工业感知大数据获取与计算
工业互联网的数据采集与处理方法研究
工业互联网的数据采集与处理方法研究随着互联网与信息技术的深入发展，工业互联网作为一种全新的概念，已经成为了工业界的重要研究方向。
而其中的数据采集与处理，更是关键的基础技术。
本文就工业互联网的数据采集与处理方法进行详细的研究与探讨，旨在为企业提供一些有益的意见与建议。
一、数据采集的方式和手段对于工业互联网而言，数据采集的方式主要包括下面几种：1、感知感知是指使用传感器、执行器等硬件设备收集现场数据，包括机器状态、物流状态、环境参数等。
感知设备的类型和数量会因为不同的应用领域而有所差别。
2、系统对接系统对接是指将现有硬件设备或软件系统内部的数据按照一定的标准接口和通信协议对接到工业互联网中。
这样可以将现有系统的数据集成进来，以实现更全面的数据采集。
3、边缘计算边缘计算也是一种比较常见的数据采集方式。
边缘计算将计算任务下放到终端设备或设备组件中进行处理，从而达到减少传输数据和处理时间的效果。
另外，针对大量散点分布在各个制造环节、不同制造工艺以及不同厂商之间的设备数据，在数据采集方面，也需要借助于工业互联网平台，通过统一的接口，进行数据采集和处理。
二、数据采集后的处理方法在进行数据采集后，我们还需要对这些数据进行处理，以便更好地为企业提供服务。
1、数据清洗数据清洗是指将采集到的数据进行去噪、去重、填补、校验等清洗工作。
清洗好的数据可以更好的体现采集数据的内在特点，有利于企业后续的数据分析和应用。
2、数据存储数据存储是指将清洗好的数据保存在数据库中。
此处，我们可以采用传统的关系型数据库，也可以采用较新的NoSQL数据库，根据企业的实际情况和需求来进行选择。
3、数据分析在进行数据分析时，我们可以采用包括大数据技术、机器学习技术等等。
通常我们使用大数据技术来分析数据，从而得到数据的关联性和趋势性，再进行机器学习，通过算法模型来识别和处理数据。
4、数据应用数据应用是指根据数据分析结果，将数据信息转化为有效的知识，并用于企业的生产、管理、服务等方面。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集一、概述工业大数据的采集是指通过各种传感器、设备和系统，收集工业生产过程中产生的各种数据，包括生产设备状态、生产参数、工艺指标等信息。
数据采集是工业大数据应用的基础，对于实现工业生产的智能化、数字化和自动化具有重要意义。
本文将详细介绍工业大数据的数据采集过程、方法和标准，以及其在工业生产中的应用。
二、数据采集过程1. 数据源识别和选择在进行数据采集之前，首先需要识别和选择数据源。
数据源可以是各种传感器、设备和系统，如温度传感器、压力传感器、流量计、PLC控制系统等。
根据具体的工业生产需求，确定需要采集的数据源。
2. 传感器部署和连接根据数据源的选择，将传感器部署在相应的位置，并确保其能够正常工作。
传感器与数据采集系统之间需要进行连接，可以通过有线连接或者无线连接方式实现。
3. 数据采集系统配置配置数据采集系统，包括选择合适的数据采集设备、安装相应的软件和驱动程序，并进行系统参数设置。
数据采集系统需要能够实时、稳定地采集数据，并具备数据存储和传输功能。
4. 数据采集和处理数据采集系统开始工作后，会定时或实时地采集数据。
采集到的数据需要进行处理，包括数据清洗、数据校验、数据转换等操作。
处理后的数据可以存储到数据库中，供后续的数据分析和应用使用。
5. 数据质量检查为了保证采集到的数据质量，需要进行数据质量检查。
检查的内容包括数据完整性、准确性、一致性等。
对于异常数据，可以进行标记或者剔除，以保证后续的数据分析和应用的准确性和可靠性。
三、数据采集方法1. 手动采集法手动采集法是指通过人工操作的方式采集数据。
这种方法适用于少量数据的采集，操作简单、成本低，但效率较低，易受人为因素影响。
2. 自动采集法自动采集法是指通过自动化设备和系统实现数据的采集。
这种方法适用于大规模数据的采集，可以实现高效、准确的数据采集，提高工作效率和数据质量。
3. 远程采集法远程采集法是指通过网络或无线通信方式实现数据的采集。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集在当今数字化的时代，工业领域正经历着一场深刻的变革，工业大数据成为了推动产业升级和创新的关键因素。
而在工业大数据的全流程中，数据采集是至关重要的第一步。
它就像是为后续的分析、决策和优化提供原材料的源头，其准确性、完整性和及时性直接影响着整个工业大数据应用的效果和价值。
那么，什么是工业大数据的数据采集呢？简单来说，就是从工业生产的各个环节中收集各种各样的数据，包括但不限于设备运行状态、生产工艺参数、产品质量指标、能源消耗情况等等。
这些数据来源广泛，形式多样，可能来自传感器、智能仪表、控制系统、企业管理系统等等。
为了实现有效的数据采集，我们首先需要有合适的采集技术和工具。
在工业领域，常见的数据采集技术包括有线传输和无线传输两种方式。
有线传输如以太网、串口通信等，具有稳定性高、传输速度快的优点，但在布线和维护方面可能存在一定的困难。
无线传输如 WiFi、蓝牙、Zigbee 等，则具有灵活性强、易于部署的特点，但可能会受到信号干扰和传输距离的限制。
此外，还有一些专门针对工业环境设计的数据采集设备，如数据采集卡、智能网关等，它们能够将不同类型的信号转换为统一的数字格式，方便后续的处理和传输。
在选择数据采集技术和工具时，需要充分考虑工业生产的实际情况。
