CN108614487B - 用于多机器人的智能数据采集系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了用于多机器人的智能数据采集系统，包括分析中心、无限扩展网关、分布式分布的多个数据采集终端、传感器；传感器，用于获取所监测机器人的实时工作数据，实时上传至上一数据采集终端；数据采集终端，用于接收所在分区的各传感器获取的实时工作数据，并将接收的实时工作数据上传至无线扩展网关模块；无限扩展网关，获取经数据采集终端发送的实时工作数据，实时、高速、独立透传至分析中心；分析中心，用于实时监控传感器获取的实时工作数据，并对实时工作数据进行分析处理。

Description

用于多机器人的智能数据采集系统

技术领域

本发明涉及多机器人通信领域，具体涉及用于多机器人的智能数据采集系统。

背景技术

在当前工业生产中，为节约人力成本及提高生产质量，自动化产线通常配备多机器人以通过协同工作完成生产工序。多路异质传感器可采集多机器人现场工作参数并对其进行实时监测，以便观察者针对多机器人的操作工况及时做出合理安排，避免意外状况发生。因此多机器人数据的实时采集及稳定获取在自动化产线故障检测中是必不可少的一环。

传统的数据采集系统，大多是一对一的串口通信或总线通信采集系统，即采集的所有信号需通过数据采集终端上传至对应的计算机设备上，这样的数据采集系统造成串口或总线通道无法扩充，传感器挂载数量受到限制且数据采集实时性不高、抗干扰能力不强等问题；同时多机器人的位置相对分散，传输距离过长势必造成通信质量不佳、数据采集不稳定等问题；异质传感器的分类数据采集及信号处理也为数据的实时性造成很大障碍。

发明内容

针对上述问题，本发明提供用于多机器人的智能数据采集系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了用于多机器人的智能数据采集系统，包括分析中心、无线扩展网关、分布式分布的多个数据采集终端、传感器；

传感器，用于获取所监测机器人的实时工作数据，实时上传至上一数据采集终端，其中，将监测区域进行分区，在每个分区中部署多种类型的传感器，部署在不同分区中的同一类型的传感器数量相同，并设定各传感器的数据采样时间间隔一致；

数据采集终端，用于接收所在分区的各传感器获取的实时工作数据，并将接收的实时工作数据上传至无线扩展网关模块；

无线扩展网关，获取经数据采集终端发送的实时工作数据，实时、高速、独立透传至分析中心；

分析中心，用于实时监控传感器获取的实时工作数据，并对实时工作数据进行分析处理。

进一步地，用于多机器人的智能数据采集系统还包括供电装置，用于对传感器和数据采集终端供电。

优选地，所述的分析中心包括依次连接的数据收发模块、数据异常检测模块、数据融合模块；其中所述数据收发模块用于接收和存储无线扩展网关发送的实时工作数据；并将实时工作数据发送至数据异常检测模块；所述数据异常检测模块用于对数据收发模块发送的实时工作数据进行异常检测，并对检测出的异常数据进行修复；所述数据融合模块用于对实时工作数据进行融合处理。

本发明的有益效果为：提供一种传感器数量可无限扩展的以太网网关解决方案，解决现阶段中数据采集通道受限的问题，以便对异质多传感器海量数据的实时采集及监控。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明一个示例性实施例的用于多机器人的智能数据采集系统的结构示意框图；

图2是本发明一个示例性实施例的分析中心的结构示意框图。

附图标记：

分析中心1、无线扩展网关2、数据采集终端3、传感器4、供电装置5、数据收发模块10、数据异常检测模块20、数据融合模块30。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本发明实施例提供了用于多机器人的智能数据采集系统，包括分析中心1、无线扩展网关2、分布式分布的多个数据采集终端3、传感器4。

所述的传感器4用于获取所监测机器人的实时工作数据，实时上传至上一数据采集终端3。部署传感器4时，将监测机器人的监测区域进行分区，在每个分区中部署多种类型的传感器4，部署在不同分区中的同一类型的传感器4的数量相同，并设定各传感器4的数据采样时间间隔一致。

