【技术实现步骤摘要】
本专利技术具体涉及一种智能化工业互联网服务系统，属于数据处理。
技术介绍
1、智能化工业互联网服务系统是以智能协同为主体，提供轻量化、创新化数字能力平台，打造工厂数字化转型平台底座，实现工厂设备在线、协同在线、数智在线，解决工厂内部和外部的物料流、信息流、设备及人相互协同的核心问题；现有的工业互联网服务系统，如中国专利公开号cn113569117a，公开的基于工业互联网大数据服务的云平台系统及方法，主要包括：数据采集模块，数据分类模块，压缩聚类模块，上传解析模块和工业控制模块；其主要是对于数据的处理，再如中国专利公开号：cn115567582b，公开的一种智能化工业互联网数据服务系统及方法，包括数据采集模块，预处理模块，标准化处理模块，数据库，数据解析模块，数据同步模块，工业互联网控制模块；其解决了数据处理的技术问题，上述两个技术方案虽然能够实现对数据进行标准化处理，但并未涉及数据的系统服务，例如精准分组；而工业互联网服务系统重点是对采集的数据进行分析、处理和应用，形成对应的分组标签，使得后续系统获得数据更为精确。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提出了一种智能化工业互联网服务系统，能够对采集的数据进行深度分析和处理，形成对应的分组标签，同一分组下可通过一个预测模型使得训练更为精准，并提供一个通用的数据采集、数据处理、个性化和智能化控制的服务系统。
2、本专利技术的智能化工业互联网服务系统，包括数据采集前端，数据采集前端为布置于工业现场的各类变送器、电表、采
3、自主定义模块，所述自主定义模块连接唯一识别码生成器、存储列表获取模块和标签定义模块；所述存储列表获取模块与采集数据存储单元通信连接；所述唯一识别码生成器和存储列表获取模块通过自主定义模块连接到标签定义模块，所述标签定义模块连接到存储位获取模块、单元数据库和标签库；所述标签定义模块包括数据地址设定端口、采集类型选择端口、采集对象选择端口、使用环境选择端口和用于数据录入的自定义端口；所述采集类型选择端口、采集对象选择端口和使用环境选择端口的选择项末端设置有用于数据录入的子自定义端口；所述标签定义模块与存储位获取模块通信连接；
4、当需要对采集设备进行标签定义时，进入自主定义模块，标签定义模块与唯一识别码生成器通信，自动获取待定义标签的唯一识别码，接着，存储列表获取模块获取采集数据存储单元对应存储列表的地址列，未被定义的列排序在前，完成定义的地址列排序在后，选择存储列表的某一地址列进入到标签定义流程，标签定义时，依次进入采集类型选择端口、采集对象选择端口和使用环境选择端口；采集类型选择端口、采集对象选择端口和使用环境选择端口调用单元数据库对应存储单元数据，并选择与其匹配的选择项，当选择项无法定义时，通过子自定义端口手动录入选择项数据，该手动录入选择项数据自动更新到对应存储单元，当需要对采集设备进行二次描述时，通过自定义端口手动录入二次描述数据，二次描述数据自动更新到单元数据库对应存储单元；当自定义端口未录入数据时，默认为缺省数据；当标签定义模块对采集设备完成标签定义后，通过唯一识别码和定义数据同步更新到标签库；完成定义后，将存储列表的地址列与标签库的唯一识别码一一对应，更新存储列表；当进行新的标签定义时，存储列表获取模块获取新的存储列表，新的存储列表与存储于标签库内已完成或部分完成定义的存储列表进行比较，对已完成或部分完成定义的存储列表的地址列项进行更新；并根据上述定义流程进行定义；
5、标签分组模块，所述标签分组模块与存储列表获取模块通信连接；所述标签分组模块包括数据调用模块，所述数据调用模块连接到趋向计算模块；所述趋向计算模块连接分组存储模块；
6、预测模型管理模块，所述预测模型管理模块与标签分组模块通信连接，所述预测模型管理模块内设置有多组预测模型，所述预测模型管理模块连接有模型持续训练模块和预测数据请求模块；所述分组存储模块的每一个分组连接一个预测模型；所述分组存储模块的一个分组内所有采集数据均为该分组对应的预测模型的训练样本；训练时，各个唯一识别码下的采集数据不交叉使用；所述预测数据请求模块包括唯一识别码选择模块和预测数据开发接口；
