CN114625078A - 用于工业物联网的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种用于对来自工业环境中第一机器中的至少第一元件的信号进行数据收集、处理和利用的系统，其中系统包括一种平台，包括连接到本地数据收集系统的计算环境，所述本地数据收集系统具有从所述工业环境中的至少所述第一机器获得的至少第一传感器信号和第二传感器信号；所述系统还包括所述本地数据收集系统中的第一传感器，所述第一传感器用于连接到所述第一机器、所述本地数据收集系统中的第二传感器；以及位于所述本地数据收集系统中的交叉点开关，所述交叉点开关具有多个输入和多个输出，所述多个输入包括连接到所述第一传感器的第一输入和连接到所述第二传感器的第二输入，其中所述多个输出包括第一输出和第二输出，所述第一输出和第二输出用于在如下两种情况之间切换：将所述第一输出用于在传送所述第一传感器信号与传送所述第二传感器信号之间切换的情况，以及存在从所述第一输出传送所述第一传感器信号和从所述第二输出传送所述第二传感器信号同时进行的情况，其中多个输入中每一个用于单独分配给所述多个输出中的任一个，且其中未分配的输出用于通过产生高阻抗状态来进行关断。

Description

用于工业物联网的方法和系统
相关申请的交叉引用
本发明申请要求如下专利申请的优先权：2016年5月9日提交、申请号为62/333,589且标题为“强力工业IoT阵列”的美国临时专利申请；2016年6月15日提交、申请号为62/350,672且标题为“对测量波形数据进行高采样率数字记录作为流传输长时长且无间隙波形数据的自动化顺序列表一部分以便存储用于更灵活的后处理”的美国临时专利申请；2016年10月26日提交、申请号为62/412,843且标题为“用于工业物联网的方法和系统”的美国临时专利申请；以及2016年11月28日提交、申请号为62/427,141且标题为“用于工业物联网的方法和系统”的美国临时专利申请。所有上述专利申请通过引用全部并入本文，如同在本文中完整陈述一样。
技术领域
本发明涉及工业环境中用于数据收集的方法和系统，以及利用所收集的数据在工业环境中执行监控、远程控制、自主动作和其他活动的方法和系统。
背景技术
重工业环境，如用于大规模制造(如飞机、轮船、卡车、汽车和大型工业机器)的环境、能源生产环境(如油气工厂、再生能源环境等)、能源提取环境(如采掘、钻井等)、建筑施工环境(如大型建筑物的建造)等，涉及高度复杂的机器、设备和系统以及高度复杂的工作流程，其中为了优化不同技术的设计、开发、部署和运行以提高整体效果，作业人员必须能够对众多参数、度量等进行说明。以往，人们使用专用的数据收集器在重工业环境中收集数据，往往将多个批次的特定传感器数据记录在磁带或硬盘等介质上以供日后分析。以往是将多个批次的数据返回总部以供分析，例如，对多种传感器收集的数据进行信号处理或其他分析。此后，可将分析结果作为依据以诊断环境中的问题和/或提出操作改进方法。过去，此工作往往需要花费数周或数月时间，且针对的是有限的数据集。
物联网(Internet of Things，IoT)的出现使人们能够持续连接更广范围的设备，并在这些设备之间实现持续互联。大多数此类设备是消费设备，如照明灯、恒温器等。在比较复杂的工业环境中实现这一点更加困难，因为可用数据范围往往有限，且处理来自多个传感器的数据非常复杂，导致很难形成对工业部门有效的“智能”解决方案。需要对用于工业环境中数据收集的方法和系统进行改进，以及对用于使用所收集的数据在多种重工业环境中提供改进的监视、控制、智能问题诊断和智能运行优化的方法和系统进行改进。
发明内容
本文提供用于工业环境中数据收集的方法和系统，以及用于使用所收集的数据在多种重工业环境中提供改进的监视、控制、智能问题诊断和智能运行优化的改进方法和系统。这些方法和系统包括应用在在不同配置和位置中的方法、系统、组件、设备、工作流程、服务、过程等，如：(a)物联网的边缘处，如重工业机器的本地环境中；(b)在重工业机器的本地环境和其他环境之间移动数据的数据传输网络，例如其他机器或远程控制器，例如拥有或操作机器的企业或机器运行的设施；以及(c)在部署设施以控制机器或其环境所在的位置，如拥有或控制重工业环境或部署在其中的机器、设备或系统的企业的云计算环境和内部部署计算环境。这些包括用于提供改进性数据收集的一系列方法和系统，以及用于在工业环境的控制器的边缘处、网络中以及云中或内部部署增强智能的方法和系统。
本文公开了用于持续超声波监测的方法和系统，包括对能量生产设施旋转元件和轴承的持续超声波监测。
本文公开了基于远程模拟工业传感器融合、用于基于云的机器模式识别的方法和系统。
本文公开了用于多个模拟工业传感器状态信息的基于云的机器模式分析的方法和系统，以提供工业系统的预期状态信息。
本文公开了用于工业IoT设备的设备内置传感器和数据存储的方法和系统，包含用于工业IoT设备的设备内置传感器和数据存储，其中来自多个传感器的数据在用于存储融合数据流的设备中进行多路复用处理。
本文公开了用于工业IoT数据自组织数据市场的方法和系统，包括用于工业IoT数据的自组织数据市场，其中在市场中组织可用数据元件以供消耗者基于使用训练集训练自组织设施和来自市场成功度量的反馈进行消耗。
本文公开了用于自组织数据池的方法和系统，该方法和系统可以包括基于利用率和/或收益度量的自组织数据池，包括针对多个数据池跟踪的利用率和/或收益度量。
本文公开了用于基于行业特定反馈训练AI(人工智能，ArtificialIntelligence)模型的方法和系统，包括基于行业特定反馈训练AI模型，该行业特定反馈反映利用率、收益或影响的度量，并且其中AI模型对来自工业环境的传感器数据进行操作。
本文公开了用于工业数据收集器的自组织群的方法和系统，包括工业数据收集器的自组织群，其基于群成员的能力和状况在工业数据收集器之间进行组织以优化数据收集。
本文公开了用于工业物联网分布式分类账的方法和系统，包括支持跟踪在自动化数据市场中针对工业IoT数据执行的交易的分布式分类账。
本文公开了用于自组织收集器的方法和系统，包括自组织、多传感器数据收集器，其可以基于其环境中的条件来优化数据收集、功率和/或收益。
本文公开了用于网络敏感收集器的方法和系统，包括网络条件敏感、自组织、多传感器数据收集器，其可以基于带宽、服务质量、定价和/或其他网络条件进行优化。
本文公开了用于远程组织通用数据收集器的方法和系统，该数据收集器可以基于工业数据收集环境中识别的需求和/或条件为传感器接口加电和断电。
本文公开了用于一个多传感器数据收集器的自组织存储的方法和系统，包括用于工业传感器数据的多传感器数据收集器的自组织存储。
本文公开了用于一个多传感器数据网络的自组织网络编码的方法和系统，包括用于在工业数据收集环境中传输来自多个传感器的数据的数据网络的自组织网络编码。
本文公开了一种用于触觉或多感知用户界面的方法和系统，包括用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉或多感知用户界面。
本文公开了用于AR/VR工业眼镜表示层的方法和系统，其中基于所收集数据中的模式和/或参数来呈现热图元素。
本文公开了用于基于工业环境中的反馈度量和/或训练对AR/VR界面进行条件敏感、自组织调节的方法和系统。
在实施例中，一种用于对来自工业环境中第一机器中的至少第一元件的信号进行数据收集、处理和利用的系统，其包括具有连接到本地数据收集系统的计算环境的平台，该本地数据收集系统具有从工业环境中的至少第一机器获得的第一传感器信号和第二传感器信号。该系统包括位于本地数据收集系统中的第一传感器和位于本地数据收集系统中的第二传感器，该本地数据收集系统配置成连接到第一机器。该系统还包括位于本地数据收集系统中的交叉点开关，交叉点开关具有多个输入和多个输出，其中包括连接到第一传感器的第一输入和连接到第二传感器的第二输入。多个输出包括第一输出和第二输出，其配置成可在如下两种情况之间切换：将第一输出配置成在传送第一传感器信号与传送第二传感器信号之间切换的情况，以及存在从第一输出传送第一传感器信号和从第二输出传送第二传感器信号同时进行的情况。多个输入中的每一个配置用于单独分配至多个输出中的任一个。未分配的输出配置成被关断，从而产生高阻抗状态。
在实施例中，第一传感器信号和第二传感器信号是与工业环境相关的连续振动数据。在实施例中，本地数据收集系统中的第二传感器配置成连接到第一机器。在实施例中，本地数据收集系统中的第二传感器配置成连接到工业环境中的第二机器。在实施例中，该平台的计算环境配置成比较第一和第二传感器信号的相对相位。在实施例中，第一传感器是单轴传感器，第二传感器是三轴传感器。在实施例中，交叉点开关的多个输入的至少其中之一包括用于改善信噪比的内部协议前端信号调节。在实施例中，交叉点开关包括第三输入，该输入配置有持续监视的警报，该警报具有在第三输入未分配给多个输出中的任一个时的预定触发条件。
在实施例中，本地数据收集系统包括多个复用单元和多个数据采集单元，数据采集单元从工业环境中的多个机器接收多个数据流。在实施例中，本地数据收集系统包括分布式复杂可编程硬件器件(complex programmable hardware device，CPLD)芯片，各芯片专用于对多个复用单元和从工业环境中的多个机器接收多个数据流的多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线。在实施例中，本地数据收集系统配置成使用固态继电器提供高电流输入能力。在实施例中，本地数据收集系统配置成将模拟传感器通道和组件板的至少其中之一断电。
在实施例中，本地数据收集系统包括用于A/D零基准的外部电压参考，其独立于第一传感器和第二传感器的电压。在实施例中，本地数据收集系统包括锁相环带通跟踪滤波器，该锁相环带通跟踪滤波器来获取慢速RPM和相位信息。在实施例中，本地数据收集系统配置成使用板载定时器相对于至少一个触发通道和至少一个输入并以数字方式导出相位。在实施例中，本地数据收集系统包括峰值检测器，该峰值检测器配置成使用单独的模数转换器进行自动换算来进行峰值检测。在实施例中，本地数据收集系统配置用于按从原始的和缓存(其中一个)的至少一个触发通道到多个输入中的至少一个的路径发送。在实施例中，本地数据收集系统包括至少一个过采样模数转换器，该过采样模数转换器配置成增大输入过采样率以减少采样率输出并将抗混叠滤波需求降至最低。在实施例中，各专用于对多个多路复用单元和多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线的分布式CPLD芯片包括高频率晶体时钟参考，该高频率晶体时钟参考配置成由至少一个过采样模数转换器的至少一个分布式CPLD芯片的降频以实现较低的采样率而无需数字重采样。
在实施例中，本地数据收集系统配置成以单一相对较高采样率获取长数据块，而非以不同的采样率提取的多个数据集。在实施例中，单一相对较高采样率对应于约40千赫的最大频率。在实施例中，长数据块具有超过1分钟的时长。在实施例中，本地数据收集系统包括多个数据采集单元，各数据采集单元具有板载卡组，该板载卡组配置成存储板载卡组所在的数据采集单元的校准信息和维护历史。在实施例中，本地数据收集系统配置成基于分层模板来规划数据采集路径。
在实施例中，本地数据收集系统配置成管理数据收集带。在实施例中，数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形的至少其中之一。在实施例中，本地数据收集系统包括利用数据收集带的智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，本地数据收集系统配置成基于分层模板来创建数据采集路径，各分层模板包括与数据采集路径关联的机器相关的数据收集带。在实施例中，分层模板的至少其中之一与第一机器的多个互连元件关联。在实施例中，分层模板的至少其中之一与至少第一机器和第二机器关联的相似元件相关联。在实施例中，分层模板的至少其中之一与位置上邻近第二机器的至少第一机器相关联。
实施例中，本地数据收集系统包括图形用户界面系统，该图形用户界面系统配置成管理该数据收集带。在实施例中，图形用户界面系统包括专家系统诊断工具。在实施例中，该平台包括对来自多个传感器的状态信息进行的基于云的机器模式分析，以便提供工业环境的预期状态信息。实施例中，该平台配置成基于利用度量和收益度量的至少其中之一提供数据池的自组织。。在实施例中，该平台包括工业数据收集器的自组织群在实施例中，本地数据收集系统包括用于工业传感器数据收集器的可穿戴触觉用户界面，该用户界面具有振动、热、电和声音输出的至少其中之一。
在实施例中，交叉点开关的多个输入包括连接到第二传感器的第三输入和连接到第二传感器的第四输入。第一传感器信号来自位于与第一机器关联的恒定位置的单轴传感器。在实施例中，第二传感器是三轴传感器。在实施例中，本地数据收集系统配置成同时记录来自至少第一输入、第二输入、第三输入和第四输入的无间隙数字波形数据。在实施例中，该平台配置成基于同时记录的无间隙数字波形数据来确定相对相位的变化。在实施例中，第二传感器配置成在获取该同时记录的无间隙数字波形数据的同时可移动到与第一机器关联的多个位置。在实施例中，交叉点开关的多个输出包括第三输出和第四输出。将该第二、第三和第四输出一起分配给各位于与机器关联的不同位置的一系列三轴传感器。在实施例中，该平台配置成基于相对相位的变化以及同时记录的无间隙数字波形数据来确定工作变形模态。
在实施例中，恒定位置是指与第一机器的旋转轴关联的位置。在实施例中，系列三轴传感器中的三轴传感器分别位于第一机器上的不同位置，但是分别与机器中的不同轴承关联。在实施例中，一系列三轴传感器中的三轴传感器分别位于与相似轴承关联的相似位置，但是分别与不同机器关联。在实施例中，本地数据收集系统配置成在第一机器和第二机器均运行的同时从第一机器获取同时记录的无间隙数字波形数据。在实施例中，本地数据收集系统配置成表征同时记录第一机器的无间隙数字波形数据中来自第一机器和第二机器的贡献。在实施例中，同时记录的无间隙数字波形数据具有超过1分钟的时长。
在实施例中，一种监视具有由一组轴承支承的至少一个轴的机器的方法包括，监视分配至位于与机器关联的恒定位置的单轴传感器的第一数据通道。该方法包括监视分别分配至三轴传感器的轴的第二、第三和第四数据通道。该方法包括在机器运行时同时记录来自所有数据通道的无间隙数字波形数据，并且基于数字波形数据来确定相对相位的变化。
在实施例中，在获取数字波形的同时，将三轴传感器置于与机器关联的多个位置。在实施例中，将第二、第三和第四通道一起分配给分别位于与机器关联的不同位置的一系列三轴传感器。在实施例中，同时从所有传感器接收数据。在实施例中，该方法包括基于相对相位的变化信息和波形数据来确定工作变形模态。在实施例中，恒定位置是指与机器的轴关联的位置。在实施例中，一系列三轴传感器中的三轴传感器分别位于不同位置，并且分别与机器中的不同轴承关联。在实施例中，恒定位置是指与机器的轴关联的位置。一系列三轴传感器中的三轴传感器分别位于不同位置，并且分别与支承机器中的轴的不同轴承关联。
在实施例中，该方法包括监视分配至位于第二机器上恒定位置的单轴传感器的第一数据通道。该方法包括监视分别分配至位于与第二机器关联的位置的三轴传感器的轴的第二、第三和第四数据通道。该方法还包括在机器均运行时同时记录来自第二机器的所有数据通道的无间隙数字波形数据。在实施例中，该方法包括表征同时来自第二机器的无间隙数字波形数据中来自每一个机器的贡献。
在实施例中，一种用于通过监视工业环境中第一机器的至少第一元件的平台对信号进行数据收集、处理和利用的方法包括，通过监视至少第一机器的本地数据收集系统，利用计算环境自动获取至少第一传感器信号和第二传感器信号。该方法包括将本地数据收集系统的交叉点开关的第一输入连接到第一传感器并将交叉点开关的第二输入连接到本地数据收集系统中的第二传感器。该方法包括在如下两种情况之间进行切换：交叉点开关的第一输出在传送至少第一传感器信号与第二传感器信号之间交替进行的情况，以及存在同时从交叉点开关的第一输出传送第一传感器信号和从交叉点开关的第二输出传送第二传感器信号的情况。该方法还包括将交叉点开关的未分配输出关断成高阻抗状态。
在实施例中，第一传感器信号和第二传感器信号是来自工业环境的连续振动数据。在实施例中，本地数据收集系统中的第二传感器连接到第一机器。在实施例中，本地数据收集系统中的第二传感器连接到工业环境中的第二机器。在实施例中，该方法包括利用计算环境自动比较第一和第二传感器信号的相对相位。在实施例中，第一传感器是单轴传感器，第二传感器是三轴传感器。在实施例中，交叉点开关的至少第一输入包括用于改善信噪比的内部协议前端信号调节。
在实施例中，该方法包括利用警报持续地监视交叉点开关的至少一个第三输入，该警报具有在第三输入未分配给交叉点开关上的任一个输出时的预定触发条件。在实施例中，本地数据收集系统包括多个多路复用单元和多个数据采集单元，数据采集单元从工业环境中的多个机器接收多个数据流。在实施例中，本地数据收集系统包括分布式复杂可编程硬件器件(CPLD)芯片，各芯片专用于对多个复用单元和从工业环境中的多个机器接收多个数据流的多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线。在实施例中，本地数据收集系统使用固态继电器提供高电流输入能力。
在实施例中，该方法包括将本地数据收集系统的模拟传感器通道和组件板的至少其中之一断电。在实施例中，本地数据收集系统包括用于A/D零基准的外部电压参考，其独立于第一传感器和第二传感器的电压。在实施例中，本地数据收集系统包括锁相环带通跟踪滤波器，该锁相环带通跟踪滤波器获取慢速RPMs和相位信息。在实施例中，该方法包括使用板载定时器相对于至少一个触发通道和交叉点开关上的多个输入的至少其中之一以数字方式导出相位。
在实施例中，该方法包括使用单独的模数转换器通过峰值检测器进行自动换算来进行峰值检测。在实施例中，该方法包括将原始的和缓存(其中一个)的至少一个触发通道路由到交叉点开关上的多个输入中的至少一个。在实施例中，该方法包括利用至少一个过采样模数转换器增大输入过采样率以减少采样率输出并将抗混叠滤波需求降至最低。在实施例中，各专用于对多个复用单元和多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线的分布式CPLD芯片包括高频率晶体时钟参考，该高频率晶体时钟参考由至少一个过采样模数转换器的分布式CPLD芯片中的至少其中一个降频以实现较低的采样率而无需数字重采样。在实施例中，该方法包括以单一相对较高采样率获取长数据块，而非以不同的采样率提取的多个数据集。在实施例中，单一相对较高采样率对应于约40千赫的最大频率。在实施例中，长数据块具有超过1分钟的时长。在实施例中，本地数据收集系统包括多个数据采集单元，各数据采集单元具有板载卡组，该板载卡组存储板载卡组所在的数据采集单元的校准信息和维护历史。
在实施例中，该方法包括基于与工业环境中第一机器的至少第一元件关联的分层模板来规划数据采集路径。在实施例中，本地数据收集系统管理数据收集带，该数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形的至少其中之一。在实施例中，本地数据收集系统包括利用数据收集带的智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，本地数据收集系统基于分层模板来创建数据采集路径，各分层模板包括与数据采集路径关联的机器相关的数据收集带。在实施例中，分层模板的至少其中之一与第一机器的多个互连元件关联。在实施例中，分层模板的至少其中之一与至少第一机器和第二机器关联的相似元件相关联。在实施例中，分层模板的至少其中之一与位置上邻近第二机器的至少第一机器相关联。
在实施例中，该方法包括控制本地数据收集系统的图形用户界面系统以管理数据收集带。图形用户界面系统包括专家系统诊断工具。在实施例中，该平台的计算环境包括对来自多个传感器的状态信息进行的基于云的机器模式分析，以便提供工业环境的预期状态信息。在实施例中，该平台的计算环境提供基于利用度量和收益度量的至少其中之一的数据池自组织。在实施例中，该平台的计算环境包括工业数据收集器的自组织群。在实施例中，交叉点开关的多个输入的每一个可单独分配至交叉点开关的多个输出中的任一个。
附图说明
图1至图5是分别示出根据本发明的工业IoT数据收集、监视和控制系统的整体视图的多个部分的示意图；
图6是根据本发明的包括工业环境中设置的本地数据收集系统的平台的示意图，该平台用于从机器、组件、系统、子系统、环境状况、状态、工作流程、过程和其他元件等环境元素收集数据或与之有关的数据；
图7是示出根据本发明的用于在工业环境中收集模拟传感器数据的工业数据收集系统的元件的示意图；
图8是具有根据本发明的配置成收集波形数据的数据采集模块的旋转或振动机器的示意图；
图9是根据本发明的安装到示范性旋转机器的电机轴承上的示范性三轴传感器的示意图；
图10和图11是根据本发明的安装到示范性旋转机器的示范性三轴传感器和单轴传感器的示意图；
图12是根据本发明的具有传感器集合的多个受勘测机器的示意图；
图13是根据本发明的关系元数据和二进制存储的混合方法的示意图；
图14是根据本发明的涉及将认知和机器学习系统应用于数据收集和处理的数据收集架构的组件和交互的示意图；
图15是根据本发明的涉及应用具有认知数据市场的平台的数据收集架构的组件和交互的示意图；
图16是根据本发明的涉及应用数据收集器的自组织群的数据收集架构的组件和交互的示意图；
图17是根据本发明的涉及应用触觉用户界面的数据收集架构的组件和交互的示意图。
具体实施方式
本文公开了本发明的详细实施例；但是，应理解，所公开的实施例仅是本发明的示范，其可以采用多种形式来实施。因此，本文公开的特定结构和功能细节不应解释为具有限定性，而仅仅作为权利要求书的基础并作为用于指导本领域技术人员在实际上任何适合的具体结构中利用本发明的代表性基础。
本文中使用的术语“一个”定义为一个或多个。本文中使用的术语“另一个”定义为至少第二个或更多个。本文中使用的术语“包括”和/或“具有”定义为包含(即，开放性转义)。
虽然仅仅示出和描述了本发明的若干实施例，但是对于本领域技术人员而言显而易见的是，在不背离下文权利要求书中所述的本发明的精神和范围之情况下，可以对本发明进行许多更改和修改。本文引述的所有国外和国内专利申请和专利以及所有其他出版物在法律允许的范围内整体并入本文。
图1至5示出工业IoT数据收集、监视和控制系统10的整体视图的多个部分。图2示出图1-5所示工业IoT系统10的示意图的左上部分。图2包括移动自组织网络(MANET)20，它可以形成安全的临时网络连接22(有时连接，有时隔离)，具有云30或其他远程联网系统，从而可以通过环境内的MANET 20实现网络功能，而无需外部网络，但是在其他时间，可以在中央位置发送和接收信息。这使得工业环境能够利用联网和控制技术的优势，同时还提供了安全性，如防止网络攻击。MANET 20可以使用认知无线电技术40，包括构成与IP协议等效的技术，如路由器42、MAC 44和物理层技术46。图中还示出了通过往返于数据收集设备或重工业机器之间的网络进行的网络敏感或网络感知数据传输。
图3示出图1-5所示工业IoT系统10的示意图的右上部分。这包括在重工业机器所在位置的IoT部署边缘本地部署的50种智能数据收集技术。这包括多种传感器52、IoT设备54、数据存储能力56(包括智能、自组织存储器)、传感器融合(包括自组织传感器融合)等。图3中示出了用于数据收集的接口，包括多感知接口、平板电脑、智能电话58等。图3还示出数据池60，该数据池可以收集机器或检测机器状况的传感器发布的数据，如供本地或远程智能稍后消费的数据。分布式分类账系统62可以将存储器分布到多种环境元件的本地存储器上或更广泛地分布到整个系统中。
图1示出图1-5所示工业IoT系统的示意图的中间部分。这包括了网络编码的使用(包括自组织网络编码和/或自动化配置)，该网络编码可以基于反馈测量、网络状况等来配置网络编码模型，以用于跨网络在数据收集系统和云之间高效传输大量数据。在云中或企业所有者或运营商场所中，可以部署各种智能、分析、远程控制、远程操作、远程优化等功能，包括图1所示的各种功能。这包括多种存储配置，其可以包括用于支持系统交易数据或其他元件等的分布式分类账存储。
图1、图4和图5示出图1-5所示工业IoT系统的示意图的右下角。这包括编程数据市场70，其可以是自组织市场，如用于提供工业环境中收集的数据，如数据收集器、数据池、分布式分类账以及本文公开且图1-5中所示的其他元件。图1，图4和图5还示出设备内置传感器80，如用于在设备上存储来自多个模拟传感器82的设备数据，可以在本地或在云中通过机器学习84等分析该数据，包括通过基于人们创建的且在操作本文公开的方法和系统时提供反馈(如基于成功的测量)得以增强的初始模型来训练机器。本发明中提供了有关图1至图5的多种组件和子组件的附加详情。
在实施例中，提供了用于工业环境中的数据收集、处理和利用系统(本文中称为平台100)的方法和系统。参考图6，平台100可以包括本地数据收集系统102，该本地数据收集系统可以设置在环境104中，如工业环境，以便用于从该环境的元件中收集数据或收集与之相关的数据，如机器、组件、系统、子系统、环境条件、状态、工作流程、过程和其他元件。平台100可以连接到或包括图1-5中所示的工业IoT数据收集、监视和控制系统10的多个部分。平台100可以包括网络数据传输系统108，如用于通过网络110往返于本地数据收集系统102传输数据，如向主机处理系统112传输数据，例如，设置在云计算环境中或企业场所或由彼此交互以处理本地数据收集系统102所收集数据的分布式组件组成的系统。主机处理系统112，在一些情况中简称为主机系统112，可以包括用于实现自动化或自动化辅助的数据处理的多种系统、组件、方法、过程、设施等，如用于监视一个或多个环境104或网络110或用于远程控制本地环境104中或网络110中的一个或多个元件。平台100可以包括一个或多个本地自主系统114，如用于实现自主行为，如反映人工或基于机器的智能或如用于实现基于对来自本地数据收集系统102或来自一个或多个输入源116的输入数据应用一组规则或模型来实现自动操作，该输入源可以包括来自各种来源的信息反馈和输入，包括本地环境104、网络110、主机系统112或一个或多个外部系统、数据库等中的信息反馈和输入。平台100可以包括一个或多个智能系统118，该智能系统可以设置在平台100的一个或多个组件中、与之集成或作为其输入。本发明中提供了平台100的这些组件和其他组件的详情。
智能系统可以包括认知系统120，如由于协调网格、对等、环、串行和其他架构等处理元件而实现一定程度的认知行为，其中一个或多个节点元件彼此协调以提供统一且协调的行为来协助处理、通信、数据收集等。图2所示的MANET20还可以使用认知无线电技术，包括构成与IP协议等效的技术，如路由器42、MAC 44和物理层技术46。在一个示例中，认知系统技术堆栈可以包括于2011年11月15日公布授予Schlicht等人的美国专利号8,060,017中公开的多个示例，并且通过引用的方式并入本文，如同在本文中完整陈述一样。智能系统可以包括机器学习系统122，如用于学习一个或多个数据集，例如使用本地数据收集系统102收集的信息或来自输入源116的其他信息，以便用于识别状态、对象、事件、模式、条件等，进而由主机系统112处理作为平台100组件或工业IoT数据收集、监视和控制系统10等多个部分的输入。学习可以是人工监管或完全自动化学习，如使用一个或多个输入源116来提供数据集以及有关要学习的项目的信息。机器学习可以使用一个或多个模型、规则、语义理解、工作流程或对世界的其他结构化或半结构化理解，用于基于对系统或过程的工作模型的反馈或前馈对系统或过程的控制进行自动优化等。一种用于语义和场景理解、工作流程或其他结构化或半结构化理解的此类机器学习技术在2012年6月12日公布授予Moore的美国专利号8,200,775中予以公开。机器学习可以用于改进前述技术，例如，通过基于反馈(如有关模型在给定情形中的成功)或基于迭代(如在递归过程中)来调整一个或多个权重、结构、规则等(如更改模型内的函数)。如果尚不知晓系统的底层结构或行为的充分理解，没有足够的数据可用或在出于多种原因优选其他方案的情况下，机器学习还可以在缺失底层模型的情况下实施；即，可以在机器学习设施内对输入源进行加权处理、结构化等操作而不考虑对结构的任何先验理解，并且可以将结果(如基于实现多种期望目标时的成功测量的结果)连续提供给机器学习系统，使其能够学习如何实现标定的目标。例如，该系统可以学习识别故障、识别模式、开发模型或函数、制定规则、优化性能、将故障率最小化、优化收益、优化资源利用率、优化流程(如，交通流量)或优化可能与成功结果相关的多个其他参数，如各种环境中的结果。机器学习可以使用遗传编程技术，例如，基于反馈升级或降级一个或多个输入源、结构、数据类型、对象、权重、节点、链接或其他因素，使得成功元件出现在一系列代上。例如，可以在备选配置和排列中布置数据收集系统102的备选可用传感器输入，以使该系统可以对一系列数据收集事件使用遗传编程技术，基于多种状况(如平台100组件的状况、网络110的状况、数据收集系统102的状况环境104的状况)等来确定提供成功结果的排列。在实施例中，本地机器学习可以随时间的推移开启或关闭排列中的多传感器数据收集器102中的一个或多个传感器，同时跟踪成功结果，如对成功预测故障的贡献、对性能指标(如效率、有效性、投资回报、收益率等)的贡献、对一个或多个参数优化的贡献、模式的标识(如与威胁、故障模式、成功模式等相关)等。例如，系统可以学习在给定状况下应该将哪些组传感器开启或关闭才能达到数据收集器102的最高值利用率。在实施例中，可以使用相似的技术来处理平台100中，如网络110中的数据传输优化，如通过使用遗传编程或其他机器学习技术来学习配置网络元件，如配置网络传输路径、配置网络编码类型和架构、配置网络安全元件等。
在实施例中，本地数据收集系统102可以包括高性能多传感器数据收集器，该高性能多传感器数据收集器具有多个用于收集和处理模拟和其他传感器数据的新特征。在实施例中，本地数据收集系统102可以部署到图3所示的工业设施中。本地数据收集系统102还可以部署用于监视其他机器，如图9和图10中所示的机器2300，图12中所示的机器2400、2600、2800、2950、3000以及图13中所示的机器3202、3204。数据收集系统102可以具有板载智能系统(如学习优化数据收集器的配置和操作，如基于场景和状况来配置传感器的排列和组合)。在一个示例中，数据收集系统102包括交叉点开关130。本地数据收集系统102的自动化智能配置可以基于多种类型的信息，如来自多种输入源，比如基于如下项的信息：可用功率、传感器的功率要求、所收集数据的值(如基于来自平台100其他元件的反馈信息)、信息的相对值(如基于相同或相似信息其他来源的可用性)、功率可用性(如用于对传感器供电)、网络状况、环境状况、运行状态、运行场景、运行事件及其他。
图7示出用于工业环境中收集的传感器数据(如模拟传感器数据)的数据收集和分析系统1100的元件和子组件。如图7所示，本文公开的方法和系统的实施例可以包括具有开始于多路复用器(multiplexer，Mux)1104的若干不同模块的硬件。在实施例中，Mux 1104由主板和选配板1108构成。该主板是传感器连接到系统的位置。这些连接位于顶部以便于安装。然后，此板的下侧以及Mux选配板上有许多设置，选配板通过板两端的两个接头连接到主板。在实施例中，Mux选配板具有公接头，其与主Mux板上的母接头啮合在一起。这使得它们能够彼此堆叠，从而占用更小的空间。
在实施例中，主Mux板然后经其中发生一些信号调节(如硬件集成)的电缆连接到母模拟板(例如，通过4个同时通道)和子模拟板1110(例如，通过4个附加通道，总计8个通道)。然后，这些信号从模拟板1110移动到抗混叠板，该抗混叠板中移除一些潜在的混叠。混叠的余下工作在过采样板1112上完成，该过采样板通过电缆连接。过采样板1112对信号提供更多混叠防护以及其他调节和数字化操作。接下来，数据移动到jennic板1114，以便进行更多数字化操作并经USB或以太网传送到计算机。在实施例中，jennic板1114可以使用pic板1118替代，以便实现更高级、更高效的数据收集和通信。一旦数据移动到计算机软件1102，则计算机软件1102能够操作处理该数据以显示趋势、频谱、波形、统计和分析。
在实施例中，该系统旨在接收从数伏至4-20mA信号的所有类型的数据。在实施例中，可以使用开放的数据存储和通信格式。分析和报告中将包含该系统的某些专有部分。在实施例中，智能带分析是一种将数据拆分成容易分析的部分的方式，该部分可以与其他智能带组合以产生新的更简单但完善的分析。在实施例中，提取此唯一性信息并使用图形来阐述这些状况，因为图片阐述对用户更有帮助。在实施例中，将复杂的程序和用户界面简化，以使任何用户都能够像专家一样操作数据。
在实施例中，该系统本质上在一个大循环中工作。它在软件中从通用用户界面开始。大多数但并非全部在线系统需要OEM来创建或开发GUI系统1124。在实施例中，快速路径创建可以利用分层模板。在实施例中，创建图形用户界面(graphical user interface，GUI)，以使任何普通用户都能够利用简单的模板自行填写信息。创建模板之后，用户能够复制和粘贴任何所需的信息。此外，用户还能够开发他们自己的模板，以方便将来使用并将知识制度化。当用户输入所有用户信息并连接用户的所有传感器后，用户就可以启动系统获取数据。在一些应用中，旋转机器可能产生会损害电气设备的电荷。在实施例中，为消除该电荷对设备的影响，将用于触发和振动输入的独特静电保护设置在Mux和DAQ硬件之前，以便在信号从传感器传递到该硬件时消散该电荷。在实施例中，Mux和模拟板还能够使用固态继电器和设计拓扑来提供前端电路和更宽的走线实现高电流输入能力，这使得系统能够在必要的情况下处理高电流输入。
在本实施例中，Mux之前的重要部分是Mux上的前方信号调节，其用于改善提供前端信号调节的信噪比。大多数多路复用器都是后来添加的，并且OEMs往往不关注或甚至不考虑来自多路复用器的信号质量。因此，信号质量可能下降多达30dB或更多。每个系统的安全强度取决于其最薄弱的环节，因此无论24位DAQ的信噪比是否为110dB，信号质量都因Mux而有所损失。如果Mux中的信噪比下降到80dB，则其可能不会比20年前的16位系统好多少。
在实施例中，除了提供更好的信号之外，多路复用器还能够在增强系统方面起到关键作用。真正连续的系统能够随时监视每个传感器，但是往往成本昂贵。多路复用器系统通常一次仅监视一定数量的通道，并且在一组较大的传感器中逐个切换。由此，未监视不被收集的传感器；如果电平升高，用户可能永远不会知道。在实施例中，通过在该多路复用器上设置即便数据采集(“DAQ”)并未监视该输入时仍能够对照已知的报警测量输入电平的电路，多路复用器连续监控报警功能可以提供多路复用器的连续监控报警。本质上，这使得系统能够持续监视，但无法像真正的连续系统一样及时捕获有关问题的数据。在实施例中，将此报警功能与自适应调度技术配合以用于持续监控，且持续监控系统软件基于统计、分析、数据警报和动态分析对数据收集顺序进行调适和调整，系统将能够在发出报警后立即快速收集有关报警传感器的动态频谱数据。
多路复用器的另一个限制是，它们拥有的通道数量通常有限。在实施例中，使用分布式复杂可编程逻辑器件(CPLD)芯片连同用于多个Mux和数据采集部分的逻辑控制的专用总线，使得CPLD能够控制多个Mux和DAQs，从而使得系统能够处理的通道数量不再有限制。在实施例中，多路复用器和DAQs可以堆叠在一起，从而提供连接至系统的附加输入和输出通道。