数据采集终端3用于接收所在分区的各传感器4获取的实时工作数据，并将接收的实时工作数据上传至无线扩展网关2，其中每个监测区域的分区设置一个数据采集终端3。

无线扩展网关2与每个数据采集终端3皆通信连接，用于获取经数据采集终端3发送的实时工作数据，实时、高速、独立透传至分析中心1。

分析中心1用于实时接收无线扩展网关2发送的实时工作数据，并对实时工作数据进行分析处理。

进一步地，用于多机器人的智能数据采集系统还包括供电装置5，用于对传感器4和数据采集终端3供电。

本发明上述实施例提供了一种传感器数量可无限扩展的以太网网关解决方案，解决现阶段中数据采集通道受限的问题，以便对异质多传感器海量数据的实时采集及监控。

在一个实施例中，如图2所示，分析中心1包括依次连接的数据收发模块10、数据异常检测模块20、数据融合模块30；其中所述数据收发模块10用于接收和存储无线扩展网关发送的实时工作数据；并将实时工作数据发送至数据异常检测模块20；所述数据异常检测模块20用于对数据收发模块10发送的实时工作数据进行异常检测，并对检测出的异常数据进行修复；所述数据融合模块30用于对实时工作数据进行融合处理。

作为一种可实现的方式，可采用数据收发器和存储器集成成所述数据收发模块10。

作为一种可选的方式，数据异常检测模块20对数据收发模块10发送的实时工作数据进行异常检测，具体包括：

(1)设定数据分析时间窗口的宽度n，采用该数据分析时间窗口实时扫描数据收发模块10发送的实时工作数据，若扫描到一实时工作数据x_i超出预设的正常范围，则进行(2)；否则判定该实时工作数据正常；

(2)计算扫描实时工作数据x_i的数据分析时间窗口内实时工作数据的均值、标准差和中值，若实时工作数据x_i符合下列条件，则判定该实时工作数据x_i为正常；否则判断实时工作数据x_i为异常数据：

式中，为扫描实时工作数据x_i的数据分析时间窗口内实时工作数据的均值，σ为扫描实时工作数据x_i的数据分析时间窗口内实时工作数据的标准差。

实时工作数据存在异常的情况有两种，一是由于传感器故障、数据采集终端故障、环境不良等因素的影响，二是由于机器人本身工作参数出现问题导致的异常。在监测时，由于机器人本身工作参数出现问题而采集的异常数据通常是重要数据，需要保留下来进行进一步的数据分析，而由于硬件故障本身等原因造成的异常数据不是真实数据，需要对该不真实的异常数据进行修复。针对这种情况，本实施例创新性地提出了一种异常数据的检测机制，该机制采用窗口扫描的方式对实时工作数据进行检测，由于只对超出预设的正常范围的实时工作数据进行异常检测，相对于逐一对实时工作数据进行检测的方式，能够较快速地完成实时工作数据的异常识别；通过分析超出预设正常范围的实时工作数据与数据分析时间窗口内实时工作数据之间的关系，能够判断出该实时工作数据超出预设正常范围的实际原因，从而确定是否为真实数据。

在一个实施例中，所述对检测出的异常数据进行修复，具体包括：若判断实时工作数据x_i为异常数据，采用修复值替换该异常数据，并进行标记；

其中，设定修复值的计算公式为：

式中，x′表示修复值，max为当前数据分析时间窗口内实时工作数据的最大值，min为当前数据分析时间窗口内实时工作数据的最小值，x_med为当前数据分析时间窗口内实时工作数据的中值。

本实施例进一步设定了修复值的计算公式，该计算公式结合数据分析时间窗口内实时工作数据的均值和中值来计算替换异常数据的修复值，相对于现有技术中直接采用均值作为修复值的方式，更能使异常数据的替换符合当前数据的规律，从而进一步保障实时工作数据的精度。

在一个实施例中，数据融合模块30对实时工作数据进行融合处理，具体为：将属于同一类型且属于同一分区的传感器视为同一融合组成单元，对属于同一融合组成单元的实时工作数据以时间周期为单位进行融合处理。

其中，对属于同一融合组成单元的实时工作数据以时间周期为单位进行融合处理，具体包括：

(1)将属于同一融合组成单元的实时工作数据作为参与融合的基础数据，计算其中每个传感器对应的各时间周期的基础数据平均值，并计算每个传感器对应的各时间周期内已标记的实时工作数据数量；

