【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据采集，具体是一种车间智能感知数据采集处理方法及系统。
技术介绍
1、我们正迎来一个由数据驱动的新时代。在这个时代中，数字化和智能化制造成为了制造业的核心要素和关键发展趋势，从生产流程到供应链管理，每一个环节都离不开数据的支撑。数据的采集、处理与管理已经从一个辅助角色，逐渐升华到决定生产效率，产品质量及企业竞争力的关键角色。
2、尽管大数据给工业生产带来了巨大的潜力，然而，在具体操作如车间的数据采集处理中，传统方法却面临着许多难以克服的挑战。由于车间的运行环境复杂，数据的种类繁多，在海量数据中，既包含了关键业务决策信息，也有大量的冗余和无关数据，增加了数据处理的难度。面对数据量过大带来的存储、处理等问题，制造业亟需找到新的解决方案以充分利用这些数据，提升生产效率和决策精确度。
技术实现思路
1、为解决上述
技术介绍
中存在的问题，本专利技术采用以下技术方案：
2、一种车间智能感知数据采集处理方法，包括步骤：
3、构建车间的数据处理中心、分布式采集节点和分布式融合节点；
4、通过分布式采集节点获取采集节点数据，通过分布式融合节点获取融合节点数据；
5、对采集节点数据和融合节点数据进行第三数据处理，根据处理结果更新车间的全局信息；
6、所述通过分布式融合节点获取融合节点数据，包括步骤：
7、通过分布式融合节点的数据感知单元采集感知数据；
8、对感知数据进行第一数据处理，得到缓存数
9、在触发传输事件时，将存储的缓存数据通过第二数据处理转换为融合节点数据并传输至所述数据处理中心。
10、作为本专利技术优选方案，所述通过分布式采集节点获取采集节点数据，包括步骤：
11、通过分布式采集节点的数据感知单元采集感知数据；
12、通过数据传输单元对感知数据进行解调和格式转换处理，得到采集节点数据并发送至数据处理中心。
13、作为本专利技术优选方案，所述分布式采集节点包括数据感知单元和数据传输单元；所述分布式融合节点包括数据感知单元和微处理器；所述数据感知单元包括传感器和/或rfid读写器。
14、作为本专利技术优选方案，所述第一数据处理，包括步骤：
15、构建以键值对为基本组成元素的哈希表；所述哈希表的每个下标对应的若干键值对通过双向链表连接；所述键值对的键为数据感知单元的设备id，键值对的值包括缓存数据和数据时间戳；
16、定义哈希表的长度和哈希函数；接收到新数据时，通过哈希函数计算数据感知单元的设备id的哈希值，将哈希值与哈希表的长度进行模运算得到哈希表的下标值，判断下标值指向的双向链表是否为空；
17、若下标值指向的双向链表为空，则将新数据存入下标值对应的双向链表；若下标值指向的双向链表不为空，则执行数据更新操作。
18、作为本专利技术优选方案，所述数据更新操作，包括步骤：
19、查找双向链表中与新数据的设备id相同的最新键值对，判断所述最新键值对的数据时间戳与新数据的数据时间戳的差值是否小于预设时间戳阈值；
20、若所述差值小于预设新增时间阈值，则舍弃所述新数据，结束流程；若所述差值大于或等于预设新增时间阈值，则将新数据加入下标值指向的双向链表；
21、查找双向链表中与新数据的设备id相同的最早键值对，判断所述最早键值对的数据时间戳与新数据的数据时间戳的差值是否大于预设删除时间阈值；若差值大于预设删除时间阈值，则删除双向链表的最早键值对。
22、作为本专利技术优选方案，所述查找双向链表中与新数据的设备id相同的最新键值对，包括步骤：
23、从链表头部开始查找链表节点的设备id；
24、若链表节点与新数据的设备id相同，则设定所述链表节点存储的键值对为最新键值对；
25、若链表节点与新数据的设备id不相同，则对链表的下一节点进行判断，直至查找到链表节点与新数据的设备id相同；
26、若链表遍历结束且不存在链表节点与新数据的设备id相同，则直接将新数据加入下标值指向的双向链表，结束流程;
27、所述查找双向链表中与新数据的设备id相同的最早键值对，包括步骤：
28、从链表尾部开始查找链表节点的设备id；
29、若链表节点与新数据的设备id相同，则设定所述链表节点存储的键值对为最早键值对；
30、若链表节点与新数据的设备id不相同，则对链表的上一节点进行判断，直至查找到链表节点与新数据的设备id相同，或直至链表遍历结束。
31、作为本专利技术优选方案，所述数据更新操作，还包括步骤：
32、当哈希表的非空位占比达到预设空位占比阈值时，对哈希表进行扩容操作；
33、当存在双向链表的长度达到预设链表长度阈值时，判断哈希表的长度是否小于预设容量阈值，并执行：
34、若哈希表的长度小于预设容量阈值，则对哈希表进行扩容操作；
35、若哈希表的长度大于或等于预设容量阈值，则将达到预设链表长度阈值的双向链表转换为红黑树结构。
