CN113568960A - 物联网数据实时分析方法、系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

物联网数据实时分析方法、系统及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种物联网数据实时分析方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括以下步骤：S1、实时采集物联网遥测数据，按照时间窗口对遥测数据实时采样；S2、根据数据类型将采样数据分成若干分类数据，并将若干分类数据标记，得到标记数据；S3、通过匹配方法将每条标记数据与实时算法建立匹配关系；S4、利用实时算法分析标记数据中的数据，若满足预设条件则将数据输出，否则丢弃，该物联网数据实时分析方法、系统及计算机可读存储介质，对物联网时序数据进行分析处理，按照时间窗口进行实时采样、依据规则进行数据挖掘，从而提高数据准确性，解决了物联网遥测数据挖掘分析的结果不够精确，时效性低的问题。

Description

物联网数据实时分析方法、系统及计算机可读存储介质
技术领域
本发明属于数据结构与算法技术领域，具体涉及物联网数据实时分析方法、系统及计算机可读存储介质。
背景技术
目前现有技术提供的算法参差不齐，功能比较单一，对物联网遥测数据挖掘分析的结果不够精确，时效性低，需研发一种新的时间窗口的物联网数据实时分析方法来解决现有的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种物联网数据实时分析方法、系统及计算机可读存储介质，以解决遥测数据挖掘不精确的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种物联网数据实时分析方法，包括以下步骤：
S1、实时采集物联网遥测数据，按照时间窗口对遥测数据进行实时采样；
S2、根据数据类型将采样数据分成若干分类数据，并将所述分类数据进行标记，得到标记数据，所述标记数据的分类包括无规则数据、波动型数据、周期性数据、趋势型数据和中断型数据；
S3、通过匹配方法将每条所述标记数据与实时算法建立匹配关系，所述实时算法包括实时值超限算法、振幅值超限算法、间隔差值超限算法、递减量突增算法、递增量突减算法、无数据时间超时算法；
S4、利用所述实时算法分析标记数据中的数据，若满足预设条件则将数据输出，否则丢弃。
步骤S3中，所述匹配方法包括：
所述无规则数据匹配实时值超限算法；
所述波动型数据匹配振幅值超限算法；
所述周期性数据匹配间隔差值超限算法；
所述趋势型数据匹配递减量突增算法或递增量突减算法；
所述中断型数据匹配无数据时间超时算法。
上述实时值超限算法包括以下步骤：
S21、收到传感器实时数据后，将数据值与设定的报警范围值区间进行比较；
S22、若数据值处于报警范围值区间内则产生报警数据，否则丢弃。
上述振幅值超限算法包括以下步骤：
S31、收到传感器实时数据后，将当前数据保存，在设定的时间窗口内，用最大值与最小值的差值与设定值进行比较，若满足报警设定条件即可产生报警；
S32、在保存当前传感器数据时，将需要保存的历史数据的时间间隔分成五等份，在每个时间间隔中只存储此时间范围中的最大值与最小值；
S33、将当前传感器的实时值与之前每个历史区间的最大值、最小值比较，满足报警设定条件即可产生报警。
上述间隔差值超限算法包括以下步骤：
S41、收到传感器实时数据后，将当前数据保存下来，此后收到的数据与设定时间之前保存的数据比较；
S42、将需要保存的历史数据的时间间隔分成n等份，在每个时间间隔中只存储此时间范围中最大值与最小值；
S43、将当前传感器的新数据与指定时间间隔之前的最大值与最小值进行比较，满足比较条件即可产生报警。
上述递减量突增算法包括以下步骤：
S51、收到传感器实时数据后，将当前点值与前一点的值比较，在滑动时间窗口范围内；
S52、若递减结果值大于递减突变值，则产生报警，比较完成后，将当前值保存下来，供下一次进行比较。
