【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机数据处理和存储，尤其涉及一种modbus数据处理及存储系统。
技术介绍
1、计算机数据处理和存储
涉及各种计算机系统和方法，用于有效地处理、管理、存储和检索数据。这一领域的核心目标是优化数据处理流程，提高数据存储的效率和安全性，以及确保数据的可访问性和完整性。技术进步使得数据处理更加自动化和智能化，同时也促进了大数据的分析和云存储等新技术的发展。这个领域不断发展，以适应日益增长的数据量和多样化的数据处理需求。
2、其中，modbus数据处理及存储系统是一种专门设计用于处理和存储通过modbus协议收集的数据的系统。modbus是一种广泛应用于工业领域的通信协议，主要用于监控和控制设备。该系统的目的是为了有效地收集、处理、存储和管理通过modbus协议获得的数据。通过这样的系统，可以实现对工业设备的高效监控和控制，优化生产流程，提高自动化水平，并确保数据的准确性和完整性。通过集成先进的计算机硬件和软件技术来实现其目标，包括但不限于使用高效的数据处理算法，实现数据的快速处理和分析；采用稳定的数据库系统进行数据存储，确保数据安全和易于检索；以及使用用户友好的界面展示数据，方便用户管理和监控。此外，系统还集成了数据备份和恢复机制，以防数据丢失或损坏，保障系统的可靠性和数据的长期安全存储。
3、传统的modbus数据处理及存储系统存在一些不足，数据解码和分析方法较为简单，难以应对复杂多变的工业数据，导致数据利用率和分析准确性不高。传统系统在异常检测和预测控制方面功能有限，缺乏先进的算法支持
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种modbus数据处理及存储系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种modbus数据处理及存储系统包括数据接收模块、数据解码模块、数据分析模块、异常检测模块、预测控制模块、数据存储模块、数据同步模块、用户界面模块；
3、所述数据接收模块基于modbus协议，采用实时数据流接收技术收集工业设备数据，生成原始数据流；
4、所述数据解码模块基于原始数据流，采用自适应神经网络进行数据解码，生成解码数据；
5、所述数据分析模块基于解码数据，运用时间序列分析和深度学习模型进行数据深度分析，生成分析结果；
6、所述异常检测模块基于分析结果，应用异常检测算法识别异常模式，生成异常报告；
7、所述预测控制模块基于异常报告和分析结果，利用模型预测控制理论预测数据趋势，生成优化处理策略；
8、所述数据存储模块基于优化处理策略，运用分布式数据库管理系统存储处理过的数据，生成存储数据；
9、所述数据同步模块基于存储数据，应用数据同步和一致性机制，同步数据至云端和边缘设备，生成同步数据；
10、所述用户界面模块基于同步数据，提供用户界面展示数据分析和异常检测结果，生成用户交互界面。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述原始数据流包括传感器信号、设备状态数据和操作日志，所述解码数据具体为标准化格式的传感器读数和操作指令，所述分析结果包括关键性能指标、操作效率分析和设备使用模式，所述异常报告包括识别的设备故障、数据偏差和性能下降，所述优化处理策略包括预防性维护计划、性能优化方案和资源分配调整，所述存储数据包括加工后测量数据、历史趋势记录和操作日志，所述同步数据为多节点间的数据一致性验证和实时更新，所述用户交互界面包括数据图表、操作反馈和系统警报。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述数据接收模块包括数据采集子模块、协议解析子模块、实时接收子模块；
13、所述数据采集子模块基于modbus协议，采用传感器数据采集技术，收集工业设备的实时数据，生成传感器数据；
14、所述协议解析子模块基于传感器数据，应用modbus协议解析算法，解析数据格式，生成解析后数据；
15、所述实时接收子模块基于解析后数据，运用实时数据接收技术，实时接收并处理数据流，生成原始数据流；
16、所述数据采集技术包括模拟-数字转换adc、信号放大和噪声过滤处理，所述协议解析算法包括数据帧解构、校验和计算和指令集映射，所述实时数据接收技术包括数据包缓冲管理、实时数据流处理和错误处理机制。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述数据解码模块包括神经网络训练子模块、模式识别子模块、解码处理子模块；
18、所述神经网络训练子模块基于原始数据流，利用自适应神经网络进行深度学习模型训练，生成训练模型；
19、所述模式识别子模块基于训练模型，应用高级模式识别算法，识别数据中的模式，生成识别数据模式；
20、所述解码处理子模块基于识别数据模式，使用先进解码处理技术，转换数据为标准格式，生成解码数据；
21、所述自适应神经网络训练包括反向传播算法、梯度下降优化和特征自动提取，所述模式识别算法包括支持向量机、主成分分析和聚类算法，所述解码处理技术包括数据格式标准化、编码转换和数据校正算法。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述数据分析模块包括时间序列分析子模块、深度学习子模块、数据挖掘子模块；
