CN111064783A - 一种数据采集装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种数据采集装置及方法，涉及供水管网监测技术领域，包括：传感装置，用于采集各监测管段内的实时参数；数据采集终端，包括数据获取模块，用于获取各传感装置的数据采集类型；数据读取模块，用于读取实时参数；第一处理模块，用于将具有相同数据采集类型的实时参数，按照采集时间的先后顺序加入一数据集合；数据存储模块，用于保存预先生成的变化趋势特征曲线；第二处理模块，用于对数据集合中的各实时参数进行变化趋势分析，并计算与变化趋势特征曲线之间的匹配度；数据比较模块，用于在匹配度不小于匹配度阈值时生成预警信息，并将预警信息和数据集合发送至云服务器。本发明有效降低云服务器的数据运算量；能够及时给出预警信息。

Description

一种数据采集装置及方法

技术领域

本发明涉及供水管网监测技术领域，尤其涉及一种数据采集装置及方法。

背景技术

管道运输作为一种应用非常广泛的运输方式应用于大部分行业，人们最为熟悉的便是应用在供水方面。供水管网以及相关设施的正常运行，保障了广大用户的正常权益。要保证供水管网的正常安全运行，供水管网需要对管网运行中的压力、流量、水质等参数进行实时监测，及时地掌握管网的运行数据和运行状态。通过实时监测管网的运行数据，可以判断管网运行状态的正常与否，对供水管网进行实时监测，数据采集是整个系统的重要环节，是供水管网中不可或缺的部分。通过数据采集得到的管网运行数据和运行状态，供水调度人员在管网监测中心即可远程监测全市供水管网的运行状况，以科学指挥各水厂启停供水设备、保障供水压力平衡，并及时发现和预测管网事故。

现有技术中，对供水管网的运行情况的监测，数据采集装置通常只能采集单一的压力数据或流量数据，难以实现发现管网中的其他工作情况。同时现有技术中的数据采集装置仅具有数据传输功能，不具备对采集数据预处理的能力，管网监测中心负责处理所有监测数据，随着供水管网的不断扩大，监测数据会越来越多，增加了管网监测中心的数据运算工作，无法保证数据处理的及时性，进而影响对供水管网的智能化管理。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种数据采集装置，应用于供水管网系统，所述供水管网系统具有一云服务器，所述数据采集装置具体包括：

若干传感装置，设置于供水管网的各监测管段，用于采集各所述监测管段内的实时参数；

数据采集终端，分别连接各所述传感装置和所述云服务器，所述数据采集终端包括：

数据获取模块，用于获取各所述传感装置的数据采集类型；

数据读取模块，用于读取各所述传感装置采集得到的所述实时参数；

第一处理模块，分别连接所述数据获取模块和所述数据读取模块，用于将具有相同所述数据采集类型的所述传感装置对应的所述实时参数，按照采集时间的先后顺序加入一数据集合；

数据存储模块，用于保存预先生成的对应于每个所述数据采集类型的所述实时参数的变化趋势特征曲线；

第二处理模块，分别连接所述数据存储模块和所述第一处理模块，用于对所述数据集合中的各所述实时参数进行变化趋势分析，并计算变化趋势分析结果与对应的所述变化趋势特征曲线之间的匹配度；

数据比较模块，连接所述第二处理模块，用于将所述匹配度与预设的匹配度阈值进行比较，并在所述匹配度小于所述匹配度阈值时将所述数据集合发送至所述云服务器，以及在所述匹配度不小于所述匹配度阈值时生成相应的预警信息，并将所述预警信息和所述数据集合发送至所述云服务器。

优选的，所述数据采集类型为所述传感装置采集得到的所述实时参数为压力参数，或流速参数，或流量参数，或水质参数。

优选的，所述数据采集终端还包括特征曲线生成模块，分别连接所述第一处理模块和所述数据存储模块，所述特征曲线生成单元具体包括：

数据获取单元，用于获取所述云服务器下发的关联所述数据采集类型的故障信息；

数据存储单元，用于对各所述数据集合进行缓存；

数据更新单元，分别连接所述数据获取单元和数据所述存储单元，所述数据更新单元具体包括：

检索子单元，用于根据所述数据采集类型于所述存储子单元中进行检索，得到与所述故障信息对应的所述数据集合；

更新子单元，连接所述检索子单元，用于保留所述数据集合中顺序在后的预设时间粒度的所述实时参数得到更新数据集合，并将所述更新数据集合缓存至所述数据存储单元以对所述数据存储单元进行更新；