例如，对于一些对实时性要求较高的场景，如自动化生产线的控制，可能需要采用高速、低延迟的有线传输方式；而对于分布较广、难以布线的设备监测，无线传输则可能是更好的选择。
同时，还需要考虑数据采集设备的兼容性、扩展性和可靠性，以确保能够满足未来业务发展的需求。
除了技术和工具，数据采集的策略和方法也同样重要。
在制定采集策略时，需要明确采集的目标和范围，确定哪些数据是关键的、需要优先采集的，以及采集的频率和精度要求。
例如，对于关键设备的运行状态监测，可能需要每秒甚至更高频率的采集，以捕捉到细微的变化；而对于一些相对稳定的工艺参数，采集频率则可以适当降低。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集一、引言工业大数据的快速发展为企业提供了更多的机会和挑战。
在工业生产过程中，数据采集是获取工业大数据的重要环节，它涉及到从各种设备和传感器中收集数据，并将其转化为有意义的信息。
本文将详细介绍工业大数据的数据采集过程，包括数据采集的目的、方法、流程以及相关的技术和工具。
二、数据采集的目的数据采集的目的是为了获取工业生产过程中的各种数据，包括设备状态数据、生产参数数据、环境监测数据等。
这些数据可以用于分析和优化生产过程，提高生产效率和质量，降低成本和风险。
同时，数据采集还可以为企业提供实时的监控和预警功能，帮助企业及时发现和解决问题，提高生产安全性。
三、数据采集的方法1. 传感器技术：传感器是数据采集的重要工具，通过感知和转换物理量、化学量等信息为电信号，实现对设备和环境的数据采集。
常见的传感器包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器等。
传感器可以直接与设备连接，实时采集数据，并通过通信接口将数据传输到数据采集系统。
2. 无线通信技术：为了解决设备分布广泛、布线困难的问题，可以采用无线通信技术进行数据采集。
无线传感器网络（WSN）是一种常用的无线通信技术，它由多个分布在空间中的传感器节点组成，节点之间通过无线通信进行数据传输。
通过部署适量的传感器节点，可以实现对整个生产场景的数据采集。
3. 数据采集协议：数据采集协议是规定数据采集过程中的通信规则和数据格式的标准。
常见的数据采集协议包括MODBUS、OPC UA、MQTT等。
根据设备和系统的特点，选择合适的数据采集协议进行数据采集和通信。
四、数据采集的流程数据采集的流程一般包括以下几个步骤：1. 设备连接：将传感器或设备与数据采集系统进行连接，确保数据的准确采集。
连接方式可以是有线连接或无线连接，根据实际情况选择最合适的方式。
2. 数据采集配置：配置数据采集系统，设置采集频率、采集参数等。
根据实际需求，确定需要采集的数据类型和采集的时间间隔。
工业大数据分析综述：模型与算法
工业大数据分析综述：模型与算法摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。
对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。
因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。
模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。
介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。
关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造1 引言当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。
工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。
建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。
工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computeraided design，CAD）、计算机辅助制造（computer aided manufacturing，CAM）、计算机辅助工程（computer aidedengineering，CAE）等技术在工业企业中得到广泛应用。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集一、引言工业大数据的采集是指通过各种传感器和设备，将工业生产过程中产生的各种数据进行收集和记录。
数据采集是工业大数据分析的基础，对于提高生产效率、优化生产过程、降低成本具有重要意义。
本文将详细介绍工业大数据的数据采集过程，包括采集对象、采集方式、采集频率等内容。
二、采集对象1. 生产设备数据：包括机器运行状态、温度、压力、振动等参数。
2. 传感器数据：包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器等的数据。
3. 环境数据：包括空气质量、光照强度、噪音等环境参数的数据。
4. 产品数据：包括产品质量、生产批次、生产日期等数据。
三、采集方式1. 直连采集：将传感器和设备直接连接到数据采集系统，通过通信协议实时采集数据。
2. 无线采集：采用无线传感器网络，通过无线信号传输数据，适用于采集范围广、设备分散的场景。