上述递增量突减算法包括以下步骤：
S61、收到传感器的实时数据后，将当前点值与前一点的值比较，在滑动时间窗口范围内；
S62、若递减结果值小于递减突变值，则产生报警，比较完后成，将当前值保存下来，供下一次进行比较。
上述无数据时间超时算法包括以下步骤：
S71、当收到传感器的数据后，记录下设备接收数据的时间；
S72、判断数据接收时间与当前时间差是否满足配置点的触发时间，若满足则产生报警。
本发明的物联网数据实时分析系统，包括：
采集模块，用于实时采集物联网遥测数据；
分类标记模块，用于将采集模块中的数据根据类别分成若干份数据，并标记每份数据，得到标记数据；
实时算法模块，用于将分类标记模块中每份标记数据进行分析处理，得到警报数据；
匹配模块，用于将标记数据和实时算法模块中的算法建立对应关系；
报警模块，用于所述警报数据的输出。
一种计算机可读存储介质，用于存储非暂时性计算机可读指令，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机执行的实时分析方法。
本发明的技术效果和优点：该物联网数据实时分析方法、系统及计算机可读存储介质，使用简单，对物联网时序数据进行分析处理，按照时间窗口进行实时采样、依据规则进行数据挖掘，从而提高数据准确性，解决了物联网遥测数据挖掘分析的结果不够精确，时效性低的问题。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明实时值超限算法报警触发示意图；
图3为本发明实时值超限算法流程图；
图4为本发明振幅值超限算法报警触发示意图；
图5为本发明振幅值超限算法的流程图；
图6为本发明间隔差值超限算法报警触发示意图；
图7为本发明间隔差值超限算法的流程图；
图8为本发明无效递减值突增报警触发示意图；
图9为本发明有效递减值突增报警触发示意图；
图10为本发明无效递增值突降报警触发示意图；
图11为本发明有效递增值突降报警触发示意图；
图12为本发明无数据时间超时算法警触发示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了如图1所示的一种物联网数据实时分析方法，包括以下步骤：
S1、实时采集物联网遥测数据，按照时间窗口对遥测数据实时采样；
S2、根据数据类型将采样数据分成若干分类数据，并将若干分类数据标记，得到标记数据；
S3、通过匹配方法将每条标记数据与实时算法建立匹配关系；
S4、利用实时算法分析标记数据中的数据，若满足预设条件则将数据输出，否则丢弃。
其中，所述标记数据的分类包括无规则数据、波动型数据、周期性数据、趋势型数据、中断型数据；
所述实时算法包括实时值超限算法、振幅值超限算法、间隔差值超限算法、递减量突增算法、递增量突减算法、无数据时间超时算法；
参见图3，实时值超限算法包括以下步骤：
S21、收到传感器实时数据后，将数据与设定的报警范围值比较，
S22、若数据值处于范围值区间内则产生报警数据，否则丢弃；本实施例中，如图2所示，当设置的报警范围为小于24或者大于30，传感器的实时数据小于24时触发一次报警，此时标志状态为报警状态，直到传感器的实时数据不满足报警条件，此时标记为正常，在正常状态下，当值满足报警条件的，触发第二次报警，直到不在满足报警条件，标志为正常；
参见图5，所述振幅值超限算法包括以下步骤：
S31、收到传感器实时数据后，将当前数据保存，在设定的时间窗口内，用最大值与最小值的差值与设定值进行比较，若满足条件即可产生报警；
S32、在保存当前传感器数据时，将需要保存的历史数据的时间间隔分成五等份，在每个时间间隔中只存储此时间范围中的最大值与最小值；
S33、当前传感器的实时值与之前每个历史区间的最大值、最小值比较，满足报警设定条件即可产生报警；
