[发明专利]用于处理传感器数据的方法、计算设备和计算机存储介质

说明书

本公开涉及一种用于处理传感器数据的方法、计算设备和计算机存储介质。该方法包括：在计算设备处，经由网关设备获取第一预定时间间隔内的来自多个设备的设备运行数据；获取第二预定时间间隔内的来自多个传感器的传感器测量数据；分别针对设备运行数据和传感器测量数据进行预处理、使得设备运行抽样数据的抽样率等于传感器测量抽样数据的抽样率；获取对应于第三预定时间间隔的设备运行抽样数据和传感器测量抽样数据；计算每一个传感器测量抽样数据与每一个设备运行抽样数据的相关系数；针对所计算的相关系数进行排序，以便基于排序结果确定多个传感器与多个设备之间的关联关系。本公开能够快速、并准确地实现传感器的与设备的匹配。

技术领域

本公开总体上涉及数据处理，并且具体地，涉及用于处理传感器数据的方法、计算设备和计算机存储介质。

背景技术

工业设备上通常配置有一个或者多个传感器。在工业场景中，多个传感器的测量数据例如经由网关传送至云端服务器之后，云端服务为了基于传感器的测量数据进行建模分析，以便给出关于关联的工业设备状态的评估结果。因此，云端服务器需要知晓传感器测量数据与设备之间的相关性。传统的处理传感器数据的方案例如包括：通过人工输入传感器的标识（ID号）和设备的标识（ID号），并将二者关联起来并输入物联网的云服务器，以便实现设备与传感器之间的关联。

在大数据工业互联网场景下，一个工厂可能需要部署上千个传感器，一些工业场景工况环境较为复杂、并且传感器安装步骤也较为复杂、留给传感器的部署时间也相对有限，因此，在传感器的安装过程中不适合携带电子设备进行传感器ID和设备ID的录入工作；另外，针对上千个传感器以及设备ID统计与配对过程也难免容易出错。

综上，传统用于处理传感器数据的方案需要较多人工来建立设备与传感器之间的关联，难以快速、并准确地实现大数据工业互联网场景下的传感器与设备的匹配。

发明内容

本公开提供一种用于处理传感器数据的方法、计算设备和计算机存储介质，能够快速、并准确地实现大数据工业互联网场景下的传感器的与设备的匹配。

根据本公开的第一方面，提供了一种用于处理传感器数据的方法。该方法包括：在计算设备处，经由网关设备获取第一预定时间间隔内的来自多个设备的设备运行数据，设备运行数据中至少包括对应设备的控制数据；获取第二预定时间间隔内的来自多个传感器的传感器测量数据，多个传感器配置在多个设备中的至少一个设备之上，以用于测量至少一个设备的状态；分别针对设备运行数据和传感器测量数据进行预处理、以便生成设备运行抽样数据和传感器测量抽样数据，设备运行抽样数据的抽样率等于传感器测量抽样数据的抽样率；获取对应于第三预定时间间隔的设备运行抽样数据和传感器测量抽样数据，第三预定时间间隔属于第一预定时间间隔与第二预定时间间隔之间的交集；计算每一个传感器测量抽样数据与每一个设备运行抽样数据的相关系数；以及针对所计算的相关系数进行排序，以便基于排序结果确定多个传感器与多个设备之间的关联关系。本公开能够快速、并准确地实现大数据工业互联网场景下的传感器的标识。

根据本发明的第二方面，还提供了一种计算设备，该设备包括：至少一个处理单元；至少一个存储器，至少一个存储器被耦合到至少一个处理单元并且存储用于由至少一个处理单元执行的指令，指令当由至少一个处理单元执行时，使得计算设备执行本公开的第一方面的方法。

根据本公开的第三方面，还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被机器执行时执行本公开的第一方面的方法。

在一些实施例中，用于处理传感器数据的方法：将被确定关联关系的传感器和设备所分别对应的传感器测量数据与设备运行数据关联相同的标识；确定多个传感器中的至少两个传感器是否关联有相同的标识；以及响应于确定多个传感器中的至少两个传感器关联有相同的标识，针对至少两个传感器的传感器测量数据进行融合。