[发明专利]工业互联网平台数据处理方法、装置、介质及电子设备

说明书

本申请的实施例提供了一种工业互联网平台数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备。本申请的实施例通过首先获取待进行数据过滤处理的工业传感器数据；然后将所述工业传感器数据对应的序列配置为若干个节点，使得节点之间进行验证，根据预设的验证方式，将验证不成立的节点作为无效节点，验证成立的节点作为有效节点；将所述有效节点组成新序列，并将所述新序列输入训练好的等同判定神经网络模型，将所述新序列中的有效节点进行等同分组，每一组中选择一个有效节点作为代表节点；最后，将所述代表节点组成存储序列，将所述存储序列转发至云服务器进行存储，提高了数据的处理效率，同时也降低了云服务器的存储空间压力。

本申请是申请日为2022年02月21日、中国申请号为202210155523.8、发明名称为“工业互联网平台数据处理方法、装置及电子设备”的发明申请的分案申请。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种工业互联网平台数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备。

背景技术

工业实时数据是工业互联网中的重要数据来源，通常由工业系统中的传感器产生，工业实时数据一般经由边缘设备传输至云服务器进行统一存放。

传统的工业互联网中，在进行数据过滤处理时，是由办公网的某个设备从实时数据库中获取全部工业实时数据，基于全部工业实时数据进行数据过滤处理。但是，以一定规模的工业系统为例，大概会有10万个传感器，每天产出的工业实时数据能达到上百GB，如果办公网的某个设备基于全部工业实时数据进行数据过滤处理，会造成数据的处理效率低。

发明内容

本申请的实施例提供了一种工业互联网平台数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而解决数据处理效率低的问题。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种工业互联网平台数据处理方法，应用于工业互联网中的边缘设备，所述方法包括：

获取待进行数据过滤处理的工业传感器数据；

将所述工业传感器数据对应的序列配置为若干个节点，使得节点之间进行验证，根据预设的验证方式，将验证不成立的节点作为无效节点，验证成立的节点作为有效节点；

通过训练好的等同判定神经网络模型从所述有效节点中确定代表节点；

将所述代表节点组成存储序列，将所述存储序列转发至云服务器进行存储。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述通过训练好的等同判定神经网络模型从所述有效节点中确定代表节点，包括：将所述有效节点组成新序列，并将所述新序列输入训练好的等同判定神经网络模型，将所述新序列中的有效节点进行等同分组，每一组中选择一个有效节点作为代表节点。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述将所述有效节点组成新序列，并将所述新序列输入训练好的等同判定神经网络模型，将所述新序列中的有效节点进行等同分组，每一组中选择至少一个有效节点作为代表节点，包括：

将有效节点组成的新序列输入到训练好的等同判定神经网络模型；

所述等同判定神经网络模型对有效节点基于预设的维度进行判断，将能够用一个或者两个代表节点的有效节点作为有效节点组；所述预设的维度包括传感器数据的数值、与前一传感器偏差、以及非相邻传感器偏差的绝对值以及出现该数值的概率；

基于所述有效节点组对有效节点进行分组得到多个等同分组；并确定每个等同分组的代表节点。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述将所述工业传感器数据对应的序列配置为若干个节点，使得节点之间进行验证，根据预设的验证方式，将验证不成立的节点作为无效节点，验证成立的节点作为有效节点，包括：