【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备管理，具体为一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法及其系统。
技术介绍
1、在现代工业、科研和环境监测中，仪器设备的自动化数据采集已成为关键环节。然而，传统的数据采集系统通常依赖固定采样模式、单一协议标准和人工干预。这些系统在复杂、多变的场景中往往面临诸多限制：采集效率低、数据丢失风险高、负载失衡、异常处理能力不足等。例如，传统采集系统在设备初始化时无法快速适应多样化硬件接口，在异常数据突变时缺乏实时捕获和关联分析能力，甚至在大规模设备网络中难以实现负载动态调控。这些问题导致数据完整性与可靠性不足，严重限制了自动化采集系统的应用范围。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法及其系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术实施例提供了一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，包括：
4、启动仪器设备，通过仪器设备身份识别后，设备管理模块动态适配设备的采集参数；
5、采用双向握手协议进行仪器设备与动态协议模块的交互，仪器设备主动发送向动态协议模块发送信号；
6、设计多模态采样策略，根据不同的数据类型和优先级，多模态采样模块动态切换采样策略；
7、关联分析模块基于采样策略进行采集，并分析仪器设备输出的实时数据流中的突变点，判定是否进行重新采集；
8、负载平衡模块按照优
9、实时反馈调控模块采集并实时分析数据质量向仪器设备发送反馈信号，动态调整仪器设备的采集参数；
10、数据采集完成后，时间同步模块对不同类型的数据进行时间轴对齐。
11、进一步优化本技术方案，所述仪器设备与设备管理模块采用的双向握手协议，包括：
12、允许仪器设备主动发送关键状态信号，包括“数据拥堵”以及“异常超温”的状态信号，通过主动信号机制减少采集延迟；
13、设备管理模块动态调整采集负载，或者推送错误信息处理指令，用于减少设备压力。
14、进一步优化本技术方案，所述多模态采样策略，包括：
15、针对时效性高的实时数据，采用跳跃式高频采样策略；
16、针对稳定性数据，采用平均值延迟采样策略；
17、针对异常数据，采用事件触发采样策略；
18、还设置自定义模态采样策略，优化采样效率，减少带宽压力。
19、进一步优化本技术方案，在分析仪器设备输出的实时数据流中突变点时，通过滑动窗口和深度神经网络检测突变点的变化；
20、一旦发现异常，结合历史数据、设备操作记录和环境变量进行多维关联分析，判定异常是否与设备状态、环境条件或数据干扰相关，触发相应的应对机制，包括警报、重新采集。
21、进一步优化本技术方案，所述采集负载平衡策略，包括：
22、设备负载状态量化；
23、任务分配优先级计算；
24、动态转移规则。
25、进一步优化本技术方案，所述设备负载状态量化中，构建设备状态函数：
26、定义仪器设备的实时负载状态为，则设备状态函数如下所示：
27、；
28、其中，
29、：仪器设备当前采样频率；
30、：仪器设备最大允许采样频率；
31、：仪器设备的数据传输带宽占用；
32、：仪器设备最大带宽；
33、：仪器设备当前硬件使用率；
34、：权重系数，依据场景灵活调整，三个权重的和为1；
35、，表示设备负载的相对强度，越接近1，说明仪器设备负载越高；
36、所述任务分配优先级计算中，构建任务优先级函数：
37、对每个数据采集任务，定义优先级为，则任务优先级函数如下所示：
38、；
39、其中，
40、：任务时效性需求，数值为0-1，越高表示越急需；
41、：任务的计算复杂度；
42、：当前网络中最大计算复杂度；
43、：任务的数据量；
44、：当前网络中最大任务数据量；
45、：权重系数，满足三个权重的和为1；
46、所述动态转移规则中，若仪器设备负载，为阈值，触发负载转移，优先将任务转移给适配值最大的邻近设备。
47、进一步优化本技术方案，该方法还包括虚拟数据反演与补偿，包括：
48、当采集到的数据由于环境干扰或仪器故障导致丢失或失真时，使用虚拟数据生成进行反演和补偿；
49、利用设备历史数据及环境模型，结合贝叶斯推断和深度学习预测算法，重构缺失或异常数据。
50、进一步优化本技术方案，该方法还包括多通道数据重组与模糊增强，包括：
51、数据采集完成后，针对多通道的异构数据进行重组，通过信号重构算法对失真或干扰数据增强；
52、利用模糊逻辑和上下文推断，提取低信噪比条件下的有效信息，以及在微弱信号中捕获有效信息。
53、一种适用于仪器设备的数据自动化采集系统，基于上述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法进行构建，该系统的功能模块包括设备管理模块、动态协议模块、多模态采样模块、关联分析模块、数据补偿与重构模块、负载平衡模块、数据增强模块、实时反馈调控模块、时间同步模块。
54、进一步优化本技术方案，所述系统中：
55、设备管理模块，用于自动配置采集频率、电源模式和环境适应性参数；
56、动态协议模块，用于实现采集系统与仪器设备之间的双向通信，通过双向握手协议动态调整通信参数；
57、多模态采样模块，用于切换不同的采样策略；
58、关联分析模块，用于通过边缘计算对数据进行实时突变点检测，识别异常点和趋势；
59、数据补偿与重构模块，用于利用历史数据和环境模型进行虚拟补偿、重构缺失或异常数据；
60、负载平衡模块，用于动态调整任务分配；
61、数据增强模块，用于提升数据在低信噪比环境下的质量；
62、实时反馈调控模块，用于对仪器设备的运行参数进行实时调控；
63、时间同步模块，用于为设备采集的数据提供高精度时间同步功能。
64、第二方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集系统的步骤。
65、第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集系统的步骤。
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【技术保护点】
1.一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，所述仪器设备与设备管理模块采用的双向握手协议，包括：
3.根据权利要求1所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，所述多模态采样策略，包括：
4.根据权利要求1所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，在分析仪器设备输出的实时数据流中突变点时，通过滑动窗口和深度神经网络检测突变点的变化；
5.根据权利要求1所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，所述采集负载平衡策略，包括：
6.根据权利要求5所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，所述设备负载状态量化中，构建设备状态函数：
7.根据权利要求1所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，该方法还包括虚拟数据反演与补偿，包括：
8.根据权利要求1所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，该方法还包括多通道数据重组与模
9.一种适用于仪器设备的数据自动化采集系统，基于权利要求1-8任一项所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法进行构建，其特征在于，该系统的功能模块包括设备管理模块、动态协议模块、多模态采样模块、关联分析模块、数据补偿与重构模块、负载平衡模块、数据增强模块、实时反馈调控模块、时间同步模块。
10.根据权利要求9所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集系统，其特征在于，所述系统中：
...【技术特征摘要】
1.一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，所述仪器设备与设备管理模块采用的双向握手协议，包括：
3.根据权利要求1所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，所述多模态采样策略，包括：
4.根据权利要求1所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，在分析仪器设备输出的实时数据流中突变点时，通过滑动窗口和深度神经网络检测突变点的变化；
5.根据权利要求1所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，所述采集负载平衡策略，包括：
6.根据权利要求5所述的一种适用于仪器设备的数据自动化采集方法，其特征在于，所述设...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐欣，刘龙华，杨雯，惠卫甲，
申请(专利权)人：西安悟空检测科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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