本发明专利技术涉及工业物联网技术领域，具体涉及工业物联网数据融合与分析方法，包括以下步骤：S1,边缘计算集成：在工业环境中部署的传感器收集数据的同时，利用边缘计算技术在数据来源附近进行初步的数据处理；S2，数据融合：将经过边缘计算处理的数据采用改进的数据融合算法合并成统一格式的数据模型；S3，跨学科知识图谱构建：构建一个跨学科知识图谱；S4，关键特征提取：从融合后的数据中提取关键特征；S5，数据分析：对提取的关键特征进行深入分析；S6，决策支持：基于数据分析结果，提供实时的设备维护和生产优化建议。本发明专利技术，在保证数据处理实时响应的同时，也大幅提高了数据的准确性和可靠性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业物联网，尤其涉及工业物联网数据融合与分析方法。
技术介绍
1、在当前的工业物联网环境中，企业面临着处理和分析来自广泛分布的传感器和设备产生的大规模数据的挑战，这些数据包含了设备的运行状态、生产过程的关键信息以及环境监测的数据，对于实现设备维护、生产优化和提高运营效率至关重要，然而，由于数据的体量庞大、种类繁多且分布广泛，传统的数据处理和分析方法在实时性、准确性和效率方面难以满足工业物联网的需求。
2、传统方法通常依赖于中心化的服务器，所有数据需先收集再传输至服务器进行处理和分析，这种方式不仅导致了高延迟，还面临着数据传输过程中的丢失和损坏问题，影响了数据处理的实时性和可靠性，此外，服务器处理方式未能充分利用边缘计算技术的优势，即在数据产生的地点就近进行数据处理，从而减少数据传输量，提高数据处理速度。
3、在数据分析方面，传统方法往往缺乏对跨学科知识的整合，难以充分利用数据科学、机器学习和行业专业知识来指导数据处理和分析过程，这限制了数据分析的深度和广度，影响了决策支持的质量和效率。
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【技术保护点】
1.工业物联网数据融合与分析方法，其特征在于，包括以下步骤：；
2.根据权利要求1所述的工业物联网数据融合与分析方法，其特征在于，所述边缘计算集成具体包括：
3.根据权利要求2所述的工业物联网数据融合与分析方法，其特征在于，所述动态数据路由和过滤具体包括：
4.根据权利要求3所述的工业物联网数据融合与分析方法，其特征在于，所述改进的数据融合算法具体包括：
5.根据权利要求4所述的工业物联网数据融合与分析方法，其特征在于，所述跨学科知识图谱构建具体包括：
6.根据权利要求5所述的工业物联网数据融合与分析方法，其特征在于，所述知识图...
【技术特征摘要】
1.工业物联网数据融合与分析方法，其特征在于，包括以下步骤：；
2.根据权利要求1所述的工业物联网数据融合与分析方法，其特征在于，所述边缘计算集成具体包括：
3.根据权利要求2所述的工业物联网数据融合与分析方法，其特征在于，所述动态数据路由和过滤具体包括：
4.根据权利要求3所述的工业物联网数据融合与分析方法，其特征在于，所述改进的数据融合算法具体包括：
5.根据权利要求4所述的工业物联网数据融合与分析方法，其特征在于，所述跨学科知识图谱...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾涛，石文佳，
申请(专利权)人：湖南同心方德计算机科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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