除了通道数量有限以外，多路复用器通常也只能收集同一组中的传感器数据。对于详细分析，这具有很大的局限性，因为能够同时检查来自同一个机器上的传感器的数据具有巨大的价值。在实施例中，通过使用模拟交叉点开关来收集可变分组的振动输入通道数据，解决了此问题，交叉点开关常用于电话行业并且提供矩阵电路，使得系统能够访问来自总数输入传感器中的任何一组8个通道。
在实施例中，该系统提供锁相环带通跟踪滤波器方法，用于获取慢速RPMs和相位以实现平衡，从而以远程方式平衡造纸厂等场所的慢速机械并根据其数据提供附加分析。
在实施例中，使用具有专用总线的分布式CPLD芯片来控制多个多路复用器以便对多个Mux和数据采集部分进行逻辑控制，这种能力可通过利用分层多路复用器得以增强，分层多路复用器允许多个DAQ从多个多路复用器收集数据。在实施例中，这允许更快的数据收集以及更多通道同时进行数据收集以用于更复杂的分析。在实施例中，可以稍微调适该Mux，使之便携并使用数据采集驻留特征，这可以使SV3X DAQ成为受保护的系统。
在实施例中，一旦信号离开多路复用器和分层Mux，它们将移动到有其他增强的模拟板。在实施例中，模拟通道在不使用时的断电能力以及包括组件板断电能力在内的其他节能措施使得系统能够将主模拟板和子模拟板上的通道断电以便节能。在实施例中，这能够为保护系统带来同样的节能效益，尤其是基于电池或太阳能工作的情况下。在实施例中，为实现信噪比的最大化并提供最佳数据，路由到单独A/D且用于自动换算的峰值检测器将向系统提供每组数据中的最高峰值，因此它能够快速地将数据换算到该峰值。在实施例中，同时使用模拟和数字方法的改进集成形成创新混合集成，这也将提高或保持最高可能信噪比。
在实施例中，模拟板的一个分段允许将触发通道(原始或缓存)路由到其他模拟通道中。这让用户能够将触发路由到任何通道以便进行分析和故障排查。在实施例中，一旦信号离开模拟板，它们将进入过采样板，在其中用于A/D零基准的精确电压参考提供更精确的DC传感器数据。过采样的高速度还支持将过采样A/D的较高输入过采样用于较低采样率输出以便将抗混叠滤波器要求最小化，从而在较高输入处对数据进行过采样，这将会使抗混叠要求最小化。在实施例中，CPLD可以用作过采样A/D的时钟分频器，以便实现较低采样率而无需数字重采样，使得过采样A/D可以实现较低的采样率而无需对数据进行数字重采样。
在实施例中，数据随后从过采样板移至Jennic板，在Jennic板中，使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，从而使用板载定时器从输入信号和触发器中以数字方式导出相位。在实施例中，jennic板还可以将校准数据和系统维护维修历史数据存储在板载卡组中。在实施例中，jennic板将能够实现以高采样率获取长数据块，而非以不同的采样率提取的多个数据集，从而能够对数据进行流传输并获取长数据块以用于在将来进行高级分析。
在实施例中，数据通过jennic板之后，将被传送到计算机一旦安装到计算机上，软件就具有提高系统分析能力的多种增强功能。在实施例中，利用分层模板进行快速路由创建且使用简单模板提供所有设备的快速路由创建能力，这也加速了软件的部署。在实施例中，软件将用于增加系统的智能。其将开始于定义专家系统的智能带和诊断的专家系统GUI图形方法，这将提供具有简化用户界面的图形专家系统，由此任何人都能够开发复杂的分析。在实施例中，此用户界面将会围绕智能带为中心，这对于普通用户而言是实现复杂但灵活的分析的简化途径。在实施例中，智能带将会与自我学习神经网络配对来实现甚至更高级的分析方法。在实施例中，此系统也将会使用机器的附加分析洞见的分层结构。预见性维护的一个关键部分是能够在维修或检验期间从已知信息中学习。在实施例中，反算的图形方法可以基于已知故障或问题来改善智能带和相关性。
在实施例中，除了通过智能带进行的详细分析外，还提供了轴承分析方法。近年来，存在强大的节能动力，这导致变频驱动器涌入。在实施例中，利用暂态信号分析的扭转振动检测和分析提供先进的扭转振动分析，从而以更全面的方式诊断与扭转力相关的机械(如具有转动组件的机械)。在实施例中，系统能够自行部署多种智能功能，以便实现更好的数据分析和更全面的分析。在实施例中，此智能将从智能路由开始，其中软件的智能路由能够同时调整其收集的传感器数据，以便获得额外的相关性智能。在实施例中，智能操作数据存储(“ODS”)允许系统选择收集变形模态分析，以便进一步检查机械状况。在实施例中，除变更路由之外，用于持续监视的自适应调度技术允许该系统更改为在多个(例如，8个)相关通道上进行全频谱分析而收集的调度数据。在实施例中，智能会提供数据以实现用于持续监视以及用于分析的环境局部振动的扩展统计能力，其结合环境温度和本地温度以及用于识别机械问题的振动级别变化。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括自给式DAQ盒。在实施例中，可以由PC来控制数据采集设备以实施预期数据采集命令。在实施例中，该系统可以是自给式系统并且能够独立于外部PC控制进行数据获取、处理、分析和监视。本文公开的方法和系统的实施例可以包括安全数字(“SD”)卡存储器。在实施例中，利用SD卡提供显著的附加存储能力，如摄像机、智能电话等。这对于监视可永久存储关键数据的应用而言至关重要。此外，如果发生供电故障，则可以存储最新数据，即便未将其卸载到另一个系统。本文公开的方法和系统的实施例可以包括数据采集(“DAQ”)系统。目前的趋势是使DAQ系统尽可能与外界通信，通常采用包括无线网络在内的网络形式。然而，在过去，通常使用专用总线来控制具有微处理器或微控制器/与PC配对的微处理器的DAQ系统，现在对联网的需求更大，并且由此脱离了产生此新设计原型的环境。在实施例中，可以利用多个微处理器/微控制器或专用处理器以实现DAQ功能的多个不同方面提升，其中一个或多个处理器单元主要侧重于与外界的通信方面。这消除了不停中断一些主要过程的需要，包括信号调节电路的控制、使用A/D触发原始数据采集、将A/D输出直接导向至适合的板载存储器并处理该数据。在实施例中，指定专用微控制器/微处理器用于与外部的所有通信。这些包括USB、以太网和无线，其具有能够提供一个或多个IP地址以便托管页面的能力。与外界的所有通信则使用基于简单文本的菜单来完成。提供一系列常用命令(实际上多于100个)，如InitializeCard(卡的初始化)、AcquireData(数据采集)、StopAcquisition(停止采集)、RetrieveCalibration Info(检索校准信息)等。在实施例中，密集信号处理活动，包括重新采样、加权、滤波和频谱处理，可以由专用处理器来执行，包括现场可编程门阵列(“FPGAs”)、数字信号处理器(“DSP”)、微处理器及微控制器的一种或多种。在实施例中，此子系统可以经由专门的硬件总线来与通信处理分段通信。双端口存储器、信号逻辑等将有助于实现这一目标。本实施例不仅可以显著提高效率，而且能够显著地提高处理能力，包括数据的流传输以及其他高端分析技术。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括传感器过载识别。需要监视系统来识别传感器何时过载。监视系统可以识别其系统何时过载，但是在一些实施例中，该系统可以查看传感器的电压来确定过载是否来自该传感器，这有助于用户获取更适合该情形的另一个传感器或尝试重新收集数据。通常存在涉及高频输入将使标准100mv/g传感器(是业界最常用的)饱和的情形，并且能够传感过载的能力，以提高数据质量从而更好地分析。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括加速度计上的RFID和测斜仪或其他传感器上的RFID，由此传感器能够告知系统/软件其所连接的机器/轴承和方向，并且能够自动在软件中对其进行设置以便存储数据而无需用户告知。在实施例中，用户可以将该系统置于任何一个或多个机器上，并且它将在数秒内自动进行自身设置并准备进行数据收集。
本文公开的方法和系统的多个实施例可以包括通过将超声波传感器置于变压器、MCC、断路器等内部来进行超声波在线监视，其中该系统将通过声谱进行监视，持续查找识别电弧、电晕以及指示故障或问题的其他电气问题的模式。在实施例中，通过将该数据与振动、温度、压力、热通量、磁场、电场、电流、电压、电容、电感及其组合(如单比)等其他参数进行组合，在超声波在线监视以及识别其他故障时使用分析引擎。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括使用模拟交叉点开关用于收集可变多组振动输入通道。对于振动分析，从以不同方向安装在机器(或多个机器)的不同部分上的振动换能器同时获得多个通道非常有益。通过同时获取读数，例如，可以比较这些输入的相对相位来诊断多种机械故障。此外，还可以执行其他类型的交叉通道分析，如互相关、传递函数、工作变形模态(“ODS”)。目前使用常规固定组多路复用器的系统只能比较在安装时分配给特定一组的数量有限的通道(基于每组中的#通道)。提供某种灵活性的唯一途径是在系统中重叠通道或并入大量冗余性，这两种方式均可能明显增加开销(在一些情况下，成本与灵活性呈指数增长)。最简单的Mux设计选择多个输入之一并将其路由到单个输出线路中。成组设计由一组简单构建块组成，各构建块处理一个固定组的输入并且路由到其相应的输出。通常，这些输入不重叠，因此一个Mux分组的输入不能路由到另一个分组。与通常将一个固定组或多组固定通道选择切换至单个输出，如2、4、8个等的组中的常规Mux芯片不同的是，交叉点Mux允许用户将任何输入分配到任何输出。先前，交叉点多路复用器用于专门的用途，如RGB数字视频应用，并且事实上对于振动分析等模拟应用而言噪声太大；然而，该技术的最新进展现在使之成为可能。交叉点Mux的另一个优点是能够通过将输出置于高阻抗状态来禁用它们。对于输出总线而言这是理想的，使得多个Mux卡可以堆叠，并且其输出总线可以连接在一起而无需总线开关。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括Mux上的前端信号调节以提高信噪比。多个实施例可以在Mux切换之前对振动以及其他信号输入执行信号调节(如范围/增益控制、积分、滤波等)以便达到最高信噪比。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括数据采集驻留特征。在实施例中，持续监视Mux旁通提供了一种机制，从而通过使用滤波的峰值保持电路或功能类似的多个触发条件对当前未被Mux系统采样的通道连续监视重大警报，进而以合算的方式使用硬件中断或其他手段将这些警报传递到监视系统。
本文公开的方法和系统的多个实施例可以包括使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制。实现与多种类型的预见性维护和振动换能器实现接口需要大量切换操作。这包括AC/DC耦合、4-20接口、IEPE(换能器功率)、通道功率降低(用于转换运算放大器功率)、单端或差分接地选项等。此外还需要对数字端口的控制以便进行范围和增益控制、硬件集成的切换、AA滤波和触发。此逻辑可以由为所控制的任务进行战略定位的一系列CPLD芯片来执行。单一大型CPLD需要长电路路径且这些电路路径在该大型芯片处有相当大的密度。在实施例中，分布式CPLD不仅解决了这些问题，而且还提供了相当大的灵活性。创建总线，其中具有固定分配的每个CPLD具有其自己唯一的设备地址。对于多个板，例如对于多个Mux板，提供了跳线以用于设置多个地址。在另一个示例中，三个位允许多达8个可跨接配置的板。在实施例中，总线协议定义为使总线上的每个CPLD都可以单独寻址或作为一组寻址。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力。通常，振动数据收集器并非设计用于处理大输入电压，因为成本高昂且通常并不需要。随着技术的改进和监控成本的大幅下降，这些数据收集器需要获取多种不同类型的PM数据。在实施例中，一种方法是使用成熟的OptoMOS技术而不使用更常规的压簧继电器方法，该技术允许切换前部高电压信号。就弱缓存模拟信号的通过而言，已经消除了有关非线性过零或其他非线性固态行为的许多历史问题。此外，在实施例中，PCB由拓扑将所有单个通道输入电路布置在尽可能靠近输入连接器的位置。
本文公开的方法和系统的实施例具备将不使用的模拟通道断电、将组件板断电以及实施其他节能措施的能力。在实施例中，降低用于未选择通道的模拟信号处理运算放大器功率以及通过DAQ系统的低电平固件降低组件板和其他硬件功率使得相对于节能能力的高电平应用控制相对更容易。硬件的显性控制是可能的，但是在默认情况下是非必需的。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括用于触发和振动输入的独一无二的静电保护。在可能产生较大静电力的许多关键工业环境中，例如使用大型传输带的低速平衡，需要适当的换能器和触发输入保护。在实施例中，描述了一种低成本但高效的方法用于此类保护且无需外部补充设备。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括用于A/D零基准的精确电压参考。一些A/D芯片提供其自身的内部零电压参考以便用作外部信号调节电路的中间刻度值，以便确保A/D和外部运算放大器使用相同的参考。然这在理论上看上去是合理的，但是存在现实复杂性。在许多情况下，这些参考本身基于使用电阻器分频器的供电电压。对于许多目前的系统，尤其是其供电经由USB或类似总线从PC供电的系统，这提供了不可靠的参考，因为供电电压往往随负载的变化发生显著的变化。对于需要很多信号处理的过采样A/D芯片，尤其如此。虽然偏移量可能随负荷一起偏离，但是如果需要以数字方式校准读数就会产生问题。通常以数字方式修改来自A/D的记数表示的电压偏移量以便补偿DC偏移。然而，对于此情况，如果针对一组负荷状况确定了适合的校准偏移量，则它们将不适用于其他状况。以记数表示的绝对DC偏移量将不再适用。然后，有必要对变得复杂、不可靠和最终难以管理的所有负荷状况进行校准。在实施例中，使用外部电压参考，其仅仅独立于供电电压，以用作零点偏移。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括锁相环带通跟踪滤波器方法，用于获取出于平衡目的的低速PRMs和相位。出于平衡的目的，有时需要以非常慢的速度平衡。典型跟踪滤波器可以基于锁相环或PLL设计来构造。然而，稳定性和速度范围是最重要的考量。在实施例中，使用多个数字控制开关来选择适合的RC和阻尼常数。测量接入转速计(tach)信号的频率之后，可以完全自动地切换。本文公开的方法和系统的实施例可以包括使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导。在实施例中，数字相位推导使用数字定时器来确定从触发事件到数据采集的精确开始的精确延迟。然后，使用插值法将此延迟或偏移量进一步细化以获得更精确的偏移量，然后将其应用于所采集数据的分析确定的相位，以使该相位“本质上”是绝对相位，且具有对于一次平衡、对齐分析等有用的精确力学意义。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括用于自动换算的峰值检测器，其被路由到单独的A/D中。目前使用的许多微处理器具有内置A/D转换器的功能。出于振动分析的目的，相对于不明显降低微处理器速度，它们往往在位数、通道数或采样频率方面是不够的。尽管存在这些局限性，但是将它们用于自动换算目的是有益的。在实施例中，可以使用功能降低且更便宜的单独A/D。对于每个通道的输入，在缓存信号(通常采用适合的耦合：AC或DC)之后但在对其进行信号调节之前，将信号直接馈送到微处理器中或低成本A/D中。不同于针对范围、增益以及滤波器开关位置的调节信号，不改变开关。这允许在对输入数据进行信号调节、馈送到功能更强大的外部A/D，并且使用其中无需CPU即可访问存储器的直接存储器访问(direct memory access，DMA)方法定向到板载存储器的同时实现自动换算数据的同时采样。这可以在无需切换开关位置并允许设置时间的情况下显著简化自动换算过程，大大地减慢了自动换算过程。此外，将会同时收集数据，这保证了最佳信噪比。该缩减的位数和其他特征对于自动换算的目的通常是绰绰有余的。
本文公开的方法和系统的在实施例可以包括将触发通道(原始或缓存)路由到其他模拟通道中。很多系统可以具有触发通道，以确定多种输入数据集之间的相对相位或在无需重复非期望输入的情况下获取重要数据。在实施例中，使用数字控制继电器将原始或缓存的触发信号切换到这些输入通道之一。很多时候，检查触发脉冲的质量非常有用，因为它通常因种种原因而被破坏，包括触发传感器的布置不足、布线问题、错误的设置问题(如使用光传感器时反射带脏污)等。查看原始或缓存信号的能力提供优良的诊断或调试工具。通过将记录的数据信号用于多种信号处理技术，如变速滤波算法，它还可以一些改进的相位分析能力。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括将过采样A/D的较高输入过采样用于较低采样率输出以便将抗混叠滤波器要求最小化。在实施例中，对过采样A/D使用较高的输入过采样率以获得较低的采样率输出数据，从而将AA滤波要求降到最小。可以将较低的过采样率用于较高的采样率。例如，对于256Hz(100Hz的Fmax)的最低采样率要求的三阶AA滤波器对于200至500Hz的Fmax范围则是足够的。可以将另一种较高截止AA滤波器用于始于1kHz以及更高的Fmax范围(其中辅助滤波器开始于256x128 kHz的最高采样率)。本文公开的方法和系统的实施例可以包括将CPLD用作过采样A/D的时钟分频器，以便实现较低采样率而无需数字重采样。在实施例中，可以采用CPLD作为可编程时钟分频器将高频晶体参考降频到较低频率。相对于其更长的时间周期，降频的较低频率的精确度甚至比初始源更精确。这同样最大限度地降低或消除了通过数字进行重采样处理的需要。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括信号处理固件/硬件。在实施例中，采用高采样率获取长数据块，而非以不同的采样率提取多个数据集。通常，在用于振动分析的现代路径收集过程中惯例是以固定采样率按指定数据长度来收集数据。根据现有的具体机械分析要求，采样率和数据长度可能因不同路径点而有所不同。例如，电机可能要求相对较慢的采样率以及较高的分辨率，以便将运行速度谐波与线频率谐波区分开。然而现实的权衡是需要花费更多收集时间来实现这种较高的分辨率。相比之下，一些高速压缩机或齿轮组要求远远更高的采样率来测量相对较高频率数据的振幅，虽然可能并不一定需要精确的分辨率。然而，理想情况下，以非常高的采样率收集非常长的样本长度的数据会更好些。当数字采集设备于80年代初首次普及时，A/D采样、数字存储和计算能力无法接近今天它们所达到的水平，因此在数据收集所需的时间与期望的分辨率和精确度之间进行了折衷。由于这种限制，该领域内的一些分析人员甚至拒绝放弃他们的模拟磁带记录系统，这些系统并没有因这些数字化缺陷而受到太大影响。即使采用了几种混合系统，这些系统以多种采样率和所需的长度将所记录的模拟数据的回放数字化，虽然这些系统无疑自动化程度较低。正如先前提到的，更常用的方法是平衡数据收集时间与分析能力，并且以多种采样率和采样长度来通过数字方式获取数据块，并将这些块单独进行数字化存储。在实施例中，可以按最高实际采样率，例如1024kHz，对应40kHz Fmax，来收集长数据长度的数据并进行存储。该长块数据可以在与先验方法所采用的较短长度的较低采样率相同的时间内获取，因此不会有有效延迟添加到测量点处的采样中，这在路径收集过程中始终是关注所在。在实施例中，数据的模拟磁带记录进行数字化模拟所采用的精度应确保其实际上可以视为适用于多种用途的连续或“模拟”精度，包括用于本发明实施例的用途，上下文另行指出的情况除外。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括将校准数据和维护历史存储在板载卡组上。许多依赖于与PC接口来工作的数据采集设备将其校准系数存储在PC上。对于拥有很多信号路径并且因此校准表可能非常大的复杂数据采集设备而言尤其如此。在实施例中，校准系数存储在闪存存储器中，闪存存储器将永久地记住该数据或有关事宜的任何其他重要信息以便用于所有实际目的。此信息可以包括铭牌(nameplate)信息，如单个组件的序列号、固件或软件版本号、维护历史和校准表。在实施例中，无论机盒最终连接到哪台计算机，DAQ机盒都保持校准状态且继续保存所有此类重要信息。PC或外部设备可以在任何时间轮询此信息以用于植入或信息交换目的。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括利用分层模板进行快速路径创建。在振动监视以及常规参数监视领域中，需要在数据库或功能等效的位置建立数据监视点。这些点关联多种属性，包括如下类别：换能器属性、数据收集设置、机械参数和工作参数。换能器属性将包括探头类型、探头安装类型和探头安装方向或轴方向。与测量关联的数据收集属性将包括采样率、数据长度、IEPE(探头功率)和耦合要求、硬件集成要求、4-20或电压接口、范围和增益设置(如适用)、滤波器要求等。相对于特定点的机械参数要求将包括如下项：运行速度、轴承类型、滚动轴承所对应的轴承参数数据，这些轴承参数数据包括中径、滚珠数量、内圈直径和外圈直径；对于可倾瓦轴承，该参数数据将包括轴瓦数量等。对于诸如齿轮箱等设备上的测量点，所需参数将包括，例如，每个齿轮上的轮齿的数量；对于感应式电动机，所需参数将包括转子条和柱的数量；对于压缩机，包括轮叶和/叶片的数量；对于风扇，包括轮叶的数量；对于传送带/滑轮系统，包括传送带的数量以及根据滑轮的尺寸和滑轮中心距计算得出的相关传送带通过频率；对于耦合器附近的测量，耦合器类型和齿轮耦合器中的齿数可能是必不可少的等等。工作参数数据将包括工作负荷，可以采用兆瓦、流量(气体或液体)、百分比、马力、每分钟英尺等来表示。工作温度(包括环境温度和操作温度)、工作压力、湿度等可能具有相关性。正如所看到的，单个测量点所需的设置信息可能非常大。执行这些数据的任何合理分析也至关重要。机械、设备和轴承特定信息对于识别故障频率以及预测多种类型的特定故障是必不可少的。换能器属性以及数据收集参数对于正确解释数据以及为适当类型的分析技术提供限制至关重要。输入此数据的传统方式是，通常在最低分层级别，例如，有关机械参数的轴承级别或适用于数据收集设置信息的换能器级别进行人工输入，并且操作相当繁琐。然而，再强调都不为过的是，组织数据所需的分层关系的重要性，用于分析和解释以及数据的存储和移动。此处，我们主要强调数据的存储和移动。本质上，上文论述的设置信息在最低层次层面上而言极具冗余性。但是，因为其具有较强的分层特性，能够以此形式高效地存储这些设置信息。在实施例中，分层特性可以在以模板形式复制数据时加以利用。例如，适于许多目的的分层存储结构是从公司、工厂或站点、单元或过程、机器、设备、轴元件、轴承和换能器的普遍性到具体性来定义的。复制与特定机器、设备、轴元件或轴承关联的数据比仅在最低换能器级别复制该数据容易得多。在实施例中，该系统不仅以此分层方式存储数据，而且使用分层模板稳健地支持数据的快速复制。特定分层级别的元件相似性有助于以分层格式进行数据的有效存储。例如，很多机器具有通用元件，如电机、齿轮箱、压缩机、皮带、风扇等。更具体地，许多电机可以轻松分类为感应式、直流、定速或变速电机。许多齿轮箱可以分为常见分组，如输入/输出、输入小齿轮/中间齿轮/输出小齿轮、4缸(poster)等。在工厂或公司内，有许多出于成本和维护原因购买和标准化的相似类型的设备。这导致大量相似类型的设备重复，并因此提供了利用分层模板方法的大好机会。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括智能带。智能带适用于为了分析数据并实现正确诊断的源自任何动态输入或输入组的任何已处理信号特征。此外，智能带甚至可以包括用于实现更稳健且更复杂智能带的微型或相对简单的诊断。以往，在机械振动分析领域中，已经使用报警带来定义用于分析和/或趋向显著振动模式的相关频谱频带。警报带通常由定义低频界限与高频界限之间的频谱(相对于频率绘出的振幅)区组成。这些界限之间的振幅以用于计算总振幅的相同方式进行总计。智能带更具灵活性，原因在于其不仅涉及特定频带，而且涉及一组频谱峰值，如单个峰值的谐波、从时间波形获得的真峰值电平或波峰因数、从振动包络频谱获得的整体波形或这些信号属性的其他专用信号分析技术或逻辑组合(AND、OR、XOR等)。另外，其他参数数据(包括系统负载、电机电压和相位信息、轴承温度、流速等)的无数分类同样可以用作形成附加智能带的基础。在实施例中，智能带故障现象可以用作专家系统的构建块，专家系统的引擎利用这些输入来获得诊断信息。然后，其中一些微型诊断反过来可以用作智能带故障现象(智能带甚至可以包括诊断)，从而用于更广泛的诊断。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括使用智能带的神经网络专家系统。典型的振动分析引擎是基于规则的，即，其使用符合条件时会触发特定诊断的专家规则列表引擎。相反，神经方法利用进入较小分析引擎或神经元的多个输入刺激的加权触发，这个较小分析引擎或神经元反过来又将简化的加权输出馈送到其他神经元。这些神经元的输出也可以分类为转而馈送其他神经元的智能带。这将产生一种与基于规则的系统的一次性方法相比更具层次的专家诊断方法。在实施例中，专家系统利用使用智能带的这种神经方法；但是，该系统并不排除将基于规则的诊断重新分类为作为供专家系统利用的其他刺激的智能带。从这个角度来说，尽管其在最高等级上基本上属于神经方法，但其可以作为混合方法进行概述。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括在分析中使用数据库层次结构。可以将智能带故障现象和诊断分配至多个分层数据库等级。例如，智能带在轴承等级可以被称为“松动(Looseness)”，在设备等级触发“松动”，并且在机器等级触发“松动”。另一个实例将为在联轴器上进行称为“水平平面相位翻转”的智能带诊断，并在机器等级上产生“立式联轴器失准”的智能带诊断。
本文公开的方法和系统的实施例可以包含专家系统GUI。在实施例中，系统采用图形方法为专家系统定义智能带和诊断。用于创建特定机器诊断的故障现象、规则或更广泛的智能带的输入可能枯燥且耗时。一种使该过程更便利且高效的手段是使用布线提供图形方式。所提出的图形界面由4个主要组件组成：故障现象部件库、诊断库、工具库和图形连线区域(“GWA”)；故障现象部件库包括多种频谱、波形、包络和任何类型的信号处理特征或特征分组(如频谱峰值、频谱谐波、波形真峰值、波形波峰因数、频谱报警带等)。每个部件可以分配其他属性。例如，频谱峰值部件可以分配运行速度的频率或阶数(多阶)。一些部件可以是预定义的或由用户定义，如1×、2×、3×运行速度，1×、2×、3×齿轮啮合，1×、2×、3×叶片通过、电机转子条的数量×运行速度等。
在实施例中，一个诊断库包含各种预定义以及用户定义的诊断，如失准、不平衡、松动、轴承故障等。与部件相同的是，诊断也可以用作用于构建更复杂诊断的部分。在实施例中，工具库包含AND、OR、XOR等逻辑运算，或结合上文所列举的各种部分的其他方式，如求最大值、求最小值、内插法、求平均值、其他统计运算等。各种部件、工具和诊断将用图标表示，这些图标以所需方式通过图形方式简单连接在一起。本文公开的方法和系统的实施例可以包括定义专家系统智能带和诊断的专家系统GUI图形方法。用于创建特定机器诊断的故障现象、规则或更广泛的智能带的输入可能枯燥且耗时。一种使该过程更便利且高效的手段是使用布线提供图形方式。所提出的图形界面由四个主要组件组成：故障现象部件库(symptom parts bin)、诊断库(diagnoses bin)、工具库(tools bin)和图形布线区域(“GWA”)。在实施例中，故障现象部件库包含各种频谱、波形、包络及任何类型的信号处理特征或特征分组，如频谱峰值、频谱谐波、波形真峰值、波形波峰因数、频谱报警带等。每个部分可以分配其他属性，例如，频谱峰值部分可以分配运行速度的频率或阶数(多阶)。一些部件可以是预定义的或由用户定义，如1×、2×、3×运行速度，1×、2×、3×齿轮啮合，1×、2×、3×叶片通过、电机转子条的数量×运行速度等。在实施例中，诊断库包含各种预定义以及用户定义的诊断，如失准、不平衡、松动、轴承故障等。与部件相同的是，诊断也可以用作用于构建更复杂诊断的部分。工具库包括AND、OR、XOR等逻辑运算，或结合上文所列举的各种部分的其他方式，如求最大值、求最小值、内插法、求平均值、其他统计运算等。GWA通常可以包括部件库中的部件或诊断库中的诊断，其使用工具连接在一起，以创建诊断。各种部件、工具和诊断将用图标表示，这些图标以所需方式通过图形方式简单连接在一起。
本文公开的方法和系统的实施例可以包含用于反算定义的图形方法。在实施例中，专家系统还向系统提供学习机会。如果已知唯一的一组刺激或智能带对应于特定故障或诊断，那么可以反算一组系数，将这些系数应用于未来的一组类似刺激时，将得出相同的诊断。在实施例中，如果存在多组数据，那么可以使用最佳拟合方法。智能带GUI不同的是，该实施例将自行产生布线图。在实施例中，用户可以定制反向传播方法设置，并使用数据库浏览器来匹配特定数据集和所需诊断。在实施例中，可以使用智能带GUI来创建或定制所需诊断。在实施例中，之后，用户可以按压GENERATE按钮，并且当完成实现最佳拟合的算法时故障现象至诊断的动态布线可能出现在屏幕上。在实施例中，完成上述操作后将展示各种统计数据，详细说明映射过程进展的程度。在一些情况下，例如如果(输入数据全部为零或为错误数据(错误分配)等，则可能无法实现映射。本文公开的方法和系统的实施例可以包含轴承分析方法。在实施例中，轴承分析方法可以结合计算机辅助设计(“CAD”)、预测解卷积、最小方差无失真响应(“MVDR”)和频谱谐波总和。
本文公开的方法和系统的实施例可以包括利用瞬态信号分析进行的扭转振动检测和分析，这种方法随着近来变速机械的流行，已经成为一种明显的趋势。主要由于电机速度控制系统成本的降低以及能源使用成本和意识的增加，利用负载控制的潜在巨大节能优势已经变得更加经济合理。遗憾的是，这个问题时常被忽略的一个设计方面是振动。如果将机器设计为仅以一种速度运行，设计物理结构就相应地简单得多，从而避免结构性和扭转性的机械共振，每种共振都可能大幅降低机器的机械健康。这将会包含所使用的材料类型、材料重量、加强构件需求和放置、轴承类型、轴承位置、底座支架约束等结构特征。即使机器以一种速度运行，设计一种结构以便最大程度地减少振动仍可能是一项艰巨的任务，可能需要计算机建模、有限元分析和现场测试。通过加入可变速度，在许多情况下，无法针对所有所需速度进行设计。然后，问题变成了最小化问题，例如通过速度规避。这就是通常将许多现代电机控制器编程为跳过或快速通过特定速度范围或速度带的原因所在。实施例包含在振动监测系统中确定速度范围。使用常规振动分析技术，非扭转性结构共振通常相当容易检测。但是，对于扭转而言，情况并非如此。当前关注的一个特殊领域是扭转共振问题发生率的增加，这显然是因为速度变化的扭转应力增加以及设备在扭转共振速度下的运行。与非扭转性结构共振不同的是，非扭转性结构共振通常表现出具有大幅增加的外壳或外部振动效应，而扭转性共振通常没有这种效应。就轴扭转共振而言，由共振引起的扭转运动只能通过查找速度和/或相位变化来辨别。当前用于分析扭转性振动的标准方法包括使用专用仪器。本文公开的方法和系统允许在不使用这种专用仪器的情况下分析扭转性振动。这种方法可以由关闭机器和使用应变仪和/或速度编码器板和/或齿轮等其他特殊固定件组成。摩擦轮是另一个替代方案，但其通常需要手动实施并且需要专业分析人员。一般来说，这些技术可能过于昂贵和/或麻烦。由于成本的降低以及便利性的提高(例如，远程访问)，持续振动监测系统越来越盛行。在实施例中，能够只使用振动信号来辨别扭转速度和/或相位变化。在实施例中，暂态分析技术可以用来区分扭转引起的振动与由于过程控制引起的速度变化。在实施例中，用于辨别的因数可能集中于以下方面中的一个或多个：由变速电机控制引起的速度变化速率相对较慢、具有持续性且较稳定；扭转速度变化往往较为短暂、具有脉冲性且不具有持续性；扭转速度变化往往具有波动性，极可能呈指数衰减，而过程速度变化不会；并且相对于轴的转动速度与扭转相关的较小速度变化表明，监测相位行为将展示快速或短暂的速度突发，和历史上与升高或降低机器速度相关的慢速相位变化形成对比(以波特图或奈奎斯特图为代表)。
本文公开的方法和系统的实施例可以包含同时使用模拟和数字方法的改进集成。当使用软件以数字方式集成信号时，基本上需将频谱低端频率数据的振幅乘以一个函数，这个函数随着其接近零而迅速变得无限大并且产生业内所称的“陡坡(ski-slope)”效应。陡坡的振幅实质上是仪器的底噪(noise floor)。对此，简单补救方法是传统硬件积分器，其能够在比已经数字化的信号大得多的信噪比下执行。此外还可以将放大因数限制在合理的水平，从而基本上禁止与十分大的数字相乘。但是，在频率变大的较高频率下，可能将远高于底噪的初始振幅乘以一个十分小的数字(1/f)，这个数字使振幅降至远低于底噪的水平。硬件积分器具有固定底噪，尽管低底限不会随着当前较低的振幅高频数据降低。相反，数字化高频信号的相同数字相乘仍按比例降低底噪。在实施例中，可以在单位增益点以下(在通常基于增益由单位和/或所需信噪比确定的值下)使用硬件集成，并在单位增益值以上使用软件集成来产生理想结果。在实施例中，在频域中执行集成。在实施例中，接着可以将所产生的混合数据转换回波形，这个波形在信噪比方面应远优于硬件集成或软件集成数据。在实施例中，结合数字软件集成的优势使用硬件集成的优势来实现最大信噪比。在实施例中，具有曲线拟合的一阶渐进式硬件积分器高通滤波器在降低或消除噪声的同时允许一些相对低频的数据通过，从而允许挽回不当滤波器消除的十分有用的分析数据。
本文公开的方法和系统的实施例可以包含用于持续监视的自适应调度技术。通常使用前置Mux执行持续监视，其目的在于在许多数据通道中选择几个通道，以馈送DAQ系统的硬件信号处理、A/D和处理组件。这主要是出于实际成本考虑。折中方式是不持续监视所有点(而是通过替代硬件方法在较小范围内进行监测)。在实施例中，提供多个调度等级。在实施例中，在绝大部分持续的最低等级下，将以轮循方式循环所有测量点。例如，如果获取和处理一个测量点花费30秒且有30个测量点，则每15分钟对每个点服务一次。但是，如果一个点应根据用户选择的标准报警，则可以提高其优先级，以便对其更频繁地服务。由于每个警报的严重程度可能有多个级别，因此在监测方面可能存在多个级别的优先级。在实施例中，将更频繁地监测更严重的警报。在实施例中，可以较不频繁的间隔应用多种附加高级信号处理技术。实施例可以利用PC的增强处理能力，并且PC能够暂时暂停轮循路线收集(具有多个收集层)过程并为其选择的点流传输所需量的数据。实施例可以包含各种先进处理技术，如包络处理、小波分析以及许多其他信号处理技术。在实施例中，采集这些数据后，DAQ卡组将在其被中断的点处继续其路线。在实施例中，各种PC调度数据采集将遵循其自身的时间表，其频率将低于DAQ卡路线。其可按小时、天、路线循环数(例如每10个循环一次)来设置，并且还基于其警报严重程度优先级或测量类型(例如，可以按不同于风扇的方式监测电机)来增加调度。