23、所述时间序列分析子模块基于解码数据，采用时间序列分析方法，进行数据分析，生成时间序列分析结果；
24、所述深度学习子模块基于时间序列分析结果，利用深度学习技术，提取深层次数据特征，生成深度学习分析结果；
25、所述数据挖掘子模块基于深度学习分析结果，应用数据挖掘技术，发掘数据中的关键信息，生成分析结果；
26、所述时间序列分析方法包括自回归移动平均模型、季节性趋势分解和预测模型构建，所述深度学习技术包括循环神经网络、长短期记忆网络以及特征自动识别，所述数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析和分类算法。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述异常检测模块包括异常模式识别子模块、实时监控子模块、报告生成子模块；
28、所述异常模式识别子模块基于分析结果，采用异常检测算法，识别异常的数据模式，生成异常模式识别结果；
29、所述实时监控子模块基于异常模式识别结果，实施实时数据监控，保持对数据流的持续观察，生成实时监控结果；
30、所述报告生成子模块基于实时监控结果，采用报告生成技术，整理并生成异常报告；
31、所述异常检测算法包括孤立森林算法、主成分分析和异常点标记，所述实时监控包括连续数据流监控、关键性能指标实时跟踪和动态预警系统，所述报告生成技术包括数据可视化工具、故障模式分析和维护策略方案。
32、作为本专利技术的进一步方案，所述预测控制模块包括趋势预测子模块、控制策略子本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种MODBUS数据处理及存储系统，其特征在于：所述系统包括数据接收模块、数据解码模块、数据分析模块、异常检测模块、预测控制模块、数据存储模块、数据同步模块、用户界面模块；
2.根据权利要求1所述的MODBUS数据处理及存储系统，其特征在于：所述原始数据流包括传感器信号、设备状态数据和操作日志，所述解码数据具体为标准化格式的传感器读数和操作指令，所述分析结果包括关键性能指标、操作效率分析和设备使用模式，所述异常报告包括识别的设备故障、数据偏差和性能下降，所述优化处理策略包括预防性维护计划、性能优化方案和资源分配调整，所述存储数据包括加工后测量数据、历史趋势记录和操作日志，所述同步数据为多节点间的数据一致性验证和实时更新，所述用户交互界面包括数据图表、操作反馈和系统警报。
3.根据权利要求1所述的MODBUS数据处理及存储系统，其特征在于：所述数据接收模块包括数据采集子模块、协议解析子模块、实时接收子模块；
4.根据权利要求1所述的MODBUS数据处理及存储系统，其特征在于：所述数据解码模块包括神经网络训练子模块、模式识别子模块、解码处理子模
5.根据权利要求1所述的MODBUS数据处理及存储系统，其特征在于：所述数据分析模块包括时间序列分析子模块、深度学习子模块、数据挖掘子模块；
6.根据权利要求1所述的MODBUS数据处理及存储系统，其特征在于：所述异常检测模块包括异常模式识别子模块、实时监控子模块、报告生成子模块；
7.根据权利要求1所述的MODBUS数据处理及存储系统，其特征在于：所述预测控制模块包括趋势预测子模块、控制策略子模块、资源调配子模块；
8.根据权利要求1所述的MODBUS数据处理及存储系统，其特征在于：所述数据存储模块包括数据压缩子模块、分布式存储子模块、安全备份子模块；
9.根据权利要求1所述的MODBUS数据处理及存储系统，其特征在于：所述数据同步模块包括云同步子模块、边缘同步子模块、数据一致性子模块；
10.根据权利要求1所述的MODBUS数据处理及存储系统，其特征在于：所述用户界面模块包括数据可视化子模块、交互设计子模块、报警系统子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种modbus数据处理及存储系统，其特征在于：所述系统包括数据接收模块、数据解码模块、数据分析模块、异常检测模块、预测控制模块、数据存储模块、数据同步模块、用户界面模块；
2.根据权利要求1所述的modbus数据处理及存储系统，其特征在于：所述原始数据流包括传感器信号、设备状态数据和操作日志，所述解码数据具体为标准化格式的传感器读数和操作指令，所述分析结果包括关键性能指标、操作效率分析和设备使用模式，所述异常报告包括识别的设备故障、数据偏差和性能下降，所述优化处理策略包括预防性维护计划、性能优化方案和资源分配调整，所述存储数据包括加工后测量数据、历史趋势记录和操作日志，所述同步数据为多节点间的数据一致性验证和实时更新，所述用户交互界面包括数据图表、操作反馈和系统警报。
3.根据权利要求1所述的modbus数据处理及存储系统，其特征在于：所述数据接收模块包括数据采集子模块、协议解析子模块、实时接收子模块；
4.根据权利要求1所述的modbus数据处理及存储系统，其特征在于：所述数据解码模块包括神经网络训...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈楠，张艳，刘延霞，
申请(专利权)人：山东工程职业技术大学，
类型：发明
国别省市：
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