本实施例中，如图4所示，若设置的报警范围大于30，当传感器的实时数在滑动时间窗口的最大值与最小值之差绝对值满足大于30时，触发一次报警，此时标志状态为报警状态，时间窗口按照时间轴向前滑动，进行实时持续分析，直到传感器的实时数据不满足报警条件，此时标记为正常，在正常状态下，当值满足报警条件的，触发第二次报警，直到不在满足报警条件，标志为正常；
参见图7，间隔差值超限算法包括以下步骤：
S41、收到传感器实时数据后，将当前数据保存下来，此后收到的数据与设定时间之前保存的数据比较；
S42、将需要保存的历史数据的时间间隔分成n等份，在每个时间间隔中只存储此时间范围中最大值与最小值；
S43、当前传感器的新数据与指定时间间隔之前的最大值与最小值进行比较，满足比较条件即可产生报警；
本实施例中，如图6所示，假设我们设置的报警范围大于30，当传感器的实时数在滑动时间窗口的最近值与最远值之差绝对值满足大于30时，触发一次报警，此时标志状态为报警状态，时间窗口按照时间轴向前滑动，进行实时持续分析。直到传感器的实时数据不满足报警条件，此时标记为正常。在正常状态下，当值满足报警条件的，触发第二次报警。直到不在满足报警条件，标志为正常；
所述递减量突增算法包括以下步骤：
S51、收到传感器实时数据后，将该点值与前一点的值比较，在滑动时间窗口范围内；
S52、若递减结果值大于递减突变值，则产生报警，比较完成后，将当前值保存下来，供下一次进行比较；
本实施例中，如图9所示，当传感器的实时数在滑动时间窗口内的数据的突变值，后一值大于当前值，小于结果值也就是时间窗口最新数据，则触发一次报警，此时标志状态为报警状态，时间窗口按照时间轴向前滑动，进行实时持续分析，直到传感器的实时数据不满足报警条件，此时标记为正常，在正常状态下，当值满足报警条件的，触发第二次报警，直到不在满足报警条件，标志为正常，图8中突变值大于结果值，属于时间窗口内的正常数据波动，未触发报警；
所述递增量突减算法包括以下步骤：
S61、收到传感器的实时数据后，将该点值与前一点的值比较，在滑动时间窗口范围内；
S62、若递减结果值小于递减突变值，则产生报警，比较完后成，将当前值保存下来，供下一次进行比较；
本实施例中，如图11所示，当传感器的实时数在滑动时间窗口内的数据的突变值，后一值大于当前值，大于结果值也就是时间窗口最新数据，则触发一次报警，此时标志状态为报警状态，时间窗口按照时间轴向前滑动，进行实时持续分析，直到传感器的实时数据不满足报警条件，此时标记为正常，在正常状态下，当值满足报警条件的，触发第二次报警，直到不在满足报警条件，标志为正常,如图10所示，突变值小于结果值，属于时间窗口内的正常数据波动，未触发报警；
如图12所示，所述无数据时间超时算法包括以下步骤：
S71、当收到传感器的数据后，记录下设备接收数据的时间；
S72、设备离线时间报警服务判断数据接收时间与当前时间差是否满足配置点的触发时间，若满足则产生报警。
所述匹配方法包括：
所述无规则数据匹配实时值超限算法；
所述波动型数据匹配振幅值超限算法；
所述周期性数据匹配间隔差值超限算法；
所述趋势型数据匹配递减量突增算法或递增量突减算法；
所述中断型数据匹配无数据时间超时算法。
本发明另提供一种物联网数据实时分析系统，包括：
采集模块，用于实时物联网遥测数据；
分类标记模块，用于将采集模块中的数据根据类别分成若干份数据，并标记每份数据，得到标记数据；
实时算法模块，用于将分类标记模块中每份标记数据进行分析处理，得到警报数据；
匹配模块，用于将标记数据和实时算法模块中的算法建立对应关系；
报警模块，用于所述警报数据的输出。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，用于存储非暂时性计算机可读指令，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机执行任意一种物联网数据实时分析方法。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种物联网数据实时分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、实时采集物联网遥测数据，按照时间窗口对遥测数据进行实时采样；