3. 云端采集：将数据通过互联网上传到云端平台，实现大规模数据采集和集中管理。
4. 手动采集：人工记录数据，适用于某些无法自动采集的数据。
四、采集频率1. 实时采集：数据按照设定的时间间隔进行采集，通常用于对实时性要求较高的场景。
2. 定时采集：按照预定的时间点进行采集，适用于对实时性要求不高的场景。
3. 事件触发采集：当特定事件发生时，触发数据采集，如设备故障、温度超过阈值等。
五、数据采集流程1. 传感器配置：根据采集需求，选择合适的传感器，并进行配置，包括传感器的位置、参数设置等。
2. 数据采集设备配置：选择合适的数据采集设备，并进行配置，包括连接方式、通信协议等。
3. 采集系统搭建：搭建数据采集系统，包括硬件设备的安装和软件系统的配置。
4. 数据采集：根据采集方式和频率，进行数据采集，确保数据的准确性和完整性。
5. 数据传输：将采集到的数据传输到存储设备或云端平台，确保数据的安全性和可靠性。
6. 数据处理和分析：对采集到的数据进行处理和分析，提取有价值的信息和模式。
7. 数据可视化：将处理和分析后的数据以图表、报表等形式展示，便于用户理解和决策。
工业数据采集与数据分析
工业数据采集与数据分析1. 引言工业数据采集与数据分析是现代工业生产过程中的重要环节。
通过对工业生产过程中的数据进行采集和分析，可以帮助企业提高生产效率，降低成本，优化生产过程，提升产品质量。
本文将介绍工业数据采集与数据分析的基本概念、应用场景以及常用的数据采集和分析方法。
2. 工业数据采集技术2.1 传感器技术传感器是工业数据采集的重要设备，通过测量各种物理量（如温度、压力、湿度等）将实际过程转化为电信号。
常用的工业传感器包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器等。
### 2.2 无线通信技术无线通信技术是工业数据采集的重要手段之一，通过使用无线传感器网络（WSN）或物联网（IoT）技术，可以实时采集和传输数据，从而实现工业生产过程的远程监测和控制。
### 2.3 云计算技术云计算技术为工业数据采集提供了强大的计算和存储能力。
通过将采集到的大量数据上传至云服务器进行处理和分析，可以实现大规模数据的高效处理和实时监测。
3. 工业数据分析方法3.1 统计分析统计分析是工业数据分析的基本方法之一，通过对数据进行描述、整理和分析，可以得到数据的特征、趋势和规律。
常用的统计分析方法包括均值、方差、回归分析等。
### 3.2 机器学习机器学习是一种通过建立数学模型从数据中学习和预测的方法。
在工业数据分析中，可以使用机器学习算法对数据进行分类、聚类、预测等任务。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
### 3.3 深度学习深度学习是机器学习的一种进阶技术，通过建立多层神经网络模型对数据进行学习和预测。
它在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果，并在工业数据分析中也得到了广泛应用。
4. 工业数据采集与数据分析的应用场景4.1 能源管理工业生产中的能源消耗是一个重要的成本因素，通过对能源消耗数据的采集和分析，可以找出能源的浪费和损耗，并优化生产过程，降低能源成本。
### 4.2 故障诊断与预测维护通过对工业设备的数据进行采集和分析，可以实时监测设备的状态和运行情况。
哈尔滨工业大学-高宏-工业感知大数据获取与计算
哈尔滨工业大学-高宏-工业感知大数据获取与计算工业感知大数据获取与计算高宏哈尔滨工业大学27><015.12.11报告内容一、工业大数据的泛在性二、工业大数据关键问题三、一些探索及部分结果正在来临第四次工业革命第四次工业革命与大数据工业互联网（以数据为中心）互联网、物联网、无线网、电信网、传感网工业大数据信息知识控制决策分析挖掘决策制定数据获取执行控制智能设计智能设备智能制造智能产品智能服务为企业和用户创造最大价值工业大数据?? 是在工业领域信息化相关应用中所产生的海量数据?? 产品数据、环境数据、使用数据?? 工业大数据来源亍产品全生命周期的各个环节：?? 需求、设计、原料、制造、仓储、物流、销售、消费等各个环节产品生命期企业产业链外部数据再利用工业大数据的泛在性电梯安全家具汽车生产纺织制药化工飞机引擎监测造纸工业大数据特点1. 行业相关性感知数据具有很强的行业相关性，从而具有不同的潜在逡辑机理关系。
2. 流程关联性产品各个阶段产生的感知数据之间相亏关联、相亏影响。
工业大数据特点3. 价值时效性当前时刻产生的数据如果不迅速转变为可以支持决策的信息，其价值就会随时间流逝而迅速减退。
4. 模态多样性感知数据的类型越来越丰富，既包含温度、湿度、光强等结构化数据，也包括图像、音视频等非结构化数据??????????????????????????????nx xx ?? ?? 2 1x?? ?? ?? ???? ???? ?? ?? ????????mnmmnnyyyyyyyyy??????????????212222111211Y工业大数据特点?? 不精确?? 低精度传感器及环境干扰造成感知数据不精确。
22.3 ℃23 ℃22.5 ℃ 24.5 ℃ 23 ℃NULL 23 ℃失效不一致5. 质量低劣性?? 不完整?? 采样频率、感知节点失效、数据丢失等因素影响，无法保证在仸意时刻获得全部实时感知数据。
工业大数据的采集和处理技术
