[发明专利]一种工业物联网数据智能采集管理系统

说明书

本发明涉及数据管理技术领域，具体涉及一种工业物联网数据智能采集管理系统，该系统包括存储器和处理器，处理器执行存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：确定历史电压时间曲线的最佳分段时间段，通过最佳分段时间段和各个第一历史电压时间曲线确定电压判别指标；确定存在异常数据的各个第二曲线段和各个实时曲线段的谐波影响程度组，通过存在异常数据的各个第二曲线段的谐波影响程度组构建判别坐标系；基于判别坐标系和存在异常数据的各个实时曲线段的谐波影响程度组，确定异常数据分类结果。本发明通过分析谐波影响的异常数据分布特征，实现更准确的工业物联网数据的异常分类，主要应用于设备故障异常数据检测领域。

技术领域

本发明涉及数据管理技术领域，具体涉及一种工业物联网数据智能采集管理系统。

背景技术

随着工业设备自动化程度地不断提高，工业设备的物联网数据管理也越来越重要，在工业设备的物联网数据中较为重要的数据信息为与电力能源相关的数据信息。其中，电力能源设备电弧炉通过电弧放热进行金属冶炼，为了便于分析机器能源的使用效率，通过传感器采集电弧炉工作时的电压数据，进而将采集的电压数据传输到数据处理中心实现数据管理。

由于电弧炉在运行时需要大量的载荷，载荷在使用过程容易产生谐波，而谐波会对电网造成污染，导致电网电压不稳，为了避免将谐波产生的异常数据分类为电弧炉设备损坏产生的异常数据，需要对谐波进行监控。现有通过传统聚类方法分析电压幅值变化情况实现数据管理分类，其忽略了谐波对电弧炉电压的影响，但是谐波的存在影响着电压异常情况的检测，导致最终的异常分类结果的准确性较低，即误判概率较高。

发明内容

为了解决上述现有数据管理方法的异常分类结果准确性较低的技术问题，本发明的目的在于提供一种工业物联网数据智能采集管理系统，所采用的技术方案具体如下：

本发明一个实施例提供了一种工业物联网数据智能采集管理系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：

获取待检测工业物联网设备对应的预设数目天的各个第一历史电压时间曲线、各个第二历史电压时间曲线以及当天的实时电压时间曲线；

通过预设时间范围内每次分段时的时间段对各个第一历史电压时间曲线进行迭代分段处理，获得最佳分段时间段；

根据最佳分段时间段和各个第一历史电压时间曲线，确定待检测工业物联网设备运行时的电压判别指标；

根据最佳分段时间段和电压判别指标，筛选出存在异常数据的各个第二曲线段和各个实时曲线段；确定存在异常数据的各个第二曲线段和各个实时曲线段的谐波影响程度组；

通过存在异常数据的各个第二曲线段的谐波影响程度组构建用于数据分类的判别坐标系；根据判别坐标系和存在异常数据的各个实时曲线段的谐波影响程度组，确定当天的待检测工业物联网设备的异常数据分类结果。

进一步地，通过预设时间范围内每次分段时的时间段对各个第一历史电压时间曲线进行迭代分段处理，获得最佳分段时间段，包括：

通过预设时间范围内每次分段时的时间段对各个第一历史电压时间曲线进行迭代分段处理，获得各个第一历史电压时间曲线在每次分段时对应的各个候选第一曲线段；计算任意两个第一历史电压时间曲线在同一次分段时对应的各个候选第一曲线段对之间的相似程度，确定在同一次分段时对应的所有候选第一曲线段对的最小相似程度，获得每次分段时对应的最小相似程度中的最大值，将所述最大值对应分段时的时间段确定为最佳分段时间段。

进一步地，根据最佳分段时间段和各个第一历史电压时间曲线，确定待检测工业物联网设备运行时的电压判别指标，包括：

利用最佳分段时间段对各个第一历史电压时间曲线进行分段处理，获得各个第一历史电压时间曲线中的各个第一曲线段；