一种物联网实验室数据采集优化处理方法与流程

本发明涉及物联网数据采集与处理，具体为一种物联网实验室数据采集优化处理方法。

背景技术：

1、在物联网实验室的测试环境中，通常需要部署多维传感器阵列来实时捕捉高频瞬态物理响应数据。由于采样率较高且监测维度较多，采集产生的数据量较大。而在实际应用场景中，现场多采用nb-iot等窄带物联网通信技术，其受限的通信载荷难以支撑多通道高频原始数据的直接透传，强行上传容易引发网络拥塞与数据丢包。现有的数据采集方案多采用降低采样率或简单的阈值过滤来减少通信数据量，但这会直接丢失瞬态响应过程中的关键物理信息。

2、与此同时，部署在现场的传感器节点在长时间运行过程中，受环境背景噪声和自身元器件老化的影响，不可避免地会产生直流基线漂移现象以及多通道间的相位同步误差。当采集系统直接处理并上传这些附带稳态误差的数据时，误差量会随着时间推移在后续的计算和波形复原中累积叠加，导致最终的数据解算结果出现物理基准失真。

3、此外，实验室在捕捉复杂物理事件（如结构屈服、碰撞冲击等）时，传感器采集到的波形中通常会包含非线性畸变信息。由于现场存在复杂的电磁干扰和测量噪声，现有的边缘端处理程序往往难以准确甄别引发波形突变的激励源。这导致常规的平滑滤波算法容易将具有物理价值的真实畸变特征过滤掉，或者在不做处理的情况下将随机噪声产生的伪残差误判为真实的物理事件，造成最终收集到的数据序列缺乏物理真实性与可靠性。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种物联网实验室数据采集优化处理方法，解决了窄带通信环境下高频多维数据传输受限、基础基线漂移引起波形重构失真，以及复杂测量噪声导致真实物理畸变特征难以有效甄别与保留的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种物联网实验室数据采集优化处理方法，包括以下步骤：

3、获取非触发期下的离散环境背景噪声序列，提取稳态相位偏移常数与直流基线漂移量并上报，用于云端重构服务器生成修正后的标准时域响应模板；

4、对多维传感器阵列执行连续采样，在检测到基准参量的离散一阶差分梯度绝对值大于预设的瞬态触发阈值时，基于触发时刻锁定并提取数据段，生成事件原始数据矩阵；

5、从所述事件原始数据矩阵中提取基础相对时差特征向量，利用内部预置的低阶简化时域响应模板与所述基础相对时差特征向量重构试算序列，并与真实采样执行差值计算获取正向残差曲线；

6、针对所述正向残差曲线建立逆向因果时间窗执行物理能量闭环校验，对校验通过的残差波形提取曲率拐点特征，生成补偿特征向量；

7、将所述基础相对时差特征向量与所述补偿特征向量拼接生成传输报文，并通过nb-iot通信模组发送至所述云端重构服务器；

8、所述云端重构服务器利用所述修正后的标准时域响应模板与所述基础相对时差特征向量重构基础随动参量波形，将所述补偿特征向量拟合生成连续残差补偿曲线，执行数值叠加并映射至全局时间轴，输出同步重构的多变量高频数据序列。

9、进一步地，所述提取稳态相位偏移常数与直流基线漂移量的具体步骤为：

10、在设定的稳态滑动计算窗口内，分别执行对应随动参量序列与基准参量序列的离散互相关数值计算，输出离散互相关函数；

11、检索使所述离散互相关函数数值取得最大值时对应的离散采样延迟点数值，映射转换为时间尺度上的偏差值以定义所述稳态相位偏移常数；

12、计算随动参量序列在稳态滑动计算窗口内的算术平均值，将所述算术平均值与预设零点基线值、历史标定基线值或云端下发的基线参考值进行差值计算，生成所述直流基线漂移量。

13、进一步地，所述基于触发时刻锁定并提取数据段，生成事件原始数据矩阵的具体步骤为：

14、在内部的随机存取存储器中配置环形缓冲区，将各通道输出的离散数字信号写入所述环形缓冲区，并在内存写入地址递增至物理边界末端时循环覆盖历史数据；

15、当检测到基准参量的离散一阶差分梯度的绝对值大于预设的瞬态触发阈值时，记录触发时刻点在所述环形缓冲区中所对应的内存偏移地址，并同步记录当前触发时刻点对应的全局逻辑时间索引；

16、继续向所述环形缓冲区写入数据直至累积达到后续指定时长，触发内部中断锁存机制锁定所述环形缓冲区，以所述触发时刻点地址为参照基准，确定起始数据边界与结束数据边界，提取触发点前序指定时长和后续指定时长内的数据段，并分段读出拼接生成所述事件原始数据矩阵。

17、在本发明的一个优选实施例中，所述从所述事件原始数据矩阵中提取基础相对时差特征向量的具体步骤为：

18、在所述事件原始数据矩阵的基准参量的数据序列中检索绝对幅值最大的离散采样点，将所述绝对幅值最大的离散采样点对应的时间戳指定为局部零时刻；

19、遍历各随动参量的数据序列寻找极值响应时刻，计算所述极值响应时刻与局部零时刻之间的时间差值生成时差延迟参数，提取对应的幅值生成极值振幅参数；

20、将所有随动参量对应的时差延迟参数与极值振幅参数进行数组拼接，聚合生成所述基础相对时差特征向量。

21、进一步地，所述针对所述正向残差曲线建立逆向因果时间窗执行物理能量闭环校验的具体步骤为：

22、当检测到所述正向残差曲线中存在连续采样点的绝对值大于失真阈值时，将残差绝对值最大的极值点记录为疑似畸变时刻点；

23、以所述疑似畸变时刻点为基准，结合所述稳态相位偏移常数与设定的有效因果观测时长，向时间轴的历史方向回溯建立所述逆向因果时间窗；

24、在所述逆向因果时间窗内对基准参量的采样值执行平方积分运算，计算出基准参量波动能量积分；

25、当所述基准参量波动能量积分大于预设的激励能量阈值时，判定对应残差具有确定的前序物理激励源，属于符合因果逻辑的真实物理畸变，对应的残差波形校验通过；当所述基准参量波动能量积分不大于预设的激励能量阈值时，判定对应残差为缺乏物理激励支撑的伪残差并予以滤除。