工业大数据的采集和处理技术工业大数据是指在工业生产、销售、售后等全过程中所产生的各类数据信息，如工艺参数、工业测量参数、生产质量数据、设备工况、物流信息等。
这些数据为企业生产和管理提供了有力的支持和决策依据。
但是，这些数据量庞大、复杂多变，如何采集和处理这些数据成为了一个难题。
本文将从采集和处理两个方面，介绍工业大数据的相关技术。
一、工业大数据的采集技术工业大数据的采集主要是指将各种工业数据采集到数据仓库中，并按照一定的格式进行统一存储。
针对不同的数据类型，也有不同的采集方式。
1、基于传统采集技术的点采集点采集是一种传统的数据采集方式，主要适用于需要采集的数据量较少、数据类型比较固定且时间周期较长的情况。
例如，企业生产中通常采用的各类传感器、测量仪器等检测设备。
这些设备可以通过传感器将数据直接采集到计算机或指定设备之中，然后再将数据存储在指定的数据仓库中。
2、基于自动化采集技术的区域采集区域采集是一种自动化的数据采集方式，通过对区域内特定物体进行扫描，对特定物体的数据进行采集。
该技术主要适用于需要采集的数据量大、数据类型复杂、数据变化快速的情况。
例如，汽车制造过程中的零部件检测、大型设备运转过程中的温度、压力、液位等多参数采集等。
3、基于互联采集技术的全球采集随着物联网技术的不断发展，基于互联采集技术的全球采集越来越成为一种主流技术。
通过将各个设备、设施连接起来，实现全球范围内的实时数据采集。
例如，物流、供应链等领域中，将各个物流点、供应商、仓库等设施互联起来，进行数据采集、数据处理，从而实现供应链可视化、优化运营等效果。
二、工业大数据的处理技术工业大数据的处理主要是指将采集的数据进行分析、计算、建模等工作，从而提取出有价值的信息为决策提供支持。
1、数据预处理数据预处理是数据处理的第一步，主要是针对数据的质量问题进行规范化。
该步骤包括：数据清洗、数据整合、数据转换等。
例如，对采集到的数据进行去重、去杂、规范化等操作，确保数据的正确性和准确性。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集1. 背景介绍工业大数据是指在工业生产和运营过程中产生的大量数据，通过采集、存储、处理和分析这些数据，可以为企业提供重要的决策支持和业务优化。
数据采集是工业大数据的第一步，它涉及到从设备、传感器和其他数据源中收集数据，并将其转化为可用于分析和应用的格式。
2. 数据采集的目的数据采集的目的是获取工业生产过程中的关键数据，以便进行后续的数据分析和应用。
通过数据采集，可以实时监测设备的运行状态、产品的质量指标、生产过程中的异常情况等重要信息，从而及时发现问题并采取相应的措施，提高生产效率和产品质量。
3. 数据采集的方法（1）传感器采集：利用各类传感器（如温度传感器、压力传感器、湿度传感器等）将设备产生的物理量转化为电信号，并通过数据采集设备进行采集和传输。
（2）PLC采集：利用可编程逻辑控制器（PLC）对设备进行监控和控制，并通过PLC进行数据采集和传输。
（3）SCADA系统采集：利用监控与数据采集系统（SCADA）对设备和生产过程进行实时监控，并通过SCADA系统进行数据采集和传输。
（4）云平台采集：利用云平台提供的数据采集服务，将设备数据通过互联网传输到云端进行存储和分析。
4. 数据采集的关键指标（1）采集频率：指数据采集的时间间隔，通常以秒、分钟或小时为单位。
采集频率的选择应根据具体的应用需求和设备特性来确定。
（2）数据精度：指采集数据的精确程度，通常以小数位数来表示。
数据精度的选择应根据具体的应用需求和设备精度要求来确定。
（3）数据完整性：指采集数据的完整程度，是否能够覆盖所有关键信息。
数据完整性的保证需要考虑设备故障、通信中断等异常情况，并采取相应的容错措施。
（4）数据传输稳定性：指采集数据的传输过程是否稳定可靠。
数据传输稳定性的保证需要考虑网络带宽、传输延迟等因素，并采取相应的优化措施。
5. 数据采集的流程（1）设备连接：将数据采集设备与需要采集数据的设备或传感器进行连接，确保数据的源头能够正常输出数据信号。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集在当今的工业领域，大数据正发挥着日益重要的作用，成为推动产业升级和创新的关键驱动力。
而数据采集作为获取工业大数据的首要环节，其重要性不言而喻。
它就像是工业生产线上的“触角”，敏锐地感知和收集着各种有价值的信息，为后续的分析、决策和优化提供了坚实的基础。
工业大数据的数据采集涉及到众多复杂的环节和技术。
首先，我们需要明确采集的对象和目标。
这包括了生产设备的运行状态、工艺参数、产品质量数据、能源消耗情况等等。
不同的工业场景和应用需求，决定了采集的数据类型和重点会有所差异。
以制造业为例，在生产线上，每一台设备都在不断产生着大量的数据。
这些数据可能包括设备的温度、压力、转速、振动等物理参数，也可能是设备的运行时间、故障次数、维修记录等运维信息。
通过对这些数据的采集和分析，我们可以实时了解设备的运行状况，预测可能出现的故障，从而提前进行维护，减少停机时间，提高生产效率。
那么，如何实现这些数据的采集呢？这就需要依靠各种先进的技术和设备。
传感器是数据采集的重要工具之一。
它们能够将物理世界中的各种信号，如温度、压力、位移等，转换为电信号或数字信号，以便于计算机进行处理和存储。
常见的传感器类型有温度传感器、压力传感器、位移传感器、光电传感器等等。
这些传感器可以安装在设备的关键部位，实时监测设备的运行状态。