7、所述模型持续训练模块获取依次获取某一分组的预测模型，同时获取该分组下所有更新的采集数据，并将更新的采集数据作为训练样本，送入到预测模型获取优化预测模型，其中，预测模型可采用主流的lstm模型、prophet模型、arima模型或sarima模型；接着，将当前最新一次采集数据分别送入到优化预测模型和原来的预测模型，分别输出两组预测数据，接着，等待该分组更新数据，并将两组预测数据分别与实际采集数据进行差值运算，并取绝对值，绝对值越小，则表示预测更加精确，接着将优化预测模型对应的差值绝对值依次与阈值比较，如果有一项绝对值超过阈值，则表示无效优化，仍执行原来的预测模型，当所有的绝对值未超过阈值时，则进行概率统计，统计优化预测模型预测更加精确的数量，当数量超过该分组下的唯一识别码数量半数以上时，执行优化预测模型，否则仍执行原来的预测模型；预测模型管理模块工作时，只在优化预测模型预测时，对分组下所有的唯一识别码对应的采集数据进行预测，正常工作时，无需对所有的组下所有的唯一识别码对应的采集数据进行预测输出，只对唯一识别码选择模块选择的采集数据进行预测，具体为：通过预测数据请求模块的唯一识别码选择模块选择某一唯一识别码对应的采集设备进行数据预测；并将预测结果送至预测数据开发接口，对预测数据进行应用，如将预测数据与设定阈值进行比较，超过阈值则应用层向数据采集前端发出提醒指令或向预对应的控制设备发出干预指令；
8、指令标签生成模块，所述指令标签生成模块与自主定义模块通信连接。
9、进一步地，所述指令标签生成模块包括唯一指令生成器；所述唯一指令生成器连接有标准模型库和个性化模型建立单元；所述标准模型库内置有实时阈值设定模型和预测阈值设定模型，所述实时阈值设定模型包括唯一识别码下的实时数据获取模块和阈值设定模块；所述预测阈值设定模型包括唯一识别码下的预测数据获取模块和阈值设定模块；所述个性化模型建立单元包括运算公式选择单元和阈值设定模块。
10、实时阈值设定模型和预测阈值设定模型能够将某一唯一识别码下的采集数据与阈值比较，当比较数据达到本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能化工业互联网服务系统，包括数据采集前端，所述数据采集前端通过路由器和网关接入到服务层，所述服务层接入到应用层，所述应用层包括系统管理模块和数据处理模块，其特征在于：所述数据处理模块包括：
2.根据权利要求1所述的智能化工业互联网服务系统，其特征在于：所述指令标签生成模块包括唯一指令生成器；所述唯一指令生成器连接有标准模型库和个性化模型建立单元；所述标准模型库内置有实时阈值设定模型和预测阈值设定模型，所述实时阈值设定模型包括唯一识别码下的实时数据获取模块和阈值设定模块；所述预测阈值设定模型包括唯一识别码下的预测数据获取模块和阈值设定模块；所述个性化模型建立单元包括运算公式选择单元和阈值设定模块。
3.根据权利要求1所述的智能化工业互联网服务系统，其特征在于：所述自主定义模块连接有复合拟合曲线模块；所述复合拟合曲线模块包括组合拟合模块和拟合预测模块，所述组合拟合模块包括因子选择单元、关联输出选择单元和拟合模块，所述拟合模块接入到拟合预测模块；所述因子选择单元和关联输出选择单元均与标签库通信连接；所述拟合预测模块与预测数据开发接口通信连接。
<...【技术特征摘要】
1.一种智能化工业互联网服务系统，包括数据采集前端，所述数据采集前端通过路由器和网关接入到服务层，所述服务层接入到应用层，所述应用层包括系统管理模块和数据处理模块，其特征在于：所述数据处理模块包括：
2.根据权利要求1所述的智能化工业互联网服务系统，其特征在于：所述指令标签生成模块包括唯一指令生成器；所述唯一指令生成器连接有标准模型库和个性化模型建立单元；所述标准模型库内置有实时阈值设定模型和预测阈值设定模型，所述实时阈值设定模型包括唯一识别码下的实时数据获取模块和阈值设定模块；所述预测阈值设定模型包括唯一识别码下的预测数据获取模块和阈值设定模块；所述个性化模型建立单元包括运算公式选择单元和阈值设定模块。
3.根据权利要求1所述的智能化工业互联网服务系统，其特征在于：所述自主定义模块连接有复合拟合曲线模块；所述复合拟合曲线模块包括组合拟合模块和拟合预测模块，所述组合拟合模块包括因子选择单元、关联输出选择单元和拟合模块，所述拟合模块接入到拟合预测模块；所述因子选择单元和关联输出选择单元均与标签库通信连接；所述拟合预测模块与预测数据开发接口通信连接。
4.根据权利要求1所述的智能化...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭伟钢，盛崇淳，王秀亮，王志轩，郑冰，刘庆坤，
申请(专利权)人：水发科技信息山东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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