[发明专利]一种用于工业现场边云协同的数据分析系统及实现方法在审

专利信息
申请号: 202111365484.6 申请日: 2021-11-18
公开(公告)号: CN114020848A 公开(公告)日: 2022-02-08
发明(设计)人: 袁海文;杨斌发;吕建勋 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G06F16/27 分类号: G06F16/27;H04L67/10;H04L67/12
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 工业 现场 协同 数据 分析 系统 实现 方法
【说明书】:

发明提出了一种用于工业现场边云协同的数据分析系统及其实现方法。数据分析方式采用边云协同架构,整个系统由数据采集节点、边缘数据处理节点和云服务中心三部分构成。其中,数据采集节点实时采集工业现场数据;边缘数据处理节点搭载分布式人工智能模型,对工业数据进行预处理和实时分析,得到分析结果,对结果进行实时显示,并将预处理后的数据和分析结果发送至云端;云服务中心搭载大数据人工智能模型,汇总分布式边缘节点的分析结果和数据,通过深度学习和增量式学习的方式对边缘端的分布式人工智能模型进行优化和更新,并将分析结果展示给用户。通过边缘端与云端的协同工作,可以实现高效率、高价值、智能化的工业现场数据分析。

技术领域

本发明属于工业互联网技术领域,具体涉及一种用于工业现场边云协同的数据分析系统及实现方法,包含该系统的整体架构、各端构建方式以及协同方法,适用于“智能制造”背景下工业现场的智能化数据分析。

背景技术

随着无线通信技术和互联网的迅速发展,物联网应运而生,它通过规定的信息传输规则,将各种物理量传感器设备连接成网络,帮助我们实现对管理对象的状态监测、环境感知,提高我们对延伸对象的控制能力。目前,工业生产规模不断扩大,制造业智能化水平持续提高,生产过程中对各设备之间信息互通和统筹的要求也不断提高。将物联网技术运用到工业生产领域,构建完备的工业互联网,实现智能化的数据分析,对提高企业生产管理效率,实现国家制造业高质量发展具有重要意义。

在工业规模大幅扩展、工业设备的数量不断增加的背景下,生产数据也随之大量增加。将大量的实时数据直接上传到云端的传统方式不仅面临着网络带宽限制、数据高延时、终端资源有限等问题,在数据安全方面也存在极大不足。运用边云协同的数据分析方式,不仅可以实现工业现场数据的实时处理,还能在云端实现大数据分析、数据长期存储等大规模、长周期的数据业务。另外,边缘数据处理节点对数据加密后再上传至云端,也为数据安全性提供了更高的保障。

工业领域的数据分析包括数据现场分析和云端分析两种方式。现场分析往往面临着计算资源有限、模型更新不及时、数据和分析结果不能及时共享等问题;而将现场数据上传至云端再进行分析以获取分析结果,则面临着数据传输延迟高、数据安全性难以保证等问题。

发明内容

为克服现有技术中存在的上述问题,本发明公开了一种用于工业现场边云协同的数据分析系统及其实现方法,边缘端数据处理节点搭载分布式人工智能模型,完成工业现场数据的预处理和实时分析,并将处理后的数据和分析结果上传云端,解决了数据延迟和结果共享的问题;云端依靠其强大的计算能力,汇总多个节点上传的数据,通过增量式学习和深度学习的方式及时对边缘端分布式模型进行优化和更新,打破了各边缘端之间的信息孤岛,同时也解决了边缘端计算资源有限、模型不能及时更新等问题。

本发明具体采用以下技术方案。

一种用于工业现场边云协同的数据分析系统及实现方法。数据分析方式采用边云协同架构,整个系统由数据采集节点、边缘数据处理节点和云服务中心三部分构成。其中,数据采集节点搭载传感器或通用数据接口,实时采集工业现场数据;边缘数据处理节点使用一般性能CPU和轻量AI芯片,搭载分布式人工智能模型,对工业数据进行预处理和实时分析,得到分析结果,对结果进行实时显示,并将预处理后的数据和分析结果发送至云端;云服务中心使用高性能云主机,搭载大数据人工智能模型,汇总分布式边缘节点的分析结果和数据,依靠自身的高性能计算能力,通过深度学习和增量式学习的方式对边缘端的分布式人工智能模型进行优化和更新,另外对分析结果进行记录,并将分析结果通过网页直接展示给用户。其特征在于:

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