本文公开的方法和系统的实施例可以包含数据采集驻留特征。在实施例中，用于路线收集、实时分析并且通常作为一种采集工具的数据采集盒可以与其PC(平板电脑或其他设备)分离并由外部电源或合适的电池供电。在实施例中，数据收集器仍保有持续监视能力，并且其机载固件可以长时间实施专用监测功能或可以远程控制以便进行进一步分析。本文公开的方法和系统的实施例可以包含用于持续监视的扩展统计能力。
本文公开的方法和系统的实施例可以包含环境传感、局部传感和振动以供分析。在实施例中，周围环境温度和压力、传感温度和压力可以与长期/中期振动分析结合以便预测任何条件或特征范围。变化型式可以增加红外传感、红外热像法、超声波和许多其他传感器类型和输入类型，并与振动结合或相互结合。本文公开的方法和系统的实施例可以包含智能路线。实施例中，持续监视系统的软件将基于统计、分析、数据警报和动态分析对数据收集顺序进行调适/调整。通常，基于传感器所连接的通道来设置路线。在实施例中，通过交叉点开关，Mux能够将任何输入Mux通道结合到(例如，八个)输出通道。在实施例中，随着通道进入报警状态或系统识别出关键偏差，Mux将暂停软件中设置的正常路线，以便从共享关键统计变化的通道收集特定同步数据以用于进行更高级的分析。实施例包含进行智能ODS或智能传递函数。
本文公开的方法和系统的实施例可以包含智能ODS和传递函数。在实施例中，由于系统的多路复用器和交叉点开关，可以对所有连接到机器/结构的振动传感器执行ODS、传递函数或其他特殊测试，显示机器的各点是如何相互联系的。在实施例中，可以流传输40-50kHz和长度更长的数据(例如，至少一分钟)，这可以揭示不同于正常ODS或传递函数将显示的信息。在实施例中，系统将能够基于要使用的数据/统计/分析来确定智能线路特征，智能线路特征脱离标准路线并对一个机器、结构或多个机器和结构进行ODS，这些机器和结构可能由于引导其的条件/数据而显示相关性。在实施例中，对于传递函数，可以对一个通道使用冲击锤，与机器上的其他振动传感器进行比较。在实施例中，系统可以使用机器或系统的负载、速度、温度或其他变化等条件变化来执行传递函数。在实施例中，随着时间的推移，不同传递函数可以进行相互比较。在实施例中，不同传递函数可以如同可以展示机械故障如何变化的影片一样串连在一起，例如，轴承可以展示其如何通过轴承故障的四个阶段等。本文公开的方法和系统的实施例可以包含分层Mux。在实施例中，分层Mux可以允许更多(16个、24个或更多)通道向8通道卡组的倍数进行模块化输出，这允许多个数据通道同时收集以便进行更复杂的分析和更快速的数据收集。本文公开了用于持续超声波监测的方法和系统，包括提供对能量生产设施旋转元件和轴承的持续超声波监测。
参见图8，本发明一般包含以数字方式从机器2020收集或流传输波形数据2010，机器2020的运行速度可以在不同情境中从相对较慢的旋转或振荡速度变为相对较快的速度。至少一个机器上的波形数据2010可以包含来自安装在恒定参考位置2040的单轴传感器2030以及来自安装在包含位置2052在内的变化位置(或位于多个位置)的三轴传感器2050的数据。在实施例中，波形数据2010可以是在数分钟的持续时间内以无间隙格式同时从各个传感器2030、2050获得的振动数据，其具有足以捕获周期性和暂态冲击事件的最大可分解频率。借助该实例，波形数据2010可以包含能够用于产生工作变形模态的振动数据。在需要时，该数据还可以用于诊断振动，可以根据这些振动规定机器维修方案。
在实施例中，机器2020可以进一步包含壳体2100，壳体2100可包含能够驱动轴2120的驱动电机2110。可以对轴2120进行支撑以便通过一组轴承2130(例如包含第一轴承2140和第二轴承2150)进行旋转或振荡。数据收集模块2160可以连接到机器2020(或驻留在机器2020上)。一个实例中，数据收集模块2160可以通过云网络设施2170定位和访问、可以从机器2020收集波形数据2010并且将波形数据2010传送到远程位置。机器2020驱动轴2120的工作端2180可以驱动风车、风扇、泵、钻机、齿轮系统、驱动系统或其他工作元件，因为本文描述的技术能够应用于包含旋转或振荡元件的范围广泛的机器、设备、工具等。在其他情况下，发电机可以代替电机2110，并且驱动轴2120的工作端可以将旋转能量引导到发电机以产生电力，而不是消耗电力。
在实施例中，波形数据2010可以基于机器2020的布局使用预定路线格式来获得。波形数据2010可以包含单轴传感器2030和三轴传感器2050的数据。单轴传感器2030可以用作具有一个数据通道的参考探测器并且固定在受勘测机器上的恒定位置2040。三轴传感器2050可以用作具有三个数据通道的三轴探测器(例如三个正交轴)并且可以依据预定诊断路线格式从一个测试点移动到下一个测试点。在一个实例中，传感器2030、2050可以手动安装到机器2020并且在某些服务实例中可以连接到单独的便携式计算机。参考探测器可以保持在一个位置，而用户可以沿着机器上的预定路线(例如轴承到轴承)移动三轴振动探测器。在该实例中，指导用户将传感器定位在预定位置以完成机器(或其部分)的勘测。
参见图9，展示根据本发明的示范性机器2200的一部分，其具有安装到与具有输出轴2230和输出构件2240的机器2200电机轴承相关的位置2220的三轴传感器2210。参见图9和图10，展示根据本发明的示范性机器2300，其具有三轴传感器2310和单轴振动传感器2320，单轴振动传感器2320用作在振动勘测期间连接至机器2300上恒定位置的参考传感器。三轴传感器2310和单轴振动传感器2320可以连接到数据收集系统2330。
在其他实例中，传感器以及数据采集模块和设备可以集成到或驻留在旋转机器上。借助这些实例，机器可以包含预定位置的多个单轴传感器和多个三轴传感器。传感器最初可以是已安装的设备并由初始设备制造商提供，或在改装应用中在不同的时间进行安装。数据收集模块2160等可以选择并使用单轴传感器，并且在移动到每个三轴传感器的同时在收集波形数据2010期间仅从单轴传感器获取数据。数据收集模块2160可以驻留在机器2020上和/或通过云网络设施2170连接。
参见图8，各种实施例包含通过在本地以数字方式记录或在云网络设施2170上进行流传输来收集波形数据2010。波形数据2010可以不间断地进行收集以确保无间隙，并且在一些方面，可能类似于模拟记录波形数据。可以根据被监测机器的旋转或振荡速度用一到两分钟收集来自所有通道的波形数据2010。在实施例中，数据采样率可以是相对于机器2020运行频率的相对较高采样率。
在实施例中，可以使用第二参考传感器，并且可以收集第五数据通道的数据。如此，单轴传感器可以是第一通道，并且三轴振动可以占用第二、第三和第四数据通道。该第二参考传感器与第一传感器一样可以是单轴传感器，如加速计。在实施例中，第二参考传感器与第一参考传感器一样可以保持在机器上的同一位置以进行整个振动勘测。第一参考传感器(即，单轴传感器)的位置可以不同于第二参考传感器(即，另一个单轴传感器)的位置。在某些实例中，当机器具有运行速度不同的两个轴时，可以使用第二参考传感器，其中两个参考传感器位于两个不同的轴上。根据该实例，可在与旋转机器相关的其他恒定位置使用其他单轴参考传感器。
在实施例中，波形数据可以在相对较长的时间段内以相当高的速率以无间隙格式通过电子方式传输。在一个实例中，时间段为60秒至120秒。在另一实例中，采样率为100kHz，最大可分解频率(Fmax)为40kHz。根据本发明，应了解，可以展示波形数据，以便更加接近可从模拟记录波形数据的先前实例中获得的一些数据。
在实例中，采样、频带选择和滤波技术可以允许长数据流的一个或多个部分(即，持续时间中的一到两分钟)欠采样或过采样，以实现变化的有效采样率。为此，可使用内插和抽取的方式以进一步实现变化的有效采样率。例如，可以将过采样应用于接近所采样机器旋转或振荡运行速度的频带或应用于其谐波，因为在机器的运行范围内，这些频率下的振动效应往往可能更明显。在实施例中，可以抽取数字采样数据集以产生较低的采样率。根据本发明，应了解，本文中的抽取可与内插相反。在实施例中，抽取数据集可以包含首先将低通滤波器应用于以数字采样数据集然后对数据集进行欠采样处理。
在一个实例中，可以在数字波形的每十分之一处对100Hz的样本波形进行欠采样，以产生10Hz的有效采样率，但可有效地舍弃剩余十分之九的波形部分且不将其包含在样本波形的建模中。此外，由于与100Hz样本波形相关的欠采样率(即，10Hz)，这种类型的无修饰欠采样可能会产生虚假频率。
用于模数转换的大部分硬件使用采样保持电路，采样保持电路可以在给定时间内为电容器充电，以便相对于特定时间变化确定波形的平均值。根据本发明，应了解，相对于特定时间变化的波形值并非线性值，而是更类似于基数正弦(“sinc”)函数；因此，可以表明，可能更加重视采样间隔中心的波形数据，基数正弦信号从采样间隔中心发生指数衰减。
借助以上实例，可以在10Hz时对100Hz的样本波形进行硬件采样，因此每个采样点取100毫秒内的平均值(例如，100Hz采样信号的每个点可取10毫秒内的平均值)。与如上文所论述有效舍弃所采样波形十分之九的数据点相反，本发明可以包含加权相邻数据。相邻数据可以指先前舍弃的采样点和保留的一个剩余点。在一个实例中，低通滤波器可以通过线性方式求相邻样本数据的平均值，即，确定每十个点的总和然后用总和除以十。在另一个实例中，可以使用sinc函数对相邻数据进行加权。使用sinc函数对初始波形进行加权的过程可以称为脉冲函数，或者在时域中可以称为卷积。
本发明不仅适用于基于所检测的电压对波形信号进行数字化，而且适用于基于电流波形、振动波形和包含视频信号栅格化在内的图像处理信号对波形信号进行数字化。在一个实例中，可以对计算机屏幕上的窗口尺寸调整进行抽取，尽管需要在至少两个方向上进行。在这些进一步实例中，应了解，可表明自身欠采样不足。为此，可以通过类似方式证明自身过采样或上采样不足，以便可以如同抽取一样使用内插，而不是仅进行自身的欠采样。
根据本发明，应了解，本文中的内插可以指首先将低通滤波器应用于数字采样波形数据然后对波形数据进行上采样。根据本发明，应了解，现实中的实例可能通常会要求使用非整数因数进行抽取或内插或两者。为此，本发明包含依序内插和抽取，以便实现用于内插和抽取的非整数因数比率。在一个实例中，依序内插和抽取可以定义为将低通滤波器应用于样本波形，随后在低通滤波之后对波形进行内插，然后在内插之后对波形进行抽取。在实施例中，可以循环振动数据，以有目的地模拟常规磁带录音机的循环，结合有效拼接使用数字滤波技术以便进行更长时间的分析。根据本发明，应了解，以上技术不排除在收集时使用用户的GUI处理和显示的波形、频谱和其他类型的分析。根据本发明，应了解，新系统可以允许与原始波形数据的高性能集合并行执行该功能。
就收集问题的时间而言，应了解，使用通过在不同采样率和数据长度下收集来改进数据分辨率的折衷方法节约的时间实际上未达到预期。为此，每次停止和启动数据采集硬件时，尤其是执行硬件自动伸缩时，可能产生时延问题。就通常采用数据库格式并以极慢的速度进行的线路信息(即，测试位置)数据检索而言，可能同样如此。突然将原始数据存储到磁盘(无论是固态还是其他形式)也可能相当缓慢。
相反，许多实施例包含如本文所公开的数字流传输波形数据2010，同时还享有在仅需设置一次数据采集硬件的同时加载路线参数信息的益处。由于仅将波形数据2010流传输到一个文件，因此无需打开和关闭文件或使用存储介质在加载与写入操作之间切换。可以表明，本文中所述的收集和存储波形数据2010能够在明显比传统批次数据采集方法更短的时间内产生相对更有意义的数据。鉴于上述情况，实例包含电机，为实现足够高的分辨率，可以使用4K点(即，4096)的数据长度收集电机的相关波形数据，以便(尤其)区分电气边带频率。对于风扇或鼓风机，可以使用1K(即，1024)的降低分辨率。在某些情况下，1K可以作为最低波形数据长度要求。采样率可以是1280Hz，并且相当于500Hz的Fmax。根据本发明，应了解，行业标准因数为256的过采样可以满足奈奎斯特准则(Nyquist Criterion)所需的两倍(2×)过采样，并且具有适应抗混叠滤波器滚降(anti-aliasing filter-rolloff)的一些额外余地。收集这些波形数据的时间在1280赫兹下为1024点，即800毫秒。
为提高精确度，可以取波形数据的平均值。八个平均值和可与百分之五十的重叠(例如)一起使用。这会将时间从800毫秒延长到36秒，相当于800msec×8个平均值×05(重叠率)+05×800msec(未重叠头端和尾端)。在以Fmax＝500Hz下收集波形数据后，可以使用较高采样率。在一个实例中，可使用先前采样率的十倍(10×)，并且Fmax＝10kHz。借助这个实例，八个平均值可与百分之五十(50％)的重叠一起使用，以在较高速率(可能相当于360msec或036秒的收集时间)下收集波形数据。根据本发明，应了解，可能需要从路线列表中读取用于较高采样率的硬件收集参数，并且允许硬件自动伸缩或重新设置其他必要的硬件收集参数，或允许两者。为此，可以添加数秒的时延以适应采样率的变化。在其他情况下，引入时延可以适应硬件的自动伸缩以及使用本文所公开的较低采样率时可能需要的硬件收集参数的变化。除适应采样率的变化之外，还需要另外的时间从数据库读取路线点信息(即，监测位置以及接下来监测的位置)、显示路线信息以及处理波形数据。此外，波形数据和/或相关频谱的显示可能也会消耗大量时间。根据上文，在每个测量点获得波形数据的同时，可能已过去了15秒至20秒。
在其他实例中，可以添加另外的采样率，但是这可能会使振动勘测的总时间量更长，因为时间合计为从一个采样率到另一个采样率的转换时间以及在不同采样率下获得额外数据的时间。在一个实例中，使用较低采样率，如128Hz的采样率，其中Fmax＝50Hz。借助这个实例，因此除上文提及的其他条件以外，在该采样率下，振动勘测将需要另外的36秒以用于第一组平均化数据，并且因此每个测量点处花费的总时间会更大幅度地增加。其他实例包含使用本文公开的无间隙波形数据的类似数字流传输，以用于风力涡轮机以及可能具有相对较低速度的旋转或振荡系统的其他机器。在许多实例中，所收集的波形数据可以包含相对较高采样率下的长数据样本。在一个实例中，在所有记录的通道上，采样率可以是100kHz并且采样持续时间可以是两分钟。在许多实例中，一个通道可以用于单轴参考传感器，并且另外三个数据通道可以用于三轴的三通道传感器。根据本发明，应了解，可以显示较长的数据长度以便于检测极低频现象。此外，还可以显示较长的数据长度以适应风力涡轮机运行中的固有速度变化。较长的数据长度还可被显示以提供使用如本文所论述的众多平均值的机会，从而实现极高频谱分辨率并使得某些频谱分析的磁带循环可行。如今，许多先进分析技术可供使用，因为这些技术可以根据本发明使用可获得、较长的、长度不间断的波形数据。
根据本发明，还应了解，同时从多个通道收集波形数据可有助于在多个通道之间执行传递函数。此外，同时从多个通道收集波形数据有助于在机器上建立相位关系，从而可以通过依赖同时从各个通道收集波形的事实而利用更复杂的相关性。在其他实例中，可在数据收集中使用更多通道，以便通过允许同时从多个传感器采集波形数据(否则不得不在振动勘测中以连续方式逐个传感器移动来进行采集)来减少完成整个振动勘测所花的时间。
本发明包含在一个通道上使用至少一个单轴参考探测器以便允许在通道之间采集相对相位比较。参考探测器可以是在一个机器的振动勘测期间不移动而因此固定于恒定位置的加速计或其他类型的换能器。在振动勘测的整个振动数据采集中，多个参考探测器可以分别部署在固定到位的适当位置(即，恒定位置)处。在某些实例中，根据数据收集模块2160的容量等可以部署多达七个参考探测器。使用传递函数或类似技术，所有通道的相对相位可以在所有所选频率下彼此进行比较。通过在移动或监测其他三轴振动传感器时将一个或多个参考探测器保持在其恒定位置，可以表明，整个机器可以在振幅和相对相位方面进行映射。即使存在比数据收集通道更多的测量点，也可以证明这一点是正确的。利用该信息，可以产生工作变形模态来以3D形式展示机器的动态运动，从而可以提供非常有价值的诊断工具。在实施例中，一个或多个参考探测器可以提供相对相位而不是绝对相位。根据本发明，应了解，相对相位对于某些用途而言可能并不如绝对相位有价值，但仍然可以表明相对相位信息非常有用。
在实施例中，振动勘测期间使用的采样率可以数字方式同步到预定运行频率，该频率可能与机器的有关参数(如旋转或振荡速度)相关。如此，可允许使用同步平均技术来提取更多信息。根据本发明，应了解，这可以在不使用对于路线收集数据通常不可用的关键相量或来自旋转轴的参考脉冲的情况下实现。如此，可以在无需使用关键相量来部署同步平均的情况下从复杂信号中去除非同步信号。分析变速箱中的一个特定小齿轮或通常应用于复杂机械机构中的任何组件时，可以表明这是非常有效的。在许多情况下，关键相量或参考脉冲很少可以用于路线收集数据，但本文公开的方法可以克服这种缺失。在实施例中，在所分析的机器中可能存在以不同速度运行的多个轴。在某些情况下，每个轴可能有一个单轴参考探测器。在其他情况下，仅可以使用在一个轴上的恒定位置的单轴参考探测器来将一个轴与另一个轴的相位关联。在实施例中，相对于单速设备，变速设备可能更容易使用相对较长的数据持续时间来进行分析。可以使用本文公开的相同技术在同一连续振动数据集中以若干机器速度进行振动勘测。这些技术还可以允许研究振动与速度变化率之间的关系变化，这在以前是不可能的。
在实施例中，由于原始波形数据可以本文所公开的无间隙数字格式捕获，因此出现了众多分析技术。无间隙数字格式可有助于在识别特定问题后以多种方式分析波形数据的多个途径。根据本文公开的技术收集的振动数据可以提供暂态、半周期性和极低频现象的分析。根据本发明采集的波形数据可以含有相对较长的原始无间隙波形数据流，其可以按需要方便地回放，并且可以对其执行多种不同的复杂分析技术。大量这类技术可以提供各种形式的滤波以便从暂态冲击数据中提取低振幅调制，暂态冲击数据可以包含在相对较长的原始无间隙波形数据流中。根据本发明，应了解，在过去的数据收集实践中，由于以前的数据采集模块的目的仅仅在于周期信号，通常在频谱处理算法的平均过程中丢弃这些类型的现象；或者由于最初的原始信号中大部分内容通常在知道不会被使用时被舍弃，因此丢弃这些现象以便将尺寸减小方法归档。
在实施例中，存在一种监测机器振动的方法，该机器具有至少一个由一组轴承支撑的轴。该方法包含监测第一数据通道，该通道分配至与机器相关的恒定位置的单轴传感器。该方法还包含监测分配至三轴传感器的第二、第三和第四数据通道。该方法进一步包含：同时记录机器处于运行时来自所有数据通道的无间隙数字波形数据；以及基于数字波形数据确定相对相位的变化。该方法还包含三轴传感器，该传感器位于获得数字波形时位于与机器相关的多个位置。在实施例中，将第二、第三和第四通道一起分配给分别位于与机器关联的不同位置的一系列三轴传感器。在实施例中，同时从其所有通道上的所有传感器接收数据。
该方法还包含基于相对相位信息的变化和波形数据确定工作变形模态。在实施例中，参考传感器的恒定位置是指与机器的轴关联的位置。在实施例中，一系列三轴传感器中的三轴传感器分别位于不同位置，并且分别与机器中的不同轴承关联。在实施例中，恒定位置是指与机器的轴关联的位置，并且其中，一系列三轴传感器中的三轴传感器分别位于不同位置并分别与支撑机器中的轴的不同轴承关联。各种实施例包含依序监测旋转或振荡机器或类似加工机械的同时来自多个通道(其可以称为集合)的振动或类似过程参数和信号的方法。在各种实例中，集合可以包含一至八个通道。在其他实例中，集合可以表示被监测设备上的逻辑测量分组，无论这些测量位置对于测量而言是暂时的、由初始设备制造商提供、后期改装还是以上的一个或多个组合。
在一个实例中，集合可以监测单个方向上的轴承振动。在另一个实例中，集合可以使用三轴传感器监测三个不同方向(例如，正交方向)。在其他实例中，集合可以监测四个或更多通道，其中第一通道可以监测单轴振动传感器，并且第二、第三和第四通道可以分别监测三轴传感器的三个方向。在其他实例中，集合可以固定到同一设备或相关轴上的一组相邻轴承。各种实施例提供多种方法，包含用于以相对更高效的方式从振动研究等中部署的各种集合中收集波形数据的策略。这些方法还包含同时监测参考通道，参考通道分配至与监测机器的集合相关的恒定参考位置。可以示出与参考通道的协作，以支持所收集波形与集合的更完整的相关性。参考通道上的参考传感器可以是单轴振动传感器，或者可以由旋转轴上的参考位置等触发的相位参考传感器。如本文所公开的，上述方法可以进一步包含以相对较高的采样率同时记录来自每一集合中所有通道的无间隙数字波形数据，以便包含认为在所监测机械运行时对其进行适当分析所必要的所有频率。集合中的数据可以无间隙的方式流传输到存储介质以供后续处理，存储介质可以连接到云网络设施、本地数据链路、蓝牙TM连接、蜂窝数据连接等。
在实施例中，本文公开的方法包含用于从各种集合收集数据的策略，包含随后可以应用于来自集合的数据以突出或更好地分离特定频率或波形现象的数字信号处理技术。这可能与当前以不同采样率收集多组数据的方法或与包含集成的不同硬件滤波配置形成对比，这些配置(被称为先验硬件配置)由于其约束提供相对较低的处理后灵活性。此外，还可以表明这些硬件配置由于与针对每一次独立测试配置硬件相关的延迟而增加了振动勘测的时间。在实施例中，包含用于从各种集合收集数据的策略的方法包括用于将流传输数据的部分分类为同质数据且属于特定集合的数据标记技术。在一个实例中，类别可以定义为运行速度。如此，可以从常规系统仅作为一个集合收集的集合中产生众多的集合。许多实施例包含处理后分析技术，用于在适当时对所收集集合的每一通道之间以及所监测所有集合的所有通道之间的所有相关频率的相对相位进行比较。
参考图12，许多实施例包含具有旋转或振荡组件2410或者两种组件的第一机器2400，每个组件由包含轴承组2422、轴承组2424、轴承组2426和更多轴承组(根据需要)的一组轴承2420支撑。第一机器2400可以由第一传感器集合2450监测。第一集合2450可以配置成用于从最初安装(或之后添加)在第一机器2400上的传感器接收信号。机器2400上的传感器可以包含单轴传感器2460，如单轴传感器2462、单轴传感器2464和更多单轴传感器(根据需要)。在许多实例中，单轴传感器2460可以定位在机器2400中允许感测机器2400的一个旋转或振荡组件2410的位置。
机器2400还可以具有三轴(例如，正交轴)传感器2480，如三轴传感器2482、三轴传感器2484和更多三轴传感器(根据需要)。在许多实例中，三轴传感器2480可以定位在机器2400中允许感测多组轴承2420中的每个轴承组的位置，轴承组与机器2400的旋转或振荡组件关联。机器2400还可以具有温度传感器2500，如温度传感器2502、温度传感器2504和更多温度传感器(根据需要)。机器2400还可以具有分别详细说明其一个旋转组件的RPM的转速计传感器2510或更多转速计传感器(根据需要)。借助以上实例，第一传感器集合2450可以勘测与第一机器2400关联的以上传感器。为此，第一集合2450可以配置成接收八个通道的数据。在其他实例中，第一传感器集合2450可以根据需要配置成包含八个以上通道或不到八个通道。这个实例中，八个通道包含可以分别监测单轴参考传感器信号的两个通道以及可以监测三轴传感器信号的三个通道。剩余的三个通道可以监测两个温度信号和来自转速计的一个信号。在一个实例中，根据本发明，第一集合2450可以监测单轴传感器2462、单轴传感器2464、三轴传感器2482、温度传感器2502、温度传感器2504和转速计传感器2510。在对机器2400的振动勘测期间，第一集合2450可以监测三轴传感器2482，然后再监测三轴传感器2484。
根据本发明，监测三轴传感器2484之后，第一集合2450可以根据需要监测机器2400上的其他三轴传感器，传感器为与机器2400的振动勘测相关的预定路线列表的一部分。在振动勘测期间，第一集合2450可以继续监测单轴传感器2462、单轴传感器2464、两个温度传感器2502、2504和转速计传感器2510，同时第一集合2450可以按针对振动勘测的预定路线计划连续监测多个三轴传感器2480。
参考图12，许多实施例包含具有旋转或振荡组件2610或者两种组件的第二机器2600，每个组件由包含轴承组2622、轴承组2624、轴承组2626和更多轴承组(根据需要)的一组轴承2620支撑。第二机器2600可以由第二传感器集合2650监测。第二集合2650可以配置成用于从最初安装(或之后添加)在第二机器2600上的传感器接收信号。机器2600上的传感器可以包含单轴传感器2660，如单轴传感器2662、单轴传感器2664和更多单轴传感器(根据需要)。在许多实例中，单轴传感器2660可以定位在机器2600中允许感测机器2610的一个旋转或振荡组件2600的位置。
机器2600还可以具有三轴(例如，正交轴)传感器2680，如三轴传感器2682、三轴传感器2684、三轴传感器2686、三轴传感器2688和更多三轴传感器(根据需要)。在许多实例中，三轴传感器2680可以定位在机器2600的允许感测多组轴承2620中的每个轴承组的位置，轴承组与机器2600的旋转或振荡组件关联。机器2600还可以具有温度传感器2700，如温度传感器2702、温度传感器2704和更多温度传感器(根据需要)。机器2600还可以具有分别详细说明其一个旋转组件的每分钟转数的转速计传感器2710或更多转速计传感器(根据需要)。
借助以上实例，第二传感器集合2650可以勘测与第二机器2600关联的以上传感器。为此，第二集合2650可以配置成接收八个通道的数据。在其他实例中，第二传感器集合2650可以根据需要配置成具有八个以上通道或不到八个通道。在这个实例中，八个通道包含可以监测单轴参考传感器信号的一个通道以及可以监测两个三轴传感器信号的六个通道。剩余通道可以监测温度信号。在一个实例中，第二集合2650可以监测单轴传感器2662、三轴传感器2682、三轴传感器2684和温度传感器2702。根据本发明对机器2600进行振动勘测期间，第二集合2650可以首先同时监测三轴传感器2682和三轴传感器2684，然后同时监测轴传感器2686和三轴传感器2688。
根据本发明，监测三轴传感器2680之后，第二集合2650可以根据需要监测机器2600上的其他三轴传感器(以成对方式同时进行)，传感器为与机器2600的振动勘测相关的预定路线列表的一部分。在该振动勘测期间，第二集合2650可以持续监测处于其恒定位置的单轴传感器2662以及温度传感器2702，同时第二集合2650可以按针对振动勘测的预定路线计划连续监测多个三轴传感器。
继续参考图12，许多实施例包含具有旋转或振荡组件2810或者两种组件的第三机器2800，每个组件由包含轴承组2822、轴承组2824、轴承组2826和更多轴承组(根据需要)的一组轴承2820支撑。第三机器2800可以由第三传感器集合2850监测。第三集合2850可以配置有单轴传感器2860和两个三轴(例如，正交轴)传感器2880、2882。在许多实例中，单轴传感器2860可以由用户紧固在机器2800上允许感测机器2800的一个旋转或振荡组件的位置。三轴传感器2880、2882也可以由用户定位在机器2800上允许感测一组轴承中每个轴承的位置，轴承分别与机器2800的旋转或振荡组件关联。第三集合2850还可以包含温度传感器2900。与第一集合2450和第二集合2650不同的是，第三集合2850及其传感器可以移动到其他机器。
许多实施例还包含具有旋转或振荡组件2960或者两种组件的第四机器2950，每个组件由包含轴承组2972、轴承组2974、轴承组2976和所需的更多轴承组的一组轴承2970支撑。当用户将第三传感器集合2850移到第四机器2950时，第四机器2950也可以由第三传感器集合2850监测。许多实施例还包含具有旋转或振荡组件3010或两种组件的第五机器3000。第五机器3000在运行中可能不会明确地由任何传感器或任何传感器集合监测，但其可以产生足够幅度的振动或其他脉冲能量，以便记录在振动勘测中与机器2400、2600、2800、2950中任何一个相关的数据中。
许多实施例包含通过本文所公开的预定路线监测第一机器2400上的第一传感器集合2450。许多实施例还包含通过预定路线监测第二机器2600上的第二传感器集合2650。靠近机器2600的机器2400位置可以包含在两次振动勘测的情景元数据中。第三集合2850可以在机器2800、机器2950与其他合适机器之间移动。机器3000未配置机载传感器，但可以在需要时由第三传感器集合2850监测。机器3000及其运行特征可以记录在与其他机器的振动勘测相关的元数据中，以表明由于其接近性产生的贡献。
许多实施例包含用于协调关系元数据和流传输原始数据格式的混合数据库自适应。根据本发明，应了解，与利用传统数据库结构将铭牌和运行参数(有时被视为元数据)与离散且相对简单的个别数据测量关联的旧系统不同的是，更现代的系统可以较高的采样率和较高的分辨率收集相对更大量的原始流传输数据。同时，根据本发明，还应了解，用于链接和获取这些原始数据或与这些原始数据关联或两者的元数据网络正以不断增大的速率扩展。
在一个实例中，单个整体振动级可以作为测量点的路线或规定列表的一部分进行收集。接着可以将所收集的数据与位于特定机器上的轴承壳体表面上的点的数据库测量位置信息关联，该点在垂直方向上邻近耦合器。有关适当分析的机械分析参数可以与位于表面上的点相关联。有关适当分析的机械分析参数的实例可以包含通过表面上的测量点的轴的运行速度。有关适当分析的机械分析参数的其他实例可以包含以下各项中的一个或组合：一件设备和/或机器的所有组件轴的运行速度；分析的轴承类型，如滑动轴承或滚动轴承；齿轮上的齿轮齿数(如果有齿轮箱)；电机中的极数；电机的差频和行频；滚柱轴承元件尺寸；风扇叶片数等。有关适当分析的机械分析参数的实例可以进一步包含机器运行条件，如机器上的负载和负载是否以百分比、瓦数、气流、头压、马力等表示。机械分析参数的其他实例包含有关邻近机器的信息，这些信息可能影响振动研究期间所获得的数据。
根据本发明，应了解，大量设备和机械类型可以支持许多不同的类别，每个类别可以明显不同的方式进行分析。例如，可以表明，诸如螺杆压缩机和锤式粉碎机等一些机器的运行噪声较大并且可以预期比其他机器的振动更明显。可以表明，已知振动更明显的机器需要改变振动级别，对于较安静机器而言该振动级别可能被视为可接受。
本发明进一步包含在所收集的振动数据中发现的分层关系，其可以用于支持数据的适当分析。分层数据的一个实例包含：振动勘测中所测量的机器组件(如轴承)的互连、轴承之间的关系(包含轴承连接到特定轴的方式，特定小齿轮安装在特定轴上的特定齿轮箱内)，以及轴、小齿轮与齿轮箱之间的关系。分层数据可以进一步包含所监测的轴承在机械齿轮系内的哪个特定点相对于机器中的其他组件定位。分层数据还可以详细说明机器中的所测量轴承是否与另一台机器，后者的振动可能影响在作为振动研究主题的机器中测量的内容。
对分层数据中彼此相关、来自轴承或其他组件的振动数据的分析可以使用表格查找、有关源自原始数据的频率模式之间的相关性搜索以及来自机器元数据的特定频率。在一些实施例中，以上数据可以存储在关系数据库中并且可以从该数据库检索。在实施例中，可以使用美国国家仪器公司的技术数据管理解决方案(National Instrument’sTechnical Data Management Solution；TDMS)文件格式。可以优化TDMS文件格式，用于对各种类型的测量数据(即，波形的二进制数字样本)进行流传输并能够操纵分层元数据。
许多实施例包含混合关系元数据二进制存储方法(HRM-BSA)。HRM-BSA可以包含基于结构化查询语言(SQL)的关系数据库引擎。基于结构化查询语言的关系数据库引擎还可以包含原始数据引擎，该引擎可以针对均匀且相对无结构的数据的吞吐量和存储密度进行优化。根据本发明，应了解，可以在分层元数据与SQL关系数据库引擎之间的协作方面展示益处。在一个实例中，标记技术和指示物标杆可以用于使原始数据库引擎与SQL关系数据库引擎相关。原始数据库引擎与SQL关系数据库引擎链接之间的相关性的三个实例包括：从SQL数据库到原始数据的指示物；从辅助元数据表或类似原始数据分组到SQL数据库的指示物；SQL数据库或原始数据技术领域外的独立存储表。
参考图13，本发明可以包含用于群组1和群组2的指示物，其中可以包含：相关文件名；路径信息；表格名；与现有SQL数据库技术一起使用的数据库关键字段，SQL数据库技术可以用于关联特定数据库片段或位置；特定测量原始数据流的资产属性；具有相关时间戳/日期戳的记录；或相关元数据，如运行参数、面板状况等。借助这个实例，设备3200可以包含第一机器3202、第二机器3204和设备3200中的许多其他机器。第一机器3202可以包含齿轮箱3210、电机3212和其他元件。第二机器3204可以包含电机3220和其他元件。包含波形3240、波形3242、波形3244和其他波形(根据需要)在内的许多波形3230可以从设备3200中的机器3202、3204收集。波形3230可以与本地标记链接表3300和链接原始数据表3400关联。机器3202、3204及其元件可以与具有关系数据库3500的链接表关联。链接表原始数据表3400和具有关系数据库3500的链接表可以与具有可选独立存储表3600的链接表关联。
本发明可以包含可以应用于原始波形数据内的时标或样本长度的标记。标记通常分为两类：预设标记或动态标记。预设标记可以与预设或现有运行条件，例如负载、头压、以每分钟立方英尺计的气流、环境温度、RPM等相关。这些预设标记可以直接馈送到数据采集系统中。在某些情况下，可以在数据通道上与波形数据，例如，用于振动、电流、电压等的波形并行收集预设标记。或者，可以手动输入预设标记的值。
对于趋势数据等动态标记而言，对类似数据进行比较可能至关重要，例如，将振动振幅和模式与一组可重复的运行参数进行比较。本发明的一个实例包含一个平行通道输入，其为来自运行轴的关键相量触发脉冲，可以在收集的瞬间提供RPM信息。在动态标记的该实例中，所收集波形数据的部分可以标记适当速度或速度范围。
本发明还可以包含可以与数据相关的动态标记，数据可以从对样本波形执行后处理和分析中获得。在其他实施例中，动态标记还可以与收集后导出的参数(包含RPM)以及从运行中得出的其他度量(例如最大RPM等报警条件)相关。在某些实例中，作为本文描述的关于便携式数据收集系统的振动勘测的候选对象，许多现代设备不包含转速计信息。这可能是因为即使RPM的测量对于振动勘测和分析而言可能是最重要的，但添加转速计并非始终实用或具有成本合理性。应了解，对于定速机械，尤其在机器的大致速度可以事先确定时，获取精确的RPM测量并不那么重要；然而，变速驱动器变得越来越普遍。根据本发明，还应了解，各种信号处理技术可以允许从原始数据中得出RPM而无需专用的转速计信号。
在许多实施例中，RPM信息可以用于在原始波形数据的收集历史中标记其片段。其他实施例包含用于遵循振动研究的规定路线收集仪器数据的技术。动态标记可以使分析和趋势软件能够将标记所指示的收集时间间隔(例如两分钟)的多个片段用作多个历史收集集合，而不仅仅是先前系统中的一个集合，在先前系统中，路线收集系统以往会存储仅一个RPM设置的数据。如先前所描述，这反过来可以扩展为任何其他运行参数，如负载设置、环境温度等。然而，可以放置在指向原始数据流的一类索引文件中的动态标记可以对同质实体中的流的各部分进行分类，从而更容易地与原始数据流的先前收集部分进行比较。
许多实施例包含混合关系元数据二进制存储方法，其可以充分使用用于关系数据流和原始数据流的既有技术。在实施例中，混合关系元数据二进制存储方法可以使数据与各种标记链接匹配。标记链接可以允许快速搜索关系元数据，并且可以使用常规SQL技术和既有技术更高效地分析原始数据。这可以表明可利用常规数据库技术无法提供的许多功能、链接、兼容性和扩展。
