CN117527697A - 基于物联网的增光膜生产设备监测系统及方法 - Google Patents

基于物联网的增光膜生产设备监测系统及方法 Download PDF

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CN117527697A CN202410019467.4A CN202410019467A CN117527697A CN 117527697 A CN117527697 A CN 117527697A CN 202410019467 A CN202410019467 A CN 202410019467A CN 117527697 A CN117527697 A CN 117527697A
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Abstract

本发明公开了基于物联网的增光膜生产设备监测系统及方法,涉及物联网技术领域,该系统包括:设备模块、数据集成与分析模块和报警模块;所述设备模块将数据块传输到数据集成与分析模块;所述数据集成与分析模块用于确定数据分块的个数和数据块传输使用的通道,并且对接收到的设备数据进行解析和处理;所述报警模块,响应数据集成与分析模块的控制指令;本发明所达到的有益效果是:利用闲置通道辅助设备数据传输任务,提供数据传输的速度;以更快的速度传输大量数据,具有快速性;通过优化数据传输方式和算法,实现高效的数据传输和处理,具有高效性;确保数据传输的可靠性和稳定性,保证数据的完整性和一致性。

Description

基于物联网的增光膜生产设备监测系统及方法
技术领域
本发明涉及物联网技术领域,具体为基于物联网的增光膜生产设备监测系统及方法。
背景技术
物联网是一种技术和概念,指的是将各种物理设备、传感器、车辆、家用电器和其他对象连接到互联网,以使它们能够相互通信、交换数据和执行各种任务,而无须人类干预,物联网的目标是实现设备之间的智能互联,以提高效率、改善生活质量和支持各种应用领域;在增光膜生成设备监测的过程中,物联网发挥着重要的作用,它使增光膜生产设备数据的收集、传输、存储和分析变得更加智能和高效;增光膜的生产设备包括精密涂布生产线、光扩散罩生产线、镀膜机等设备,这些设备的性能和精度直接影响增光膜的质量和性能,增光膜的生产是一个复杂的工艺过程,对数据传输通道有低延迟和高速度的要求;当增光膜生产设备发生故障或者异常数据时,会产生大量的异常和报警信息,给传输通道的带宽带来压力;短时间内遇到大量的增光膜生产设备数据时,如何加快增光膜生产设备数据的传输速度成为一个需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供基于物联网的增光膜生产设备监测系统及方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
基于物联网的增光膜生产设备监测系统,包括:设备模块、数据集成与分析模块和报警模块;所述设备模块与所述数据集成与分析模块之间相互连接,用于将设备数据进行分块,将分块后得到的数据块从数据集成与分析模块指定的通道传输到数据集成与分析模块;所述数据集成与分析模块与所述报警模块之间相互连接,用于确定数据分块的个数和数据块传输使用的通道,并且对接收到的设备数据进行解析和处理,确定设备的运行状态;所述通道指设备与设备之间进行通信的媒介,设备和数据集成与分析模块之间进行通信的媒介;当设备出现异常时,所述数据集成与分析模块向相关人员发送通知并控制报警模块发出警报;所述报警模块,响应数据集成与分析模块的控制指令。
具体地,所述设备模块还包括数据采集单元、第一通信单元和数据分块单元;所述数据采集单元通过不同的传感器获取设备相关的不同类型的信息;所述数据分块单元根据接收到的数据集成与分析模块的信息,对设备数据进行分块处理得到数据块;所述第一通信单元用于将设备数据传输到所述数据集成与分析模块。
