工业现场数据物联网管理系统

技术领域

本发明涉及物联网管理技术领域，尤其涉及工业现场数据物联网管理系统。

背景技术

随着工业4.0和物联网(IoT)技术的迅速发展，工业现场数据管理的需求也日趋复杂和多样。传统的工业现场数据管理系统通常侧重于单一功能，如数据收集、控制或监视，而缺乏一个综合性、高度互操作的解决方案。这些系统往往在数据的实时性、准确性以及安全性方面存在不小的挑战。由于这些系统往往是孤立运行的，缺乏有效的数据交互和分析能力，导致很难实现对工业现场复杂环境和多元化需求的准确响应。

另一方面，尽管现有的某些高级系统可能包含了数据分析和优化功能，但它们通常缺乏对实时反馈和动态调整的有效支持，即使这些系统能够生成复杂的控制指令或预警信息，也往往缺乏一个灵活、可扩展的架构来适应不同的工业应用场景，此外，现有系统在数据完整性和用户权限管理方面也存在一定的局限性。

最后，当前的系统通常没有集成资源优化和综合决策支持功能，这使得工业现场管理很难达到最优状态，尤其是在资源有限或需要高度自动化的场合。

因此，急需一种能够提供综合性、实时性、准确性和灵活性的工业现场数据物联网管理系统，以解决上述问题并满足现代工业生产和管理的高标准要求。

发明内容

基于上述目的，本发明提供了工业现场数据物联网管理系统。

工业现场数据物联网管理系统，该系统包括多个传感器、数据分析处理单元、实时反馈优化模块、控制单元、云端数据存储和分析平台，其中，

多个传感器，部署在工业现场不同位置，用于实时采集工业现场的各类数据；

数据采集单元，与所述多个传感器通信，用于接收和储存所述传感器采集的数据；

数据分析处理单元，与所述数据采集单元通信，用于对接收到的数据进行预处理和分析，并根据分析结果生成相应的控制指令或预警信息；

实时反馈优化模块，与所述数据分析处理单元和控制单元通信，用于实时接收控制单元执行的控制指令或预警信息的执行结果，并将该执行结果回传给数据分析处理单元，根据实际执行结果调整后续的控制指令或预警信息，以优化工业现场的运行；

控制单元，与所述数据分析处理单元和实时反馈优化模块通信，用于接收所述控制指令或预警信息，并根据所述控制指令或预警信息调整工业现场的运行参数或执行紧急停机操作；

云端数据存储和分析平台，与所述数据采集单元和数据分析处理单元通信，用于接收并储存所述数据，并提供远程访问和数据分析服务；

其中，所述数据分析处理单元和实时反馈优化模块之间的通信包括通过应用程序接口(API)进行，所述实时反馈优化模块根据接收到的实际执行结果，通过与数据分析处理单元共享的机器学习模型，对后续的控制指令或预警信息进行自动校准。

进一步的，所述传感器部署的数据采集方式包括时间触发和事件触发两种模式，通过所述数据采集单元与所述实时反馈优化模块的交互，动态调整采集模式以适应工业现场不同情况下的数据需求。

进一步的，所述数据分析处理单元采用与云端数据存储和分析平台同步的方式，定期更新机器学习模型以提供更准确的控制指令或预警信息给所述控制单元和所述实时反馈优化模块。

进一步的，所述实时反馈优化模块具备与外部应急系统接口的连接功能，用于在特定情况下接收外部应急控制指令，并将这些指令优先级整合到后续的控制指令中。

进一步的，所述控制单元包括可编程逻辑控制器(PLC)，用于执行所述数据分析处理单元和实时反馈优化模块生成的控制指令，同时向实时反馈优化模块返回执行结果。

进一步的，所述云端数据存储和分析平台包括一个数据修复子模块，用于识别和修复由于通信故障或其他原因导致的数据丢失或错误，确保数据的完整性和准确性。

进一步的，所述实时反馈优化模块具体包括：

一个数据收集子模块，用于从所述控制单元接收执行控制指令或预警信息的实时执行结果；

一个动态调整子模块，与所述数据收集子模块和数据分析处理单元通信，用于根据实际执行结果和数据分析处理单元生成的控制指令或预警信息，通过定义明确的调整算法进行实时优化；

一个历史数据存储子模块，用于存储所接收的实际执行结果以及动态调整子模块经过优化后生成的控制指令或预警信息；

一个决策支持子模块，与所述动态调整子模块和数据分析处理单元通信，用于基于实时和历史数据生成推荐决策方案，并将这些方案传送给数据分析处理单元以供参考。

进一步的，所述数据分析处理单元包括一个预维护通知子模块，该子模块用于基于机器学习模型的预测结果，生成预维护通知并发送至实时反馈优化模块和控制单元。

进一步的，所述数据采集单元包括数据压缩子模块，用于对从各传感器接收到的数据进行实时压缩，减少数据传输对网络带宽的需求。

进一步的，所述云端数据存储和分析平台包括用户权限管理子模块，用于管理各级用户对存储在云端的数据和分析结果的访问权限。

本发明的有益效果：

本发明，采用了多个互相关联和互动的模块，特别是实时反馈优化模块与数据分析处理单元和控制单元的紧密交互。这使得系统能够实时地接收和处理工业现场的实际运行数据，从而生成更准确和及时的控制指令或预警信息。这一集成性的设计大大提高了工业现场的响应速度和准确性，确保了生产过程的高效和安全。