标记链接还可以允许使用常规二进制存储和数据压缩技术快速和高效地存储原始数据。这可以表明可利用常规原始数据技术提供的许多功能、链接、兼容性和扩展，如TMDS(美国国家仪器公司)、UFF(通用文件格式，如UFF58)等。标记链接可以进一步允许使用标记技术链路，其中来自集合的更丰富的数据集可以在与更常规系统相同的收集时间积聚。来自集合的更丰富数据集可以存储与预定收集准则关联的数据快照，并且所提议系统可以利用标记技术从收集的数据流中导出多个快照。如此可以表明，可实现所收集数据的相对更全面的分析。这样做的益处之一可以包含在运行速度相对于RPM、负载、运行温度、流速等特定频率或阶数下更具趋向性的振动点，这些数据可以在类似于使用常规系统收集数据所花时间的时间内进行收集。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以便监测来自机器、机器元件和机器所处环境的信号，这些机器包含部署在本地工作现场或处于共同控制之下的分布式工作现场的重型机器。重型机器可以包含推土设备、重型公路工业车辆、重型越野工业车辆、部署在各种环境中的工业机器，如涡轮机、涡轮机械、发电机、泵、皮带轮系统、歧管与阀门系统等。在实施例中，重型工业机械还可以包含推土设备、夯实设备、拖运设备、起重设备、运输设备、骨料生产设备、用于混凝土施工的设备以及打桩设备。在实例中，推土设备可以包含挖掘机、反铲挖掘机、装载机、推土机、滑移装载机、挖沟机、自动平地机、自动铲运机、履带式装载机以及轮式装载铲车。在实例中，施工车辆可以包含翻斗车、槽车、倾卸车和拖车。在实例中，物料搬运设备可以包含吊车、运输机、叉式升降机和起重机。在实例中，施工设备可以包含隧道装卸设备、压路机、混凝土搅拌机、热拌设备、筑路机(夯土机)、碎石机、铺路机、稀浆封层机、喷涂机和重型泵。重型工业设备的其他实例可以包含实施牵引、结构、传动系、控制和信息等的不同系统。重型工业设备可以包含许多不同的传动系及其组合以便提供移动动力并且为附件和机载功能提供动力。在每个这种实例中，平台100可以将本地数据收集系统102部署到环境104中，机器、电机、泵等在环境104中运行并直接连接且集成到每个机器、电机、泵等中。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测来自运行中的机器以及构建中的机器(例如，涡轮机与发电机组，如SiemensTM SGT6-5000FTM燃气涡轮机、SST-900TM蒸汽涡轮机、SGen6-1000ATM发电机和SGen6-100ATM发电机等)的信号。在实施例中，可以部署本地数据收集系统102，从而在蒸汽涡轮机在由可以引导通过涡轮机的热水蒸气引起但也可以从不同来源(如煤气炉、核芯、熔盐环等)产生的电流中旋转时监测蒸汽涡轮机。在这些系统中，本地数据收集系统102可以监测涡轮机以及闭环循环中的水或其他流体，水在该循环中凝结，然后对其进行加热直到再次蒸发为止。本地数据收集系统102可以单独监测蒸汽涡轮机和部署为将水加热成蒸汽的燃料源。在实施例中，蒸汽涡轮机的工作温度可以介于500℃与650℃之间。在许多实施例中，可以针对高压、中压和低压布置和配置蒸汽涡轮机阵列，因此其可以最佳方式将相应蒸汽压力转换成旋转运动。
本地数据收集系统102还可以部署在燃气涡轮机布置中，因此不仅监测运行中的涡轮机，而且监测送入涡轮机、温度可能超过1500℃的热燃烧气体。因为这些气体比蒸汽涡轮机中的气体热得多，因此可以使用可从较小开口吹出的空气冷却叶片，以便在废气与叶片之间形成保护膜或边界层。这种温度剖面可以由本地数据收集系统102监测。与典型蒸汽涡轮机不同的是，燃气涡轮机引擎包含压缩机、燃烧室和涡轮，这些组件均由轴颈支撑，以便与旋转轴一起旋转。这些组件中的每一个的构造和运行可以由本地数据收集系统102监测。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测用作旋转引擎的水力涡轮机的信号，该水力涡轮机可以从流动的水中获取能量并用于发电。选择用于一个项目的该类型水力涡轮机或水力发电设备可以基于现场的静水高度(通常被称为水头)以及流量(或水的体积)。在这个实例中，发电机可以置于连接水力涡轮机的轴的顶部。当涡轮机捕获其叶片中自然流动的水并旋转时，涡轮机会向发电机发送旋转功率以产生电能。如此，平台100可以监测来自发电机、涡轮机、本地供水系统、流量控件(如大坝窗口和水闸)的信号。此外，平台100可以监测电网的局部状况，包含负载、预测需求、频率响应等，并且将这类信息包含在由平台100在这些水电环境中部署的监测和控制中。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测来自热、核、地热、化学、生物质、碳基燃料、混合能源再生设备等能源生产环境的信号。许多这些设备可以使用多种形式、由来自核、燃气、日光和熔盐热源的热供电的能量获取设备，如风力涡轮机、水力涡轮机和蒸汽涡轮机。在实施例中，这类系统中的元件可以包含传输线、换热器、脱硫洗涤器、泵、冷却器、同流换热器、冷水机组等。在实施例中，涡轮机械、涡轮机、涡旋式压缩机等某些实施方式可以配置成阵列控制，以便监测产生用于消耗的电力、提供制冷、产生用于局部制造和加热的蒸汽等的大型设施，并且阵列控制平台可以由工业设备的供应商提供(如霍尼韦尔与其ExperionTM PKS平台)。在实施例中，平台100可以专门与本地制造商特定控件通信并集成这些控件，并且可以允许一个制造商的设备与其他设备通信。此外，平台100允许本地数据收集系统102在许多不同制造商的系统上收集信息。在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测来自海上工业设备、船用柴油机、造船装置、油气厂、冶炼厂、石油化工厂、压舱水处理解决方案、船用泵和涡轮机等。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测来自重型工业设备和过程的信号，包含监测一个或多个传感器。借助这个实例，传感器可以是可用于检测或响应物理环境中某种类型的输入(如电信号、热信号或光信号)的设备。在实施例中，本地数据收集系统102可以包含但不限于下列多个传感器：例如，温度传感器、压力传感器、扭矩传感器、流量传感器、热传感器、烟雾传感器、电弧传感器、辐射传感器、位置传感器、加速度传感器、应变传感器、压力循环传感器、压力传感器、空气温度传感器等。扭矩传感器可以包含磁扭角传感器。在一个实例中，本地数据收集系统102中的扭转传感器与速度传感器可能类似于授予Meachem的美国专利第8,352,149号中论述的传感器，该美国专利在2013年1月8日公布并且在此通过引用的方式并入本文，如同在本文中完整陈述一样。在实施例中，可以提供一个或多个传感器，如触觉传感器、生物传感器、化学传感器、图像传感器、湿度传感器、惯性传感器等。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测来自传感器的信号，这些传感器可以提供用于故障检测的信号，故障检测包含振动过大、材料不当、材料属性不当、适当尺寸的准确度、适当形状的准确度、适当重量、平衡的准确度。其他故障传感器包含用于库存控制和检查以便确认部件已按计划包装、部件具有计划的公差、指示出现包装损坏或挤压的传感器，以及可以指示在运输中发生冲击或损坏的传感器。其他故障传感器可以包含检测润滑不足、润滑过度、清洁传感器检测窗的需求、低润滑引起的维护需求、润滑区中的堵塞或流量降低引起的维护需求等。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，该环境包含飞机运行和制造，包含监测用于特殊应用的传感器的信号，例如用于飞机的姿态和航向参考系统(AHRS)的传感器，如陀螺仪、加速计和磁力计。在实施例中，在，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测互补金属氧化物半导体(CMOS)或N型金属氧化物半导体(NMOS，有源MOS)技术中半导体电荷耦合装置(CCDs)、有源像素传感器等图像传感器的信号。在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测来自红外线(IR)传感器、紫外线(UV)传感器、触摸传感器、接近传感器等传感器的信号。在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测来自传感器的信号，这些传感器配置用于光学字符识别(OCR)、读取条形码、检测表面声波、检测转发器、与家庭自动化系统通信、医学诊断、健康监测等。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测来自微机电系统(MEMS)传感器等传感器的信号，如ST Microelectronic’sTM LSM303AH智能MEMS传感器，其可包含超低功率高性能系统级封装特征的3D数字线性加速度传感器和3D数字磁力传感器。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测来自涡轮机、风车、工业车辆、机器人等其他大型机器的信号。这些大型机器包含在每台机器上提供多个子系统的多个组件和元件。为此，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测轮轴、轴承、皮带、桶、齿轮、轴、齿轮箱、凸轮、托架、凸轮轴、离合器、制动器、滚筒、发电机、馈线、飞轮、衬垫、泵、卡爪、机器臂、密封件、插座、套筒、阀门、轮、致动器、电机、伺服电机等单个元件的信号。许多机器和其元件可以包含伺服电机。本地数据收集系统102可以监测伺服机构的电机、旋转编码器和电位计以提供位置、放置和工业过程的进展的三维细节。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测齿轮驱动装置、动力系、分动箱、多速轴、传动装置、直接驱动装置、链条驱动装置、皮带驱动装置、轴驱动装置、磁力驱动装置和类似啮合机械驱动装置的信号。在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测工业机器故障状况的信号，这些故障状况可能包含过热、噪声、齿轮磨削、齿轮锁定、振动过大、摆动、充气不足、充气过量等。在运行、安装和维护期间可能发生运行故障、维护指示和来自其他机器的交互的维护或运行问题。故障不仅可能在工业机器的机构中发生，而且也可能在支撑机器的基础设施(如其布线和本地安装平台)中发生。在实施例中，大型工业机器可能面临不同类型的故障状况，如过热、噪声、齿轮磨削、机器部件的振动过大、风扇振动问题、机器的旋转部件问题。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测来自工业机械的信号，包括可能由于轴承润滑剂污染或损失而可能发生的过早轴承故障引起的故障。在另一个实例中，可能发生轴承失准等机械缺陷。许多因素均可能导致故障，如金属疲劳，因此，本地数据收集系统102可以监测循环和局部应力。借助该实例，平台100可以监测机器部件的不当运行、部件维护和维修的缺乏、耦合件或齿轮箱等重要机器部件的腐蚀、机器部件的失准等。尽管无法完全阻止故障的发生，但可以缓解许多工业故障以降低运营损失和经济损失。平台100在许多工业环境中提供实时监测和预测性维护，其中可能表明这相比定期维护过程更节约成本，该定期维护过程根据固定的时间期限而不是元件或机器上的实际负载和磨损来更换部件。为此，平台10可以提供预防措施的提示或执行一些预防措施，如遵守机器的操作手册和模式说明、适当润滑和机器部件维护，将超出机器限定容量的机器超限降至最低或者消除、根据需要更换磨损但仍可用的部件、为相关人员提供有关机器使用的培训等。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，以监测可能由多个物理、电子和符号格式或信号携带的多个信号。平台100可以使用信号处理，包含信号的多个数学、统计、计算、启发式和语言学表示与处理以及从信号处理操作(如用于表示、建模、分析、合成、感测、采集和从信号中提取信息的技术)中提取有用信息所需的多个操作。在实例中，信号处理可以使用多种技术来执行，包括但不限于转换、频谱估计、统计运算、概率运算和随机运算、数值理论分析、数据挖掘等。各种类型的信号的处理构成许多电气或计算过程的基础。因此，信号处理适用于工业环境中的几乎所有学科和应用，如音频与视频处理、图像处理、无线通信、过程控制、工业自动化、金融系统、特征提取、噪声降低等质量改进、图像增强等。针对图像的信号处理可以包含用于制造检查、质量检查和自动化运行检查与维护的模式识别。平台100可以使用许多模式识别技术，包含可以基于关键特征将输入数据分为多个类别以达到识别数据的模式或规律的目的的技术。平台100还可以实施具有机器学习运行的模式识别过程，并且可以用于计算机视觉、语音和文本处理、雷达处理、手写识别、CAD系统等应用中。平台100可以使用监督分类和非监督分类。可以基于监督学习分类算法来根据从不同对象类别获得的训练数据创建用于图像或模式识别的分类器。非监督学习分类算法可以通过使用分段和聚类等先进分析技术在未标记数据中查找隐藏结构来操作。例如，用于非监督学习的一些分析技术可以包含K均值聚类、高斯混合模型、隐马尔科夫模型等。监督和非监督学习模式识别方法中使用的算法使得能够在各种高精度应用中使用模式识别。平台100可以在人脸检测相关应用中使用模式识别，例如安全系统、追踪、运动相关应用、指纹分析、医学和法医学应用、导航与制导系统、车辆追踪、交通系统等公共基础设施系统、车牌监测等。
在实施例中，平台100可以包含部署在环境104中的本地数据收集系统102，该系统使用机器学习来实现来自计算机的基于推导的学习成果而无需进行编程。因此，平台100可以通过进行数据驱动预测并根据数据集进行调适来从一组数据中学习并作出决策。在实施例中，机器学习可能涉及由机器学习系统执行多个机器学习任务，如监督学习、非监督学习和强化学习。监督学习可以包含向机器学习系统提供一组实例输入和所需输入。非监督学习可以包含学习算法自身通过模式检测和/或特征学习等方法将其输入结构化。强化学习可以包含机器学习系统在动态环境中执行然后提供关于正确和错误决策的反馈。在实例中，机器学习可以包含基于机器学习系统输出的多个其他任务。在实例中，还可以将任务分类为机器学习问题，如分类、回归、聚类、密度估计、降维、异常检测等。在实例中，机器学习可以包含多种数学和统计学技术。在实例中，许多种类型的机器学习算法可以包含基于决策树的学习、关联规则学习、深度学习、人工神经网络、遗传学习算法、归纳逻辑编程、支持向量机(SVMs)、贝叶斯网络、强化学习、表示学习、基于规则的机器学习、稀疏字典学习、相似性和度量学习、学习分类器系统(LCS)、逻辑回归、随机森林、K均值、梯度提升和自适应提升、K最近邻(KNN)、先验算法等。在实施例中，可以使用某些机器学习算法(如为解决约束和无约束优化问题而定义的遗传算法，其可能基于自然选择，即推进生物进化的过程)。借助该实例，遗传算法可以部署用于解决并非非常适合标准优化算法的多种优化问题，包括目标函数不连续、不可微分、随机或高度非线性的问题。在一个实例中，可以将遗传算法用于解决混合整数编程问题，其中一些分量被限制为整数值。遗传算法与机器学习技术和系统可以用于计算智能系统、计算机视觉、自然语言处理(NLP)、推荐系统、强化学习、构建图形模型等中。借助该实例，机器学习系统可以用于执行基于智能计算的控制，并且响应多种系统中的任务，如交互式网站和门户、脑机接口、在线安全和欺诈检测系统、诊断和治疗辅助系统等医疗应用、DNA序列分类等。在实例中，机器学习系统可以用于先进计算应用，如在线广告、自然语言处理、机器人、搜索引擎、软件工程、语音和手写识别、模式匹配、博弈、计算解剖学、生物信息学系统等中。在实例中，机器学习还可以用于金融与营销系统，如用于用户行为分析、在线广告、经济评估、金融市场分析等中。
下文提供关于结合图1至图6描绘的方法、系统、装置和组件的其他细节。在实施例中，本文公开了基于远程模拟工业传感器融合、用于基于云的机器模式识别的方法和系统。例如，来自振动、压力、温度、加速度、磁场、电场和其他模拟传感器的数据流可以进行多路复用处理或以其他方式融合、通过网络中继转发并馈送到基于云的机器学习设施，该设施可以使用与工业机器、工业过程或其组件或元件的运行特征相关的一个或多个模型。模型可以由具有工业环境相关经验的人创建，并且可以与训练数据集，如通过对环境中的传感器或其他类似环境中的传感器收集的数据进行人工分析或机器分析创建的模型关联。然后，学习机器可以对其他数据进行操作，最初使用模型的一组规则或元素，以便提供各种输出，如将数据分类、识别某些模式(如指示存在故障的模式，或指示燃料效率、能力产生等运行条件的模式)。机器学习设施可以接受反馈，如一个或多个输入或成功度量，使得其可以训练或改进其初始模型，如通过基于反馈调整权重、规则、参数等改进。例如，工业机器的燃料消耗模型可以包含物理模型参数，这些参数以重量、运动、阻力、动量、惯性、加速度和其他指示消耗的因素为特征；以及化学模型参数，如预测通过燃烧、通过电池充电与放电中的化学反应等产生和/或消耗的能量的参数。模型可以通过馈送到来自设置于机器环境中、机器中等的传感器的数据以及指示实际燃料消耗的数据来细化，以便机器可以提供越来越精确的基于传感器的燃料消耗估计值，并且还可以提供指示增加燃料消耗可以作出的改变(如改变机器的运行参数或改变环境的其他元素，如环境温度、附近机器的运行等)的输出。例如，如果两台机器之间的共振效应对其中一台产生不利影响，则模型可以对此进行考虑并自动提供输出，从而改变其中一台机器的运行，如降低共振、增加一台或两台机器的燃料效率。通过持续调整参数来使输出符合实际状况，机器学习设施可以自组织以提供环境状况的高度精确模型，如用于预测故障、优化运行参数等。这可以用于增加燃料效率、降低磨损、增加输出、延长运行寿命、避免故障状况以及许多其他目的。
图14示出了数据收集架构的组件和交互，该架构涉及将认知与机器学习系统应用于数据收集和处理。参见图14，数据收集系统102可以设置在一种环境，例如，制造、组装或操作机电系统和机器的一个或多个复杂系统的工业环境中。数据收集系统102可以包含机载传感器，并且可以通过一个或多个输入接口或端口4008等从一个或多个传感器(如本文公开的任何类型的模拟或数字传感器)以及从一个或多个输入源116(如通过WiFi、蓝牙、NFC或其他本地网络连接或通过因特网可用的源)接收输入。多个传感器可以组合并多路复用处理，如使用一个或多个多路复用器4002。数据可以缓存或缓冲在缓存/缓冲器4022中，并且通过一个或多个输出接口和端口4010(在实施例中，其可以与输入接口和端口4008分离或相同)可用于外部系统，如本发明中别处所描述的远程主处理系统112(其可以包含广泛的处理架构4024，包含结合在本发明和图中描述的其他实施例描述的任何元件)。数据收集系统102可以配置成从主处理系统112获取输入，如来自分析系统4018的输入，分析系统4018可以对来自数据收集系统102的数据和来自其他输入源116的数据进行操作以提供分析结果，该分析结果反过来可以作为学习反馈输入4012提供到数据收集系统，从而协助数据收集系统102的配置和运行。
可以在基于机器的智能的控制下，使用本地认知输入选择系统4004、可选远端认知输入选择系统4114或两者的组合等来执行输入的组合(包括选择“打开”或“关闭”哪些传感器或输入源)。认知输入选择系统4004、4014可以使用本发明别处所描述的智能与机器学习能力，例如使用检测到的条件(如输入源116或传感器所报告的条件)、状态信息(包含由可确定状态的机器状态识别系统4020确定的状态信息)，例如与运行状态、环境状态、已知过程或工作流程中的状态、涉及故障或诊断状况的状态或许多其他状态相关。这可以包含基于学习反馈系统4012的学习反馈优化输入选择和配置，其可以包含提供训练数据(如来自主处理系统112或者直接或通过主机112来自其他数据收集系统102的数据)并且可以包含提供反馈度量，如在主处理系统112的分析系统4018内计算的成功度量。例如，如果由特定传感器和输入组合组成的数据流在给定的一组条件下产生积极结果(如提供改进的模式识别、改进的预测、改进的诊断、改进的产率、改进的投资回报率、改进的效率等)，则与来自分析系统4018的结果相关的度量可以通过学习反馈系统4012提供到认知输入选择系统4004、4014，以帮助配置未来数据收集，从而选择这些条件下的组合(例如，通过使其他传感器断电，允许取消选择其他输入源)。在实施例中，在一个或多个认知输入选择系统4004的控制下，选择和取消选择传感器组合可能以自动变化的方式发生，例如使用遗传编程技术，以便随着时间的推移基于来自分析系统4018等的学习反馈4012，将给定状态或一组条件的有效组合升级，并且使不太有效的组合降级，使本地数据收集系统逐步优化并针对每个独特环境进行调适。因此，提供一种自动调适的多传感器数据收集系统，其中借助反馈使用认知输入选择来改进数据收集系统在其特定环境中的有效性、效率或其他性能参数。性能参数可能与整体系统度量(如金融收益、过程优化结果、能源生产或使用等)、分析度量(如成功识别模式、进行预测、分类数据等)以及本地系统度量(如带宽利用率、存储器利用率、功率消耗等)相关。在实施例中，主机的分析系统4018、状态系统4020和认知输入选择系统4114可以从多个数据收集系统102接收数据，使得可以通过协调多个系统102的运行来进行优化(包含输入选择的优化)。例如，认知输入选择系统4114可以理解，如果一个数据收集系统102已经收集X轴的振动数据，则另一个数据收集系统的X轴振动传感器可能关闭，这有利于从另一数据收集器102获得Y轴数据。因此，通过主认知输入选择系统4114的协调收集，多个收集器102在众多不同传感器上的活动可以在不浪费能量、带宽、存储空间等的情况下提供用于主处理系统112的丰富数据集。如上文所述，优化可以基于整体系统成功度量、分析性成功度量和本地系统度量或以上两者的组合。
本文公开了用于多个工业传感器状态信息的基于云的机器模式分析的方法和系统，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，机器学习可以利用状态机，如追踪多个模拟和/或数字传感器的状态、将状态馈送至模式分析设施以及基于有关状态信息序列的历史数据确定工业系统的预期状态。例如，在工业机器的温度状态超过某一阈值，然后出现故障状况(如一组轴承发生故障)的情况下，可以由模式识别器追踪该温度状态，模式识别器可以产生指示预期轴承故障状态的输出数据结构每当识别出高温输入状态时。有关温度、压力、振动、加速度、动量、惯性、摩擦、热量、热通量、电流状态、磁场状态、电场状态、电容状态、充电和放电状态、运动、位置和许多其他参数的各种测量值和预期状态可以由状态机管理。状态可以包括组合状态，其中数据结构包括一系列状态，每种状态由类字节数据结构中的一个位置表示。例如，工业机器的特征可以是遗传结构，如提供压力、温度、振动和声学数据的结构，该结构的测量占据数据结构中的一个位置，使得组合状态可以在类字节结构上运行，如用于简洁地描绘机器或环境的当前组合状态或简洁地描绘预期状态。这种类字节结构可以由状态机用于机器学习，如在结构上运行以便确定影响多个状况的组合效果的模式的模式识别。可以追踪和使用许多这类结构，如在机器学习中，表示可以在工业环境中感测的不同元素的各种长度的各种组合。在实施例中，类字节结构可以用于遗传编程技术中，如通过替换不同类型的数据或来自不同来源的数据并随时间的推移跟踪成果，以便基于这些结构在用于真实世界情境时的成功而产生一个或多个有利的结构，上述成功示例包括指示预期状态的成功预测或实现成功运行成果，如效率增加、成功路由信息、实现利润增长等。也就是说，通过改变类字节结构(用于随时间推移的机器优化)中使用的数据类型和来源，基于遗传编程的机器学习设施可以“逐渐形成”一组数据结构，其包括用于给定目的的、来自有利数据来源混合(例如，从传感器X得出温度，从传感器Y得出振动)的有利数据类型混合(例如，压力、温度和振动)。不同的预期成果可以产生不同的数据结构，这些数据结构通过遗传编程借助应用机器学习和具有有利结果(对于关注的所需成果而言)的结构升级来最好地支持这些成果随着时间的推移的有效实现。升级的数据结构可以提供本发明通篇描述的各种活动的简洁有效的数据，包含存储在数据池中(其可以通过存储有利数据结构来优化，该结构提供给定环境的最佳运行结果)、呈现于数据市场中(如呈现为用于给定目的的最有效结构)等活动。
在实施例中，提供了一种平台，其具有来自多个模拟工业传感器的状态信息的基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，如设置在云端的主处理系统112可以包含状态系统4020，其可以用于推断或计算当前状态或用于确定与数据收集系统102相关的预期未来状态或安置数据收集系统102的环境的某一方面，如机器状态、组件、工作流程、过程、事件(例如，是否已发生事件)、对象、人员、条件、功能等。维持状态信息允许主处理系统112在一个或多个分析系统4018中进行分析，以确定情景信息，应用语义和条件逻辑并执行本发明通篇描述的处理架构4024实现的许多其他功能。
在实施例中，提供了一种平台，其具有用于IoT(IoT设备的创建、部署和管理)的基于云的策略自动化引擎。在实施例中，平台100包括(或集成有，或包含)主处理系统112(例如位于云平台上)、用于自动化IoT设备的创建、部署和策略管理的策略自动化引擎4032。可能需要包括访问策略、网络使用策略、存储器使用策略、带宽使用策略、设备连接策略、安全策略、基于规则的策略、基于角色的策略以及其他策略在内的策略来管控IoT设备的使用。例如，由于IoT设备可能具有许多与其他设备不同的网络和数据通信，因此可能需要策略以指示给定设备可以连接的设备、可以传递的数据以及可以接收的数据。由于有望在不久的将来部署数十亿具有无数潜在连接的设备，因此人们无法在逐个连接的基础上为IoT设备配置策略。因此，智能策略自动化引擎4032可以包含用于创建、配置和管理策略的认知特征。策略自动化引擎4032可以使用来自策略数据库或文库等的可能策略信息，策略数据库或文库可以包含可用策略的一个或多个公共来源。这些策略可以一种或多种常规策略语言或脚本来撰写。策略自动化引擎4032可以根据一个或多个模型应用策略，例如基于给定装置、机器或环境的特征。例如，大型机器(如用于发电的机器)可以包含仅经证实的本地控制器可以改变发电的某些参数的策略，从而避免黑客远程“接管”。这又可以通过自动查找和应用安全策略来实现，这些安全策略通过要求接入认证等来阻止机器的控制基础架构与因特网的连接。策略自动化引擎4032可以包含认知特征，如改变策略的应用、策略的配置等，如基于来自状态系统4020的状态信息的特征。策略自动化引擎4032可以基于来自分析系统4018的一个或多个分析结果、基于整体系统结果(如安全漏洞的程度、策略违反等)、本地结果和分析结果等从学习反馈系统4012接收反馈。通过基于此类反馈的变化和选择，策略自动化引擎4032可以随着时间的推移学习自动创建、部署、配置和管理大量设备上的策略，如管理用于在IoT设备之间配置连接的策略。
本文公开了用于工业IoT设备的设备内置传感器和数据存储的方法和系统，包含用于工业IoT设备的设备内置传感器和数据存储，其中来自多个传感器的数据在用于存储融合数据流的设备中进行多路复用处理。举例来说，例如，在类字节结构(其中时间、压力和温度为数据结构中的字节，使得压力和温度在时间上保持关联，而不需要通过外部系统单独处理流)中，或通过相加、相除、相乘、相减等，压力和温度数据可以被多路复用成以时间序列组合压力和温度的数据流，使得融合数据可以存储在设备上。本发明通篇描述的任何传感器数据类型可以这种方式融合并且存储在本地数据池、存储器中或IoT设备上，如数据收集器、机器组件等。
在实施例中，提供了一种平台，其具有用于工业IoT设备的设备内置传感器和数据存储。在实施例中，将认知系统用于数据收集系统102的自组织存储系统4028。传感器数据，尤其是模拟传感器数据，可以消耗大量存储容量，尤其在数据收集器102具有多个机载传感器输入或来自本地环境的传感器输入时。简单、无限期地存储所有的数据通常并非一个好的选择，甚至传输所有数据可能会超过带宽限制、超过带宽许可(如超过蜂窝数据计划容量)等。因此，需要存储策略。这些策略通常包括仅捕获数据的部分(如快照)、在有限的时间段内存储数据、存储数据的部分(如中间形式或抽象形式)等。在这些选项和其他选项中有许多可能的选择，确定恰当的存储策略可能极其复杂。在实施例中，自组织存储系统4028可以基于学习反馈4012使用认知系统，比如使用来自分析系统4018或主认知输入选择系统4114的另一系统的各种度量，如整体系统度量、分析度量和本地性能指示。自组织存储系统4028可以自动改变存储参数，如存储位置(包含数据收集系统102上的本地存储、附近数据收集系统102上的存储(如使用对等组织)和远程存储，如基于网络的存储)、存储量、存储持续时间、存储的数据类型(包含单个传感器或输入源116，以及各种组合或多路复用数据，如在认知输入选择系统4004、4014下选择的数据)、存储类型(如相对可用的硬盘驱动器空间使用RAM、闪存或其他短期存储器)、存储组织(如以原始形式、分层等)以及其他参数。参数的改变可以依据反馈进行，以便随着时间的推移，数据收集系统102调适其数据存储以根据其环境(如特定工业环境)状况对自身进行优化，从而使得其存储所需正确量数量且用户可用的正确类型的数据。
在实施例中，本地认知输入选择系统4004可以组织将各种机载传感器、外部传感器(如在本地环境中)和其他到本地收集系统102的输入源116的数据融合成一个或多个融合数据流，从而使用多路复用器4002等创建各种信号，此类信号表示由数据收集系统102处理的源模拟和/或数字数据的组合、排列、混合、分层、抽取、数据-元数据组合等。特定传感器融合的选择可以在本地由认知输入选择系统4004基于来自学习反馈系统4012的学习反馈(如各种整体系统、分析系统和本地系统结果与度量)等确定。在实施例中，系统可以学习融合传感器的特定组合和排列，以便最好地实现适当的状态预期等，如分析系统4018关于其预测未来状态(如由状态系统4020处理的各种状态)的能力的反馈所指示。例如，输入选择系统4004可以指示在较大的一组可用传感器中选择传感器子组，并且可以组合来自所选传感器的输入，例如，通过将各输入放入所定义的多位数据结构的字节中(如通过以给定采样率或时间获取信号并将结果放入字节结构中，然后随着时间的推移收集和处理字节来进行组合)、通过在多路复用器4002中进行多路复用(如通过连续信号的加法混合来进行组合)等。可以使用用于组合和融合的各种信号处理和数据处理技术中的任何技术，包含卷积技术、自动转换技术、变换技术等。所讨论的特定融合可以通过认知学习适用于给定情境，如通过基于来自结果的反馈4012(如由分析系统4018传送)使认知输入选择系统4004学习，使得本地数据收集系统102执行情景自适应传感器融合。
在实施例中，分析系统4018可以适用于各种分析技术中的任何技术，包含统计和经济计量技术(如线性回归分析、使用相似性度量、基于热图的技术等)、推理技术(如贝叶斯推理、基于规则的推理、归纳推理等)、迭代技术(如反馈、递归、前馈和其他技术)、信号处理技术(如傅里叶和其他转换)、模式识别技术(如卡尔曼和其他滤波技术)、搜索技术、概率技术(如随机漫步、随机森林算法等)、模拟技术(如随机漫步、随机森林算法、线性优化等)以及其他技术。这可以包括计算各种统计值或量度。在实施例中，分析系统4018可以至少部分地设置在数据收集系统102上，使得本地分析系统可以计算一个或多个量度，如与本发明通篇提及的任何项相关的量度。例如，可以在机上计算效率、电力利用率、存储器利用率、冗余、熵和其他因数的量度，使得数据收集102可以在不依赖远程(例如，基于云的)分析系统的情况下实现本发明通篇提及的各种认知和学习功能。
在实施例中，主处理系统112、数据收集系统102或两者可以包含、连接到自组织网络系统4020或与其集成，其可以包括一个认知系统，用于提供基于机器的智能或组织网络利用以供输送数据收集系统中的数据(例如，在一个或多个本地数据收集系统102和主机系统112等之间处理模拟数据和其他传感器数据或其他来源的数据)。这可以包含针对传送到数据收集系统的源数据、反馈数据(提供到学习反馈系统4012或通过该系统提供的分析数据)、用于支持市场的数据(如结合其他实施例所描述的数据)以及通过输出接口和端口4010从一个或多个数据收集系统102提供的输出数据组织网络利用。
本文公开了用于工业IoT数据自组织数据市场的方法和系统，包括在市场中组织可用数据元件以供消耗者基于使用训练集训练自组织设施和来自市场成功度量的反馈进行消耗。最初可建立市场，以提供从一个或多个工业环境收集的可用数据，如根据类型、来源、环境、机器、一个或多个模式等，如菜单或层级来呈现数据。市场可以根据机器学习等改变收集的数据、数据的组织、数据的呈现(包含将数据推送到外部站点、提供链接、配置可以访问数据的API等)、数据定价等，这可以改变前述任一不同参数。机器学习设施可以通过自组织管理所有这些参数，例如，通过随着时间的推移改变参数(包括改变所呈现的数据类型的元素)、用于获得每个数据类型的来源数据、所呈现的数据结构(如类字节结构、融合或多路复用结构(如表示多个传感器类型)以及统计结构(如表示传感器信息的各种数学结果等)、数据定价、数据呈现位置、数据呈现方式(如通过API、链接、推送消息等)、数据存储方式、数据获取方式等。随着参数的变化，可以获得关于成功度量的反馈，如查看数量、每次访问的收益(例如，支付价格)、总收益、单位利润、总利润以及许多其他量度，并且自组织机器学习设施可以提升改进成功度量的配置并降级没有改进的配置，如此，随着时间的推移，市场逐渐被配置成用于以有效定价(例如，往往提供来自市场的较高总利润的定价)呈现来自有利来源(例如可靠、精确且价格低的来源)的有利数据类型组合(例如，提供对给定类型的特定工业环境预期状态的稳定预测的组合)。市场可能包括寻找输入数据源的蜘蛛、网络爬虫等，如查找公布潜在相关数据的数据池、连接的IoT设备等。这些可以由人类用户训练并以类似于本发明中别处描述的方式通过机器学习改进。