所述第一通信单元对数据块进行编码,确保数据的完整性和可靠性;将编码后的数据块分成数据段,在每个数据段的头部添加协议头部,所述协议头部包含控制信息,由网络协议决定;在每个数据段的末尾添加协议尾部,所述协议尾部包含校验信息,用于处理数据传输过程中发生的错误;将数据段、协议头部和协议尾部组合后形成完整的数据包,一个数据块封装成若干个数据包,按照所述数据集成与分析模块指定的通道传输到数据集成与分析模块或者其他设备。
所述数据集成与分析模块包括数据存储单元、神经网络单元、分析单元和第二通信单元,所述数据存储单元用于存储各个通道的带宽和历史传输数据,所述传输数据指数据量的大小和传输时间;所述神经网络单元以带宽、数据块大小和数据块数量为输出,数据传输时间为输出,用于预测数据块在每个通道上传输所需要的时间;所述分析单元对各个通道的历史传输数据进行分析,确定出各个通道的传输开销,并在接收到完整的设备数据之后对设备的状态进行监测和分析;所述第二通信单元用于接收所述第一通信单元发出的数据包,对数据包进行解密,将数据包还原成数据块,通过数据块恢复原始的设备数据。
基于物联网的增光膜生产设备监测方法,具体包括以下步骤:
S5-1,确定闲置的通道和待传输设备数据的大小;当设备产生大量的数据需要进行传输时,例如当设备出现异常情况或发生故障时,会产生大量的异常数据或者报警信息,需要及时将这些数据传送到数据集成与分析模块,确定设备当前的状态;设备自身和数据集成与分析模块之间的通道可能无法满足设备数据传输的实时性要求,为此,将部分数据通过其他设备进行中转,再传输到数据集成与分析模块;
S5-2,将设备数据进行分块,以数据块为单位,确定最优的数据分块数量和数据传输通道,通过通道对所有数据块进行传输;
S5-3,接收全部数据块,将数据块重组恢复成完整的设备数据,对设备数据进行处理,监测设备的运行状态。
在步骤S5-2中,确定最优的数据传输通道具体包括以下分析步骤:
S6-1,将设备数据进行分块,记产生设备数据的设备为起始设备,通过神经网络单元预测所有数据块通过起始设备和数据集成与分析模块之间的通道进行传输需要的时间,记为Tmax;设备数据通过起始设备传输到数据集成与分析模块花费的时间为Tmax,当数据快经过其余设备中转再传输到数据集成与分析模块花费的时间大于Tmax时,传输完整设备数据花费的时间反而会增加,中转也就没有意义;
S6-2,确定与起始设备连接的其余设备的通道状态,找到通道处于闲置状态的其余设备,所述通道处于闲置状态的其余设备指与起始设备之间的通道没有进行数据传输,且和数据集成与分析模块之间的通道也未进行数据传输的设备;通过神经网络单元预测一个数据块通过其余设备的通道传输到数据集成与分析模块所需要的时间Ti,i的取值范围是[1,n]之间的正整数,n是闲置状态的其余设备的数量;所述时间Ti由第一时间Ti1和第二时间Ti2组成,所述第一时间指数据块从起始设备转移到通道处于闲置状态的其余设备花费的时间,所述第二时间指数据块从通道处于闲置状态的其余设备传输到数据集成与分析模块花费的时间;Ti=Ti1+Ti2;将所有的Ti与Tmax比较,选中Ti小于Tmax的通道处于闲置状态的其余设备,将选中的设备记为一次设备;数据块经过其余设备中转再传输到数据集成与分析模块包括两个过程,第一个过程是数据块通过起始设备与其余设备之间的通道,传输到其余设备上;第二个过程是数据块通过其余设备和数据集成与分析模块之间的通道,传输到数据集成与分析模块,这两个过程的时间相加得到了数据块传输到数据集成与分析模块花费的时间;
S6-3,起始设备和一次设备分别负责传输一个数据块的任务,并且将数据块传输的时间从小到大进行排列,得到数据块传输时间序列:t11、t21、…tm1,m是被选中的一次设备的数量;
