基于工业对象模型的数据处理方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请适用于工业物联网领域，提供了一种基于工业对象模型的数据处理方法，包括：结合工业现场场景需求构建对象模型，根据对象模型对传感器采集的工业数据进行筛选，确定所述对象模型对应的模型数据；根据所述对象模型在各个时刻的模型数据构建所述对象模型的对象数据；根据预设处理规则对所述对象数据进行矩阵变换处理，得到处理结果。上述方案，预先构建对象模型，并且获取对象模型对应的对象数据，根据预设的处理规则处理对象数据，得到处理结果。通过构建对象模型和矩阵变换方法，使得工业数据的处理过程更加的简单，更加的统一，从而提高了工业数据的处理效率，节省资源。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于工业对象模型的数据处理方法、装置及设备
本申请涉及工业物联网
，具体涉及一种基于工业对象模型的数据处理方法、装置及设备。
技术介绍
随着工业互联网时代的来临，工业现场会设置多种工业设备，从而采集到的工业数据体量增加。现有的工业物联网平台，处理不同的工业数据需要有针对性的单独进行分析处理。但是，工业数据数量过大、分析处理的过程复杂都会导致工业数据的处理效率过低，浪费资源。
技术实现思路
本申请实施例的目的之一在于：提供一种工业数据的处理方法、装置以及设备，旨在解决工业数据的处理效率过低，浪费资源的问题。为解决上述技术问题，本申请实施例采用的技术方案是：第一方面，提供了一种基于工业对象模型的数据处理方法，包括：结合工业现场场景需求构建对象模型，根据所述对象模型对传感器采集的工业数据进行筛选，确定所述对象模型对应的模型数据；根据所述对象模型在各个时刻的模型数据所述对象模型的对象数据；根据预设处理规则对所述对象数据进行矩阵变换处理，得到处理结果。在一个实施例中，所述结合工业现场不同场景需求构建对象模型，包括：根据工业现场场景需求获取数据处理需求；基于所述数据处理需求和对象模型构建规则，构建对象模型。在一个实施例中，所述基于所述数据处理需求和对象模型构建规则，构建对象模型，包括：根据所述数据处理需求确定场景类型；根据所述场景类型，构建对象模型。在一个实施例中，所述对象模型中至少包括一个工业设备的模型。在一个实施例中，所述处理结果为数据估计结果、数据变化结果、数据趋势预测结果、数据稳定性估计结果、风险估计结果、数据增量估计结果、数据平衡调整结果中的一种或多种。在一个实施例中，所述根据预设处理规则对所述对象数据进行矩阵变换处理，得到处理结果，包括：根据对象数据和处理结果之间的对应关系，对所述对象数据进行矩阵变换处理，得到处理结果。在一个实施例中，所述根据预设处理规则对所述对象数据进行矩阵变换处理，得到处理结果，包括：将所述对象数据输入经过数据训练的神经网络模型进行矩阵变换处理，得到处理结果。第二方面，提供了一种基于工业对象模型构建的数据处理装置，包括：确定单元，结合工业现场场景需求构建对象模型，用于根据所述对象模型对传感器采集的工业数据进行筛选，确定所述对象模型对应的模型数据；第一构建单元，用于根据所述对象模型在各个时刻的模型数据构建所述对象模型的对象数据；处理单元，用于根据预设处理规则对所述对象数据进行矩阵变换处理，得到处理结果。在一个实施例中，所述确定单元，包括：获取单元，用于根据工业现场场景需求获取数据处理需求；第二构建单元，用于基于所述数据处理需求和对象模型构建规则，构建对象模型。在一个实施例中，所述第二构建单元，具体用于：根据所述数据处理需求确定场景类型；根据所述场景类型，构建对象模型。在一个实施例中，所述对象模型中至少包括一个工业设备的模型。在一个实施例中，所述处理结果为数据估计结果、数据变化结果、数据趋势预测结果、数据稳定性估计结果、风险估计结果、数据增量估计结果、数据平衡调整结果中的一种或多种。在一个实施例中，所述处理单元，具体用于：根据预设对象数据和处理结果之间的对应关系，对所述对象数据进行矩阵变换处理，得到处理结果。在一个实施例中，所述处理单元，具体用于：将所述对象数据输入经过数据训练的神经网络模型进行矩阵变换处理，得到处理结果。第三方面，本申请实施例提供了一种基于工业对象模型的数据处理设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的基于工业对象模型的数据处理方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的基于工业对象模型的数据处理方法。