在实施例中，提供了一种平台，其具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。参见图15，在实施例中，提供了一种平台，其具有认知数据市场4102(在一些情况下被称为自组织数据市场)，用于由一个或多个数据收集系统102收集的数据或来自位于各种数据收集环境(如工业环境)中其他传感器或输入源116的数据。除数据收集系统102之外，这些数据可以包含由IoT设备收集、处理或交换的数据，这些设备包括相机、监测器、嵌入式传感器、移动设备、诊断设备和系统、仪器系统、远程信息处理系统等，用于监测上述环境中的机器、设备、组件、部件、运行、功能、条件、状态、事件、工作流程和其他元素(统称为术语“状态”)的各种参数和特征等。数据还可以包含关于前述任何内容的元数据，例如，描述数据、指示起源、指示关于标识、访问、角色和许可的元素、提供数据的综述或抽取或以其他方式补充一个或多个数据项以实现进一步处理，如用于提取、变换、加载和处理数据。这些数据(除非上下文另有指示，否则这个术语包含元数据)对于第三方可能极有价值，可以作为单个元素(如关于环境状态的数据可以用作一个过程中的条件的实例)，或者作为集合体(如在不同环境中许多系统和装置上的收集数据可以选择性地用于开发行为模型、训练学习系统等的实例)。随着数十亿IoT设备的部署(使用无数连接)，可用数据量将激增。为实现数据的访问和利用，认知数据市场4102使得各种组件、特征、服务和过程能够被用户以数据包(如批量数据、数据流(包含事件流)、来自各种数据池4120的数据等)的形式进行供应、查找、消耗和交易。在实施例中，认知数据市场4102可以包含在主处理系统112(如基于云的系统)的主处理架构4024的一个或多个其他组件中、或者连接到这些组件上或与这些组件集成，并且可以连接到各种传感器、输入源115、数据收集系统102等。认知数据市场4102可以包含市场接口4108，其包含数据供应者可以提供可用数据的一个或多个供应者接口以及可以查找并收集数据的一个或多个消费者接口。消费者接口可以包含到数据市场搜索系统4118的接口，其可以包含能够使用户指出希望获取的数据类型(如通过在以数据或元数据为特征的自然语言搜索接口中输入关键词)的特征。搜索接口可以使用各种搜索和过滤技术，包含关键词匹配、协作过滤(如使用消费者的已知偏好或特征来匹配其他类似消费者和其他消费者过去的结果)、排序技术(如根据结合本发明中的其他实施例描述的基于过去结果的成功按照各种度量进行的排序)。在实施例中，供应接口可以允许数据所有者或供应者以一个或多个包的形式通过认知数据市场4102供应数据(如将批量数据、数据流等打包)。供应者可以通过提供来自单个输入源116、单个传感器等的数据或通过提供组合、排列等(如多路复用模拟数据，来自多个来源的数据的混合字节，提取、加载和变换结果，卷积结果等)以及通过提供与前述任一者相关的元数据等预先打包数据。打包包含基于每批次、流传输(如对事件馈送或其他馈送或流的预定)、基于每项、收入分成或其他基础进行定价。针对涉及定价的数据，数据交易系统4114可以追踪订单、交付和利用，包含订单的完成。交易系统4114可以包含丰富的交易特征，包含数字版权管理，例如，通过管理管控所购买数据的访问控制和管控使用(如允许有限的一组用户或角色在有限时间、有限域内使用数据或将其用于有限的目的)的密匙来进行。交易系统4114可以通过处理信用卡、电汇转账、借记和其他形式的考虑项等来管理支付。
在实施例中，市场4102的认知数据打包系统4012可以使用基于机器的智能来打包数据，例如，通过将数据包自动配置成批、流、池等。在实施例中，打包可以根据一个或多个规则、模型或参数，例如，通过打包或聚集很可能补充或补足现有模型的数据。例如，可以基于指示数据类型的元数据或通过识别数据流中指示数据性质的特征或特性将来自一组类似机器(如本发明通篇提及的一个或多个工业机器)的运行数据聚合在一起。在实施例中，打包可以使用机器学习和认知能力来进行，例如，通过学习输入源116、传感器的组合、排列、混合、分层等；来自数据池4120的信息和来自数据收集系统102的信息很可能满足用户需求或产生成功度量。学习可以基于学习反馈4012，如基于分析系统4018确定的量度，如系统性能度量、数据收集度量、分析度量等。在实施例中，成功度量可能与市场成功度量相关，如包的查看、包的占用、包的购买或许可、对包进行的支付等。这些度量可以在分析系统4018中进行计算，包含将特定反馈量度与搜索项和其他输入关联，使得认知打包系统4110可以查找和配置设计用于向消费者提供更高价值并为数据供应者提供更高回报的包。在实施例中，认知数据打包系统4110可以使用学习反馈4012自动改变打包，例如，使用不同组合、排列、混合等并改变应用于给定输入源、传感器、数据池等的权重，以促进有利的包且不再强调不那么有利的包。这可以使用遗传编程和比较不同包的结果的类似技术来进行。反馈可以包含来自状态系统4020的状态信息(如关于各种运行状态等的信息)，以及关于市场条件和状态的信息(如定价和其他数据源的可用性信息)。因此，提供自适应认知数据打包系统4110，其自动适应条件从而为市场4102提供有利的数据包。
在实施例中，可以提供认知数据定价系统4112来设置数据包的定价。在实施例中，数据定价系统4112可以使用一组规则、模型等，诸如基于供应条件、需求条件、各种可用来源的定价等来设置定价。例如，包的定价可以配置为基于构成要素(例如输入源、传感器数据等)的价格总和来设置，或者基于对构成要素的价格总和的基于规则的折扣来设置等。可以应用规则和条件逻辑，例如，考虑成本因素(例如带宽和网络使用、峰值需求因素、稀缺因素等)的规则，考虑使用参数(例如包的目的、域、用户、角色、持续时间等)的规则以及许多其他规则。在实施例中，认知数据定价系统4112可以包括使用遗传编程等的充分认知智能特征，如自动改变定价和跟踪有关结果的反馈(如基于多种财务领域的度量、利用率度量等，这些度量可以通过在分析系统4018中计算来自数据交易系统4114的数据的度量来提供)。
本文公开了用于自组织数据池的方法和系统，该方法和系统可以包括基于利用率和/或收益度量的数据池的自组织，包括针对多个数据池跟踪的利用率和/或收益度量。数据池最初可以包括非结构化或松散结构的数据池(包含来自工业环境的数据)，例如来自或有关工业机器或组件的传感器数据。例如，数据池可以从环境中的各种机器或组件(例如涡轮、压缩机、电池、反应器、发动机、电机、车辆、泵、转子、车轴、轴承、阀和许多其他组件)中获取数据流，其中数据流包含模拟和/或数字传感器数据(各种类型)、发布的关于运行条件的数据、诊断和故障数据、机器或组件的识别数据、资产跟踪数据以及许多其他类型的数据。每个数据流在池中都可以具有标识符，例如指示其来源以及(可选地)类型的标识符。数据池可以由外部系统访问，例如，通过一个或多个接口或API(例如RESTful APIs)，或者由数据集成元件，例如网关、代理、网桥、连接器等访问，并且数据池可以使用类似的功能来访问可用的数据流。数据池可由自组织机器学习设施管理，该设施可以配置数据池，例如，通过管理用于该池的来源、管理可用的流以及管理进出数据池的API或其他连接。自组织可以接收反馈，例如基于成功度量、利用率和收益度量(包括考虑采集和/或存储数据的成本以及池的益处，该成本和益处通过利润或包括用户有用指示等的其他度量来测量)等。例如，自组织数据池可以识别定期访问和提取的能量生产环境的化学和辐射数据，而振动和温度数据没有被使用，在这种情况下，数据池可以自动重组，例如，通过停止存储振动和/或温度数据，或者通过获得此类数据的更好来源。这种自动重组也可以应用于数据结构，例如，通过渐进迭代和反馈促进不同的数据类型、不同的数据源、不同的数据结构等。
在实施例中，提供了一种具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织的平台。在实施例中，数据池4020可以是自组织数据池4020，例如通过认知能力来组织，如本发明全文所述。数据池4020可以自组织以响应学习反馈4012，例如基于度量和结果的反馈，包括在分析系统4018中计算的度量和结果。组织可以包括确定要存储在池中的数据或数据包(例如表示特定的组合、排列、聚合等)、这种数据的结构(例如平面、层次、链接或其他结构)、存储持续时间、存储介质(例如硬盘、闪存、SSDs、基于网络的存储器等)的性质、存储位的排列和其他参数。存储的内容和性质可以变化，使得数据池4020可以学习和适应，例如基于主机系统112的状态、一个或多个数据收集系统102、存储环境参数(例如容量、成本和性能因素)、数据收集环境参数、市场参数和许多其他参数。在实施例中，数据池4020可以学习和适应，例如，通过改变上述参数和其他参数以响应收益度量，例如投资回报、电力利用优化、收入优化。
本文公开了用于基于行业特定反馈训练AI模型的方法和系统，包括基于行业特定反馈训练AI模型，该行业特定反馈反映利用率、收益或影响的度量，并且其中AI模型对来自工业环境的传感器数据进行操作。如上所述，这些模型可以包括用于工业环境、机器、工作流程的模型、用于预测状态的模型、用于预测故障和优化维护的模型、用于自组织存储(在设备上、数据池中和/或云中)的模型、用于优化数据传输的模型(例如用于优化网络编码、网络条件敏感路由等)、用于优化数据市场的模型以及许多其他模型。
在实施例中，提供了一种具有基于行业特定反馈训练AI模型的平台。在实施例中，本文公开的认知系统的各种实施例可以从行业特定和领域特定来源116，例如与特定机器、设备、组件、过程等的优化相关获取输入和反馈。因此，存储组织、网络使用、传感器和输入数据的组合、数据汇集、数据打包、数据定价和其他特征，例如，用于市场4102或用于主机处理系统112的其他目)的学习和适应可以通过学习给定环境或应用的领域特定反馈度量来配置，例如涉及物联网设备，例如工业环境的应用。这可以包括效率优化(例如在电气、机电、磁、物理、热力学、化学以及其他过程和系统中)、输出优化(例如用于生成能量、材料、产品、服务和其他输出)、故障预测、规避和缓解(例如在上述系统和过程中)、性能度量优化(例如投资回报、收益、利润、毛利、收入等)、成本降低(包括人工成本、带宽成本、数据成本、材料输入成本、许可成本等)、效益优化(例如与安全、满意度、健康相关的效益)、工作流程优化(例如优化过程的时间和资源分配)等。
本文公开了用于工业数据收集器的自组织群的方法和系统，包括工业数据收集器的自组织群，其基于群成员的能力和状况在工业数据收集器之间进行组织以优化数据收集。群中的每个成员都可以配置成具有智能以及与其他成员协调的能力。例如，群成员可以跟踪关于其他成员正在处理的数据的信息，使得可以在整个群中智能地分配数据收集活动、数据存储、数据处理和数据发布，同时考虑到环境条件、群成员的能力、操作参数、规则(例如来自管理群操作的规则引擎)和成员的当前状况。例如，在四个收集器中，具有相对较低的电流功率水平(例如低电池)的一个收集器可能被临时分配发布数据的角色，因为当其需要发布数据时，其可能从读取器或询问设备(例如RFID读取器)接收一定量的功率。具有良好功率水平和强大处理能力的第二收集器可能被分配更复杂的功能，例如，处理数据、融合数据、组织群的其余部分(包括机器学习下的自组织，以便随着时间的推移对群进行优化，包括通过基于反馈调整操作参数、规则等)等。群中具有强大存储能力的第三个收集器可能被分配收集和存储一类数据的任务，比如振动传感器数据，这需要消耗相当大的带宽。群中的第四个收集器(例如具有较低存储能力的收集器)可能被分配收集通常可丢弃的数据的角色，例如关于当前诊断条件的数据，其中只需要维护和传递有关故障的数据。群成员可以通过对等关系来连接，方法是将一个成员作为“主导”或“中枢”，或者让他们进行串联或环形连接，其中每个成员将数据(包括命令)传递给下一个成员，并且了解适合于前一个和/或下一个成员的能力和命令的性质。群可以用于跨群进行存储分配(例如使用每个存储器的内存作为聚集数据存储)，例如用于支持可存储交易数据的分布式分类账等，例如用于涉及群收集的数据的交易、工业环境中产生的交易等，以及其他数据，如用于管理群、环境或机器或其组件的数据。群可以通过设置在群的一个或多个成员上的机器学习能力或者基于来自外部机器学习设施的指令来进行自组织，该外部机器学习设施可以基于管理与每个成员相关的参数来优化存储、数据收集、数据处理、数据呈现、数据传输和其他功能。机器学习设施可以从初始配置开始，并改变与上述任何一项相关的群参数(也包括改变群的成员资格)，例如，基于向机器学习设施提供关于成功度量(例如利用率度量、效率度量、预测或预期状态的成功度量、生产率度量、收益度量、利润度量等)的反馈进行迭代。随着时间的推移，可将群优化为有利配置，以实现工业环境或其机器、组件或过程的所有者、操作者或主机的期望成功度量。
在实施例中，提供了一种平台，该平台包括工业数据收集器的自组织群。在实施例中，可以将具有其处理架构4024(以及可选地包括与认知数据市场4102的集合或包括该认知数据市场)的主机处理系统112与数据收集器102的自组织群4202集成、与相连或使用该自组织群的数据。在实施例中，自组织群4202可以通过在一个或多个数据收集系统102上部署认知特征等方式来组织两个或多个数据收集系统102，例如提供群4202的协同。群4202可以基于分层组织(例如，其中主数据收集器102组织和指导一个或多个从属数据收集器102的活动)、协作组织(例如，其中群4202的组织决策分布在数据收集器102中(例如，使用各种决策模型，如投票系统、点数系统、最低成本路由系统、优先级系统等)等)来组织。在实施例中，一个或多个数据收集器102可以具有移动能力，例如在数据收集器设置在移动机器人、无人机、移动潜水器等之上或之中的情况下，使得组织可以包括数据收集器102的位置和定位。数据收集系统102可以彼此通信并且可以与主机处理系统112通信，包括共享集合分配的存储空间，其涉及一个或多个收集器上的存储或者可由一个或多个收集器访问的存储(在实施例中，即使进行物理分布，例如使用虚拟化能力，该集合分配的存储空间也可以视为统一存储空间)。组织可以基于一个或多个规则、模型、条件、过程等，例如由条件逻辑体现或执行来进行自动化，并且可以通过策略来管理组织，例如通过策略引擎处理。规则可以基于行业、应用和领域特定的对象、类、事件、工作流程、过程和系统，例如通过设置群4202在指定的地点和时间收集选定类型的数据，例如与前述内容协调。例如，群4202可以分配数据收集器102，以通过串行方式从执行工业过程(例如机器人制造过程)的一系列机器中的每台机器收集诊断、传感器、仪器和/或远程信息处理数据，例如这些机器中的每台机器的输入和输出的时间和位置。在实施例中，自组织可以是认知的，例如当群体随时间的推移改变一个或多个收集参数并适应参数的选择、应用于参数的权重等时，例如对来自学习反馈系统4012等的学习和反馈学习和反馈进行响应，例如基于可通过将分析系统4018(其在实施例中可以驻留在群4202、主机处理系统112或其组合上)应用于由群4202处理的数据或本文公开的各实施例的其他元素(包括市场元素等)来确定的各种反馈度量。因此，群4202可以显示自适应行为，例如适应当前状态4020或其环境的预期状态(考虑市场行为)、各种对象(例如物联网设备、机器、组件和系统)的行为、过程(包括事件、状态、工作流程等)以及给定时间的其他因素。在变化过程(如神经网络、自组织图等)、选择、推广等过程中参数可能会变化(如通过遗传编程或其他基于人工智能的技术实现的参数)。可通过认知机器学习来管理、改变、选择和调整的参数可包括存储参数(群4202上的位置、类型、持续时间、数量、结构等)、网络参数(例如群4202的组织方式，例如网格、对等、环形、串行、分层和其他网络配置以及带宽利用、数据路由、网络协议选择、网络编码类型和其他网络参数)、安全参数(例如各种安全应用和服务的设置)、位置和定位参数(例如，将移动数据收集器102的移动路由到位置、相对于数据采集点、相对于彼此以及相对于网络可用性可能有利的位置定位和定向收集器102等)、输入选择参数(例如，用于每个收集器102和集合收集的传感器、输入源116等之间的输入选择)、数据组合参数(例如，用于传感器融合、输入组合、多路复用、混合、分层、卷积和其他组合的参数)、功率参数(例如，基于一个或多个收集器102或其他对象、设备等的功率水平和功率可用性的参数)、状态(包括群4202、单个收集系统102、主机处理系统112或环境中一个或多个对象的预期状态和条件)、事件等。反馈可以基于本文描述的任何类型的反馈，使得群可以随着时间的推移适应其当前和预期的情况，以实现各种预期目标。
本文公开了用于工业物联网分布式分类账的方法和系统，包括支持跟踪在自动化数据市场中针对工业IoT数据执行的交易的分布式分类账。分布式分类账可以使用安全协议跨设备分配存储，例如用于加密货币的协议例如用于支持BitcoinTM货币的blockchainTM协议。分类帐或类似的交易记录可以包括这样的结构，在该结构中，链的每个连续成员存储用于先前交易的数据，并且可以建立竞争来确定替代数据存储数据结构中的“最佳”结构(例如最完整的结构)，该分类帐或类似的交易记录可以存储在数据收集器、工业机器或组件、数据池、数据市场、云计算元件、服务器和/或企业的IT基础设施(例如工业环境或本文公开的系统的所有者、操作者或主机)上。分类帐或交易可以通过机器学习来优化，以便提供存储效率、安全性、冗余性等。
在实施例中，认知数据市场4102可以使用安全体系结构来跟踪和解决交易，例如分布式分类账4004，其中在链式分布式数据结构(例如BlockchainTM)中跟踪数据包中的交易，从而允许进行取证分析和验证，其中各个设备存储表示数据包中交易的分类帐的一部分。分布式分类账4004可以分配至物联网设备、数据池4020、数据收集系统102等，以便可以在不依赖于单个中央信息存储库的情况下验证交易信息。交易系统4114可以配置为将数据存储在分布式分类账4004中，并从中(以及从组成设备)检索数据，以便解决交易。因此，提供了用于处理数据交易的分布式分类账4004，例如用于物联网数据包的交易。在实施例中，自组织存储系统4028可用于优化分布式分类账数据的存储，以及用于组织可在市场4102中呈现的数据(如物联网数据)包的存储。
本文公开了用于自组织收集器的方法和系统，包括自组织、多传感器数据收集器，其可以基于其环境中的条件来优化数据收集、功率和/或收益。例如，收集器可以通过开启和关闭特定传感器来组织数据收集，例如基于迭代配置以及跟踪成功测量的机器学习设施所管理的过往利用率模式或成功度量。例如，多传感器收集器可以学习在功率电平较低时关闭某些传感器或在来自此类传感器的数据利用率较低的时间段内将其关闭。自组织还可以自动组织数据收集方式(哪些传感器、来自什么外部源)、数据存储方式(按哪种粒度或压缩级别、持续时间等)、数据呈现方式(如采用融合或多路复用结构、类字节结构或采用中间统计结构，如加法、减法、除法、乘法、开方、归一化、比例换算或其他运算)等等。这可以随着时间的推移从初始配置开始改善，具体方式是通过基于来自真实工作环境的数据集来训练自组织设施，如基于反馈度量(包括本发明全文描述的多种反馈类型)。
本文公开了用于网络敏感收集器的方法和系统，包括网络条件敏感、自组织、多传感器数据收集器，其可以基于带宽、服务质量、定价和/或其他网络条件进行优化。网络敏感度可以包括对数据传输价格(例如，允许系统在非高峰时段或付费数据计划的可用参数范围内接收或推送数据)、网络质量(例如避免可能出错的时段)、环境条件质量(例如延迟传输直到信号质量良好，例如，当收集器从屏蔽环境中出现时，避免在被工业环境中典型的大型金属结构等屏蔽时寻找信号期间浪费电力)等相关了解。
本文公开了用于远程组织通用数据收集器的方法和系统，该数据收集器可以基于工业数据收集环境中识别的需求和/或条件为传感器接口加电和断电。例如，接口可以识别可用的传感器，并且可以打开接口和/或处理器来接收来自这些传感器的输入，包括允许传感器插入数据收集器的硬件接口、无线数据接口(例如，收集器可以查看(ping)传感器，可选地通过询问信号提供一些功率)和软件接口，例如用于处理特定类型的数据。因此，能够处理各种数据的收集器可以配置成适应给定环境中的特定用途。在实施例中，配置可以是自动的或者在机器学习下，这可以通过基于随时间变化的反馈度量优化参数来改进配置。
本文公开了用于多传感器数据收集器的自组织存储的方法和系统，包括用于工业传感器数据的多传感器数据收集器的自组织存储。自组织存储可以基于机器学习的应用来分配存储，这可以基于随时间变化的反馈测量来改进存储配置。可以通过配置所使用的数据类型(例如，类字节结构、表示来自多个传感器的融合数据的结构、表示通过对数据应用数学函数计算得出的统计或度量的结构等)、通过配置压缩、通过配置数据存储持续时间、通过配置写入策略(例如，通过使用其中一个设备为链中的其他设备存储指令的协议等，分割多个存储设备上的数据)、以及通过配置存储层次结构(例如，通过提供预先计算的中间统计数据以便更快速地访问被频繁访问的数据项)来优化存储。因此，随着时间的推移，可以基于反馈进行配置和优化高度智能的存储系统。
本文公开了用于多传感器数据网络的自组织网络编码的方法和系统，包括用于在工业数据收集环境中传输来自多个传感器的数据的数据网络的自组织网络编码。网络编码，包括随机线性网络编码，能够在各种网络上高效可靠地传输大量数据。可以基于机器学习选择不同的网络编码配置，以基于网络条件、环境条件和其他因素(例如正在传输的数据的性质、环境条件、运行条件等)来优化网络编码和其他网络传输特性(包括通过基于成功度量的反馈随时间的推移训练网络编码选择模型，例如本文所述的任何度量)。
在实施例中，提供了一种具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码的平台。认知系统可以改变用于联网的一个或多个参数，例如，网络类型选择(例如，在可用的本地、蜂窝、卫星、WiFi、Bluetooth、NFC、Zigbee和其他网络中选择)、网络选择(例如，选择特定网络，例如已知具有预期安全特征的网络)、网络编码选择(例如，选择用于高效传输的网络编码类型)、网络定时选择(例如，基于网络定价条件、流量等配置传送)、网络特征选择(例如选择认知特征、安全特征等)、网络条件(例如基于当前环境或运行条件的网络质量)、网络特征选择(例如启用可用认证、许可和类似系统)、网络协议选择(例如在HTTP、IP、TCP/IP、蜂窝、卫星、串行、分组、流传输和许多其他协议之间选择)等。考虑到带宽限制、价格变化、对环境因素的敏感性、安全考虑等，选择最佳网络配置可能非常复杂，并且取决于具体情况。自组织网络系统4030可以改变这些参数的组合和排列，同时获取学习反馈系统4012的输入(如使用来自分析系统4018的有关多种结果度量(如整体系统度量、分析成功度量和本地性能指标)的信息、多种传感器和输入源116的信息、状态系统4020的有关状态(包括事件、环境状况、工作状况及其它)的信息或其他信息或获取其他输入。通过在不同状态下改变和选择网络参数的替代配置，自组织网络系统可以找到完全适应由主机系统112监测或控制的环境的配置，例如一个或多个数据收集系统102所处位置的实例，并且完全适应新出现的网络条件。因此，提供了一种自组织、网络条件自适应数据收集系统。
参考图42，数据收集系统102可以具有一个或多个输出接口和/或端口4010。这些接口和/或端口可以包括网络端口和连接、应用程序编程接口等。本文公开了一种用于触觉或多感知用户界面的方法和系统，包括用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉或多感知用户界面。例如，基于被配置成支持界面的数据结构，可以将界面设置成向用户提供输入或反馈，例如基于来自环境中的传感器的数据。例如，如果检测到基于振动数据的故障状况(例如，由于轴承磨损、轴未对齐或机器之间的共振状况造成的故障状况)，则可以通过界面的振动，例如摇动腕戴式设备，将其呈现在触觉界面中。类似地，指示过热的热数据可以通过加热或冷却可穿戴设备来呈现，例如，当工人在机器上工作并且不一定能查看用户界面时。类似地，可以通过嗡嗡声等来呈现电气或磁数据，以指示开路电连接或电线等的存在。也就是说，多感知界面可以直观地帮助用户，例如具有可穿戴设备的用户获得对环境中正在发生的事情的快速指示，且可穿戴界面具有不需要用户关注图形UI的各种交互模式，这在用户需要关注环境的许多工业环境中可能非常困难或者根本不可能。
在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业传感器数据收集器的可穿戴触觉用户界面，该界面具有振动、热、电和/或声音输出。在实施例中，提供了触觉用户界面4302作为数据收集系统102的输出，例如这样的系统，用于处理振动、热、电和/或声音输出的信息并将其提供给数据收集系统102的一个或多个组件或其他系统，例如可穿戴设备、移动电话等。数据收集系统102可以适合向用户传递触觉输入的形状因数提供，例如振动、加热或冷却、嗡嗡声等，例如布置在头饰、臂章、腕带或手表、腰带、衣物、制服等中。在这种情况下，数据收集系统102可以与用户(例如负责操作或监控工业环境的个人)穿戴的装备、制服、设备等集成。在实施例中，来自各种传感器或输入源的信号(或由认知输入选择系统4004、4014中的一个或多个管理的选择性组合、排列、混合等)可以触发触觉反馈。例如，如果附近的工业机器过热，则触觉界面可以通过升温或者通过向另一设备(例如移动电话)发送信号使其升温来警告用户。如果系统正在经历异常振动，触觉界面可能会振动。因此，通过各种形式的触觉输入，数据收集系统102可以通知用户需要注意一个或多个设备、机器或其他因素，例如工业环境中的因素，而不要求用户阅读消息或转移其对手头任务的视觉注意力。可以在认知输入选择系统4004、4014中考虑触觉界面以及应该提供的输出选择。例如，可以在分析系统4018中监控和分析用户行为(例如对输入的响应)，并且可以通过学习反馈系统4012提供反馈，以便可以基于传感器和输入的正确收集或打包，在正确的时间以正确的方式提供信号，以优化触觉系统4202的有效性。这可以包括基于规则或基于模型的反馈(例如，提供以某种逻辑方式对应正在传送的源数据的输出)。在实施例中，可以提供一种认知触觉系统，其中用于触觉反馈的输入或触发的选择、输出的选择、定时、强度水平、持续时间和其他参数(或应用于它们的权重)可以在变化、升级和选择的过程中变化(例如使用遗传编程)，其中基于真实世界的反馈响应实际情况中的反馈或者基于用户行为的模拟和测试结果的反馈。因此，提供了一种用于数据收集系统102的自适应触觉界面，该界面可以学习和调整反馈以满足相关要求并优化对用户行为的影响，例如对于总体系统结果、数据收集结果、分析结果等而言。
本文公开了用于AR/VR工业眼镜表示层的方法和系统，其中基于所收集数据中的模式和/或参数来呈现热图元素。本文公开了用于基于工业环境中的反馈度量和/或训练对AR/VR界面进行条件敏感、自组织调节的方法和系统。在实施例中，本发明全文描述的任何数据、度量等可以由视觉元素、覆盖等呈现，以在AR/VR界面中呈现，例如，在工业眼镜中、智能电话或平板电脑上的AR/VR界面上、数据收集器上的AR/VR界面上(其可以体现在智能电话或平板电脑中)、机器或组件上的显示器上和/或工业环境中的显示器上。
在实施例中，提供了一种具有显示AR/VR收集数据的热图的平台。在实施例中，提供了具有热图4204的平台，热图4204显示从数据收集系统102收集的数据，用于向AR/VR界面4208提供输入。在实施例中，提供了热图界面4304作为数据收集系统102的输出，例如，用于处理各种传感器数据和其他数据(例如地图数据、模拟传感器数据和其他数据)的可视化信息并将其提供给数据收集系统102的一个或多个组件或其他系统，例如移动设备、平板电脑、仪表板、计算机、AR/VR设备等。数据收集系统102可以适合向用户传递视觉输入的形状因数提供，例如呈现地图，该地图包括模拟和数字传感器数据的水平指标，例如指示旋转、振动、加热或冷却、压力和许多其他条件的水平的数据。在这种情况下，数据收集系统102可以与负责操作或监控工业环境的个人使用的设备等集成。在实施例中，来自各种传感器或输入源的信号(或由认知输入选择系统4004、4014中的一个或多个管理的选择性组合、排列、混合等)可以向热图提供输入数据。坐标可以包括真实世界的位置坐标(例如地理位置或环境地图上的位置)以及其他坐标，例如，基于时间的坐标、基于频率的坐标或允许在基于地图的可视化中表示模拟传感器信号、数字信号、输入源信息和各种组合的其他坐标，使得颜色可以表示沿着相关维度的不同输入水平。例如，如果附近的工业机器过热，则热图界面可以通过用亮红色显示机器来提醒用户。如果系统正在经历异常振动，则热图界面可能会显示机器视觉元素的不同颜色，或者可能会使表示机器的图标或显示元素在界面中振动，从而引起对该元素的关注。点击、触摸或以其他方式与地图交互可以允许用户深入了解底层传感器或用作热图显示器输入的输入数据。因此，通过各种形式的显示，数据收集系统102可以通知用户需要注意一个或多个设备、机器或其他因素，例如工业环境中的因素，而不要求他们读取基于文本的消息或输入。可以在认知输入选择系统4004、4014中考虑热图界面以及应该提供的输出选择。例如，可以在分析系统4018中监控和分析用户行为(例如对输入或显示的响应)，并且可以通过学习反馈系统4012提供反馈，以便可以基于传感器和输入的正确收集或打包，在正确的时间以正确的方式提供信号，以优化热图UI 4304的有效性。这可以包括基于规则或基于模型的反馈(例如，提供以某种逻辑方式对应正在传送的源数据的输出)。在实施例中，可以提供一种认知热图系统，其中对热图显示的输入或触发的选择、输出的选择、颜色、视觉表示元素、定时、强度水平、持续时间和其他参数(或应用于它们的权重)可以在变化、升级和选择的过程中变化(例如使用遗传编程进行)，其中基于真实世界的反馈响应实际情况中的反馈或者基于用户行为的模拟和测试结果的反馈。因此，提供了一种用于数据收集系统102或由其收集的数据或由主机处理系统112处理的数据的自适应热图界面，该界面可以学习和调整反馈以满足相关要求并优化对用户行为和反应的影响，例如对于总体系统结果、数据收集结果、分析结果等而言。
在实施例中，提供了一种平台，该平台具有数据收集器所收集数据的自动调节AR/VR可视化。在实施例中，提供了一种具有自动调节AR/VR可视化系统4308的平台，该可视化系统4308用于可视化由数据收集系统102收集的数据，例如，数据收集系统102具有AR/VR界面4208，或者向AR/VR界面4308(例如位于虚拟现实中的移动电话，或AR耳机、AR眼镜等)提供输入的情况。在实施例中，提供AR/VR系统4308作为数据收集系统102的输出界面，例如这样的系统，用于处理各种传感器数据和其他数据(例如地图数据、模拟传感器数据和其他数据)的可视化信息并将其提供给数据收集系统102的一个或多个组件或其他系统，例如移动设备、平板电脑、仪表板、计算机、AR/VR设备等。数据收集系统102可以适合向用户传递AR或VR视觉、听觉或其他感觉输入的形状因数提供，例如通过呈现一个或多个显示，例如3D现实可视化、对象、地图、相机覆盖或其他覆盖元素、地图等，这些显示包括或对应模拟和数字传感器数据的水平指标，诸如指示旋转、振动、加热或冷却、压力或其他条件的水平的数据，相对于输入源116等而言。在这种情况下，数据收集系统102可以与负责操作或监控工业环境的个人使用的设备等集成。
在实施例中，来自各种传感器或输入源的信号(或由认知输入选择系统4004、4014中的一个或多个管理的选择性组合、排列、混合等)可以提供输入数据来填充、配置、修改或以其他方式确定AR/VR元素。视觉元素可以包括各种图标、地图元素、菜单元素、滑块、触发器、颜色、形状、尺寸等，用于表示模拟传感器信号、数字信号、输入源信息和各种组合。例如，视觉覆盖元素的颜色、形状和尺寸可以表示沿着传感器或传感器组合的相关维度的不同输入水平。例如，如果附近的工业机器过热，AR元件可以通过在一副AR眼镜显示器的一部分中以闪烁的红色显示表示该类型机器的图标来警告用户。如果系统正在经历异常的振动，则显示机器组件可视化的虚拟现实界面(例如机器的照相机视图与3D可视化元素的叠加)可以高亮颜色以及运动等方式显示振动组件，以确保该组件在用于帮助用户监控或维护机器的虚拟现实环境中突出显示。点击、触摸、将眼睛移向AR/VR界面中的视觉元素或以其他方式与AR/VR界面中的视觉元素交互可以允许用户深入了解底层传感器或用作显示器输入的输入数据。因此，通过各种形式的显示，数据收集系统102可以通知用户需要关注一个或多个设备、机器或其他因素，例如在工业环境中，而不要求用户读取基于文本的消息或输入或转移对适用环境的注意力(无论是具有AR特征的真实环境还是用于模拟、训练等的虚拟环境)。
AR/VR输出界面4208以及应提供的输出或显示的选择和配置可以在认知输入选择系统4004、4014中处理。例如，可以在分析系统4018中监控和分析用户行为(例如对输入或显示的响应)，并且可以通过学习反馈系统4012提供反馈，以便可以基于传感器和输入的正确集合或打包，在正确的时间以正确的方式提供AR/VR显示信号，以优化AR/VR UI 4308的有效性。这可以包括基于规则或基于模型的反馈(例如，提供以某种逻辑方式对应正在传送的源数据的输出)。在实施例中，可以提供认知调节AR/VR界面控制系统4308，其中AR/VR显示元素的输入或触发器的选择、输出的选择(例如颜色、视觉表示元素、定时、强度水平、持续时间和其他参数(或施加于它们的权重))以及VR/AR环境的其他参数可以在变化、升级和选择(例如使用遗传编程)的过程中变化，其中基于真实世界的反馈响应实际情况中的反馈或者基于用户行为的模拟和测试结果的反馈。因此，提供了用于数据收集系统102或由其收集的数据或由主机处理系统112处理的数据的自适应调节AR/VR界面，该界面可以学习和调整反馈以满足相关要求并优化对用户行为和反应的影响，例如对于总体系统结果、数据收集结果、分析结果等而言。
如上所述，本文公开了用于持续超声波监测的方法和系统，包括提供对能量生产设施旋转元件和轴承的持续超声波监测。实施例包括使用工业环境的持续超声波监测作为云部署模式识别器的来源。实施例包括使用持续超声波监测向状态机提供更新的状态信息，该状态信息用作云部署模式识别器的输入。实施例包括基于策略引擎中声明的策略向用户提供持续超声波监测信息。实施例包括将持续超声波监测数据与其他数据一起存储在工业传感器设备上的融合数据结构中。实施例包括使来自工业环境的持续超声波监测数据流可用作数据市场中的服务。实施例包括将持续超声波数据流馈送到自组织数据池中。实施例包括训练机器学习模型以监控持续超声波监测数据流，其中该模型基于从此类数据流的人工分析中创建的训练集，并且基于在工业环境中收集的性能数据来改进。实施例包括数据收集器群，包括至少一个用于进行工业环境持续超声波监测的数据收集器和至少一个其他类型的数据收集器。实施例包括使用分布式分类账来存储来自跨多个设备的持续超声波监测的时间序列数据。实施例包括收集自组织数据收集器中的持续超声波监测数据流。实施例包括收集网络敏感数据收集器中的持续超声波监测数据流。
实施例包括收集远程组织数据收集器中的持续超声波监测数据流。实施例包括收集具有自组织存储的数据收集器中的持续超声波监测数据流。实施例包括使用自组织网络编码传输从工业环境收集的超声波数据流。实施例包括经由可穿戴设备的传感器界面传送持续收集的超声波数据流的参数指标。实施例包括经由可穿戴设备的热点图视觉界面传送持续收集的超声波数据流的参数指标。实施例包括经由通过界面层的自组织调节操作的界面传送持续收集的超声波数据流的参数指标。
如上所述，本文公开了用于基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别的方法和系统。实施例包括从布置在工业环境中的多个模拟传感器获取输入，将传感器多路复用成多路复用数据流，将数据流馈送到云部署的机器学习设施中，以及训练机器学习设施的模型以识别与工业环境相关联的定义模式。实施例包括对来自表征工业环境状态的状态机的输入状态使用基于云的模式识别器。实施例包括通过策略引擎部署策略，该策略引擎管理在基于云的机器学习中哪些用户可以使用哪些数据以及出于什么目的使用数据。实施例包括将来自具有多个传感器流的融合、设备上存储的多个设备的输入馈送到基于云的模式识别器中。实施例包括使来自基于云的机器模式识别器的输出可用作数据市场中的数据服务，该基于云的机器模式识别器分析来自远程模拟工业传感器的融合数据。实施例包括使用基于云的平台来识别包含从工业传感器发布的数据的多个数据池中的数据模式。实施例包括训练模型以识别优选的传感器组来诊断工业环境的状况，其中训练集由人类用户创建，并且基于所收集的有关工业环境状况的数据反馈来改进模型。