S6-4,比较m与设备数据被分成的数据块的数量QTY,若m大于等于QTY,则设备数据全部被传输,从数据块传输时间序列选出前QTY个传输时间构成新的传输时间序列:t11、t21、…tQTY1,每个传输时间都对应唯一一个起始设备或一次设备,进入S6-5;若m小于QTY,则设备数据未被全部传输,进入S6-6;
当设备数据量较小时,不需要使用全部一次设备,就能够完成数据块的传输;当设备数据量较大时,部分设备可能需要承担1个以上的数据块传输任务;
S6-5,将传输时间序列末尾对应的设备承担的一个数据块传输任务交给传输时间序列头部对应的设备,将传输时间从小打到进行排列,得到新的传输时间序列;判断新的传输时间末尾的数据块传输时间是否增加,若数据块传输时间未增加,则重复步骤S6-5;若数据块传输时间增加,则将最新的数据块传输时间序列还原到前一次更新的时间序列状态,得到最终的设备数据传输方式,包括传输数据块使用的通道以及各个通道承担的数据块传输数量,对设备数据进行传输,结束;
由于设备与设备之间的通道存在差异,设备和数据集成与分析模块之间的通道也存在差异,每个设备负责一个数据块传输任务不一定是全局最优解;与木桶效应相同,完整的设备数据传输时间由传输数据块花费时间最久的设备决定;将传输数据块花费时间最久的设备承担的数据块传输任务,逐个交给传输数据块花费时间最少的设备进行传输,可以最大化利用能够高速传输数据块的设备;同时,每个设备承担的数据块传输任务的数量不完全相同,需要逐个进行调整,每次调整传输时间序列中只需要通过神经网络单元进行两个计算,并对传输时间进行一次排列;当传输数据块花费时间的最大值无法减少时,就得到了设备数据传输方式;
S6-6,传输时间序列头部对应的设备承担的数据块传输任务加1后,将传输时间从小打到进行排列,得到新的传输时间序列;判断已被分配的数据块数量是否等于分块数,若不等于,则重复步骤S6-6;若已被分配的数据块数量等于分块数,则进入S6-7;
设备数据量较大,部分设备需要承担1个以上的数据块传输任务,为了减少完整设备数据传输花费的时间,高速传输数据块的设备需要承担更多的数据块传输任务;
S6-7,将传输时间序列末尾对应的设备承担的一个数据块传输任务交给传输时间序列头部对应的设备,将传输时间从小打到进行排列,得到新的传输时间序列;判断新的传输时间序列末尾的数据块传输时间是否增加,若数据块传输时间未增加,则重复步骤S6-7;若传输时间序列末尾数据块传输时间增加,则将最新的数据块传输时间序列还原到前一次更新的时间序列状态,得到最终的设备数据传输方式,包括传输数据块使用的通道以及各个通道承担的数据块传输数量,对设备数据进行传输,结束。
步骤S6-1至S6-7得到的是在一个数据分块数量的情况下,最优的设备数据传输方式;不同的数据分块数量下,最优的设备数据传输方式不同,设备数据传输花费的时间也不同;需要确定最优的数据分块数量,包括以下步骤:
确定每个通道允许的最小数据块大小,记所有通道允许的最小数据块大小的最小值为MIN,从分块数量为1开始,通过每次增加随机步长方式,对每个分块数量,重复步骤S6-1至S6-7,得到设备数据传输时间及对应的设备数据分块数量;当数据块的大小小于MIN时,停止增加步长,并将设备数据传输时间最短的设备数据分块数量作为最终的设备数据分块数量;由于数据传输时存在传输开销,当数据块太小时,传输开销的占比会上升,影响设备数据传输花费的时间,每个通道都存在一个数据块的最小值;不同通道的最小值不同,即使数据块的大小小于部分通道的最小值,设备数据传输时间仍然可能是最短的,因为另外部分设备的传输开销比较小;当数据块的大小小于MIN,所有设备的传输开销都较高,不再增加数据块的数量。
每个通道允许的最小数据块大小,通过以下方式进行确定:
对所有通道单独进行测试,在相同的通道中,测试传输不同数据量szj的数据花费的时间spj,j的取值范围是[1,L]之间的正整数,L是不同的数据量的个数,对szj和spj进行特征拼接得到向量(szj,spj),任取两个不相同的向量计算出数据传输速度v(j,k),v(j,k)=(szj-szk)/(spj-spk),k的取值范围是[1,L]之间的正整数且k与j不相等;计算出传输速度v(j,k)的平均值μ(v(j,k)),对向量(szj,spj),计算出传输开销TTj,TTj=spj-szj/μ(v(j,k));计算出传输开销TTj的平均值μ(TTj),得到通道的传输开销;设置数据传输允许的传输开销比TTP,确定出通道允许的最小数据块大小Szmin,Szmin=[μ(TTj)/TTP-μ(TTj)]×μ(v(j,k))。
时间数据传输时间由传输开销和纯数据传输时间两部分组成;传输开销包括传输数据时建立和拆除连接、发送和接收数据包的处理等开销;较大的数据块能够减少连接建立和拆除的次数,减少数据传输的开销;对应同一通道来说,系统性能、网络配置和缓冲区大小等因素都相同,传输开销随着数据块的大小变化而线性变化,但传输开销的绝对差异很小,因为数据块大小对建立和拆除连接、发送和接收数据包等处理的影响非常小,因此通过传输两个不同大小的数据块花费的时间相减得到时间差,可以抵消传输开销对传输时间的影响;再使用数据块的差值除以时间差可以得到通道的数据传输速度;根据数据块大小和数据传输速度能够确定通道纯数据传输时间,以实际数据传输时间减去纯数据传输时间得到通道的传输开销,在此过程中,采用平均值以消除偶然性的影响。确定最优的数据分块数量和传输数据块使用的通道之后,才实际进行设备数据传输。
在确定最优的数据分块数量和传输数据块使用的通道时,各个通道的数据传输时间通过数据集成与分析模块中的神经网络单元进行确定;每个通道都对应一个神经网络模型,神经网络模型的输入为数据块数量、数据块大小和通道的带宽,输出为实际数据传输时间;未进行数据分块时,数据块数量为1;通过历史的传输时间数据对神经网络模型进行训练,以梯度下降法寻找权值的最优解。
在确定每个通道的传输开销时,以实际获取的数据传输时间为主,通过通道的神经网络模型对数据传输时间数据集进行扩充,增加通道传输开销的泛用性。
所有设备和数据集成与分析模块的通道保持持久连接,用于实时传输数据;起始设备和其他设备之间的通道采用临时连接方式,在需要进行数据传输时建立并在数据传输完成后立即关闭。
数据块传输包括以下步骤:
基于最优的数据分块数量和传输数据块使用的通道,打开相关设备之间的通道,建立临时连接;
确定每个通道的传输协议;
所有相关通道传输数据块;
数据集成与分析模块接收全部的设备数据之后,关闭相关设备之间的通道,结束临时连接。
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果是:智能数据传输利用闲置通道辅助设备数据传输任务,提供数据传输的速度;智能数据传输可以以更快的速度传输大量数据,从而实现实时的数据交换和处理,具有快速性;智能数据传输可以通过优化数据传输方式和算法,实现高效的数据传输和处理,降低能耗并提高处理速度,具有高效性;通过智能数据传输,数据可以被传输到具有强大计算能力的数据集成与分析模块进行智能化的分析和处理,以提供更精准的结果和预测;智能数据传输技术可以确保数据传输的可靠性和稳定性,避免数据丢失或传输中断,保证数据的完整性和一致性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是本发明实施例基于物联网的增光膜生产设备监测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,在本发明的实施例中,提供基于物联网的增光膜生产设备监测系统,包括:设备模块、数据集成与分析模块和报警模块;所述