(2)提取各传感器在同一时间周期的基础数据平均值作为待融合数据，组成待融合数据序列k为提取到的基础数据平均值个数，获取各待融合数据对应的传感器的噪声方差；

(3)计算各待融合数据对应的传感器的可靠度：

式中，S_i表示第i个待融合数据对应的传感器，S_l表示第l个待融合数据对应的传感器，表示传感器S_i的可靠度，为传感器S_i的噪声方差，为传感器S_l的噪声方差；为在所述第i个待融合数据对应的时间周期内，传感器S_i采集的实时工作数据中已标记的实时工作数据数量；为在所述第l个待融合数据对应的时间周期内，传感器S_i采集的实时工作数据中已标记的实时工作数据数量；

(4)按照下列公式对待融合数据序列进行融合处理：

式中，x表示融合结果。

本实施例考虑到多源实时工作数据的特性，创新性地提出了一种数据融合处理机制，该机制考虑了数据的时空匹配问题，对属于同一融合组成单元的实时工作数据以时间周期为单位进行融合处理，从而能够获取同一区域同一周期的融合数据。本实施例具体对待融合数据进行融合处理时，考虑了待融合数据所属的传感器可靠度问题，利用传感器可靠度作为待融合数据的权重，并基于加权平均的方法计算出融合值，使得计算出的融合值更能贴近实际情况，数据准确度更高；本实施例基于传感器获取到异常数据的次数和噪声方差两方面来设计传感器可靠度的计算公式，能够较为客观地衡量传感器在数据采集精度方面的性能好坏，从而为准确计算出融合值奠定良好的基础，进一步提高用于多机器人的智能数据采集系统在数据采集和数据处理方面的精度。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，各模块可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (3)

1.用于多机器人的智能数据采集系统，其特征是，包括分析中心、无线扩展网关、分布式分布的多个数据采集终端、传感器；

传感器，用于获取所监测机器人的实时工作数据，实时上传至上一数据采集终端，其中，将监测区域进行分区，在每个分区中部署多种类型的传感器，部署在不同分区中的同一类型的传感器数量相同，并设定各传感器的数据采样时间间隔一致；

数据采集终端，用于接收所在分区的各传感器获取的实时工作数据，并将接收的实时工作数据上传至无线扩展网关模块；

无线扩展网关，获取经数据采集终端发送的实时工作数据，实时、高速、独立透传至分析中心；

分析中心，用于实时监控传感器获取的实时工作数据，并对实时工作数据进行分析处理；

所述的分析中心包括依次连接的数据收发模块、数据异常检测模块、数据融合模块；其中所述数据收发模块用于接收和存储无线扩展网关发送的实时工作数据；并将实时工作数据发送至数据异常检测模块；所述数据异常检测模块用于对数据收发模块发送的实时工作数据进行异常检测，并对检测出的异常数据进行修复；所述数据融合模块用于对实时工作数据进行融合处理；数据异常检测模块对数据收发模块发送的实时工作数据进行异常检测，具体包括：

(1)设定数据分析时间窗口的宽度n，采用该数据分析时间窗口实时扫描数据收发模块发送的实时工作数据，若扫描到一实时工作数据x_i超出预设的正常范围，则进行(2)；否则判定该实时工作数据正常；

(2)计算扫描实时工作数据x_i的数据分析时间窗口内实时工作数据的均值、标准差和中值，若实时工作数据x_i符合下列条件，则判定该实时工作数据x_i为正常；否则判断实时工作数据x_i为异常数据：

式中，为扫描实时工作数据x_i的数据分析时间窗口内实时工作数据的均值，σ为扫描实时工作数据x_i的数据分析时间窗口内实时工作数据的标准差

所述对检测出的异常数据进行修复，具体包括：若判断实时工作数据x_i为异常数据，采用修复值替换该异常数据，并进行标记；

其中，设定修复值的计算公式为：

式中，x′表示修复值，max为当前数据分析时间窗口内实时工作数据的最大值，min为当前数据分析时间窗口内实时工作数据的最小值，x_med为当前数据分析时间窗口内实时工作数据的中值。

2.根据权利要求1所述的用于多机器人的智能数据采集系统，其特征是，还包括供电装置，用于对传感器和数据采集终端供电。

3.根据权利要求1所述的用于多机器人的智能数据采集系统，其特征是，数据融合模块对实时工作数据进行融合处理，具体为：将属于同一类型且属于同一分区的传感器视为同一融合组成单元，对属于同一融合组成单元的实时工作数据以时间周期为单位进行融合处理。