实施例包括由通过群自动传播的策略控制的数据收集器群。实施例包括使用分布式分类账在多个设备上存储传感器融合信息。实施例包括将来自一组自组织数据收集器的输入馈送到基于云的模式识别器，该模式识别器将来自多个传感器的数据用于工业环境。实施例包括将来自一组网络敏感数据收集器的输入馈送到基于云的模式识别器，该模式识别器将来自多个传感器的数据用于工业环境。实施例包括将来自一组远程组织数据收集器的输入馈送到基于云的模式识别器，该模式识别器将来自多个传感器的数据用于工业环境。
实施例包括将来自一组具有自组织存储的数据收集器的输入馈送到基于云的模式识别器，该模式识别器将来自多个传感器的数据用于工业环境。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有自组织网络编码，用于来自环境中多个传感器融合数据的数据传输。实施例包括在多传感器界面中传送通过融合来自工业数据收集系统中的多个传感器的输入形成的信息。实施例包括在热点图界面中传送通过融合来自工业数据收集系统中的多个传感器的输入形成的信息。实施例包括在一个界面中传送通过融合来自工业数据收集系统中多个传感器的输入而形成的信息，该界面随着界面层的自组织调节进行操作。
如上所述，本文公开了用于对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析以提供工业系统预期状态信息的方法和系统。实施例包括提供来自多个模拟工业传感器的状态信息的基于云的模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。施例包括使用策略引擎来确定可以用于基于云的机器分析的状态信息。实施例包括将来自具有多个传感器流的融合、设备上存储的多个设备的输入馈送到基于云的模式识别器中，以确定工业环境的预期状态。实施例包括使来自基于云的机器模式识别器的预期状态信息可用作数据市场中的数据服务，该基于云的机器模式识别器分析来自远程模拟工业传感器的融合数据。实施例包括使用基于云的模式识别器，基于从包含来自环境中的机器的信息流的数据池收集的数据来确定工业环境的预期状态。实施例包括训练模型以识别优选的状态信息来诊断工业环境的状况，其中训练集由人类用户创建，并且基于所收集的有关工业环境状况的数据反馈来改进模型。实施例包括向维护工业环境当前状态信息的状态机进行馈送的数据收集器群。实施例包括使用分布式分类账来存储融合传感器状态的历史状态信息，自组织数据收集器向维护工业环境当前状态信息的状态机进行馈送。实施例包括向维护工业环境当前状态信息的状态机进行馈送的网络敏感数据收集器。实施例包括向维护工业环境当前状态信息的状态机进行馈送的远程组织数据收集器。实施例包括向维护工业环境当前状态信息的状态机进行馈送的具有自组织存储的数据收集器。实施例包括工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于数据传输的自组织网络编码，并维护环境的预期状态信息。实施例包括在多传感器界面中传送通过机器学习确定的工业数据收集系统中的预期状态信息。实施例包括在热点图界面中传送通过工业数据收集系统中的机器学习确定的预期状态信息。实施例包括在通过界面层的自组织调节操作的界面中传送通过工业数据收集系统中的机器学习确定的预期状态信息。
如上所述，本文公开了用于物联网的基于云的策略自动化引擎的方法和系统，其中物联网设备的创建、部署和管理(包括用于物联网的基于云的策略自动化引擎)使得能够创建、部署和管理适用于物联网设备的策略。实施例包括将有关数据使用的策略部署到存储来自多个工业传感器的融合数据的设备上存储系统。实施例包括部署有关在IoT传感器数据的自组织市场中可以向谁提供什么数据的策略。实施例包括跨一组自组织数据池部署策略，该数据池包含从工业传感设备流式传送的数据，以便管控数据池中的数据使用。实施例包括训练模型以确定应该在工业数据收集系统中部署的策略。实施例包括部署管控针对特定工业环境应如何组织自组织群的策略。实施例包括将策略存储在设备上，该策略管控该设备的存储功能使用，以用于分布式分类账。实施例包括部署管控针对特定工业环境应如何组织自组织数据收集器的策略。实施例包括部署管控针对特定工业环境网络敏感数据收集器应如何使用网络带宽的策略。实施例包括部署管控远程组织数据收集器应如何收集有关指定工业环境的数据并并提供可用数据的策略。实施例包括部署管控数据收集器应如何自组织特定工业环境的存储的策略。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于在系统内部署策略的策略引擎以及用于数据传输的自组织网络编码。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于在该系统内部署策略的策略引擎，其中一种策略应用于将如何在多传感器界面中呈现数据。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于在该系统内部署策略的策略引擎，其中一种策略应用于将如何在热点图视觉界面中呈现数据。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于在系统内部署策略的策略引擎，其中策略适用于如何在随着界面层的自组织调节操作的界面中呈现数据。
如上所述，本文公开了用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储的方法和系统，包括用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储，其中来自多个传感器的数据在用于存储融合数据流的设备中进行多路复用处理。实施例包括呈现从物联网设备的设备上存储中提取的融合传感器数据的自组织市场。实施例包括将融合传感器信息从多个工业传感器以及从设备上数据存储设施流传输到数据池。实施例包括训练模型以确定应该存储在数据收集环境中的设备上的数据。实施例包括自组织工业数据收集器群，它们彼此组织以优化数据收集，其中至少一些数据收集器具有来自多个传感器的融合数据的设备上存储。实施例包括将分布式分类账信息与融合传感器信息一起存储在工业物联网设备上。实施例包括用于自组织工业数据收集器的设备上传感器融合和数据存储。实施例包括用于网络敏感工业数据收集器的设备上传感器融合和数据存储。实施例包括用于远程组织工业数据收集器的设备上传感器融合和数据存储。实施例包括用于工业数据收集器的设备上传感器融合和自组织数据存储。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有设备上传感器融合和用于数据传输的自组织网络编码。实施例包括一种具有工业传感器数据的设备上传感器融合的数据收集系统，其中存储数据结构以支持备选的多传感器呈现模式。实施例包括一种具有工业传感器数据的设备上传感器融合的数据收集系统，其中存储数据结构以支持视觉热点图呈现模式。实施例包括一种具有工业传感器数据的设备上传感器融合的数据收集系统，其中存储数据结构以支持通过界面层的自组织调节操作的界面。
如上所述，本文公开了用于工业IoT数据的自组织数据市场的方法和系统，包括用于工业IoT数据的自组织数据市场，其中在市场中组织可用数据元件以供消耗者基于使用训练集训练自组织设施和来自市场成功度量的反馈进行消耗。实施例包括基于数据池的利用率度量在自组织数据市场中组织一组数据池。实施例包括训练模型以确定数据市场中数据的定价。实施例包括向数据市场馈送来自工业数据收集器的自组织群的数据流。实施例包括使用分布式分类账为工业IoT数据的自组织市场存储交易数据。实施例包括向数据市场馈送来自自组织工业数据收集器的数据流。实施例包括向数据市场馈送来自一组网络敏感工业数据收集器的数据流。实施例包括向数据市场馈送来自一组远程组织工业数据收集器的数据流。实施例包括向数据市场馈送来自具有自组织存储的一组工业数据收集器的数据流。实施例包括使用自组织网络编码将工业环境中收集的传感器数据传输到市场。实施例包括提供适于在数据市场中以备选多传感器界面模式呈现数据的数据结构库。实施例包括在数据市场中提供适于以热点图可视化形式呈现数据的数据结构库。实施例包括在数据市场中提供适于在通过界面层的自组织调节操作的界面中呈现数据的数据结构库。
如上所述，本文公开了用于自组织数据池的方法和系统，包括基于利用率和/或收益度量的数据池的自组织，包括针对多个数据池跟踪的利用率和/或收益度量。实施例包括训练模型以在数据市场中呈现最有价值的数据，其中训练基于行业特定的成功度量。实施例包括使用来自数据收集器自组织群的数据填充一组自组织数据池。实施例包括使用分布式分类账来存储部署在数据池中的数据的交易信息，其中分布式分类账分布在据池中。实施例包括基于针对多个数据池跟踪的利用率和/或收益度量进行数据池的自组织，其中这些数据池包含来自自组织数据收集器的数据。实施例包括使用来自一组网络敏感数据收集器的数据填充一组自组织数据池。实施例包括使用来自一组远程组织数据收集器的数据填充一组自组织数据池。实施例包括使用来自一组具有自组织存储的数据收集器的数据填充一组自组织数据池。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于数据存储的自组织池和用于数据传输的自组织网络编码。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于数据存储的自组织池，这些自组织池包括用于支持在多传感器界面中进行数据呈现的源数据结构。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于数据存储的自组织池，这些自组织池包括用于支持在热点图界面中进行数据呈现的源数据结构。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于数据存储的自组织池，该自组织数据池包括用于支持在随着界面层的自组织调节操作的界面中呈现数据的源数据结构。
如上所述，本文公开了用于基于行业特定反馈训练AI模型的方法和系统，包括基于行业特定反馈训练AI模型，该行业特定反馈反映利用率、收益或影响的度量，其中AI模型对来自工业环境的传感器数据进行操作。实施例包括基于行业特定反馈度量训练数据收集器群。实施例包括训练AI模型以识别和使用工业环境中用于存储分布式分类账信息的可用存储位置。实施例包括基于行业特定反馈度量训练自组织数据收集器群。实施例包括基于工业环境中的网络和工业状况训练网络敏感数据收集器。实施例包括基于行业特定反馈度量为远程组织数据收集器训练远程管理器。实施例包括基于行业特定反馈训练自组织数据收集器以配置存储。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有对用于组织数据传输所用网络编码模型的基于云的训练。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统对管理在多传感器界面中呈现数据的设施进行基于云的训练。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统对管理在热点图界面中呈现数据的设施进行基于云的训练。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统对管理在通过界面层的自组织调节操作的界面中呈现数据的设施进行基于云的训练。
如上所述，本文公开了用于工业数据收集器的自组织群的方法和系统，包括工业数据收集器的自组织群，其基于群成员的能力和状况在工业数据收集器之间进行组织以优化数据收集。实施例包括在数据群中部署分布式分类账数据结构。实施例包括用于工业环境中数据收集的自组织数据收集器的自组织群。实施例包括用于工业环境中数据收集的网络敏感数据收集器的自组织群。实施例包括用于工业环境中数据收集的网络敏感数据收集器的自组织群，其中该自组织池还用于远程组织。实施例包括具有用于在工业环境中数据收集的自组织存储的数据收集器自组织群。实施例包括工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于数据传输的数据收集器自组织群和自组织网络编码。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有转发信息以在多传感器界面中使用的数据收集器自组织群。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有转发信息以在热点图界面中使用的数据收集器自组织群。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有转发信息从而在通过界面层的自组织调节操作的界面中使用的数据收集器自组织群。
如上所述，本文公开了用于工业物联网分布式分类账的方法和系统，包括支持跟踪在自动化数据市场中针对工业IoT数据执行的交易的分布式分类账。实施例包括自组织数据收集器，其被配置成将所收集的信息分发到分布式分类账。实施例包括网络敏感数据收集器，其被配置成基于网络条件将所收集的信息分发到分布式分类账。实施例包括远程组织数据收集器，其被配置成基于对分发的智能远程管理将所收集的信息分发到分布式分类账。实施例包括具有自组织本地存储的数据收集器，该数据收集器被配置成将所收集的信息分发到分布式分类账。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统使用用于数据存储的分布式分类账以及用于数据传输的自组织网络编码。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统使用分布式分类账来对支持用于数据呈现的触觉界面的数据结构进行数据存储。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统使用分布式分类账来对支持用于数据呈现的热点图界面的数据结构进行数据存储。实施例包括一种工业环境的数据收集系统，该系统使用分布式分类账来对支持通过界面层的自组织调节操作的界面的数据结构进行数据存储。
如上所述，本文公开了用于自组织收集器的方法和系统，包括自组织、多传感器数据收集器，其可以基于其环境中的条件来优化数据收集、功率和/或收益。实施例包括至少部分基于网络条件来组织的自组织数据收集器。实施例包括自组织数据收集器，该数据收集器还响应远程组织。实施例包括具有用于在工业数据收集环境中所收集数据的自组织存储的自组织数据收集器。实施例包括工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于数据传输的自组织数据收集和自组织网络编码。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有馈送支持用于数据呈现的触觉或多感知可穿戴界面的数据结构的自组织数据收集器。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有自组织数据收集器，该数据收集器馈送支持用于数据呈现的热图界面的数据结构。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有自组织数据收集器，该数据收集器馈送支持用于数据呈现的通过界面层的自组织调节操作的界面的数据结构。
如上所述，本文公开了用于网络敏感收集器的方法和系统，包括网络条件敏感、自组织多传感器数据收集器，其可以基于带宽、服务质量、价格和/或其他网络条件进行优化。实施例包括远程组织、网络条件敏感通用数据收集器，该收集器可以基于工业数据收集环境中识别的需求和/或条件(包括网络条件)为传感器接口加电和断电。实施例包括网络条件敏感数据收集器，其具有用于在工业数据收集环境中收集的数据的自组织存储。实施例包括网络条件敏感数据收集器，其具有用于工业数据收集环境中的数据传输的自组织网络编码。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有转发支持用于数据呈现的触觉可穿戴界面的数据结构的网络敏感数据收集器。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有转发支持用于数据呈现的热点图界面的数据结构的网络敏感数据收集器。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有网络敏感数据收集器，该数据收集器传递支持通过界面层的自组织调节操作的界面的数据结构。
如上所述，本文公开了用于远程组织通用数据收集器的方法和系统，该收集器可以基于工业数据收集环境中识别的需求和/或条件来为传感器接口加电和断电。实施例包括远程组织通用数据收集器，其具有用于在工业数据收集环境中收集的数据的自组织存储。实施例包括工业环境中的数据收集系统，该系统具有数据收集远程控制和用于数据传输的自组织网络编码。实施例包括远程组织数据收集器，用于存储传感器数据并传送在触觉或多感知可穿戴界面中使用数据的指令。实施例包括远程组织数据收集器，用于存储传感器数据并传送在热点图视觉界面中使用数据的指令。实施例包括远程组织数据收集器，用于存储传感器数据并传递在随着界面层的自组织调节操作的界面中使用数据的指令。
如上所述，本文公开了用于多传感器数据收集器的自组织存储的方法和系统，包括用于工业传感器数据的多传感器数据收集器的自组织存储。实施例包括工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于数据传输的自组织数据存储和自组织网络编码。实施例包括具有自组织存储的数据收集器，用于存储传感器数据和用于转换数据以便在触觉可穿戴界面中使用的指令。实施例包括具有自组织存储的数据收集器，用于存储传感器数据和用于转换数据以便在热点图呈现界面中使用的指令。实施例包括具有自组织存储的数据收集器，用于存储传感器数据和用于转换数据以供在或随着界面层的自组织调节操作的界面中使用的指令。
如上所述，本文公开了用于多传感器数据网络的自组织网络编码的方法和系统，包括用于在工业数据收集环境中传输多个传感器数据的数据网络的自组织网络编码。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于数据传输的自组织网络编码以及支持用于数据呈现的触觉可穿戴界面的数据结构。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于数据传输的自组织网络编码以及支持用于数据呈现的热图界面的数据结构。实施例包括一种工业环境中的数据收集系统，该系统具有用于数据传输的自组织网络编码以及用于数据呈现的界面层的自组织调节。
如上所述，本文公开了用于触觉或多感知用户界面的方法和系统，包括用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉或多感知用户界面。实施例包括用于从数据收集器传送工业状态信息且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。实施例包括用于从数据收集器传送工业状态信息且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面，其中该可穿戴界面还具有用于呈现指示数据参数的热点图的视觉呈现层。实施例包括基于反馈度量和/或工业环境中的训练对AR/VR界面和多感知界面进行条件敏感自组织调节。
如上所述，本文公开了用于AR/VR工业眼镜表示层的方法和系统，其中基于所收集数据中的模式和/或参数来呈现热图元素。实施例包括基于反馈度量和/或工业环境中的训练对热图AR/VR界面进行条件敏感自组织调节。如上所述，本文公开了用于基于反馈度量和/或工业环境中的训练对AR/VR界面进行条件敏感自组织调节的方法和系统。
以下说明性条款描述了本发明的某些实施例。以下发明中提到的数据收集系统可以是本地数据收集系统102、主机处理系统112(例如，使用云平台)、或者本地系统和主机系统的组合。在实施例中，提供了一种数据收集系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有多路复用器持续监视报警特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于触发和振动输入的独特静电保护。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于A/D零基准的精确电压基准。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于自动换算的峰值检测器，该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并使用模拟和数字方法改进集成。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有传感器过载标识。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有RF识别和测斜仪。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有可远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用模拟交叉点开关来收集具有可变组模拟传感器输入的数据，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有多路复用器连续监控报警功能。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于触发和振动输入的独特静电保护。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于A/D零基准的精确电压基准。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于自动换算的峰值检测器，该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有RF识别和倾斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有物联网分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在多路复用器上具有IP前端信号调节以提高信噪比，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种具有多路复用器连续监控报警功能的数据收集和处理系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于触发和振动输入的独特静电保护。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于A/D零基准的精确电压基准。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于自动换算的峰值检测器，该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有RF识别和倾斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于IoT的基于云的策略自动化引擎，以及IoT设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有基于利用率和/收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有物联网分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有多路复用器连续监控报警功能，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并使用固态继电器和设计拓扑结构具有高电流输入能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有用于触发和振动输入的独特静电保护。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且具有用于A/D零基准的精确电压基准。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且具有用于自动换算的峰值检测器，该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有RF识别和倾斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有物联网分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并且具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用具有专用总线的分布式CPLD芯片对多个MUX和数据采集部分进行逻辑控制，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于触发和振动输入的独特静电保护。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于A/D零基准的精确电压基准。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于自动换算的峰值检测器，该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用固态继电器和设计拓扑的高电流输入能力，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有用于触发和振动输入的独特静电保护。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有用于A/D零基准的精确电压基准。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有用于自动换算的峰值检测器，该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并在传感器数据分析中数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有用于工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器通道和组件板的断电能力，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有至少一个模拟传感器和组件板的断电能力，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于A/D零基准的精确电压基准。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于自动换算的峰值检测器，该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于触发和振动输入的独特静电保护，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于自动换算的峰值检测器，该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有基于利用率和/收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于A/D零基准的精确电压基准，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有用于自动换算的峰值检测器，该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并对数据收集带进行智能管理在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于获取慢速RPMs和相位信息的锁相环带通跟踪滤波器，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有用于自动换算的峰值检测器，该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用板载定时器对相对于输入和触发通道的相位进行数字推导，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器，该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有用于自动换算的峰值检测器(该峰值检测器被路由到单独的模数转换器中用于峰值检测)，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统将原始或缓存的触发通道路由到其他模拟通道，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率，而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有对过采样A/D使用较高的输入过采样，以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统对过采样A/D使用较高的输入过采样以获得更低的采样率输出，从而最小化AA滤波器要求，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，以及并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有用于工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统使用CPLD作为过采样模数转换器的时钟分频器，以实现更低的采样率而不需要数字重采样，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块，而不是以不同采样率收集的多组数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有用于工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有以高采样率获取的长数据块而不是以不同采样率收集的多组数据，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统存储具有板载卡组维护历史的校准数据，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并对数据收集带进行智能管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有利用数据收集带智能管理的神经网络专家系统。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有用于IoT的基于云的策略自动化引擎，以及IoT设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有基于利用率和/收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有用于工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有使用分层模板的快速路由创建能力，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
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在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有用于定义专家系统智能数据收集带和诊断的专家系统GUI图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有用于反算定义的图形方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并提出了轴承分析方法。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并利用瞬态信号分析进行扭转振动检测/分析。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并使用模拟和数字方法改进集成。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有用于在本地环境中连续监控模拟数据的自适应调度技术。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有数据采集驻留特征。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有自给式数据采集盒。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有SD卡存储器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有用于连续监控的扩展板载统计能力。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并使用环境噪声、局部噪声和振动噪声进行预测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并基于传入数据或警报进行智能路由更改，以使得用于分析或关联的动态数据同步。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有智能ODS和传递函数。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有分层多路复用器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统在传感器数据分析中使用数据库层次结构，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