除了传感器，数据采集系统也是不可或缺的。
数据采集系统负责将传感器采集到的数据进行收集、整理、传输和存储。
它通常由数据采集卡、数据传输线路、数据存储设备等组成。
数据采集卡负责将传感器输出的信号进行转换和处理，然后通过数据传输线路将数据传输到服务器或云端进行存储和分析。
在工业环境中，数据采集还面临着一些挑战。
首先是数据的多样性和复杂性。
不同类型的设备、不同的生产工艺，产生的数据格式和协议可能各不相同，这就给数据的整合和处理带来了很大的困难。
其次是数据的质量问题。
由于传感器的精度、环境干扰等因素的影响，采集到的数据可能存在误差、缺失甚至错误，这就需要进行数据清洗和预处理，以提高数据的质量和可靠性。
工业智能机器人的感知与决策算法
工业智能机器人的感知与决策算法随着科技的不断进步与发展，机器人在工业领域的应用日益广泛。
工业智能机器人作为其中的重要一员，具备优秀的感知与决策能力，可以帮助企业提高生产效率、降低成本，并实现智能化生产。
本文将探讨工业智能机器人的感知与决策算法，带您了解机器人如何感知周围环境并做出正确的决策。
一、感知算法在工业环境中，机器人需要准确感知周围的物体、物质和运动状态，以便能够作出适当的决策。
工业智能机器人的感知算法主要包括以下几个方面：1. 视觉感知算法：通过摄像头或激光雷达等传感器获取视觉信息，然后利用图像处理技术对物体进行识别、分类和定位。
工业机器人通常会使用机器学习算法来训练视觉模型，并不断优化以提高准确率和速度。
2. 声音感知算法：通过麦克风或其他声音传感器获取环境中的声音，并对声音进行分析和处理。
机器人可以利用声音感知算法识别声音的来源与性质，进而判断工作环境是否正常或是否需要采取特定的行动。
3. 接触感知算法：机器人通过力传感器或触摸传感器感知周围物体的质地、形状和温度等信息。
这些信息可以帮助机器人更好地与物体互动，并准确执行各项任务。
4. 位置感知算法：机器人通过全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）等传感器获取自身的位置与姿态信息。
这些感知能力使机器人能够在工作场景中进行定位与导航，以便执行任务或避开障碍物。
二、决策算法在感知到周围环境后，工业智能机器人需要根据感知信息做出合理的决策。
工业智能机器人的决策算法主要包括以下几个方面：1. 运动规划算法：机器人根据感知到的环境信息，制定合理的运动路径，以便在工作区域内自由移动，并尽可能地避开障碍物。
最常用的运动规划算法包括A*算法、Dijkstra算法等。
2. 状态评估算法：机器人根据感知到的环境信息，评估当前的工作状态，并做出相应的调整。
例如，在装配生产过程中，机器人可以通过状态评估算法判断零部件的装配质量，从而及时发现问题并及时修复。
工业大数据的采集与分析
工业大数据的采集与分析现代化的制造业正日益依赖于工业大数据的采集与分析。
工业大数据是指由设备、传感器、计算机系统等采集而来的工业数据。
随着先进制造业和工业4.0的发展，生产厂商越来越重视工业大数据的分析和利用。
数据分析可使生产流程更为高效且准确，从而提高生产效率、品质和可靠性。
本文将探讨工业大数据的采集与分析，并介绍工业大数据的应用实例。
一、工业大数据采集1.传感器传感器是采集工业大数据的最重要的工具之一。
具有加速度、压力、重力、温度、湿度和光电等不同种类的传感器，可以帮助生产厂商在生产过程中满足各种各样的需求。
2.计算机计算机可以通过连接各个不同功能的传感器和硬件设备，将大量的工业数据整合进一个无缝的数据集，从而实现对生产过程的远程可视化控制。
计算机还能够处理并分析大量的工业数据，帮助制造商发现在生产过程中的任何缺陷或改进机会。
3.物联网技术物联网技术可以使人们远程监控生产设备的状态和一系列关键性能指标。
通过物联网技术，生产商可以预测设备故障并及时采取行动，从而避免不必要的停机和生产延误。
二、工业大数据分析1.数据挖掘通过数据挖掘技术，分析师可以在海量的工业大数据中识别模式和趋势，从而为生产过程提供更加精细的指导。
数据挖掘可以帮助生产商了解整个流程中的薄弱环节，从而优化生产并提高效率。
2.机器学习机器学习是基于数据的统计分析和人工智能技术的进化而产生的分析领域。
通过机器学习，分析师可以在工业大数据中发现隐藏的模式，从而提高预测准确性和生产效率。
3.人工智能人工智能在工业大数据的分析应用中，可以处理复杂的模式和大量的数据。
人工智能还可以在预测和优化生产过程中发挥重要作用，从而提高生产效率、品质和可靠性三、工业大数据应用实例1.安全生产工业大数据的采集和分析可以帮助制造商预测工厂设备故障，及时采取措施避免生产事故的发生。
基于机器学习的模型可以在出现危险之前及时发现设备的异常状况。
从而提高了生产线的安全性和可靠性。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集一、引言工业大数据是指通过采集、分析和处理大规模的实时数据，以获取有关工业生产过程、设备状态、产品质量等方面的深入洞察和决策支持。
而数据采集是工业大数据的基础，它涉及到从各种传感器、设备和系统中收集数据，并将其转化为可用于分析和应用的形式。
本文将详细介绍工业大数据的数据采集过程，包括采集方式、采集设备、数据处理等方面的内容。
二、数据采集方式1. 传感器采集：传感器是数据采集的常见方式之一。
通过安装在设备或生产线上的传感器，可以实时监测和采集各种参数，如温度、压力、湿度、振动等。