本申请实施例中，结合工业现场场景需求构建对象模型，根据对象模型对传感器采集的工业数据进行筛选，确定所述对象模型对应的模型数据；根据所述对象模型在各个时刻的模型数据所述对象模型的对象数据；根据预设处理规则对所述对象数据进行矩阵变换处理，得到处理结果。上述方案，预先构建对象模型，并且获取对象模型对应的对象数据，通过矩阵变换方法、根据预设的处理规则处理对象数据，得到处理结果。通过构建对象模型和矩阵变换方法，使得工业数据的处理过程更加的简单，更加的统一，从而提高了工业数据的处理效率，节省资源。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或示范性技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本申请第一实施例提供的一种基于工业对象模型的数据处理方法的示意流程图；图2是本申请第一实施例提供的一种基于工业对象模型的数据处理方法中矩阵变换的示意图；图3是本申请第二实施例提供的另一种基于工业对象模型的数据处理方法的示意流程图；图4是本申请第二实施例提供的另一种基于工业对象模型的数据处理方法中S202的细化的示意流程图；图5是本申请第二实施例提供的另一种基于工业对象模型的数据处理方法中第一场景类型的示意图；图6是本申请第三实施例提供的基于工业对象模型的数据处理装置的示意图；图7是本申请第四实施例提供的基于工业对象模型的数据处理设备的示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本申请。需说明的是，当部件被称为“固定于”或“设置于”另一个部件，它可以直接在另一个部件上或者间接在该另一个部件上。当一个部件被称为是“连接于”另一个部件，它可以是直接或者间接连接至该另一个部件上。术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。术语“第一”、“第二”仅用于便于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明技术特征的数量。“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。为了说明本申请所述的技术方案，以下结合具体附图及实施例进行详细说明。请参见图1，图1是本申请第一实施例提供的一种工业数据的处理方法的示意流程图。本实施例中一种工业数据的处理方法的执行主体为具有工业数据的处理功能的设备本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于工业对象模型的数据处理方法，其特征在于，包括：/n结合工业现场场景需求构建对象模型，根据所述对象模型对传感器采集的工业数据进行筛选，确定所述对象模型对应的模型数据；/n根据所述对象模型在各个时刻的模型数据构建所述对象模型的对象数据；/n根据预设处理规则对所述对象数据进行矩阵变换处理，得到处理结果。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种基于工业对象模型的数据处理方法，其特征在于，包括：
结合工业现场场景需求构建对象模型，根据所述对象模型对传感器采集的工业数据进行筛选，确定所述对象模型对应的模型数据；
根据所述对象模型在各个时刻的模型数据构建所述对象模型的对象数据；
根据预设处理规则对所述对象数据进行矩阵变换处理，得到处理结果。


2.如权利要求1所述的基于工业对象模型构建的数据处理方法，其特征在于，所述结合工业现场不同场景需求构建对象模型，包括：
根据工业现场场景需求获取数据处理需求；
基于所述数据处理需求和对象模型构建规则，构建对象模型。


3.如权利要求2所述的基于工业对象模型构建的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述数据处理需求和对象模型构建规则，构建对象模型，包括：
根据所述数据处理需求确定场景类型；
根据所述场景类型，构建对象模型。


4.如权利要求1所述的基于工业对象模型构建的数据处理方法，其特征在于，所述对象模型中至少包括一个工业设备的模型。


5.如权利要求1所述的基于工业对象模型的数据处理方法，其特征在于，所述处理结果为数据估计结果、数据变化结果、数据趋势预测结果、数据稳定性估计结果、风险估计结果、数据增量估计结果、数据平衡调整结果中的一种或多种。


6.如权利要求1所述的基于工业对...

【专利技术属性】
技术研发人员：国承斌，吴刚，骆建东，党君利，张荣洁，陈丹平，
申请(专利权)人：深圳市智物联网络有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44