【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理，尤其涉及一种工业互联网数据补偿方法。
技术介绍
1、工业互联网数据是在工业生产过程中通过各种传感器、设备、系统采集到与工业生产活动相关的数据，这些数据包括设备运行数据、生产过程数据、产品质量数据、环境数据等；工业互联网数据通常类型多样、数量庞大、具有实时性，并且蕴含着丰富的商业价值，借助这些数据，可以帮助优化生产流程、提高生产效率、预测生产设备故障等；目前，随着物联网、人工智能、机器学习以及大数据等技术的飞速发展，工业互联网数据得到了广泛的应用，推动了工业生产向智能化、高效化的发展，越来越多的生产活动都在利用工业互联网数据。
2、然而，由于在数据采集、传输、存储的过程中，由于各种原因导致数据缺失、损坏或者错误时，通过一定的方法对数据进行恢复和修复才能准确、完整地反映真实情况，也就是进行数据补偿；目前常见的数据补偿方法无法完全准确地还原真实数据的整体变化趋势和单个数据点的准确性，尤其在处理复杂的数据变化或异常时，常常无法提供足够的精度，导致补偿后的数据与实际数据存在偏差，并且现有的数据补偿方法无法在所有场景下都表现出良好的性能，特别是在处理大规模、高频率的数据时，会出现计算量大而实时性差。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种工业互联网数据补偿方法，有效解决现有数据补偿方法补偿精度不足以及适用场景有限的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种工业互联网数据补偿方法，包括以下步骤：
3、s1、获取工业互联网数据
4、s2、实时监控数据并进行异常检测；
5、s3、验证数据完整性；
6、s4、对数据多级备份，并在关键数据路径上实施数据冗余；
7、s5、数据补偿，包括：
8、基于模型的补偿：对已知数据模型使用预测模型估计丢失的数据值；
9、基于统计的补偿：利用历史数据和统计分析预测丢失数据的可能值；
10、基于规则的补偿：定义规则对特定类型的数据自动填充丢失数据；
11、s6、数据同步；
12、在分布式系统中使用一致性协议并记录数据的变更历史。
13、优选地，使用边缘计算技术在数据源头进行实时监控；
14、识别数据中的异常模式。
15、优选地，采用校验和与哈希函数验证传输的数据，对关键数据使用数字签名。
16、优选地，利用机器学习方法识别数据值中的异常模式，包括突然的数据跳跃、缺失以及不符合预期的数据。
17、优选地，所述多级备份包括本地备份、远程备份和云备份，采用raid技术、分布式存储系统实施数据冗余。
18、优选地，数据补偿方法还包括容错设计和故障转移；
19、所述容错设计通过在数据源头的组件中使用双电源、双网络连接实施冗余，所述故障转移是在检测到故障时，自动切换到数据源头的备用组件。
20、优选地，数据补偿方法还包括监控与优化，通过模拟数据丢失和损坏的情况评估补偿方法的有效性，监控数据补偿过程的补偿时间、资源消耗评估数据补偿方法的性能并进行优化。
21、优选地，数据补偿方法还包括建立用户界面与交互，通过监控仪表板实时监控数据状态，并支持用户手动触发数据补偿。
22、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
23、1、本专利技术提供是数据补偿方法通过边缘计算对数据源头进行检测确保数据的连续性和完整性，实施多级数据备份策略以防止数据丢失，能够准确还原真实数据的整体变化趋势和单个数据点的准确性，提供足够的精确度，降低补偿后数据与实际数据的偏差；
24、2、本专利技术提供的数据补偿方法通过事务日志记录数据的变更历史，保证数据恢复使能快速回溯到正确的状态，冗余设计和故障转移机制能保证系统正常运行，能在多种应用场景下表现出良好的性能，即使是在处理大规模、高频率的数据时也具备实时性；
25、3、本专利技术提供的数据补偿方法通过实时监控和优化设备运行，可以提高生产效率，降低能耗和维护成本，推动工业设备上云为工业互联网平台运营商提供重要应用场景，在实践中检验技术水平和应用成效，全面加速平台功能体系优化；
26、4、本专利技术提供的数据补偿方法为设备供应商提供设备全生命周期的数据，支持预测性维护和反馈式创新等服务，优化设备运维效率和性能指标，最大化发挥设备的使用价值，驱动了商业模式创新；
27、5、本专利技术提供的数据补偿方法通过设备互联互通，实现信息、物料、资金等资源跨部门、跨企业、跨区域的自由流动，提高产业链的协同性，实现资源的优化配置；
28、6、本专利技术提供的数据补偿方法通过加强标准与规范制定，研制内生安全工业互联网智能设备，建立工业互联网智能设备安全漏洞共享机制，提高工业互联网智能设备的安全防护能力。
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1.一种工业互联网数据补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业互联网数据补偿方法，其特征在于，利用机器学习方法识别数据值中的异常模式，包括突然的数据跳跃、缺失以及不符合预期的数据。
3.根据权利要求1所述的一种工业互联网数据补偿方法，其特征在于，所述多级备份包括本地备份、远程备份和云备份，采用RAID技术、分布式存储系统实施数据冗余。
4.根据权利要求1所述的一种工业互联网数据补偿方法，其特征在于，数据补偿方法还包括容错设计和故障转移；
5.根据权利要求4所述的一种工业互联网数据补偿方法，其特征在于，数据补偿方法还包括监控与优化，通过模拟数据丢失和损坏的情况评估补偿方法的有效性，监控数据补偿过程的补偿时间、资源消耗评估数据补偿方法的性能并进行优化。
6.根据权利要求5所述的一种工业互联网数据补偿方法，其特征在于，数据补偿方法还包括建立用户界面与交互，通过监控仪表板实时监控数据状态，并支持用户手动触发数据补偿。
【技术特征摘要】
1.一种工业互联网数据补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种工业互联网数据补偿方法，其特征在于，利用机器学习方法识别数据值中的异常模式，包括突然的数据跳跃、缺失以及不符合预期的数据。
3.根据权利要求1所述的一种工业互联网数据补偿方法，其特征在于，所述多级备份包括本地备份、远程备份和云备份，采用raid技术、分布式存储系统实施数据冗余。
4.根据权利要求1所述的一种工业互联网数据补偿方法，...
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