采集到的数据可以直接传输到数据中心进行存储和分析。
2. 无线通信采集：利用无线通信技术，将数据从设备传输到数据中心。
可以采用蓝牙、Wi-Fi、Zigbee等无线通信协议，实现设备与数据中心之间的实时数据传输。
3. 数据总线采集：通过数据总线将设备和数据中心连接起来，实现数据的传输和采集。
常见的数据总线协议有Modbus、Profibus、CAN等。
数据总线的优点是可靠性高、传输速度快，适用于大规模设备的数据采集。
4. 云平台采集：利用云平台提供的数据采集功能，将设备数据上传到云端进行存储和分析。
云平台可以提供数据采集的API接口，方便开发者进行集成和使用。
三、数据采集设备1. 数据采集器：数据采集器是连接传感器和数据中心的关键设备。
它可以接收传感器采集到的数据，并将其转化为可用于存储和分析的格式。
数据采集器通常具有多个输入通道，可以同时接收多个传感器的数据。
2. 数据传输设备：数据传输设备用于将采集到的数据传输到数据中心。
可以使用有线或无线通信方式，将数据传输到局域网或云平台。
3. 数据存储设备：数据存储设备用于存储采集到的数据。
可以使用硬盘、固态硬盘或云存储等方式进行数据存储。
同时，为了保证数据的安全性和可靠性，可以采用数据备份和冗余存储的方式。
四、数据采集流程1. 传感器安装与配置：首先需要确定需要采集的数据类型和参数，并选择合适的传感器进行安装。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集一、引言数据采集是工业大数据分析的重要环节，通过对工业生产过程中产生的各种数据进行采集和处理，可以帮助企业实现生产过程的监控、优化和预测，提高生产效率和质量。
本文将详细介绍工业大数据的数据采集过程，包括采集对象、采集方式、采集频率等方面的内容。
二、采集对象1. 传感器数据：通过安装在设备、机器或生产线上的传感器，采集温度、压力、湿度、振动等各种物理量的数据。
2. 设备状态数据：通过监测设备的运行状态、故障信息等，采集设备的工作参数、运行时间、维修记录等数据。
3. 生产过程数据：通过监测生产过程中的各个环节，采集原材料消耗、产量、质量指标等数据。
4. 能耗数据：通过监测设备、机器的能耗情况，采集能源消耗、能效指标等数据。
三、采集方式1. 实时采集：通过在设备、机器或生产线上安装数据采集设备，实时采集各种传感器数据和设备状态数据。
采集设备可以通过有线或无线方式与数据存储服务器进行通信，实现数据的实时传输和存储。
2. 手动采集：对于一些无法实时采集的数据，可以通过人工手动输入的方式进行采集。
例如，对于生产过程中的人工操作环节，可以通过人员填写表格或使用移动终端设备进行数据采集。
3. 自动化采集：通过与设备、机器或生产线的控制系统进行集成，实现自动化数据采集。
例如，通过与PLC（可编程逻辑控制器）或SCADA（监控与数据采集系统）进行通信，实时采集各种传感器数据和设备状态数据。
四、采集频率1. 实时采集：对于需要实时监控的数据，采集频率可以达到秒级甚至毫秒级。
例如，对于温度、压力等物理量的数据，可以以秒为单位进行采集。
2. 定时采集：对于一些需要更长时间间隔进行监控的数据，采集频率可以设置为分钟级或小时级。
例如，对于设备状态数据、生产过程数据等，可以以分钟或小时为单位进行采集。
3. 手动采集：手动采集的频率可以根据需要进行灵活调整。
例如，对于人工操作环节的数据采集，可以根据生产节奏和操作需要进行手动输入。
工业互联网环境下的工业大数据采集与应用
工业互联网环境下的工业大数据采集与应用工业互联网环境下的工业大数据采集与应用近年来，工业互联网的快速发展为工业大数据的采集和应用提供了广阔的空间和机遇。
工业互联网环境下的工业大数据采集与应用具有重要意义，可以为企业提供有效的决策支持和智能化的生产管理。
本文将从工业互联网环境、工业大数据采集和工业大数据应用三个方面进行探讨。
一、工业互联网环境工业互联网是指将工业生产和互联网技术相结合，构建起物理与数字世界的连接网络。
工业互联网环境下，设备、传感器、控制器等各种智能设备被连接到互联网，形成庞大的物联网网络。
通过该网络，可以实现设备之间的信息共享和互相协同工作，实时监控和控制整个生产过程，从而提高生产效率和降低生产成本。
工业互联网环境具有以下特点：1. 大规模数据采集：因为工业互联网环境下设备数量众多，所以可以采集大量的工业数据。
这些数据包括设备状态、生产过程参数、产品质量等多方面的信息。
2. 实时性要求高：工业生产过程需要实时监测和控制，因此对工业大数据的采集和处理要求具备高度的实时性。
只有在实时性要求高的情况下，才能及时发现异常情况并采取相应的措施。
3. 数据安全性要求高：工业大数据中包含了企业的核心竞争力，因此对数据的安全性要求很高。
在工业互联网环境下，必须采取有效的数据加密和权限控制措施，防止数据泄漏和被篡改。
二、工业大数据采集工业大数据采集是指在工业互联网环境下，对工业数据进行收集和存储的过程。
工业大数据采集需要解决以下几个关键问题：1. 数据源的选择：工业数据可以从各种设备和传感器中采集到，包括阀门、泵站、生产线和产品质检设备等。
在采集数据之前，需要根据实际需求选择合适的数据源。
2. 数据采集方式的选择：工业数据的采集方式包括有线采集和无线采集两种。
有线采集通常通过传统的数据线连接设备和服务器，可以提供较高的数据传输速度和稳定性。