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在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有RF识别和测斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有传感器过载识别，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有具有RF识别和倾斜仪。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有具有RF识别和倾斜仪，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有具有RF识别和倾斜仪，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有具有RF识别和倾斜仪，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并具有基于利用率和/收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有具有RF识别和倾斜仪，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有RF识别和测斜仪，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎，以及物联网设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有物联网分布式分类账。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种数据收集和处理系统，该系统具有持续超声波监测，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有用于IoT的基于云的策略自动化引擎，以及IoT设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于远程模拟工业传感器融合的基于云的机器模式识别，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种平台，其具有来自多个模拟工业传感器的状态信息的基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有用于IoT的基于云的策略自动化引擎，以及IoT设备的创建、部署和管理。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有物联网分布式分类账。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台对来自多个模拟工业传感器的状态信息进行基于云的机器模式分析，以提供工业系统的预期状态信息，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种平台，其具有用于IoT(IoT设备的创建、部署和管理)的基于云的策略自动化引擎。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于IoT的基于云的策略自动化引擎以及IoT设备的创建、部署和管理，并具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并具有物联网分布式分类账。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于IoT的基于云的策略自动化引擎以及IoT设备的创建、部署和管理，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于物联网的基于云的策略自动化引擎以及物联网设备的创建、部署和管理，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种平台，其具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储，并具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储，并具有物联网分布式分类账。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储，并具有用于用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业物联网设备的设备上传感器融合和数据存储，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT设备的设备上传感器融合和数据存储，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种平台，其具有用于工业IoT数据的自组织数据市场。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并具有物联网分布式分类账。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业IoT数据的自组织数据市场，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织的平台。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织，并基于行业特定反馈训练AI模型。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织，并具有物联网分布式分类账。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有基于利用率和/或收益度量的数据池自组织，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种具有基于行业特定反馈训练AI模型的平台。在实施例中，提供了一种平台，该平台基于行业特定反馈训练AI模型，并具有工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种平台，该平台基于行业特定反馈训练AI模型，并具有物联网分布式分类账。在实施例中，提供了一种平台，该平台基于行业特定反馈训练AI模型，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台基于行业特定反馈训练AI模型，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台基于行业特定反馈训练AI模型，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台基于行业特定反馈训练AI模型，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台基于行业特定反馈训练AI模型，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台基于行业特定反馈训练AI模型，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台基于行业特定反馈训练AI模型，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台基于行业特定反馈训练AI模型，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种平台，该平台包括工业数据收集器的自组织群。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有工业数据收集器的自组织群，并具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有工业数据收集器的自组织群，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有工业数据收集器的自组织群，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有工业数据收集器的自组织群，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有工业数据收集器的自组织群，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有工业数据收集器的自组织群，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有工业数据收集器的自组织群，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有工业数据收集器的自组织群，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有工业数据收集器的自组织群，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种平台，该平台具有IoT分布式分类账。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有IoT分布式分类账，并具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有IoT分布式分类账，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有IoT分布式分类账，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有IoT分布式分类账，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有物联网分布式分类账，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有物联网分布式分类账，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有物联网分布式分类账，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有物联网分布式分类账，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种平台，该平台具有自组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有自组织收集器，并具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有自组织收集器，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有自组织收集器，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有自组织收集器，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有自组织收集器，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有自组织收集器，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有自组织收集器，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种平台，该平台具有网络敏感收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有网络敏感收集器，并具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有网络敏感收集器，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有网络敏感收集器，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有网络敏感收集器，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有网络敏感收集器，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有网络敏感收集器，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种平台，该平台具有远程组织收集器。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有远程组织收集器，并具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有远程组织收集器，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有远程组织收集器，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有远程组织收集器，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有远程组织收集器，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于多传感器数据收集器的自组织存储。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于多传感器数据收集器的自组织存储，并具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于多传感器数据收集器的自组织存储，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于多传感器数据收集器的自组织存储，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于多传感器数据收集器的自组织存储，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
在实施例中，提供了一种具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码的平台。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码，并具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于多传感器数据网络的自组织网络编码，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业传感器数据收集器的可穿戴触觉用户界面，该界面具有振动、热、电和/或声音输出。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面，并具有显示AR/VR收集数据的热图。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有用于工业传感器数据收集器且具有振动、热、电和/或声音输出的可穿戴触觉用户界面，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。在实施例中，提供了一种具有显示AR/VR收集数据的热图的平台。在实施例中，提供了一种平台，该平台具有显示AR/VR收集数据的热图，并对数据收集器收集的数据进行自动调节AR/VR可视化。
虽然仅仅示出和描述了本发明的若干实施例，但是对于本领域技术人员而言显而易见的是，在不背离下文权利要求书中所述的本发明的精神和范围之情况下，可以对本发明进行许多更改和修改。本文引述的所有国外和国内专利申请和专利以及所有其他出版物在法律允许的范围内整体并入本文。
本文描述的方法和系统可以部分或全部通过在处理器上执行计算机软件、程序代码和/或指令的机器来部署。本发明可以作为机器上的方法，作为该机器的一部分或与之相关的系统或装置，或作为包含在一个或多个机器上执行的计算机可读介质中的计算机程序产品来实现。在实施例中，该处理器可以是服务器、云服务器、客户端、网络基础设施、移动计算平台、固定计算平台或其他计算平台的一部分。处理器可以是能够执行程序指令、代码、二进制指令等的任何类型的计算或处理设备。该处理器可以是或可以包括可以直接或间接协助执行存储在其上的程序代码或程序指令的单个处理器、数字处理器、嵌入式处理器、微处理器或任何变体，如协处理器(数学协处理器、图形协处理器、通信协处理器等)等等。此外，该处理器可以启用多个程序、线程和代码的执行。可以同时执行这些线程,以提高处理器的性能并促进应用的同时操作。作为实现方式，本文描述的方法、程序代码、程序指令等可以在一个或多个线程中实现。该线程可以产生其他线程且这些其他线程可能已分配有与之关联的优先级；处理器可以基于优先级或基于程序代码中提供的指令的任何其他顺序来执行这些线程。处理器或利用处理器的任何机器可以包含非瞬态存储器，该非瞬态存储器存储本文以及其他位置描述的方法、代码、指令和程序。处理器可以通过接口来访问可存储本文或其他位置描述的方法、代码和指令的非瞬态存储介质。与处理器关联且用于存储能够由计算或处理设备执行的方法、程序、代码、程序指令或其他类型的指令的存储介质可以包括但不限于CD-ROM、DVD、存储器、硬盘、闪存驱动器、RAM、ROM、高速缓存等中的一个或多个。
处理器可以包含可提高多处理器速度和性能的一个或多个核。在实施例中，处理器可以是组合两个或多个独立核(称为晶粒)的双核处理器、四核处理器、其他芯片级多处理器等。
本文描述的方法和系统可以部分或全部通过在服务器、客户端、防火墙、网关、集线器、路由器或其他此类计算机和/或联网硬件上执行计算机软件的机器来部署。软件程序可以与服务器关联，该服务器可以包括文件服务器、打印服务器、域服务器、因特网服务器、内联网服务器、云服务器和其他变体(如辅助服务器、主机服务器、分布式服务器等)。服务器可以包含存储器、处理器、计算机可读瞬态和/或非瞬态介质、存储介质、端口(物理和虚拟)、通信设备以及能够通过有线或无线介质等访问其他服务器、客户端、机器和设备的接口中的一个或多个。本文以及其他位置描述的方法、程序或代码可以由服务器执行。此外，执行本申请中描述的方法所需的其他设备可以视为与服务器关联的基础设施的一部分。
服务器可以向其他设备(包括但不限于客户端、其他服务器、打印机、数据库服务器、打印服务器、文件服务器、通信服务器、分布式服务器、社交网络等)提供接口。此外，这种耦合和/或连接可以促进跨网络的程序的远程执行。其中一些或所有上述设备的联网可以促进在一个或多个位置并行处理程序或方法，且不偏离本发明的范围。此外，通过接口连接到服务器的任何设备可以包括能够存储方法、程序、代码和/或指令的至少一个存储介质。中央存储库可以提供要在不同设备上执行的程序指令。在此实现方法中，远程存储库可以用作程序代码、指令和程序的存储介质。
软件程序可以与客户端关联，该客户端可以包括文件客户端、打印客户端、域客户端、因特网客户端、内联网客户端和其他变体(如辅助客户端、主机客户端、分布式客户端等)。客户端可以包含存储器、处理器、计算机可读瞬态和/或非瞬态介质、存储介质、端口(物理和虚拟)、通信设备以及能够通过有线或无线介质等访问其他客户端、服务器、机器和设备的接口中的一个或多个。本文以及其他位置描述的方法、程序或代码可以由客户端执行。此外，执行本申请中描述的方法所需的其他设备可以视为与客户端关联的基础设施的一部分。
客户端可以提供向其他设备(包括但不限于服务器、其他客户端、打印机、数据库服务器、打印服务器、文件服务器、通信服务器、分布式服务器、社交网络等)提供接口。此外，这种耦合和/或连接可以促进跨网络的程序的远程执行。其中一些或所有上述设备的联网可以促进在一个或多个位置并行处理程序或方法，且不偏离本发明的范围。此外，通过接口连接到客户端的任何设备可以包括能够存储方法、程序、应用、代码和/或指令的至少一个存储介质。中央存储库可以提供要在不同设备上执行的程序指令。在此实现方法中，远程存储库可以用作程序代码、指令和程序的存储介质。
本文描述的方法和系统可以部分或全部通过网络基础设施来部署。网络基础设施可以包括诸如计算设备、服务器、路由器、集线器、防火墙、客户端、个人计算机、通信设备、路由设备和本领域已知的其他有源和无源设备、模块和/或组件等元件。除其他组件之外,与网络基础设施关联的计算和/或非计算设备可以包括诸如闪存存储器、缓存、堆栈、RAM、ROM等存储介质。本文和其他位置描述的过程、方法、程序代码、指令可以由一个或多个网络基础设施元件执行。本文描述的方法和系统可以调适与任何类型的私有、社区或混合云计算网络或云计算环境结合使用，包括涉及软件即服务(“SaaS”)、平台即服务(“PaaS”)和或基础设施即服务(“IaaS”)特征的云计算网络或云计算环境。
本文和其他位置描述的方法、程序代码和指令可以在具有多个蜂窝的蜂窝网络上实现。蜂窝网络可以是频分多址(“FDMA”)网络或码分多址(“CDMA”)网络。蜂窝网络可以包括移动设备、蜂窝站点、基站、中继器、天线、信号塔等。蜂窝网络可以是GSM、GPRS、3G、EVDO、网状或其他网络类型。
本文和其他位置描述的方法、程序代码和指令可以在移动设备上或通过移动设备来实现。移动设备可以包括导航设备、蜂窝电话、移动电话、移动个人数字助理、膝上型电脑、掌上电脑、上网本、传呼机、电子书阅读器、音乐播放器等。除其他组件之外,这些设备可以包括诸如闪存存储器、缓冲器、RAM、ROM等存储介质和一个或多个计算设备。可以启用与移动设备关联的计算设备，以执行存储在其上的程序代码、方法和指令。备选地，这些移动设备可以用于与其他设备协作执行指令。移动设备可以与服务器所接口的基站进行通信且用于执行程序代码。移动设备可以在对等网络、网状网络或其他通信网络上进行通信。程序代码可以存储在与服务器关联的存储介质上且由嵌入在服务器内的计算设备来执行。基站可以包括计算设备和存储介质。存储设备可以存储由与基站关联的计算设备执行的程序代码和指令。
可以在机器可读瞬态和/或非瞬态介质上存储和/或访问计算机软件、程序代码和/或指令，这些介质可以包括：计算机组件、设备和记录介质，该记录介质保留用于持续某段时间间隔的计算的数字数据；半导体存储器，称为随机存取存储器(“RAM”)；大容量存储器，通常用于更永久的存储，如采用光盘、磁存储器的形式，如硬盘、磁带、鼓、卡和其他类型；处理器寄存器、高速缓存存储器、易失性存储器、非易失性存储器；光存储器如CD、DVD；可移动介质，如闪存存储器(例如，USB棒或优盘)、软盘、磁带、纸带、打孔卡、独立RAM盘、zip驱动器、可移动大容量存储器、离线存储器等；其他计算机存储器，如动态存储器、静态存储器、读/写存储器、可变存储器、只读存储器、随机存取存储器、顺序存取存储器、位置可寻址存储器、文件可寻址存储器、内容可寻址存储器、网络附加储存器、存储区域网络、条形码、磁墨等。
本文描述的方法和系统可以将物理和/或无形物品从一种状态转换成另一种状态。本文描述的方法和系统还可以将表示物理和/或无形物品的数据从一种状态转换成另一种状态。
本文描述并图示的元件，包括贯穿附图的流程图和框图，暗示了元件之间的逻辑边界。但是，根据软件或硬件工程实践，可以通过计算机可执行瞬态和/或非瞬态介质在机器上实现所描述的元件及其功能，该介质具有处理器，该处理器能够将存储在其上的程序指令作为单个软件结构、独立软件模块或采用外部例行程序、代码、服务等的模块或其任何组合来执行，所有此类实现方式可以在本发明的范围内。此类机器的示例可以包括但不限于个人数字助理、膝上型电脑、个人计算机、移动电话、其他手持计算设备、医疗设备、有线或无线通信设备、换能器、芯片、计算器、卫星、平板电脑、电子书、小工具(gadget)、电子设备、具有人工智能的设备、计算设备、网络设备、服务器、路由器等。此外，可以在能够执行程序指令的机器上实现流程图和框图中所示的元件或任何其他逻辑组件。因此，虽然前文附图和描述阐述了所公开系统的功能方面，但是除非明确说明或从上下文中清楚可知，否则不应从这些描述中推断出用于实现这些功能方面的软件的任何特定布置。类似地，应当理解，可以改变上文标识和描述的各个步骤，并且这些步骤的顺序可以适应本文所公开技术的具体应用。所有这些变化和修改旨在落入本发明的范围内。因此，解释和/描述各个步骤的顺序不应理解为要求以特定顺序执行这些步骤，除非具体应用要求或明确说明或从上下文清楚可知。
可以在硬件、软件或适合于特定应用的硬件和软件的任何组合中实现上述方法和/或过程以及与其相关的步骤。硬件可以包括通用计算机和/或专用计算设备或特定计算设备或特定计算设备的特定方面或组件。可以在一个或多个微处理器、微控制器、嵌入式微控制器、可编程数字信号处理器或其他可编程器件以及内部和/或外部存储器中实现这些过程。这些过程还可以或替代地体现在专用集成电路、可编程门阵列、可编程阵列逻辑或可用于处理电子信号的任何其他设备或设备组合中。还应了解，这些过程的其中一个或多个可以作为能够在机器可读介质上执行的计算机可执行代码来实现。
可以使用结构化编程语言(诸如C)、面向对象的编程语言(诸如C++)或任何其他高级或低级编程语言(包括汇编语言、硬件描述语言和数据库编程语言和技术)来创建计算机可执行代码，这些语言可以被存储、编译或解释，以便在上文其中一种设备上运行或在处理器的异构组合、处理器架构或不同硬件和软件的组合或能够执行程序指令的任何其他机器上运行。
因此，一方面，上文描述的方法及其组合可以体现在计算机可执行代码中，在一个或多个计算设备上执行时，该代码执行其步骤。另一方面，这些方法可以体现在执行其步骤的系统中，并且可以以多种方式分布在多个设备上，或所有功能可以集成到专用的独立设备或其他硬件中。另一方面，用于执行与上文所述过程关联的步骤的装置可以包括上文描述的任何硬件和/或软件。所有此类排列和组合理都旨在落入本发明的范围内。
虽然已结合详细示出和描述的优选实施例公开本公开，但是对于本领域的技术人员而言，基于此的各种修改和改进将是显而易见的。因此，本发明的精神和范围不受前文示例的限制，而是应在法律允许的最广泛意义上来理解。
描述本发明(尤其是在下列权利要求的上下文中)的上下文中使用术语“一”、“一个”和“所述”和类似的指示物应被解释为涵盖单数和复数，除非本文另有说明或与上下文明显矛盾。除非另有说明，否则术语“包括”、“具有”、“包含”和“含有”理应被解释为开放式术语(即，表示“包括但不限于”)。除非本文另有说明，否则本文中对数值范围的引述仅旨在用作单独提及属于该范围内的每个单独值的简写方法，并且每个单独的值并入本说明书中，如同其在本文中单独引用一样。除非本文另有说明或与上下文明显矛盾，否则本文描述的所有方法可以按任何适合的顺序来执行。除非另有声明，否则本文提供的任何和所有示例或示范性语言(例如，“诸如”)的使用仅旨在更好地说明本发明，并且不对本发明的范围构成限制。说明书中的任何语言不应被解释为表明任何未声明的要素对于本公开的实践是必不可少的。
虽然前文书面描述使得本领域普通技术人员能够制作和使用目前被视为其最佳模式的内容，但是本领域技术人员将理解和认识到本文具体实施例、方法和示例的变体、组合和等效方案的存在。因此，本发明公开不应受上文描述的实施例、方法和示例的限制，而是受本发明公开的范围和精神内的所有实施例和方法的限制。
权利要求中没有明确说明用于执行指定功能的“装置”或用于执行指定功能的“步骤”的任何要素不应被解释为35 USC§112(f)中规定的“装置”或“步骤”条款。具体来说，权利要求中对“步骤”的任何使用并非旨在援引35 USC§112(f)的规定。
本领域普通技术人员可以理解，可以有许多设计配置以获益于本发明系统的功能优点。因此，鉴于本发明实施例的各种配置和布置，本发明的范围通过所附权利要求的宽度予以反映，而并非因上文描述的实施例而变窄。

Claims (203)

1.一种用于通过监测工业环境中第一机器的至少第一元件的平台对信号进行数据收集、处理和利用的方法，所述方法包括：
通本地数据收集系统监测至少所述第一机器，利用计算环境，自动获取至少第一传感器信号和第二传感器信号；
将所述本地数据收集系统的交叉点开关的第一输入连接到第一传感器并将所述交叉点开关的第二输入连接到所述本地数据收集系统中的第二传感器；
在如下两种情况之间进行切换：所述交叉点开关的第一输出在传送至少所述第一传感器信号与所述第二传感器信号之间交替进行的情况，以及存在同时从所述交叉点开关的所述第一输出传送所述第一传感器信号和从所述交叉点开关的所述第二输出传送所述第二传感器信号的情况；以及将所述交叉点开关的未分配输出关断成高阻抗状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一传感器信号和所述第二传感器信号是来自所述工业环境的连续振动数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述第一机器。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述工业环境中的第二机器。
5.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括利用所述计算环境自动比较所述第一和第二传感器信号的相对相位。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一传感器是单轴传感器，所述第二传感器是三轴传感器。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述交叉点开关的至少所述第一输入包括用于改善信噪比的内部协议前端信号调节。
8.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括利用警报持续地监测所述交叉点开关的至少第三输入，所述警报具有在所述第三输入未分配给所述交叉点开关上多个输出的任一个时的预定触发条件。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括多个复用单元和多个数据采集单元，所述数据采集单元从所述工业环境中的多个机器接收多个数据流。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括分布式复杂可编程硬件器件(CPLD)芯片，各芯片专用于对所述多个复用单元和从所述工业环境中的所述多个机器接收所述多个数据流的所述多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线。
11.根据权利要求1所述的方法，其中所述本地数据收集系统使用固态继电器提供高电流输入能力。
12.根据权利要求10所述的方法，所述方法还包括将所述本地数据收集系统的模拟传感器通道和组件板中的至少一个断电。
13.根据权利要求1所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括用于A/D零基准的外部电压参考，其独立于所述第一传感器和所述第二传感器的电压。
14.根据权利要求1所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括锁相环带通跟踪滤波器，所述锁相环带通跟踪滤波器获取慢速RPM和相位信息。
15.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括使用板载定时器相对于至少一个触发通道和所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个以数字方式导出相位。
16.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括使用单独的模数转换器通过峰值检测器进行自动换算，从而进行峰值检测。
17.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括将原始的和缓存的至少一个触发通道路由到所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个。
18.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括利用至少一个过采样模数转换器增大输入过采样率以减少采样率输出并将抗混叠滤波需求降至最低。
19.根据权利要求10所述的方法，其中各专用于对所述多个复用单元和所述多个数据采集单元进行逻辑控制的所述数据总线的所述分布式复杂可编程硬件器件芯片包括高频率晶体时钟参考，所述高频率晶体时钟参考由至少一个过采样模数转换器的所述分布式复杂可编程硬件器件芯片中的至少一个降频以实现较低的采样率而无需数字重采样。
20.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括通过所述本地数据收集系统以单一相对较高采样率获取长数据块，而非以不同的采样率提取的多个数据集。
21.根据权利要求20所述的方法，其中所述单一相对较高采样率对应于约40千赫的最大频率。
22.根据权利要求20所述的方法，其中所述长数据块具有超过1分钟的时长。
23.根据权利要求1所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括多个数据采集单元，各数据采集单元具有板载卡组，所述板载卡组存储所述板载卡组所在的数据采集单元的校准信息和维护历史。
24.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括基于与所述工业环境中所述第一机器的至少所述第一元件关联的分层模板来规划数据采集路径。
25.根据权利要求1所述的方法，其中所述本地数据收集系统管理数据收集带，所述数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形中的至少一个。
26.根据权利要求25所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括利用所述数据收集带的智能管理的神经网络专家系统。
27.根据权利要求25所述的方法，其中所述本地数据收集系统基于分层模板来创建数据采集路径，各分层模板包括与所述数据采集路径关联的机器相关的所述数据收集带。
28.根据权利要求27所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与所述第一机器的多个互连元件关联。
29.根据权利要求27所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与至少所述第一机器和第二机器关联的相似元件关联。
30.根据权利要求27所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与位置上邻近第二机器的至少所述第一机器关联。
31.根据权利要求25所述的方法，所述方法还包括控制所述本地数据收集系统的图形用户界面系统以管理所述数据收集带，其中所述图形用户界面包括专家系统诊断工具。
32.根据权利要求1所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括对来自多个传感器的状态信息进行的基于云的机器模式分析，以便提供所述工业环境的预期状态信息。
33.根据权利要求1所述的方法，其中所述平台的所述计算环境基于利用度量和收益度量中的至少一个提供数据池的自组织。
34.根据权利要求1所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括工业数据收集器的自组织群。
35.根据权利要求1所述的方法，其中所述交叉点开关的多个输入的每一个可单独分配至所述交叉点开关的多个输出中的任一个。
36.一种用于通过监测工业环境中第一机器的至少第一元件的平台对信号进行数据收集、处理和利用的方法，所述方法包括：
通过监测至少所述第一机器的本地数据收集系统，利用计算环境自动获取至少第一传感器信号和第二传感器信号；
将所述本地数据收集系统的交叉点开关的第一输入连接到第一传感器并将所述交叉点开关的第二输入连接到所述本地数据收集系统中的第二传感器；