数据处理单元，连接所述数据更新单元，用于对所述更新数据集合中的各所述实时参数进行变化趋势分析，得到关联所述数据采集类型的变化趋势特征曲线。

优选的，所述数据采集终端与所述云服务器之间通过无线远程方式连接。

优选的，所述无线远程方式连接包括通过GPRS连接，和/或通过3G连接，和/或通过4G连接，和/或通过wifi连接。

一种数据采集方法，应用于以上任意一项所述的数据采集装置，所述数据采集方法具体包括以下步骤：

步骤S1，所述数据采集装置获取各所述传感装置的数据采集类型以及各所述传感装置采集得到的各所述监测管段内的所述实时参数；

步骤S2，所述数据采集装置将具有相同所述数据采集类型的所述传感装置对应的所述实时参数，按照采集时间的先后顺序加入一数据集合

步骤S3，所述数据采集装置对所述数据集合中的各所述实时参数进行变化趋势分析，并计算变化趋势分析结果与预设的变化趋势特征曲线之间的匹配度；

步骤S4，所述数据采集装置将所述匹配度与预设的匹配度阈值进行比较：

若所述匹配度小于所述匹配度阈值，则转向步骤S5；

若所述匹配度不小于所述匹配度阈值，则转向步骤S6；

步骤S5，所述数据采集装置将所述数据集合发送至所述云服务器，随后退出；

步骤S6，所述数据采集装置生成相应的预警信息，并将所述预警信息和所述数据集合发送至所述云服务器。

优选的，还包括一预先生成变化趋势特征曲线的过程，具体包括以下步骤：

步骤A1，所述数据采集装置获取所述云服务器下发的关联所述数据采集类型的故障信息，并对各所述数据集合进行缓存；

步骤A2，所述数据采集装置根据所述数据采集类型于所述存储子单元中进行检索，得到与所述故障信息对应的所述数据集合；

步骤A3，所述数据采集装置保留所述数据集合中顺序在后的预设时间粒度的所述实时参数得到更新数据集合，并将所述更新数据集合缓存至所述数据存储单元以对所述数据存储单元进行更新；

步骤A4，所述数据采集装置对所述更新数据集合中的各所述实时参数进行变化趋势分析，得到关联所述数据采集类型的变化趋势特征曲线。

上述技术方案具有如下优点或有益效果：

1)采集得到的实时参数在发送至云服务器前分成不同的数据集合传输，方便云服务器对具有相同数据采集类型的实时参数进行分析，有效降低云服务器的数据运算量；

2)能够对实时参数的变化趋势进行预分析，并根据分析结果生成相应的预警信息发送至云服务器，方便供水管网调度中心的工作人员及时做出预防举措，有效减少故障现象的出现。

附图说明

图1为本发明的较佳的实施例中，一种数据采集装置的结构示意图；

图2为本发明的较佳的实施例中，一种数据采集方法的流程示意图；

图3为本发明的较佳的实施例中，预先生成变化趋势特征曲线的过程的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本发明并不限定于该实施方式，只要符合本发明的主旨，则其他实施方式也可以属于本发明的范畴。

本发明的较佳的实施例中，基于现有技术中存在的上述问题，现提供一种数据采集装置，应用于供水管网系统，供水管网系统具有一云服务器，如图1所示，数据采集装置具体包括：

若干传感装置1，设置于供水管网的各监测管段，用于采集各监测管段内的实时参数；

数据采集终端2，分别连接各传感装置1和云服务器3，数据采集终端2包括：

数据获取模块21，用于获取各传感装置的数据采集类型；

数据读取模块22，用于读取各传感装置采集得到的实时参数；

第一处理模块23，分别连接数据获取模块21和数据读取模块22，用于将具有相同数据采集类型的传感装置对应的实时参数，按照采集时间的先后顺序加入一数据集合；

数据存储模块24，用于保存预先生成的对应于每个数据采集类型的实时参数的变化趋势特征曲线；

第二处理模块25，分别连接数据存储模块24和第一处理模块23，用于对数据集合中的各实时参数进行变化趋势分析，并计算变化趋势分析结果与对应的变化趋势特征曲线之间的匹配度；

数据比较模块26，连接第二处理模块25，用于将匹配度与预设的匹配度阈值进行比较，并在匹配度小于匹配度阈值时将数据集合发送至云服务器3，以及在匹配度不小于匹配度阈值时生成相应的预警信息，并将预警信息和数据集合发送至云服务器3。

具体地，本实施例中，本发明的数据采集装置包括设置在供水管网的各监测管段的若干传感装置1和与各传感装置1连接的数据采集终端2，该数据采集终端2优选能够支持采集多种数据采集类型的实时参数，实现将各传感装置1与云服务器3之间的数据传输。