S2、根据数据类型将采样数据分成若干分类数据，并将所述分类数据进行标记，得到标记数据，所述标记数据的分类包括无规则数据、波动型数据、周期性数据、趋势型数据和中断型数据；
S3、通过匹配方法将每条所述标记数据与实时算法建立匹配关系，所述实时算法包括实时值超限算法、振幅值超限算法、间隔差值超限算法、递减量突增算法、递增量突减算法、无数据时间超时算法；
S4、利用所述实时算法分析标记数据中的数据，若满足预设条件则将数据输出，否则丢弃。
2.根据权利要求1所述的一种物联网数据实时分析方法，其特征在于：步骤S3中，所述匹配方法包括：
所述无规则数据匹配实时值超限算法；
所述波动型数据匹配振幅值超限算法；
所述周期性数据匹配间隔差值超限算法；
所述趋势型数据匹配递减量突增算法或递增量突减算法；
所述中断型数据匹配无数据时间超时算法。
3.根据权利要求1所述的一种物联网数据实时分析方法，其特征在于：所述实时值超限算法包括以下步骤：
S21、收到传感器实时数据后，将数据值与设定的报警范围值区间进行比较；
S22、若数据值处于报警范围值区间内则产生报警数据，否则丢弃。
4.根据权利要求1所述的一种物联网数据实时分析方法，其特征在于：所述振幅值超限算法包括以下步骤：
S31、收到传感器实时数据后，将当前数据保存，在设定的时间窗口内，用最大值与最小值的差值与设定值进行比较，若满足报警设定条件即可产生报警；
S32、在保存当前传感器数据时，将需要保存的历史数据的时间间隔分成五等份，在每个时间间隔中只存储此时间范围中的最大值与最小值；
S33、将当前传感器的实时值与之前每个历史区间的最大值、最小值比较，满足报警设定条件即可产生报警。
5.根据权利要求1所述的一种物联网数据实时分析方法，其特征在于：所述间隔差值超限算法包括以下步骤：
S41、收到传感器实时数据后，将当前数据保存下来，此后收到的数据与设定时间之前保存的数据比较；
S42、将需要保存的历史数据的时间间隔分成n等份，在每个时间间隔中只存储此时间范围中最大值与最小值；
S43、将当前传感器的新数据与指定时间间隔之前的最大值与最小值进行比较，满足比较条件即可产生报警。
6.根据权利要求1所述的一种物联网数据实时分析方法，其特征在于：所述递减量突增算法包括以下步骤：
S51、收到传感器实时数据后，将当前点值与前一点的值比较，在滑动时间窗口范围内；
S52、若递减结果值大于递减突变值，则产生报警，比较完成后，将当前值保存下来，供下一次进行比较。
7.根据权利要求1所述的一种物联网数据实时分析方法，其特征在于：所述递增量突减算法包括以下步骤：
S61、收到传感器的实时数据后，将当前点值与前一点的值比较，在滑动时间窗口范围内；
S62、若递减结果值小于递减突变值，则产生报警，比较完后成，将当前值保存下来，供下一次进行比较。
8.根据权利要求1所述的一种物联网数据实时分析方法，其特征在于：所述无数据时间超时算法包括以下步骤：
S71、当收到传感器的数据后，记录下设备接收数据的时间；
S72、判断数据接收时间与当前时间差是否满足配置点的触发时间，若满足则产生报警。
9.一种物联网数据实时分析系统，其特征在于：包括：
采集模块，用于实时采集物联网遥测数据；
分类标记模块，用于将采集模块中的数据根据类别分成若干份数据，并标记每份数据，得到标记数据；
实时算法模块，用于将分类标记模块中每份标记数据进行分析处理，得到警报数据；
匹配模块，用于将标记数据和实时算法模块中的算法建立对应关系；
报警模块，用于所述警报数据的输出。
10.一种计算机可读存储介质，用于存储非暂时性计算机可读指令，其特征在于：当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机执行权利要求1到8中任意一项所述的实时分析方法。
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