本发明，模块化设计提供了出色的灵活性和可扩展性，各模块之间通过应用程序接口(API)或其他通信方式进行交互，使得系统容易进行模块添加或替换，从而适应不同工业现场的特定需求。同时，通过云端数据存储和分析平台的数据修复模块和用户权限管理子模块，系统确保了数据的完整性和安全性，防止了潜在的数据丢失或非法访问。

本发明，注重资源的有效利用和决策支持，通过数据分析处理单元的预维护通知子模块和实时反馈优化模块的决策支持子模块，系统不仅可以预防潜在的设备故障，而且可以帮助管理者做出更全面和准确的决策。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有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发明，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他的附图。

图1为本发明实施例的物联网管理系统各模块示意图；

图2为本发明实施例的实时反馈优化模块示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如图1-图2所示，工业现场数据物联网管理系统，该系统包括多个传感器、数据分析处理单元、实时反馈优化模块、控制单元、云端数据存储和分析平台，其中，

多个传感器，部署在工业现场不同位置，用于实时采集工业现场的各类数据；

数据采集单元，与多个传感器通信，用于接收和储存传感器采集的数据；

数据分析处理单元，与数据采集单元通信，用于对接收到的数据进行预处理和分析，并根据分析结果生成相应的控制指令或预警信息；

实时反馈优化模块，与数据分析处理单元和控制单元通信，用于实时接收控制单元执行的控制指令或预警信息的执行结果，并将该执行结果回传给数据分析处理单元，根据实际执行结果调整后续的控制指令或预警信息，以优化工业现场的运行；

控制单元，与数据分析处理单元和实时反馈优化模块通信，用于接收控制指令或预警信息，并根据控制指令或预警信息调整工业现场的运行参数或执行紧急停机操作；

云端数据存储和分析平台，与数据采集单元和数据分析处理单元通信，用于接收并储存数据，并提供远程访问和数据分析服务；

其中，数据分析处理单元和实时反馈优化模块之间的通信包括通过应用程序接口(API)进行，实时反馈优化模块根据接收到的实际执行结果，通过与数据分析处理单元共享的机器学习模型，对后续的控制指令或预警信息进行自动校准；

此系统的主要功能在于实时反馈优化模块，该模块通过与数据分析处理单元和控制单元的双向通信，实现了工业现场操作的实时优化。这不仅提高了操作效率，还增强了系统对突发事件的响应能力；

在这个系统中，所有模块和步骤都是相互关联的。数据采集单元采集的原始数据被传输到数据分析处理单元进行预处理和分析，生成的控制指令或预警信息随后由控制单元执行，并将执行结果传回实时反馈优化模块进行调整。调整后的控制指令或预警信息再次被控制单元执行，形成一个闭环，以实现更精确、更高效的工业现场管理。

传感器部署的数据采集方式包括时间触发和事件触发两种模式，通过数据采集单元与实时反馈优化模块的交互，动态调整采集模式以适应工业现场不同情况下的数据需求。

数据分析处理单元采用与云端数据存储和分析平台同步的方式，定期更新机器学习模型以提供更准确的控制指令或预警信息给控制单元和实时反馈优化模块。

实时反馈优化模块具备与外部应急系统接口的连接功能，用于在特定情况下接收外部应急控制指令，并将这些指令优先级整合到后续的控制指令中。

控制单元包括可编程逻辑控制器(PLC)，用于执行数据分析处理单元和实时反馈优化模块生成的控制指令，同时向实时反馈优化模块返回执行结果。

云端数据存储和分析平台包括一个数据修复子模块，用于识别和修复由于通信故障或其他原因导致的数据丢失或错误，确保数据的完整性和准确性。

实时反馈优化模块具体包括：

一个数据收集子模块，用于从控制单元接收执行控制指令或预警信息的实时执行结果；

一个动态调整子模块，与数据收集子模块和数据分析处理单元通信，用于根据实际执行结果和数据分析处理单元生成的控制指令或预警信息，通过定义明确的调整算法进行实时优化；

一个历史数据存储子模块，用于存储所接收的实际执行结果以及动态调整子模块经过优化后生成的控制指令或预警信息；

一个决策支持子模块，与动态调整子模块和数据分析处理单元通信，用于基于实时和历史数据生成推荐决策方案，并将这些方案传送给数据分析处理单元以供参考；

在上述中，实时反馈优化模块被进一步细分，以体现其对整个系统中其他模块的影响和贡献。数据收集子模块从控制单元接收实际执行结果，动态调整子模块负责根据这些结果进行优化，同时也与数据分析处理单元通信以获取可能需要进行优化的新的控制指令或预警信息。优化后的控制指令或预警信息可以被历史数据存储子模块保存，以便未来参考或进一步优化。决策支持子模块则利用这些数据来生成推荐决策方案，进一步增强系统的决策能力。这些子模块共同确保了实时反馈优化模块在提升系统性能和响应能力方面起到了关键作用。

数据分析处理单元包括一个预维护通知子模块，该子模块用于基于机器学习模型的预测结果，生成预维护通知并发送至实时反馈优化模块和控制单元。

数据采集单元包括数据压缩子模块，用于对从各传感器接收到的数据进行实时压缩，减少数据传输对网络带宽的需求。

云端数据存储和分析平台包括用户权限管理子模块，用于管理各级用户对存储在云端的数据和分析结果的访问权限。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。