进一步地，本实施例中，数据采集终端2在获取各传感装置1采集得到的实时参数后，首先将各实时参数根据数据采集类型进行分类存储，即将具有相同数据采集类型的实时参数加入同一个数据集合。其次，由于数据集合中的实时参数是按照时间先后顺序排列，因此方便根据数据采集的时间对同一个数据集合中的各实时参数进一步进行变化趋势分析得到变化趋势分析结果。更进一步地，通过计算上述变化趋势分析结果与预设的变化趋势特征曲线之间的匹配度，能够对可能出现的故障信息进行预警。具体地，上述故障信息为爆管故障，在爆管故障出现前，实时参数随时间的变化趋势具有一定的规律性，该规律性可以用对应的变化趋势特征曲线来表征。通过将实时采集到的同一个数据集合中的各实时参数进行变化趋势分析，若该变化趋势分析结果与上述变化趋势特征曲线具有较高的匹配度，则获取上述实时参数的各传感装置1所在的位置具有很大的概率出现爆管故障，此时根据上述匹配度计算结果计时向云服务器发出预警信息，以方便供水管网调度中心的工作人员及时做出预防举措，有效避免爆管故障的出现。

上述故障信息包括但不限于爆管故障，针对每种故障类型，数据采集终端2中保存有对应的变化趋势特征曲线，以实现不同故障类型的及时预警。

本发明的较佳的实施例中，数据采集类型为传感装置1采集得到的实时参数为压力参数，或流速参数，或流量参数，或水质参数。

本发明的较佳的实施例中，数据采集终端2还包括特征曲线生成模块27，分别连接第一处理模块23和数据存储模块24，特征曲线生成单元具体包括：

数据获取单元271，用于获取云服务器下发的关联数据采集类型的故障信息；

数据存储单元272，用于对各数据集合进行缓存；

数据更新单元273，分别连接数据获取单元271和数据存储单元272，数据更新单元273具体包括：

检索子单元2731，用于根据数据采集类型于存储子单元中进行检索，得到与故障信息对应的数据集合；

更新子单元2732，连接检索子单元2731，用于保留数据集合中顺序在后的预设时间粒度的实时参数得到更新数据集合，并将更新数据集合缓存至数据存储单元以对数据存储单元进行更新；

数据处理单元274，连接数据更新单元273，用于对更新数据集合中的各实时参数进行变化趋势分析，得到关联数据采集类型的变化趋势特征曲线。

具体地，本实施例中，在特征曲线生成之前，上述特征曲线生成模块27需要缓存各数据集合，以方便后续进行分析。在供水管网出现故障信息时，云服务器优选将该故障信息同时下发至数据采集终端2，该数据采集终端2在接收到上述故障信息后，能够及时获取故障信息发生的时间节点，根据该时间节点提取对应的数据集合中的最靠近该时间节点的预设时间粒度的若干实时参数作为变化趋势分析的对象，由于最靠近故障发生时间节点的各实时参数的变化趋势更为接近实际发生故障信息时的状态，因此对其进行变化趋势分析得到的变化趋势特征曲线更具有预警价值，有效提升预警准确率。

本发明的较佳的实施例中，数据采集终端2与云服务器3之间通过无线远程方式连接。

本发明的较佳的实施例中，无线远程方式连接包括通过GPRS连接，和/或通过3G连接，和/或通过4G连接，和/或通过wifi连接。

一种数据采集方法，应用于以上任意一项的数据采集装置，如图2所示，数据采集方法具体包括以下步骤：

步骤S1，数据采集装置获取各传感装置的数据采集类型以及各传感装置采集得到的各监测管段内的实时参数；

步骤S2，数据采集装置将具有相同数据采集类型的传感装置对应的实时参数，按照采集时间的先后顺序加入一数据集合

步骤S3，数据采集装置对数据集合中的各实时参数进行变化趋势分析，并计算变化趋势分析结果与预设的变化趋势特征曲线之间的匹配度；

步骤S4，数据采集装置将匹配度与预设的匹配度阈值进行比较：

若匹配度小于匹配度阈值，则转向步骤S5；

若匹配度不小于匹配度阈值，则转向步骤S6；

步骤S5，数据采集装置将数据集合发送至云服务器，随后退出；

步骤S6，数据采集装置生成相应的预警信息，并将预警信息和数据集合发送至云服务器。

本发明的较佳的实施例中，如图3所示，还包括一预先生成变化趋势特征曲线的过程，具体包括以下步骤：

步骤A1，数据采集装置获取云服务器下发的关联数据采集类型的故障信息，并对各数据集合进行缓存；

步骤A2，数据采集装置根据数据采集类型于存储子单元中进行检索，得到与故障信息对应的数据集合；

步骤A3，数据采集装置保留数据集合中顺序在后的预设时间粒度的实时参数得到更新数据集合，并将更新数据集合缓存至数据存储单元以对数据存储单元进行更新；

步骤A4，数据采集装置对更新数据集合中的各实时参数进行变化趋势分析，得到关联数据采集类型的变化趋势特征曲线。

以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种数据采集装置，应用于供水管网系统，其特征在于，所述供水管网系统具有一云服务器，所述数据采集装置具体包括：

