[发明专利]基于边缘计算的有线数据采集方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于边缘计算的有线数据采集方法，该方法在数据采集系统中执行，数据采集系统包括设置于待测设备各测点的有线传感器和与有线传感器有线连接的采集站，该方法包括：各传感器采集相应测点的运行状态数据，按照第一间隔时间、第二间隔时间、第三间隔时间，从其采集到的运行状态数据中分别截取出第一数据片段、第二数据片段、第三数据片段，发送至采集站，其中，第一间隔时间第二间隔时间第三间隔时间；采集站将各测点的第一数据片段发送至上位机；根据第二数据片段计算出各测点的第一特征指标，将各测点的第一特征指标发送至上位机；根据第三数据片段计算出各测点的第二特征指标，将各测点的第二特征指标发送至上位机。

技术领域

本发明涉及工业设备健康状态监测技术领域，尤其涉及一种数据采集方法及系统。

背景技术

随着信息处理技术与物联网技术的快速发展，高效利用生产数据来对工业设备进行监测与维护已经成为实现工业智能化的重要组成部分。但是，在生产过程中产生的庞大的数据流对数据的采集、存储以及传输都产生了巨大的考验。同时，对于设备监控，最重要的是时效性，如何及时高效地反馈设备状态决定着监测方案的效率。

目前设备状态监测常用的方法是通过有线传感器(例如振动传感器、位移传感器、温度传感器等)采集设备运转的真实数据，然后通过有线的方式传输到上位机或者数据中心进行分析。为兼顾设备的性能和数据采集的要求，目前大多数方案都采取定时采集数据的策略，即按照固定的时间间隔定时采取固定长度的数据信号，实时将数据传输至上位机或数据中心。

上述有线传感器采集方案以固定模式采集数据并实时上传，会耗费大量的存储与传输资源，同时由于采集策略缺乏针对性，往往很难获得关键时刻的数据资源，进而影响了异常检测与诊断的及时性和准确性。该方案的具体缺点表现在以下几个方面：

1、数据的回传与存储压力依然较大。有线传感器往往进行全采样，按照固定的时间和截取长度较大的时域波形数据，需要耗费大量的存储与传输成本，如果设备在平稳时期运行，所采集的数据蕴含的信息过于重复，以小时级的密度来采集和传输数据，无法做到数据的低密度，冗余信息过多，进而造成过多资源的浪费。

2、关键故障时刻点往往无波形数据。由于有线传感器采集装置采用定时采集的方式，往往间隔时间较长，而对于一些劣化速度较快的故障，不能够及时铺捉到异常发生时刻关键点的波形数据，甚至对于一些劣化较慢的故障，过长的时间间隔也很难采集到能够反映劣化过程的数据，这些都阻碍了对设备状态进行有效的监测。

3、数据回传无优先级区分，报警时延严重，故障监测的及时性差。目前采用定时采集的有线传感器采集装置大多使用实时传输，庞大的数据流会造成传输过程严重滞后，对于一些快速劣化的异常设备数据无法得到第一时间的回传响应，等待回传的时间和平台传回报警到现场的时间会造成无法对设备进行及时的监测，警报无法在第一时刻通知到现场，使得损坏的设备无法得到及时的维修，从而造成严重的后果。

4、智能化水平不够，效率低。目前对于定时采集传回的时域波形数据，在硬件端只能计算少量初级的指标，无法满足设备健康状态判断的要求，因此目前更多的方式还是通过将波形数据回传到上位机客户端，配合指标提取以及智能报警机制，需要专家依靠经验进行数据分析确认设备健康状态，数据从采集到传输再到最后转化成设备状态结论，需要一定的时间，不能够及时地将结果反馈给现场。

发明内容

为此，本发明提供一种数据采集方法及系统，以力图解决或至少缓解上面存在的问题。