基于物联网的工业设备数据采集及管理方法及系统与流程

本申请涉及工业数据采集及管理，具体涉及基于物联网的工业设备数据采集及管理方法及系统。

背景技术：

1、基于物联网的工业设备数据采集及管理方法是一种利用物联网技术实现对工业设备运行状态、生产数据等信息进行实时采集、传输与管理的系统，通过传感器网络、数据处理平台以及通信协议的支持，可为工业企业提供高效的设备监控和优化决策能力。然而，在实际应用中，该系统面临一个关键问题：如何依据网络通信质量数据动态调控传输协议，以应对因数据延迟或丢包导致的控制不精准现象。特别是在复杂的工业环境下，网络状况可能波动频繁，若无法及时调整传输策略，可能会引发数据同步失败或控制系统响应滞后，从而影响整体生产效率与设备安全性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明公开了一种基于物联网的工业设备数据采集及管理方法及系统，至少部分解决现有技术中存在的问题。

2、基于物联网的工业设备数据采集及管理方法，包括：

3、基于网络通信质量数据对传输协议参数进行实时评估；

4、采集工业设备运行状态数据并通过调控后的传输协议发送至中央管理平台；

5、基于评估结果动态调整传输协议以优化数据传输性能；

6、将优化后的数据传输结果反馈至工业设备以确保控制指令精准执行。

7、优选的，

8、基于网络通信质量数据选择传输协议的关键参数进行调控；

9、通过以下公式确定延迟敏感度指标：dli＝α·plr+β·rtt，其中plr为丢包率、rtt为往返时间、α和β是权重系数，α+β＝1；

10、若dli超过阈值th，则触发传输协议切换机制；

11、基于评估结果将动态调整的配置同步至各数据采集节点以确保一致性。

12、优选的，

13、基于历史通信记录提取与当前网络环境匹配的参数优化模型；

14、通过计算以下公式设定拥塞控制的阈值上限：congth＝basertt+k·σ(rtt)，其中basertt表示基础延时值，σ(rtt)表示rtt方差，k是比例因子；

15、当实际rtt值大于congth，系统降低重传优先级，减少对信道竞争的影响；

16、在完成传输协议调节后反馈校正指令以提高稳定性。

17、优选的，

18、基于动态调整结果记录生成预测网络波动曲线；

19、根据如下经验模型更新传输窗口：δw＝η·(1ρ)，其中ρ表示信道利用率，δw表示滑动窗增量调整，η是调整步长系数；

20、如果网络通信稳定状态(即|dri|

21、进一步结合实时网络负载分配任务队列以优化整体系统效率。

22、优选的，

23、定义基于网络条件下的qos调整目标矩阵，包含速率r和带宽bw参数组合；

24、依据以下判定关系调整数据帧尺寸framesize：framesize≥max(μ/bw,c·log(r/b)),其中μ代表平均信息比特流速率，c决定单位变化倍数常量；

25、针对高负载条件下采用较小的传输分块来缓解链路堵塞问题；

26、同时对帧完整性标记位加入额外校验位保障控制精确性。

27、优选的，

28、引入动态加权因子wf修正丢包率和延迟间的相对影响占比；

29、使用加权平均计算综合评估函数：fqa(wf)＝(wf·plr+(1wf)·rtt/rttavg)，其中wf∈[0,1]；

30、若fqa落入不稳定范围u1～u2则执行增强前馈控制动作，并提升协议兼容等级；

31、结合工业设备的实际需求调整最终传输方案避免频繁变动影响性能。

32、优选的，

33、根据上一权利要求中的综合评分值动态设定冗余编码策略比例rcp；

34、基于rcp确保在不牺牲过多资源的同时补偿丢失数据，遵循：rcp>＝max(tmin/rttavg,γ)，γ≥1取决于设备类型；

35、对于高dli的路径启动高级纠错算法支持，降低对单跳依赖风险；

36、持续监控修复后数据恢复比例以验证效果，动态调整冗余程度适配变化条件。

37、优选的，

38、建立针对不同类型工业设备的自学习数据库，存储历史网络性能表现数据集；

39、运用贝叶斯分类器分析不同模式下的协议最优概率pi＝exp(ki·δrtti)，此处δrtti是该类别的延时增量偏离均值情况，ki表示类别特定灵敏因子；

40、根据计算得出的最优pi值排序选择最适用当前设备类型的配置方案；

41、在运行期间实时更新数据库以覆盖最新应用场景和条件。

42、优选的，

43、基于以上统计学方法选取的传输策略细化到具体硬件层配置项；

44、采用线性规划求解传输资源最佳配置满足约束min(λ1rtti+λ2bw)，λ1、λ2为权衡权重值；

45、对于不可调协部分强制回退到基础设置防止非预期崩溃；

46、记录整个过程的所有决策关键步骤，便于故障诊断追踪。

47、优选的，

48、基于动态规划技术优化从设备层到网关的数据流动路线；

49、利用启发式算法估计最优路径p*满足代价函数j(p*)≤(c·javg+c),其中c为核心路径代价比例系数,javg是网络平均开销值,c>0表示安全裕度增益；

50、针对多路由选择场景引入分布式协调仲裁逻辑降低集中管理压力；

51、定期验证路径有效性以防止网络重新收敛影响连续性服务体验。

52、优选的，

53、扩展全局视野监控并构建统一视图呈现系统健康度状况heatmetric；

54、应用模糊推理计算heatmetric值域范围h∈[hmin,hmax]作为系统性能参考指示信号；

55、根据heatmetric驱动系统预设预警阀值采取相应措施维持高效能区间；

56、形成闭环自动控制流程从而实现无人化运维目的最大化收益产出。

57、基于物联网的工业设备数据采集及管理系统，包括：

58、评估模块，用于基于网络通信质量数据对传输协议参数进行实时评估；

59、数据采集模块，用于采集工业设备运行状态数据并通过调控后的传输协议发送至中央管理平台；

60、调整模块，用于基于评估结果动态调整传输协议以优化数据传输性能；

61、反馈模块，用于将优化后的数据传输结果反馈至工业设备以确保控制指令精准执行。

62、本发明的有效效果：

63、本发明能够解决如何根据网络通信质量数据对传输协议进行调控以解决数据延迟或丢包引发的控制不精准的问题。

1.基于物联网的工业设备数据采集及管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于物联网的工业设备数据采集及管理方法，其特征在于，包括：

3.根据权利要求2所述的基于物联网的工业设备数据采集及管理方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于物联网的工业设备数据采集及管理方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的基于物联网的工业设备数据采集及管理方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的基于物联网的工业设备数据采集及管理方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的基于物联网的工业设备数据采集及管理方法，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的基于物联网的工业设备数据采集及管理方法，其特征在于，

9.根据权利要求8所述的基于物联网的工业设备数据采集及管理方法，其特征在于，

10.基于物联网的工业设备数据采集及管理系统，其特征在于，包括：