若干传感装置，设置于供水管网的各监测管段，用于采集各所述监测管段内的实时参数；

数据采集终端，分别连接各所述传感装置和所述云服务器，所述数据采集终端包括：

数据获取模块，用于获取各所述传感装置的数据采集类型；

数据读取模块，用于读取各所述传感装置采集得到的所述实时参数；

第一处理模块，分别连接所述数据获取模块和所述数据读取模块，用于将具有相同所述数据采集类型的所述传感装置对应的所述实时参数，按照采集时间的先后顺序加入一数据集合；

数据存储模块，用于保存预先生成的对应于每个所述数据采集类型的所述实时参数的变化趋势特征曲线；

第二处理模块，分别连接所述数据存储模块和所述第一处理模块，用于对所述数据集合中的各所述实时参数进行变化趋势分析，并计算变化趋势分析结果与对应的所述变化趋势特征曲线之间的匹配度；

数据比较模块，连接所述第二处理模块，用于将所述匹配度与预设的匹配度阈值进行比较，并在所述匹配度小于所述匹配度阈值时将所述数据集合发送至所述云服务器，以及在所述匹配度不小于所述匹配度阈值时生成相应的预警信息，并将所述预警信息和所述数据集合发送至所述云服务器。

2.根据权利要求1所述的数据采集装置，其特征在于，所述数据采集类型为所述传感装置采集得到的所述实时参数为压力参数，或流速参数，或流量参数，或水质参数。

3.根据权利要求1所述的数据采集装置，其特征在于，所述数据采集终端还包括特征曲线生成模块，分别连接所述第一处理模块和所述数据存储模块，所述特征曲线生成单元具体包括：

数据获取单元，用于获取所述云服务器下发的关联所述数据采集类型的故障信息；

数据存储单元，用于对各所述数据集合进行缓存；

数据更新单元，分别连接所述数据获取单元和数据所述存储单元，所述数据更新单元具体包括：

检索子单元，用于根据所述数据采集类型于所述存储子单元中进行检索，得到与所述故障信息对应的所述数据集合；

更新子单元，连接所述检索子单元，用于保留所述数据集合中顺序在后的预设时间粒度的所述实时参数得到更新数据集合，并将所述更新数据集合缓存至所述数据存储单元以对所述数据存储单元进行更新；

数据处理单元，连接所述数据更新单元，用于对所述更新数据集合中的各所述实时参数进行变化趋势分析，得到关联所述数据采集类型的变化趋势特征曲线。

4.根据权利要求1所述的数据采集装置，其特征在于，所述数据采集终端与所述云服务器之间通过无线远程方式连接。

5.根据权利要求4所述的数据采集装置，其特征在于，所述无线远程方式连接包括通过GPRS连接，和/或通过3G连接，和/或通过4G连接，和/或通过wifi连接。

6.一种数据采集方法，其特征在于，应用于如权利要求1-5中任意一项所述的数据采集装置，所述数据采集方法具体包括以下步骤：

步骤S1，所述数据采集装置获取各所述传感装置的数据采集类型以及各所述传感装置采集得到的各所述监测管段内的所述实时参数；

步骤S2，所述数据采集装置将具有相同所述数据采集类型的所述传感装置对应的所述实时参数，按照采集时间的先后顺序加入一数据集合

步骤S3，所述数据采集装置对所述数据集合中的各所述实时参数进行变化趋势分析，并计算变化趋势分析结果与预设的变化趋势特征曲线之间的匹配度；

步骤S4，所述数据采集装置将所述匹配度与预设的匹配度阈值进行比较：

若所述匹配度小于所述匹配度阈值，则转向步骤S5；

若所述匹配度不小于所述匹配度阈值，则转向步骤S6；

步骤S5，所述数据采集装置将所述数据集合发送至所述云服务器，随后退出；

步骤S6，所述数据采集装置生成相应的预警信息，并将所述预警信息和所述数据集合发送至所述云服务器。

7.根据权利要求1所述的数据采集方法，其特征在于，还包括一预先生成变化趋势特征曲线的过程，具体包括以下步骤：

步骤A1，所述数据采集装置获取所述云服务器下发的关联所述数据采集类型的故障信息，并对各所述数据集合进行缓存；

步骤A2，所述数据采集装置根据所述数据采集类型于所述存储子单元中进行检索，得到与所述故障信息对应的所述数据集合；

步骤A3，所述数据采集装置保留所述数据集合中顺序在后的预设时间粒度的所述实时参数得到更新数据集合，并将所述更新数据集合缓存至所述数据存储单元以对所述数据存储单元进行更新；

步骤A4，所述数据采集装置对所述更新数据集合中的各所述实时参数进行变化趋势分析，得到关联所述数据采集类型的变化趋势特征曲线。

Images