[发明专利]基于工业互联网下工厂生产安全预警方法及系统

权利要求书

1.一种基于工业互联网下工厂生产安全预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

数据采集步骤：获取空气成分采集信息和设备组件监控信息；

数据分析步骤：对空气成分采集信息和设备组件监控信息进行处理，并对处理后的信息进行判断；

安全决策分析步骤：对判断后的信息进行决策判断；

所述数据分析步骤包括如下步骤：

消息抽象步骤：对空气成分采集信息和设备组件监控信息过滤干扰因素和无效指标，通过storm框架进行流式计算，使用storm中的spouts实时处理消息队列中的消息抽象为tuple发送到bolt；

过滤聚合步骤；bolt对tuple进行过滤和聚合，得到过滤聚合后的空气分子含量和设备运行状况数据，并按时间窗口聚合空气分子指标和设备运行指标；

存储步骤：将过滤聚合后的空气分子含量、设备运行状况数据、空气分子指标和设备运行指标存储到Hadoop。

2.根据权利要求1所述的基于工业互联网下工厂生产安全预警方法，其特征在于，该方法还包括运行状态监测报表步骤：读取判断后的信息，并进行分类统计和展示。

3.根据权利要求1所述的基于工业互联网下工厂生产安全预警方法，其特征在于，所述数据采集步骤包括如下步骤：

信息获取步骤：对工业生产环境中的空气成分检测，并获取预定空气成分含量；获取工业生产中设备运行状况；

发送步骤：将预定空气成分含量和设备运行状况，按照协议约定转化为字符串，将转化后的字符串拼接成JSON发送到预定消息中间件。

4.根据权利要求3所述的基于工业互联网下工厂生产安全预警方法，其特征在于，在所述信息获取步骤中，所述设备运行状况包括设备监控状态信息、设备性能指标信息、设备违规操作信息、过载运行信息和设备使用抓拍信息。

5.根据权利要求1所述的基于工业互联网下工厂生产安全预警方法，其特征在于，所述安全决策分析步骤包括如下步骤：

决策判断步骤：对Hadoop中的数据进行决策处理，构建有向无循环图，建造分析模型；对于在时间窗口内空气分子含量与设备运行状况数据达到临界指标，并且满足条件的，进行决策判断；

结果处理步骤：对决策判断的结果，进行预警广播并存储数据库。

6.根据权利要求2所述的基于工业互联网下工厂生产安全预警方法，其特征在于，所述运行状态监测报表步骤包括如下步骤：

分类统计步骤：从Hadoop中读取数据进行分类统计；

展示步骤：将分类统计后的数据展示到页面。

7.一种基于工业互联网下工厂生产安全预警系统，其特征在于，包括如下模块：

数据采集模块：获取空气成分采集信息和设备组件监控信息；

数据分析模块：对空气成分采集信息和设备组件监控信息进行处理，并对处理后的信息进行判断；

安全决策分析模块：对判断后的信息进行决策判断；

所述数据分析模块包括如下模块：

消息抽象模块：对空气成分采集信息和设备组件监控信息过滤干扰因素和无效指标，通过storm框架进行流式计算，使用storm中的spouts实时处理消息队列中的消息抽象为tuple发送到bolt；

过滤聚合模块；bolt对tuple进行过滤和聚合，得到过滤聚合后的空气分子含量和设备运行状况数据，并按时间窗口聚合空气分子指标和设备运行指标；

存储模块：将过滤聚合后的空气分子含量、设备运行状况数据、空气分子指标和设备运行指标存储到Hadoop。

8.根据权利要求7所述的基于工业互联网下工厂生产安全预警系统，其特征在于，该系统还包括运行状态监测报表模块：读取判断后的信息，并进行分类统计和展示。