无线采集则通过无线传感器网络进行数据传输，可以实现设备之间的无缝连接，但可能存在数据传输延迟和稳定性的问题。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集工业大数据是指在工业生产过程中产生的大量数据，通过采集、存储、处理和分析这些数据，可以为企业提供重要的决策支持和业务优化。
其中，数据采集是工业大数据的第一步，也是最基础的环节。
本文将从数据采集的意义、数据采集的方法、数据采集的挑战、数据采集的技术和数据采集的前景五个方面进行详细阐述。
一、数据采集的意义1.1 提供基础数据：数据采集是获取工业生产过程中产生的各种数据的过程，包括温度、湿度、压力、流量等参数的监测数据，以及设备状态、故障信息等。
这些基础数据为后续的数据分析和决策提供了必要的基础。
1.2 实时监测和控制：通过数据采集，可以实时监测工业生产过程中的各种参数和状态，及时发现问题并进行控制，提高生产效率和产品质量。
1.3 数据分析和优化：采集到的数据可以用于进行数据分析，挖掘生产过程中的潜在问题和优化机会，为企业提供决策支持，提升竞争力。
二、数据采集的方法2.1 传感器技术：传感器是数据采集的核心设备，可以将各种参数转化为电信号，并通过数据采集设备进行采集。
常见的传感器包括温度传感器、压力传感器、流量传感器等。
2.2 通信技术：采集到的数据需要传输到数据存储和处理系统进行进一步处理，通信技术起到了关键的作用。
常用的通信技术包括有线通信（如以太网、Modbus 等）和无线通信（如WiFi、蓝牙、LoRa等）。
2.3 数据采集设备：数据采集设备是将传感器采集到的数据进行处理和存储的设备，常见的设备有PLC（可编程逻辑控制器）、数据采集终端等。
三、数据采集的挑战3.1 多样性和复杂性：工业生产过程中产生的数据种类繁多、格式复杂，需要采集设备具备多种接口和协议的能力。
3.2 数据量大和速度快：工业生产过程中产生的数据量庞大，采集设备需要具备高速采集和传输的能力，以保证数据的实时性和准确性。
3.3 环境恶劣：工业生产现场通常环境恶劣，存在高温、高湿、强电磁干扰等问题，数据采集设备需要具备良好的抗干扰能力。
工业物联网中的数据采集与分析方法
工业物联网中的数据采集与分析方法工业物联网（Industrial Internet of Things，简称IIoT）作为物联网的分支领域，在工业生产领域中扮演着重要的角色。
随着感知设备的广泛应用和工业数据的大规模产生，如何高效地采集和分析这些数据成为了工业物联网中的一个关键问题。
本文将重点探讨在工业物联网中常用的数据采集与分析方法。
一、数据采集方法1. 传感器技术：工业物联网中最常用的数据采集方法之一是通过传感器技术实时获取各种工业设备和环境的物理量和状态信息。
传感器可以通过有线或无线方式与中央控制系统进行连接，将采集到的数据发送给数据中心进行进一步处理和分析。
2. 无线通信技术：为了实现工业物联网中大规模设备之间的数据传输，无线通信技术发挥了重要作用。
例如，Wi-Fi、蓝牙、LoRa等无线通信技术可以实现设备之间的远程监控和数据交换，同时也能够降低数据采集和传输的成本。
3. 边缘计算：边缘计算是一种将计算和数据存储功能从传统的数据中心移动到离数据产生源头更近的地方的技术。
在工业物联网中，边缘计算可以减少数据传输的延迟和带宽消耗，并提供更快速的响应和更高的实时性。
二、数据分析方法1. 数据预处理：工业物联网中的数据通常具有大量、高维、异构的特点，需要进行预处理来剔除噪声、填补缺失值、降低数据维度等。
常用的预处理方法包括数据清洗、特征选择、特征转换等。
2. 数据挖掘和机器学习：数据挖掘和机器学习是工业物联网中常用的数据分析方法。
通过数据挖掘和机器学习算法，可以从大规模数据集中发现隐藏在其中的模式、关联规则和异常行为，进而为工业生产提供决策支持和故障诊断。
3. 时间序列分析：工业物联网中的数据通常是以时间为序列的形式产生的，因此时间序列分析方法能够帮助我们更好地理解和预测数据的趋势和周期性变化。
常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型、季节性分解等。
4. 实时分析和边缘分析：由于工业物联网中的数据量庞大且实时性要求较高，传统的批处理分析方法已经无法满足需求。
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工业大数据的泛在性
电梯安全
汽车生产
飞机引擎监测
纺织
造纸
化工
制药
家具
工业大数据特点
1. 行业相关性
感知数据具有很强的行业相关性，从 而具有不同的潜在逡辑机理关系。
2. 流程关联性
产品各个阶段产生的感知数据之间相 亏关联、相亏影响。
工业大数据特点
3. 价值时效性
当前时刻产生的数据如果不迅速转变 为可以支持决策的信息，其价值就会 随时间流逝而迅速减退。
智能设备 智能制造 智能产品
为企业和用户创造最大价值
智能服务
工业大数据
• 是在工业领域信息化相关应用中所产生的 海量数据
• 产品数据、环境数据、使用数据 • 工业大数据来源亍产品全生命周期的各个环节： • 需求、设计、原料、制造、仓储、物流、销售、
消费等各个环节
企业 产业链 外部数据
产品 生命期
再利用
报告内容
一、工业大数据与其应用 二、工业感知大数据挑战 三、一些探索及部分结果
部分研究结果（一）
感知数据的高质量获取
部分研究结果（一）
• 感知大数据例1
• 现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传
感器
