【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据集成，具体为一种智能管控系统的数据集成方法及系统。
技术介绍
1、在智能管控系统领域，数据集成和分析是提高系统效率和准确性的关键。随着传感器技术和数据采集技术的发展，智能系统现在能够收集大量的数据，这些数据来自于各种不同的源，如环境传感器、操作日志、系统监控工具等。这些数据通常是多维的、异构的，并且可能包含噪声和误差。
2、尽管数据采集技术已经取得了显著进步，但数据的集成、处理和分析仍然面临着诸多挑战。主要问题包括：来自不同源的数据在格式、尺度和精度上可能存在差异，这使得数据集成变得复杂。原始数据可能包含噪声、误差或缺失值，这些问题需要在数据处理过程中得到解决。确定不同数据之间的关联性并验证数据的准确性是一个挑战，尤其是在涉及复杂物理量和工程参数的情况下。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的数据集成方法存在数据质量无法保证，以及如何提高相关联数据的准确性优化问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种智能管控系统的数据集成方法，包括：
4、获取智能管控系统中各数据源中的原始数据；
5、对所述原始数据进行转换和校准；
6、根据数据融合技术对处理后的数据进行融合；
7、利用集成的算法，将融合后的数据进行集成。
8、作为本专利技术所述的智能管控系统的数据集成方法的一种优选方案，其中：所述原
9、所述原始数据存储在各自的储存单元中，将所述储存单元作为智能管控系统中数据源；所述智能管控系统通过获取所述数据源中的信息，完成数据集成的数据收集过程。
10、作为本专利技术所述的智能管控系统的数据集成方法的一种优选方案，其中：所述转换包括，将不同数据源中的数据进行格式转换，使数据能够在同一个数据仓库中使用；
11、数据通过转换后，对收集的数据进行清理，包括去除重复值、处理缺失数据、解决数据不一致性。
12、作为本专利技术所述的智能管控系统的数据集成方法的一种优选方案，其中：所述校准包括，通过训练集来训练校准模型，利用训练集中的原始数据与实际数据之间的映射关系，学习两者之间的依赖性，使用训练好的校准模型对所述智能管控系统获取原始数据进行校准；
13、所述训练集包括，厂区定期对不同设备进行输出测试，若发现设备出现设备输出数据偏差时，则通过测试数据的录入，完成训练集的构建；
14、对所述校准模型包括：
15、
16、
17、其中，j(y)为校准模型的输出结果，表示输出的实际数据；y为输入变量，表示输入的原始数据；z表示数据来源为未发生输出数据偏差的设备；表示校准后的数据，是模型的最终输出；dnn表示深度神经网络，用于进一步处理模糊逻辑的输出和原始数据，生成最终的校准值；fuzzylogic(y,d)表示模糊逻辑系统，根据输入数据y和偏差d产生一个校准信号；d表示实际偏差；
18、对g(y)的训练过程包括：
19、收集训练集中的原始数据y和对应的真实数据ytrue；
20、计算每个数据点的偏差d＝ytrue-y；
21、对原始数据y和偏差d应用模糊集合，定义模糊规则；
22、将原始数据和偏差模糊化，转换为模糊集合中的隶属度；
23、将模糊逻辑输出的校准程度去模糊化，转换为具体的校准值；
24、所述深度神经网络，使用均方误差作为损失函数：
25、
26、使用训练数据集训练神经网络和模糊逻辑系统；
27、模糊逻辑系统包括，建立d随y的变化曲线，识别训练集中的原始数据y与偏差d之间的关系，根据所述变化曲线的特征对原始数据定义模糊集；神经网络通过对不同模糊集的隶属函数进行学习，从而对原始数据y与偏差d之间的关系进行分段学习。
28、作为本专利技术所述的智能管控系统的数据集成方法的一种优选方案，其中：对所述处理后的数据进行融合包括，识别每个数据的来源和数据特征，若代表相同信息的数据出现超过1次，则将代表相同信息的数据进行融合；
29、
30、其中，n表示相同信息的信号数量，i表示所述相同信息中的第i个数据序号，j(y)i表示所述相同信息中第i个数据，wi表示所述相同信息中的第i个数据的权重；
31、完成数据融合后，提取融合后的数据、数据的最大值、数据的最小值；在进行数据集成时，通过可视化的系统平台，优先显示所述融合后的数据，将详细数据折叠；使用人员可以通过点击折叠位置展开详细数据；第一次点击时，展开所述数据的最大值和所述数据的最小值，通过第二次点击，展开所述相同信息的所有详细数据。
32、作为本专利技术所述的智能管控系统的数据集成方法的一种优选方案，其中：所述将融合后的数据进行集成包括，通过数据来源对数据进行分类，将有关联的数据归为同一验算区域；通过各物理量之间的理论关系，对需要集成的数据进行验算，通过验算对异常数据进行标记；经过验算后将所述验算区域内的数据移送至集成区域进行数据集成；若数据与其他数据之间不存在物理量之间的理论关系，则直接从所述验算区域移送至集成区域进行数据集成；
33、所述集成区域完成数据集成后，通过智能管控系统的数据分类规则，将数据在系统内进行集成呈现。