在如下两种情况之间进行切换：所述交叉点开关的第一输出在传送至少所述第一传感器信号与传送所述第二传感器信号之间交替进行的情况，
以及存在同时从所述交叉点开关的所述第一输出传送所述第一传感器信号和从所述交叉点开关的第二输出传送所述第二传感器信号的情况；
将所述交叉点开关的未分配输出关断成高阻抗状态：以及
利用警报持续地监测所述交叉点开关的至少第三输入，所述警报具有在所述第三输入未分配给所述交叉点开关上多个输出中的任一个时的预定触发条件。
37.根据权利要求36所述的方法，其中所述第一传感器信号和所述第二传感器信号是来自所述工业环境的连续振动数据。
38.根据权利要求36所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述第一机器。
39.根据权利要求36所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述工业环境中的第二机器。
40.根据权利要求36所述的方法，所述方法还包括利用所述计算环境自动比较所述第一和第二传感器信号的相对相位。
41.根据权利要求36所述的方法，其中所述第一传感器是单轴传感器，所述第二传感器是三轴传感器。
42.根据权利要求36所述的方法，其中所述交叉点开关的至少所述第一输入包括用于改善信噪比的内部协议前端信号调节。
43.根据权利要求36所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括多个复用单元和多个数据采集单元，所述数据采集单元从所述工业环境中的多个机器接收多个数据流。
44.根据权利要求43所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括分布式复杂可编程硬件器件(CPLD)芯片，各芯片专用于对所述多个复用单元和从所述工业环境中的所述多个机器接收所述多个数据流的所述多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线。
45.根据权利要求36所述的方法，其中所述本地数据收集系统使用固态继电器提供高电流输入能力。
46.根据权利要求44所述的方法，所述方法还包括将所述本地数据收集系统的模拟传感器通道和组件板中的至少一个断电。
47.根据权利要求36所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括用于A/D零基准的外部电压参考，其独立于所述第一传感器和所述第二传感器的电压。
48.根据权利要求36所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括锁相环带通跟踪滤波器，所述锁相环带通跟踪滤波器获取慢速RPM和相位信息。
49.根据权利要求36所述的方法，所述方法还包括使用板载定时器相对于至少一个触发通道和所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个以数字方式导出相位。
50.根据权利要求36所述的方法，所述方法还包括使用单独的模数转换器通过峰值检测器进行自动换算，从而进行峰值检测。
51.根据权利要求36所述的方法，所述方法还包括将原始的和缓存的至少一个触发通道路由到所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个。
52.根据权利要求36所述的方法，所述方法还包括利用至少一个过采样模数转换器增大输入过采样率以减少采样率输出并将抗混叠滤波需求降至最低。
53.根据权利要求44所述的方法，其中各专用于对所述多个复用单元和所述多个数据采集单元进行逻辑控制的所述数据总线的所述分布式复杂可编程硬件器件芯片包括高频率晶体时钟参考，所述高频率晶体时钟参考由至少一个过采样模数转换器的所述分布式复杂可编程硬件器件芯片中的至少一个降频以实现较低的采样率而无需数字重采样。
54.根据权利要求36所述的方法，所述方法还包括通过所述本地数据收集系统以单一相对较高采样率获取长数据块，而非以不同的采样率提取的多个数据集。
55.根据权利要求54所述的方法，其中所述单一相对较高采样率对应于约40千赫的最大频率。
56.根据权利要求54所述的方法，其中所述长数据块具有超过1分钟的时长。
57.根据权利要求36所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括多个数据采集单元，各数据采集单元具有板载卡组，所述板载卡组存储所述板载卡组所在的数据采集单元的校准信息和维护历史。
58.根据权利要求36所述的方法，所述方法还包括基于与所述工业环境中所述第一机器的至少所述第一元件关联的分层模板来规划数据采集路径。
59.根据权利要求36所述的方法，其中所述本地数据收集系统管理数据收集带，所述数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形中的至少一个。
60.根据权利要求59所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括利用所述数据收集带的智能管理的神经网络专家系统。
61.根据权利要求59所述的方法，其中所述本地数据收集系统基于分层模板来创建数据采集路径，各分层模板包括与所述数据采集路径关联的机器相关的所述数据收集带。
62.根据权利要求61所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与所述第一机器的多个互连元件关联。
63.根据权利要求61所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与位置上邻近第二机器的至少所述第一机器关联。
64.根据权利要求63所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与至少所述第一机器和第二机器关联的相似元件关联。
65.根据权利要求59所述的方法，所述方法还包括控制所述本地数据收集系统的图形用户界面系统以管理所述数据收集带，其中所述图形用户界面包括专家系统诊断工具。
66.根据权利要求36所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括对来自多个传感器的状态信息进行的基于云的机器模式分析，以便提供所述工业环境的预期状态信息。
67.根据权利要求36所述的方法，其中所述平台的所述计算环境基于利用度量和收益度量中的至少一个提供数据池的自组织。
68.根据权利要求36所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括工业数据收集器的自组织群。
69.根据权利要求36所述的方法，其中所述交叉点开关的多个输入的每一个可单独分配至所述交叉点开关的多个输出中的任一个。
70.一种用于通过监测工业环境中第一机器的至少第一元件的平台对信号进行数据收集、处理和利用的方法，所述方法包括：
通过监测至少所述第一机器的本地数据收集系统，利用计算环境自动获取至少第一传感器信号和第二传感器信号；
将所述本地数据收集系统的交叉点开关的第一输入连接到第一传感器并将所述交叉点开关的第二输入连接到所述本地数据收集系统中的第二传感器；
在如下两种情况之间进行切换：所述交叉点开关的第一输出在传送至少所述第一传感器信号与所述第二传感器信号之间交替进行的情况，以及存在同时从所述交叉点开关的所述第一输出传送所述第一传感器信号和从所述交叉点开关的所述第二输出传送所述第二传感器信号的情况；以及
将所述交叉点开关的未分配输出关断成高阻抗状态，其中所述本地数据收集系统包括多个复用单元和多个数据采集单元，所述数据采集单元从所述工业环境中的多个机器接收多个数据流。
71.根据权利要求70所述的方法，其中所述第一传感器信号和所述第二传感器信号是来自所述工业环境的连续振动数据。
72.根据权利要求70所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述第一机器。
73.根据权利要求70所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述工业环境中的第二机器。
74.根据权利要求70所述的方法，所述方法还包括利用所述计算环境自动比较所述第一和第二传感器信号的相对相位。
75.根据权利要求70所述的方法，其中所述第一传感器是单轴传感器，所述第二传感器是三轴传感器。
76.根据权利要求70所述的方法，其中所述交叉点开关的至少所述第一输入包括用于改善信噪比的内部协议前端信号调节。
77.根据权利要求70所述的方法，所述方法还包括利用警报持续地监测所述交叉点开关的至少第三输入，所述警报具有在所述第三输入未分配给所述交叉点开关上多个输出中的任一个时的预定触发条件。
78.根据权利要求77所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括分布式复杂可编程硬件器件(CPLD)芯片，各芯片专用于对所述多个复用单元和从所述工业环境中的所述多个机器接收所述多个数据流的所述多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线。
79.根据权利要求70所述的方法，其中所述本地数据收集系统使用固态继电器提供高电流输入能力。
80.根据权利要求78所述的方法，所述方法还包括将所述本地数据收集系统的模拟传感器通道和组件板中的至少一个断电。
81.根据权利要求70所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括用于A/D零基准的外部电压参考，其独立于所述第一传感器和所述第二传感器的电压。
82.根据权利要求70所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括锁相环带通跟踪滤波器，所述锁相环带通跟踪滤波器获取慢速RPM和相位信息。
83.根据权利要求70所述的方法，所述方法还包括使用板载定时器相对于至少一个触发通道和所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个以数字方式导出相位。
84.根据权利要求70所述的方法，所述方法还包括使用单独的模数转换器通过峰值检测器进行自动换算，从而进行峰值检测。
85.根据权利要求70所述的方法，所述方法还包括将原始的和缓存的至少一个触发通道路由到所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个。
86.根据权利要求70所述的方法，所述方法还包括利用至少一个过采样模数转换器增大输入过采样率以减少采样率输出并将抗混叠滤波需求降至最低。
87.根据权利要求78所述的方法，其中各专用于对所述多个复用单元和所述多个数据采集单元进行逻辑控制的所述数据总线的所述分布式复杂可编程硬件器件芯片包括高频率晶体时钟参考，所述高频率晶体时钟参考由至少一个过采样模数转换器的所述分布式复杂可编程硬件器件芯片中的至少一个降频以实现较低的采样率而无需数字重采样。
88.根据权利要求70所述的方法，所述方法还包括通过所述本地数据收集系统以单一相对较高采样率获取长数据块，而非以不同的采样率提取的多个数据集。
89.根据权利要求88所述的方法，其中所述单一相对较高采样率对应于约40千赫的最大频率。
90.根据权利要求88所述的方法，其中所述长数据块具有超过1分钟的时长。
91.根据权利要求70所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括多个数据采集单元，各数据采集单元具有板载卡组，所述板载卡组存储所述板载卡组所在的数据采集单元的校准信息和维护历史。
92.根据权利要求70所述的方法，所述方法还包括基于与所述工业环境中所述第一机器的至少所述第一元件关联的分层模板来规划数据采集路径。
93.根据权利要求70所述的方法，其中所述本地数据收集系统管理数据收集带，所述数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形中的至少一个。
94.根据权利要求93所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括利用所述数据收集带的智能管理的神经网络专家系统。
95.根据权利要求93所述的方法，其中所述本地数据收集系统基于分层模板来创建数据采集路径，各分层模板包括与所述数据采集路径关联的机器相关的所述数据收集带。
96.根据权利要求95所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与所述第一机器的多个互连元件关联。
97.根据权利要求96所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与至少所述第一机器和第二机器关联的相似元件关联。
98.根据权利要求95所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与位置上邻近第二机器的至少所述第一机器关联。
99.根据权利要求93所述的方法，所述方法还包括控制所述本地数据收集系统的图形用户界面系统以管理所述数据收集带，其中所述图形用户界面包括专家系统诊断工具。
100.根据权利要求70所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括对来自多个传感器的状态信息进行的基于云的机器模式分析，以便提供所述工业环境的预期状态信息。
101.根据权利要求70所述的方法，其中所述平台的所述计算环境基于利用度量和收益度量中的至少一个提供数据池的自组织。
102.根据权利要求70所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括工业数据收集器的自组织群。
103.根据权利要求70所述的方法，其中所述交叉点开关的多个输入的每一个可单独分配至所述交叉点开关的多个输出中的任一个。
104.一种用于通过监测工业环境中第一机器的至少第一元件的平台对信号进行数据收集、处理和利用的方法，所述方法包括：
通过监测至少所述第一机器的本地数据收集系统，利用计算环境自动获取至少第一传感器信号和第二传感器信号；
将所述本地数据收集系统的交叉点开关的第一输入连接到第一传感器并将所述交叉点开关的第二输入连接到所述本地数据收集系统中的第二传感器；
在如下两种情况之间进行切换：所述交叉点开关的第一输出在传送至少所述第一传感器信号与所述第二传感器信号之间交替进行的情况，以及存在同时从所述交叉点开关的所述第一输出传送所述第一传感器信号和从所述交叉点开关的所述第二输出传送所述第二传感器信号的情况；以及
将所述交叉点开关的未分配输出关断成高阻抗状态，其中所述本地数据收集系统包括多个数据采集单元，各数据采集单元具有板载卡组，所述板载卡组存储所述板载卡组所在的数据采集单元的校准信息和维护历史。
105.根据权利要求104所述的方法，其中所述第一传感器信号和所述第二传感器信号是来自所述工业环境的连续振动数据。
106.根据权利要求104所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述第一机器。
107.根据权利要求104所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述工业环境中的第二机器。
108.根据权利要求104所述的方法，所述方法还包括利用所述计算环境自动比较所述第一和第二传感器信号的相对相位。
109.根据权利要求104所述的方法，其中所述第一传感器是单轴传感器，所述第二传感器是三轴传感器。
110.根据权利要求104所述的方法，其中所述交叉点开关的至少所述第一输入包括用于改善信噪比的内部协议前端信号调节。
111.根据权利要求104所述的方法，所述方法还包括利用警报持续地监测所述交叉点开关的至少第三输入，所述警报具有在所述第三输入未分配给所述交叉点开关上多个输出中的任一个时的预定触发条件。
112.根据权利要求111所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括分布式复杂可编程硬件器件(CPLD)芯片，各芯片专用于对所述多个复用单元和从所述工业环境中的所述多个机器接收所述多个数据流的所述多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线。
113.根据权利要求104所述的方法，其中所述本地数据收集系统使用固态继电器提供高电流输入能力。
114.根据权利要求112所述的方法，所述方法还包括将所述本地数据收集系统的模拟传感器通道和组件板中的至少一个断电。
115.根据权利要求104所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括用于A/D零基准的外部电压参考，其独立于所述第一传感器和所述第二传感器的电压。
116.根据权利要求104所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括锁相环带通跟踪滤波器，所述锁相环带通跟踪滤波器获取慢速RPM和相位信息。
117.根据权利要求104所述的方法，所述方法还包括使用板载定时器相对于至少一个触发通道和所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个以数字方式导出相位。
118.根据权利要求104所述的方法，所述方法还包括使用单独的模数转换器通过峰值检测器进行自动换算，从而进行峰值检测。
119.根据权利要求104所述的方法，所述方法还包括将原始的和缓存的至少一个触发通道路由到所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个。
120.根据权利要求104所述的方法，所述方法还包括利用至少一个过采样模数转换器增大输入过采样率以减少采样率输出并将抗混叠滤波需求降至最低。
121.根据权利要求112所述的方法，其中各专用于对所述多个复用单元和所述多个数据采集单元进行逻辑控制的所述数据总线的所述分布式复杂可编程硬件器件芯片包括高频率晶体时钟参考，所述高频率晶体时钟参考由至少一个过采样模数转换器的所述分布式复杂可编程硬件器件芯片中的至少一个降频以实现较低的采样率而无需数字重采样。
122.根据权利要求104所述的方法，所述方法还包括通过所述本地数据收集系统以单一相对较高采样率获取长数据块，而非以不同的采样率提取的多个数据集。
123.根据权利要求122所述的方法，其中所述单一相对较高采样率对应于约40千赫的最大频率。
124.根据权利要求122所述的方法，其中所述长数据块具有超过1分钟的时长。
125.根据权利要求104所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括多个复用单元和多个数据采集单元，所述数据采集单元从所述工业环境中的多个机器接收多个数据流。
126.根据权利要求104所述的方法，所述方法还包括基于与所述工业环境中所述第一机器的至少所述第一元件关联的分层模板来规划数据采集路径。
127.根据权利要求104所述的方法，其中所述本地数据收集系统管理数据收集带，所述数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形中的至少一个。
128.根据权利要求127所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括利用所述数据收集带的智能管理的神经网络专家系统。
129.根据权利要求127所述的方法，其中所述本地数据收集系统基于分层模板来创建数据采集路径，各分层模板包括与所述数据采集路径关联的机器相关的所述数据收集带。
130.根据权利要求129所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与所述第一机器的多个互连元件关联。
131.根据权利要求130所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与至少所述第一机器和第二机器关联的相似元件关联。
132.根据权利要求129所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与位置上邻近第二机器的至少所述第一机器关联。
133.根据权利要求127所述的方法，所述方法还包括控制所述本地数据收集系统的图形用户界面系统以管理所述数据收集带，其中所述图形用户界面包括专家系统诊断工具。
134.根据权利要求133所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括对来自多个传感器的状态信息进行的基于云的机器模式分析，以便提供所述工业环境的预期状态信息。
135.根据权利要求133所述的方法，其中所述平台的所述计算环境基于利用度量和收益度量中的至少一个提供数据池的自组织。
136.根据权利要求133所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括工业数据收集器的自组织群。
137.根据权利要求133所述的方法，其中所述交叉点开关的多个输入的每一个可单独分配至所述交叉点开关的多个输出中的任一个。
138.一种用于通过监测工业环境中第一机器的至少第一元件的平台对信号进行数据收集、处理和利用的方法，所述方法包括：
通过监测至少所述第一机器的本地数据收集系统，利用计算环境自动获取至少第一传感器信号和第二传感器信号；
将所述本地数据收集系统的交叉点开关的第一输入连接到第一传感器并将所述交叉点开关的第二输入连接到所述本地数据收集系统中的第二传感器；
在如下两种情况之间进行切换：所述交叉点开关的第一输出在传送至少所述第一传感器信号与所述第二传感器信号之间交替进行的情况，以及存在同时从所述交叉点开关的所述第一输出传送所述第一传感器信号和从所述交叉点开关的所述第二输出传送所述第二传感器信号的情况；以及将所述交叉点开关的未分配输出关断成高阻抗状态，其中所述本地数据收集系统管理数据收集带，所述数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形中的至少一个，且其中所述本地数据收集系统包括利用所述数据收集带的智能管理的神经网络专家系统。
139.根据权利要求138所述的方法，其中所述第一传感器信号和所述第二传感器信号是来自所述工业环境的连续振动数据。
140.根据权利要求138所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述第一机器。
141.根据权利要求138所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述工业环境中的第二机器。
142.根据权利要求138所述的方法，所述方法还包括利用所述计算环境自动比较所述第一和第二传感器信号的相对相位。
143.根据权利要求138所述的方法，其中所述第一传感器是单轴传感器，所述第二传感器是三轴传感器。
144.根据权利要求138所述的方法，其中所述交叉点开关的至少所述第一输入包括用于改善信噪比的内部协议前端信号调节。
145.根据权利要求138所述的方法，所述方法还包括利用警报持续地监测所述交叉点开关的至少第三输入，所述警报具有在所述第三输入未分配给所述交叉点开关上多个输出中的任一个时的预定触发条件。
146.根据权利要求145所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括分布式复杂可编程硬件器件(CPLD)芯片，各芯片专用于对所述多个复用单元和从所述工业环境中的所述多个机器接收所述多个数据流的所述多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线。
147.根据权利要求138所述的方法，其中所述本地数据收集系统使用固态继电器提供高电流输入能力。
148.根据权利要求146所述的方法，所述方法还包括将所述本地数据收集系统的模拟传感器通道和组件板中的至少一个断电。
149.根据权利要求138所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括用于A/D零基准的外部电压参考，其独立于所述第一传感器和所述第二传感器的电压。
150.根据权利要求138所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括锁相环带通跟踪滤波器，所述锁相环带通跟踪滤波器获取慢速RPM和相位信息。
151.根据权利要求138所述的方法，所述方法还包括使用板载定时器相对于至少一个触发通道和所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个以数字方式导出相位。
152.根据权利要求138所述的方法，所述方法还包括使用单独的模数转换器通过峰值检测器进行自动换算，从而进行峰值检测。
153.根据权利要求138所述的方法，所述方法还包括将原始的和缓存的至少一个触发通道路由到所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个。
154.根据权利要求138所述的方法，所述方法还包括利用至少一个过采样模数转换器增大输入过采样率以减少采样率输出并将抗混叠滤波需求降至最低。
155.根据权利要求146所述的方法，其中各专用于对所述多个复用单元和所述多个数据采集单元进行逻辑控制的所述数据总线的所述分布式复杂可编程硬件器件芯片包括高频率晶体时钟参考，所述高频率晶体时钟参考由至少一个过采样模数转换器的所述分布式复杂可编程硬件器件芯片中的至少一个降频以实现较低的采样率而无需数字重采样。
156.根据权利要求138所述的方法，所述方法还包括通过所述本地数据收集系统以单一相对较高采样率获取长数据块，而非以不同的采样率提取的多个数据集。
157.根据权利要求156所述的方法，其中所述单一相对较高采样率对应于约40千赫的最大频率。
158.根据权利要求156所述的方法，其中所述长数据块具有超过1分钟的时长。
159.根据权利要求138所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括多个复用单元和多个数据采集单元，所述数据采集单元从所述工业环境中的多个机器接收多个数据流。
160.根据权利要求138所述的方法，所述方法还包括基于与所述工业环境中所述第一机器的至少所述第一元件关联的分层模板来规划数据采集路径。
161.根据权利要求138所述的方法，其中所述本地数据收集系统管理数据收集带，所述数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形中的至少一个。
162.根据权利要求160所述的方法，其中所述本地数据收集系统基于分层模板来创建数据采集路径，各分层模板包括与所述数据采集路径关联的机器相关的所述数据收集带。
163.根据权利要求162所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与所述第一机器的多个互连元件关联。
164.根据权利要求163所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与至少所述第一机器和第二机器关联的相似元件关联。
165.根据权利要求163所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与位置上邻近第二机器的至少所述第一机器关联。
166.根据权利要求160所述的方法，所述方法还包括控制所述本地数据收集系统的图形用户界面系统以管理所述数据收集带，其中所述图形用户界面包括专家系统诊断工具。
167.根据权利要求166所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括对来自多个传感器的状态信息进行的基于云的机器模式分析，以便提供所述工业环境的预期状态信息。
168.根据权利要求166所述的方法，其中所述平台的所述计算环境基于利用度量和收益度量中的至少一个提供数据池的自组织。
169.根据权利要求166所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括工业数据收集器的自组织群。
170.根据权利要求166所述的方法，其中所述交叉点开关的多个输入的每一个可单独分配至所述交叉点开关的多个输出中的任一个。
171.一种用于通过监测工业环境中第一机器的至少第一元件的平台对信号进行数据收集、处理和利用的方法，所述方法包括：
通过监测至少所述第一机器的本地数据收集系统，利用计算环境自动获取至少第一传感器信号和第二传感器信号；
将所述本地数据收集系统的交叉点开关的第一输入连接到第一传感器并将所述交叉点开关的第二输入连接到所述本地数据收集系统中的第二传感器；
在如下两种情况之间进行切换：所述交叉点开关的第一输出在传送至少所述第一传感器信号与所述第二传感器信号之间交替进行的情况，以及存在同时从所述交叉点开关的所述第一输出传送所述第一传感器信号和从所述交叉点开关的所述第二输出传送所述第二传感器信号的情况；以及
将所述交叉点开关的未分配输出关断成高阻抗状态，其中所述本地数据收集系统管理数据收集带，所述数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形中的至少一个，且其中所述本地数据收集系统基于分层模板来创建数据采集路径，各分层模板包括与所述数据采集路径关联的机器相关的所述数据收集带。
172.根据权利要求171所述的方法，其中所述第一传感器信号和所述第二传感器信号是来自所述工业环境的连续振动数据。
173.根据权利要求171所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述第一机器。
174.根据权利要求171所述的方法，其中所述本地数据收集系统中的所述第二传感器连接到所述工业环境中的第二机器。
175.根据权利要求171所述的方法，所述方法还包括利用所述计算环境自动比较所述第一和第二传感器信号的相对相位。
176.根据权利要求171所述的方法，其中所述第一传感器是单轴传感器，所述第二传感器是三轴传感器。
177.根据权利要求171所述的方法，其中所述交叉点开关的至少所述第一输入包括用于改善信噪比的内部协议前端信号调节。
178.根据权利要求171所述的方法，所述方法还包括利用警报持续地监测所述交叉点开关的至少第三输入，所述警报具有在所述第三输入未分配给所述交叉点开关上多个输出中的任一个时的预定触发条件。
179.根据权利要求178所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括分布式复杂可编程硬件器件(CPLD)芯片，各芯片专用于对所述多个复用单元和从所述工业环境中的所述多个机器接收所述多个数据流的所述多个数据采集单元进行逻辑控制的数据总线。
180.根据权利要求171所述的方法，其中所述本地数据收集系统使用固态继电器提供高电流输入能力。
181.根据权利要求179所述的方法，所述方法还包括将所述本地数据收集系统的模拟传感器通道和组件板中的至少一个断电。
182.根据权利要求171所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括用于A/D零基准的外部电压参考，其独立于所述第一传感器和所述第二传感器的电压。
183.根据权利要求171所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括锁相环带通跟踪滤波器，所述锁相环带通跟踪滤波器获取慢速RPM和相位信息。
184.根据权利要求171所述的方法，所述方法还包括使用板载定时器相对于至少一个触发通道和所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个以数字方式导出相位。
185.根据权利要求171所述的方法，所述方法还包括使用单独的模数转换器通过峰值检测器进行自动换算，从而进行峰值检测。
186.根据权利要求171所述的方法，所述方法还包括将原始的和缓存的至少一个触发通道路由到所述交叉点开关上的多个输入中的至少一个。
187.根据权利要求171所述的方法，所述方法还包括利用至少一个过采样模数转换器增大输入过采样率以减少采样率输出并将抗混叠滤波需求降至最低。
188.根据权利要求179所述的方法，其中各专用于对所述多个复用单元和所述多个数据采集单元进行逻辑控制的所述数据总线的所述分布式CPLD芯片包括高频率晶体时钟参考，所述高频率晶体时钟参考由至少一个过采样模数转换器的所述分布式CPLD芯片中的至少一个降频以实现较低的采样率而无需数字重采样。
189.根据权利要求171所述的方法，所述方法还包括通过所述本地数据收集系统以单一相对较高采样率获取长数据块，而非以不同的采样率提取的多个数据集。
190.根据权利要求189所述的方法，其中所述单一相对较高采样率对应于约40千赫的最大频率。
191.根据权利要求189所述的方法，其中所述长数据块具有超过1分钟的时长。
192.根据权利要求171所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括多个复用单元和多个数据采集单元，所述数据采集单元从所述工业环境中的多个机器接收多个数据流。
193.根据权利要求171所述的方法，所述方法还包括基于与所述工业环境中所述第一机器的至少所述第一元件关联的分层模板来规划数据采集路径。
194.根据权利要求171所述的方法，其中所述本地数据收集系统管理数据收集带，所述数据收集带定义特定频带和一组频谱峰值、真峰值电平、从时间波形导出的波峰因数以及从振动包络导出的完整波形中的至少一个。
195.根据权利要求193所述的方法，其中所述本地数据收集系统包括利用所述数据收集带的智能管理的神经网络专家系统。
196.根据权利要求195所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与所述第一机器的多个互连元件关联。
197.根据权利要求196所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与至少所述第一机器和第二机器关联的相似元件关联。
198.根据权利要求196所述的方法，其中所述分层模板中的至少一个与位置上邻近第二机器的至少所述第一机器关联。
199.根据权利要求193所述的方法，所述方法还包括控制所述本地数据收集系统的图形用户界面系统以管理所述数据收集带，其中所述图形用户界面包括专家系统诊断工具。
200.根据权利要求199所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括对来自多个传感器的状态信息进行的基于云的机器模式分析，以便提供所述工业环境的预期状态信息。
201.根据权利要求200所述的方法，其中所述平台的所述计算环境基于利用度量和收益度量中的至少一个提供数据池的自组织。
202.根据权利要求201所述的方法，其中所述平台的所述计算环境包括工业数据收集器的自组织群。
203.根据权利要求202所述的方法，其中所述交叉点开关的多个输入的每一个可单独分配至所述交叉点开关的多个输出中的任一个。
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