的数据进行分析；对接收到的数据进行解码，还原为原始数据格式，对解码后的数据进行清洗，去除无效和重复数据，将清洗后的数据存储在数据库中；根据数据分析结果，生成实时反馈报告，并在用户界面进行展示；所述根据缓存区数据容量，选择PCA算法和/或LDA算法对数据进行处理包括，当缓存区数据容量低于容量阈值时，先采用LDA算法对数据进行初次处理，然后采用PCA算法对经过LDA算法处理过的数据进行再处理，当缓存区数据容量不低于容量阈值时，采用PCA算法或LDA算法对数据进行处理，其中，所述缓存区数据容量通过如下公式进行计算，，式中，C1是指当前时刻的缓存区数据容量，是指数据流入缓存区的速率，是指数据流出缓存区的速率，是指从边缘计算模块传输至中央数据中心的传输时延，是指对数据进行降维处理的时间，C0是指前一时刻的缓存区数据容量。2.如权利要求1所述的产品制造过程中的传感器数据处理方法，其特征在于：为每个传感器分配唯一标识符，并根据传感器类型和位置，为其配置初始采样率包括，为每个传感器分配一个全局唯一的ID号；在服务器的数据库中为每个传感器创建一个记录，记录其ID号；在服务器的数据库中创建一个映射关系表，为每个传感器记录其数据标识；记录每个传感器的数据报文解码模块URL地址和传感器解码数据处理模块URL地址；根据传感器的型号和规格，为每个传感器设置一个默认的采样率；选择合适的边缘计算设备，并在生产线附近进行部署；为每个边缘计算设备分配一个唯一的ID号，并在服务器的数据库中记录；配置边缘计算设备与传感器之间的通信，确保数据可以从传感器流向边缘计算设备，并从边缘计算设备流向服务器。3.如权利要求2所述的产品制造过程中的传感器数据处理方法，其特征在于：实时监测传感器数据的变化率，定期评估采样率的适应性包括，每隔一个的时间间隔...

【专利技术属性】
技术研发人员：石龙，王昀，
申请(专利权)人：北京谷器数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：