36、作为本专利技术优选方案，所述传输事件包括时间驱动事件、数据驱动事件和业务驱动事件；
37、所述构建车间的数据处理中心、分布式采集节点和分布式融合节点，包括步骤：
38、配置微处理器的预设周期或预定时间点；所述预设周期或预定时间点用于触发时间驱动事件；
39、配置微处理器的关键目标id和预设数据量阈值，每个关键目标id对应一个车间内的监测对象；
40、将数据处理中心配置为在识别到特殊业务状态时，向微处理器传输数据请求指令；将所述微处理器配置为在接受数据请求指令后触发业务驱动事件。
41、作为本专利技术优选方案，所述第三数据处理包括步骤：
42、根据设备id对采集节点数据进行特征提取处理，得到第一特征集，根据第一特征集识别特殊业务状态；
43、对采集节点数据和融合节点数据进行特征级融合处理，根据特征级融合结果更新车间的全局信息。
44、作为本专利技术优选方案，所述对采集节点数据和融合节点数据进行特征级融合处理，包括步骤：
45、通过主成分分析法处理融合节点数据；
46、根据设备id对融合节点数据进行特征提取，得到第二特征集；
47、将第一特征集和第二特征集输入至随机森林模型，得到特征级融合结果。
48、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
49、本申请采用分布式采集节点和分布式融合节点的架构，提高了数据采集的灵活性和扩展性；通过对采集节点数据和融合节点数据的关联分析，保证了数据利用的全面性，以准确反映车间的全局信息。在获取融合节点数据的方式中，分布式融合节点通过在本地对数据进行第一数据处理后存储，再根据实际需求时段通过第二数据处理后传输，可以显著降低数据的大小，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：包括步骤：
2.根据权利要求1所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述通过分布式采集节点获取采集节点数据，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述分布式采集节点包括数据感知单元和数据传输单元；所述分布式融合节点包括数据感知单元和微处理器；所述数据感知单元包括传感器和/或RFID读写器。
4.根据权利要求1所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述第一数据处理，包括步骤：
5.根据权利要求4所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述数据更新操作，包括步骤：
6.根据权利要求5所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述查找双向链表中与新数据的设备ID相同的最新键值对，包括步骤：
7.根据权利要求5所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述数据更新操作，还包括步骤：
8.根据权利要求1所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述传输事件包括时间驱动事件、
9.根据权利要求1所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述第三数据处理包括步骤：
10.根据权利要求9所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述对采集节点数据和融合节点数据进行特征级融合处理，包括步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：包括步骤：
2.根据权利要求1所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述通过分布式采集节点获取采集节点数据，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述分布式采集节点包括数据感知单元和数据传输单元；所述分布式融合节点包括数据感知单元和微处理器；所述数据感知单元包括传感器和/或rfid读写器。
4.根据权利要求1所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述第一数据处理，包括步骤：
5.根据权利要求4所述的车间智能感知数据采集处理方法，其特征在于：所述数据更新操作，包括步骤：
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