26、进一步地，所述对校验通过的残差波形提取曲率拐点特征，生成补偿特征向量的具体步骤为：

27、对判定为真实物理畸变的有效正向残差曲线依次计算一阶导数序列与二阶导数序列；

28、遍历查找满足过零特征，即当前采样点对应的二阶差分值与前一采样点对应的二阶差分值乘积不大于零，且对应残差绝对值大于所述失真阈值的采样点，提取为所述曲率拐点；

29、记录所述曲率拐点相对于局部零时刻的时间偏移量以及所述曲率拐点在正向残差曲线中的残差幅值，将所述时间偏移量与所述残差幅值组合生成包含对应时间偏移量与残差幅值的所述补偿特征向量。

30、进一步地，所述生成修正后的标准时域响应模板的步骤为：

31、所述云端重构服务器提取接收到的所述稳态相位偏移常数与直流基线漂移量，调取时序数据库中预置的对应随动参量的标准时域响应模板；

32、将所述稳态相位偏移常数作为相位补偿项代入所述标准时域响应模板的时间自变量中以执行时间轴对齐，将所述直流基线漂移量更新至所述标准时域响应模板关联的元数据标签中作为基础直流偏置项，生成修正后的标准时域响应模板。

33、进一步地，所述将所述基础相对时差特征向量与所述补偿特征向量拼接生成传输报文的具体步骤为：

34、通过所述nb-iot通信模组获取蜂窝网络下发的基准网络绝对时间戳，将确定的局部零时刻与所述基准网络绝对时间戳进行数值绑定以生成全局事件时间戳；

35、将所述全局事件时间戳及设备硬件标识码写入报文头部；

36、针对基础相对时差特征向量，按通道索引依次直接转存为定长数据块；

37、针对补偿特征向量，在计算出生成传输报文的总字节长度不大于预设的最大传输载荷阈值时，将插入有指示对应通道补偿特征点总数的长度标识位的补偿特征数据按预设字节序依次追加至数据帧尾部。

38、在本发明的一个优选实施例中，所述利用所述修正后的标准时域响应模板与所述基础相对时差特征向量重构基础随动参量波形的具体步骤为：

39、对调取的所述修正后的标准时域响应模板执行幅值归一化处理；

40、利用获取的极值振幅参数对归一化后的所述修正后的标准时域响应模板的幅值进行同比例缩放；

41、利用获取的时差延迟参数在相对时间轴上进行相位偏移；

42、利用调取的直流基线漂移量进行常数偏置项的线性叠加以还原真实的静态物理基线，完成等效的卷积运算，生成所述基础随动参量波形。

43、进一步地，所述将所述补偿特征向量拟合生成连续残差补偿曲线的具体步骤为：

44、调用三次样条插值函数对所述补偿特征向量中的离散曲率拐点坐标进行拟合计算；

45、在执行插值计算前，向解析出的离散曲率拐点坐标集合的首尾两端，分别追加对应于事件重构时间窗起始端点与结束端点的时间坐标，并强制设定所述起始端点与所述结束端点两处的残差幅值为零，从而形成完整的插值约束集合；

46、在三次样条插值方程组的求解过程中，采用自然边界条件，即强制设定拟合曲线两个端点处的二阶导数值为零，计算输出所述连续残差补偿曲线；

47、当对应通道的补偿特征点总数等于2时，降级采用一阶线性插值函数连接所述两个离散点；当对应通道的补偿特征点总数小于2时，直接输出零值序列。

48、本发明提供了一种物联网实验室数据采集优化处理方法。具备以下有益效果：

49、1、本发明通过在边缘节点提取基础相对时差特征向量与残差补偿特征向量，并将经过降维处理的特征数据封装为传输报文上报，再由云端服务器结合标准时域响应模板与三次样条插值算法执行连续波形重构，可降低单次数据上报的字节载荷，解决窄带物联网网络下直接传输高频多维物理采样序列容易引发网络拥塞与分包丢包的问题，在受限的通信带宽下实现多变量高频原始波形的数据复原。

50、2、本发明通过计算非触发期下离散互相关函数极值与算术平均差值，提取稳态相位偏移常数与直流基线漂移量，并将上述参数用于云端重构服务器对标准时域响应模板的修正，能够消除现场多维传感器阵列因环境干扰和长期运行引起的静态基线漂移以及通道间的相位同步误差，防止基础稳态误差在云端波形重构的数值叠加过程中被放大，提高数据解算的准确度。

51、3、本发明通过针对边缘试算产生的正向残差曲线，建立逆向因果时间窗进行物理能量闭环校验，并仅对校验通过的波形区间利用二阶差分过零特性提取曲率拐点特征。通过计算前序时间窗内基准参量的波动能量积分作为判定标准，能够甄别并保留结构屈服等关键的非线性真实物理畸变信息，同时滤除由随机电磁干扰或测量噪声引起的伪残差特征，保证最终输出的高频数据序列的物理真实性。