• 探测温度、压力、热能、振动和噪声 • 每隔几秒就收集一次数据 • 利用这些数据可以实现:
4. 模态多样性
x1
y11 y12
y1n
x
x2
Y
y
21
y22
y2n
感知数据的类型越来越丰富，既包含
xn
ym1 ym2
ymn
温度、湿度、光强等结构化数据，也
包括图像、音视频等非结构化数据
工业大数据特点
22.3 ℃
5.质量低劣性
23 ℃
不精确
NULL 失效
23 ℃
22.5 ℃ 24.5 ℃ 23 ℃ 不一致
工业感知大数据获取与计算
技术创新，变革未来
报告内容
一、工业大数据的泛在性 二、工业大数据关键问题 三、一些探索及部分结果
正在来临第四次工业革命
第四次工业革命与大数据
数据
工业互联网（以数据为中心）
执行
获取 互联网、物联网、无线网、电信网、传感网
控制
工业
分析
大数据
挖掘
信息
决策
知识
制定
控制 决策
智能设计
• 在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获 取的发动机运转数据对亍确定飞机的失联路径起到 了关键作用。
• 智能感知是工业智能系统的基础。
• 高质量数据采集是后续分析挖掘的保障
• 一个设备的全生命期信息
• 设备运行的状态信息
• 设备运行的工况信息
感知数据
• 设备使用中的环境信息
• 维护保养信息
不 完低整精度传感器及环境干扰造 不一成采致样感频知率数、据感不精知确节。点失效、数
不 及据证感因得据数当时数据丢知采时集据不在失集，成数中一仸等、环来据含致意传因境自。有。时输素、亍过刻、影用不时获更响途同数得新等数，据全等因据无。延部素源法迟实的造保使时数成
工业大数据的关键技术问题
问题1：工业大数据的获取、传输与融合？ 问题2：低质量工业大数据管理与计算？ 问题3：工业大数据的自然规律？ 问题4：工业大数据的计算、分析与挖掘？ 问题5：工业大数据的计算平台？
加大等频数据采集的频 率可行吗？
加大采集频率意味着： 1. 产生更加庞大的感知
数据 2. 加重数据存储与传输
的负担
变频数据采集是否可行？
部分研究结果（一）
基于Hermit插值的变频数据采集算法
将时间轴分成若干时间区间
采样频S率am调ple节Se过nse于d V频alu繁es 、in [数tc-1据,tc]采集次数较 多 曲线光滑度不高、二阶间断点多
基于三次样条插值的变频数据采集算法
思想：一段时间调整一次数据采集频率 若干时间区间构成一个时间窗口 一个时间窗口内进行等频采样，不同窗口间调整采样频率
主要步骤
在[Tk,Tk+1]内采集数据点 计算[Tk,Tk+1]内的近似物理过程(感知)曲线
k<=m
预测下一个时间窗口[Tk+1,Tk+2]的数据采集周期
• ……
部分研究结果（一）
• Why？
人类通过感知数据获得信息：两个阶段
都可能产生 质量问题！
现有计算方法： 1. 仅感考知虑数如据何解决第二阶段的问题 2. 均以计等算频数据采集为前提
连续过程 离散化
部分研究结果（一） • 问题？
等频数据采集可行吗？
曲线失真，关键数据特征或变化要素丢失！
部分研究结果（一） • 问题？
• 设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反 生产规定、零部件故障）等。辅助生产工艺的改进
部分研究结果（一）
• 感知大数据例2
• 在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和
电力系统等数以百计的变量组成了在航状态， 这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。
• 波音737发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB 数据。
Sampling based Algorithms
只能支持特定的简单计算(e.gaggregation .etc) 无法恢复原始数据信息
Compression Algorithms
大多数分布式压缩方法仅考虑如何减少数据收集过 程中的代价
需要解压才能进行计算 增加额外开销
Temporal and Spatial-Correlation based Algorithms Data Reduction Algorithms
tc<=tf
DeteCrmoimneputhteeSneenxstesdamCuplrivneg timine [tct+c-11,,ttcc]= tc+1
tc is current sampling time tc-1 is the last sampling time beforetc
部分研究结果（一）
ε-Dominant Dataset 获取与计算
部分研究结果（二）
Why？
尽管工业大数据的规模极其庞大，然而
很多数据之间存在着极强的时空相关性 冗余信息量大 一个小数据子集即可保证携带整个数据集的
主要信息
D o More
with Less !
Hale Waihona Puke 部分研究结果（二）现有的Do More with Less方法
部分研究结果（一）
理论分析结果
输出曲线的光滑度 一阶导数误差
H-Based算法
S-Based 算法
一阶光滑、二阶间断点多 一阶光滑、二阶间断点少
二阶导数误差
数据采集次数
计算复杂度
实验结果
精确度 通信传输
计算量小
计算量大
H-based算法 较高 较大
S-Based算法 较低 较小
部分研究结果（二）