34、作为本专利技术所述的智能管控系统的数据集成方法的一种优选方案，其中：所述验算区域包括，若物理量之间存在理论关系，则表示所述物理量之间能够通过公式运算，通过带入计算验证的方式进行数据集成的数据验证；若物理量之间不存在运算公式，则判定所述物理量之间不存在理论关系；
35、验证函数包括：
36、u(x)＝v(f(x1,x2,…,xk))-x
37、其中，x表示输入数据；f(...)表示识别函数，在k个数据中识别出与输入数据x存在公式运算关系的数据；v表示运算函数，通过f(...)提取出的数据和对应公式，计算输入数据x的理论值；k表示x所在的验算区域内的数据数量；
38、计算验证函数的输出，为理论值与实际值之间的残差；
39、残差公式：r＝|u(x)/x|；
40、若r>threshold，则将x所在的数据点标记为异常；
41、其中，threshold表示预设的残差阈值。
42、一种采用本专利技术所述方法的智能管控系统的数据集成系统，其特征在于：采集单元，获取智能管控系统中各数据源中的原始数据；
43、校准单元，对所述原始数据进行转换和校准；
44、融合单元，根据数据融合技术对处理后的数据进行融合；
45、集成单元，利用集成的算法，将融合后的数据进行集成。
46、一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能管控系统的数据集成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的智能管控系统的数据集成方法，其特征在于：所述原始数据包括，从厂区内各传感器和数据源处获取的数据信息；
3.如权利要求2所述的智能管控系统的数据集成方法，其特征在于：所述转换包括，将不同数据源中的数据进行格式转换，使数据能够在同一个数据仓库中使用；
4.如权利要求3所述的智能管控系统的数据集成方法，其特征在于：所述校准包括，通过训练集来训练校准模型，利用训练集中的原始数据与实际数据之间的映射关系，学习两者之间的依赖性，使用训练好的校准模型对所述智能管控系统获取原始数据进行校准；
5.如权利要求4所述的智能管控系统的数据集成方法，其特征在于：对所述处理后的数据进行融合包括，识别每个数据的来源和数据特征，若代表相同信息的数据出现超过1次，则将代表相同信息的数据进行融合；
6.如权利要求5所述的智能管控系统的数据集成方法，其特征在于：所述将融合后的数据进行集成包括，通过数据来源对数据进行分类，将有关联的数据归为同一验算区域；通过各物理量之间的理论关系，
7.如权利要求6所述的智能管控系统的数据集成方法，其特征在于：所述验算区域包括，若物理量之间存在理论关系，则表示所述物理量之间能够通过公式运算，通过带入计算验证的方式进行数据集成的数据验证；若物理量之间不存在运算公式，则判定所述物理量之间不存在理论关系；
8.一种采用如权利要求1-7任一所述方法的智能管控系统的数据集成系统，其特征在于：采集单元，获取智能管控系统中各数据源中的原始数据；
9.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现智能管控系统的数据集成方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现智能管控系统的数据集成方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种智能管控系统的数据集成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的智能管控系统的数据集成方法，其特征在于：所述原始数据包括，从厂区内各传感器和数据源处获取的数据信息；
3.如权利要求2所述的智能管控系统的数据集成方法，其特征在于：所述转换包括，将不同数据源中的数据进行格式转换，使数据能够在同一个数据仓库中使用；
4.如权利要求3所述的智能管控系统的数据集成方法，其特征在于：所述校准包括，通过训练集来训练校准模型，利用训练集中的原始数据与实际数据之间的映射关系，学习两者之间的依赖性，使用训练好的校准模型对所述智能管控系统获取原始数据进行校准；
5.如权利要求4所述的智能管控系统的数据集成方法，其特征在于：对所述处理后的数据进行融合包括，识别每个数据的来源和数据特征，若代表相同信息的数据出现超过1次，则将代表相同信息的数据进行融合；
6.如权利要求5所述的智能管控系统的数据集成方法，其特征在于：所述将融合后的数据进行集成包括，通过数据来源对数据进行分类，将有关联的数据归为同一验算区域...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁红兵，田斌，徐祥，焦景云，罗延举，周秦，陈跃第，钱澄浩，黎雨铭，彭桃，李雪松，陈万松，杨发综，李言，徐昊，岳培昭，马志港，冷玉良，邓江华，藏军，吴文楷，冯雨，杨坤，邵晓伟，杨绍辉，
申请(专利权)人：川投资阳燃气发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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