(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211142341.3 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 北京中佳瑞通科技有限公司 地址 100029 北京市朝阳区胜古中路2号院 5号楼十一层1 101室 (72)发明人 于翔　 (74)专利代理 机构 北京世誉鑫诚专利代理有限 公司 11368 专利代理师 李世端 (51)Int.Cl. G05B 19/418(2006.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/28(2019.01) (54)发明名称 一种工业大 数据处理方法和系统 (57)摘要 本发明涉及一种工业大数据处理方法和系 统， 所述方法包括:数据处理服务器从大数据服 务器获取请求相关的数据子集； 将所述数据子集 整理成为参数组合； 将参数 组合按照时间顺序对 其中第二部分的参数值做聚类分区， 得到第二部 分的一个或多个参数值分区组合， 以及和每个参 数值分区组合对应的第三部分的敏感参数部分 以构成大数据表； 基于参数 组合序列中的每个参 数组合查找大数据表， 以得到控制数据。 本发明 能够从大量的数据中抽取真正有用的数据， 发现 和利用多个工业设备联合工作时所产生的数据 特性， 从而 对现场工业设备作有效的工业控制。 权利要求书2页 说明书10页 附图1页 CN 115509187 A 2022.12.23 CN 115509187 A 1.一种工业大 数据处理方法， 其特 征在于， 所述方法包 含： 步骤S1： 数据处 理服务器获取来自移动终端的工业大 数据处理请求； 步骤S2： 数据处理服务器从大数据服务器获取请求相关的数据子集； 具体为： 数据处理 服务器基于工业设备之 间的连接关系从大数据服务器的大数据集中抽取数据子集； 所抽取 的数据子集是关于所述工业大数据处理请求所涉及工业设备集合中具备特定连接关系的 一个或多个工业设备 的数据子集； 所述特定连接关系 是局部显著工业设备簇的连接关系； 局部显著工业设备簇是多个特定参数值存在显著性的工业设备组成的； 步骤S3： 将所述数据子集整理成为参数组合； 每个参数组合对应一个局部显著工业设 备簇； 每个参数组合中包含三个部分； 其中： 第一部分为标识参数部分， 包括工业设备参数 组合中的固定部分； 第二部分为不敏感参数部分， 所述不敏感参数部分是不容易发生数值 变化的参数部分； 第三部分为敏感参数部分， 是容 易发生数值变化的参数部分； 步骤S4： 将参数组合按照时间顺序对其中第二部分的参数值做聚类分区， 得到第二部 分的一个或多个参数值分区组合， 以及和每个参数值分区组合对应的第三部分的敏感参数 部分以构成大数据表； 每个参数值分区组合中包含一个 或多个工业设备的一个或多个参数 类型的数据值聚类后形成的数值范围； 步骤S5： 采集 生产现场的工业设备参数； 将所述工业设备参数整理成为 参数组合序列； 步骤S6： 基于参数组合序列中的每个参数组合查找大数据表， 并将参数组合序列和查 找到的敏感数据作对比以得到控制数据； 数据处理服务器基于控制数据控制现场工业设 备。 2.根据权利要求1所述的工业大数据处理方法， 其特征在于， 所述步骤S6具体包括如下 步骤： 步骤S61： 按照时间顺序依次提取参数组合序列中参数组合； 步骤S62： 将参数组合的第二部分中的每个参数值和大数据表中第二部分的相应类型 的多个参数值分区依次作比较， 以判断参数组合所落入的参数值分区组合； 步骤S63： 当多个连续的参数组合均落入相同的参数值分区组合中时， 提取所落入的参 数值分区组合所关联的大数据表中第三部分的敏感数据作为指导敏感数据； 并进入步骤 S64； 所述步骤S63还包括： 当多个连续的参数组合均落入相同的第 一参数值分区组合中， 而 其后续的多个连续的参数组合均落入相同的第二 参数值分区组合中时， 进入步骤S6 5； 步骤S64： 将当前参数组合的第三部分中的敏感数据和指导敏感数据作比较以得到控 制数据； 数据处 理服务器基于控制数据控制现场工业设备； 步骤S65： 确定现场工业设备发生了模式转换； 现场工业设备从多个连续的参数组合均 落入相同的参数值分区组合对应的第一模式转换到后续的多个连续的参数组合均落入相 同的第二 参数值分区组合对应的第二模式； 基于模式转换进行工业设备控制。 3.根据权利要求2所述的工业大数据处理方法， 其特征在于， 当参数组合序列中多个连 续的参数组合均未落入 任何参数值分区组合， 进行 人工反馈以检查 生产现场的工业设备。 4.根据权利要求3所述的工业大数据处理方法， 其特征在于， 判断当前参数组合的第 三 部分中的敏感数据和指导敏感数据数据之间的差异， 当差异偏离正常差异范围时， 生成和 所述偏离正常差异范围的敏感数据类型对应工业设备的异常报警， 将所述异常报警数据作权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115509187 A 2为控制数据； 当差异落入正常差异范围时， 不产生控制数据； 不对工业设备的运行作干涉。 5.根据权利要求4所述的工业大数据处理方法， 其特征在于， 所述异常关联表中还设置 有干预策略字段， 在查找所述异常关联表时， 能够同时找到异常报警类型和干预策略， 在进 行异常报警的同时， 给 出相应的干预 策略以进行工业设备控制。 6.一种基于权利要求1 ‑5中任一工业大数据处理方法的工业大数据处理系统， 其特征 在于， 包括： 大 数据服务器， 数据处 理服务器， 工业设备， 移动终端。 7.根据权利要求6所述的工业大数据处理系统， 其特征在于， 所述工业设备为一个或多 个， 基于所述 一个或多个工业设备 搭建生产现场。 8.根据权利要求6所述的工业大数据处理系统， 其特征在于， 所述移动终端为一个或多 个。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 包括程序， 当其在计算机上运行时， 使得计 算机执行如权利要求1 ‑5中任一项所述的工业大 数据处理方法。 10.一种大数据平台， 其特征在于， 所述大数据平台被配置为执行如权利要求1 ‑5中任 一项所述的工业大 数据处理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115509187 A 3