设备模块与所述数据集成与分析模块之间相互连接,用于将设备数据进行分块,将分块后得到的数据块从数据集成与分析模块指定的通道传输到数据集成与分析模块;所述数据集成与分析模块与所述报警模块之间相互连接,用于确定数据分块的个数和数据块传输使用的通道,并且对接收到的设备数据进行解析和处理,确定设备的运行状态;所述通道指设备与设备之间进行通信的媒介,设备和数据集成与分析模块之间进行通信的媒介;当设备出现异常时,所述数据集成与分析模块向相关人员发送通知并控制报警模块发出警报;所述报警模块,响应数据集成与分析模块的控制指令。
所述设备模块还包括数据采集单元、第一通信单元和数据分块单元;所述数据采集单元通过不同的传感器获取设备相关的不同类型的信息;所述数据分块单元根据接收到的数据集成与分析模块的信息,对设备数据进行分块处理得到数据块;所述第一通信单元用于将设备数据传输到所述数据集成与分析模块。
所述第一通信单元对数据块进行编码,确保数据的完整性和可靠性;将编码后的数据块分成数据段,在每个数据段的头部添加协议头部,所述协议头部包含控制信息,由网络协议决定;在每个数据段的末尾添加协议尾部,所述协议尾部包含校验信息,用于处理数据传输过程中发生的错误;将数据段、协议头部和协议尾部组合后形成完整的数据包,一个数据块封装成若干个数据包,按照所述数据集成与分析模块指定的通道传输到数据集成与分析模块或者其他设备。
所述数据集成与分析模块包括数据存储单元、神经网络单元、分析单元和第二通信单元,所述数据存储单元用于存储各个通道的带宽和历史传输数据,所述传输数据指数据量的大小和传输时间;所述神经网络单元以带宽、数据块大小和数据块数量为输出,数据传输时间为输出,用于预测数据块在每个通道上传输所需要的时间;所述分析单元对各个通道的历史传输数据进行分析,确定出各个通道的传输开销,并在接收到完整的设备数据之后对设备的状态进行监测和分析;所述第二通信单元用于接收所述第一通信单元发出的数据包,对数据包进行解密,将数据包还原成数据块,通过数据块恢复原始的设备数据。
在本发明的实施例中,提供基于物联网的增光膜生产设备监测方法,具体包括以下步骤:
提供数据集成与分析模块中的神经网络单元训练每个通道的神经网络模型,以数据块数量、数据块大小和通道的带宽为输入,实际数据传输实际为输出,以梯度下降法寻找各个神经元的权值的最优解,当数据未进行分块直接进行传输时,数据块的数量为1。
确定每个通道所允许的数据块最小值,对所有通道单独进行测试,在相同的通道中,测试传输不同数据量szj的数据花费的时间spj,j的取值范围是[1,L]之间的正整数,L是不同的数据量的个数,对szj和spj进行特征拼接得到向量(szj,spj),任取两个不相同的向量计算出数据传输速度v(j,k),v(j,k)=(szj-szk)/(spj-spk),k的取值范围是[1,L]之间的正整数且k与j不相等;计算出传输速度v(j,k)的平均值μ(v(j,k)),对向量(szj,spj),计算出传输开销TTj,TTj=spj-szj/μ(v(j,k));计算出传输开销TTj的平均值μ(TTj),得到通道的传输开销;设置数据传输允许的传输开销比TTP,确定出通道允许的最小数据块大小Szmin,Szmin=[μ(TTj)/TTP-μ(TTj)]×μ(v(j,k));其中不同数据量szj的数据来自于历史传输数据,当历史传输数据不足时,通过通道对应的神经网络模型对数据集进行扩充,增强泛用性。当通道传输10兆字节数据需要1秒,传输20兆字节数据需要1.9秒时,根据公式计算出通道的数据传输速度V,V=(20-10)/(1.9-1)=11.11兆字节每秒,计算出通道的传输开销TT,TT=1-10/11.11=0.099秒;在此过程中,采用平均值以消除偶然性的影响,并且通过神经网络单元扩充每个通道的数据集;当通道允许的数据传输开销比为10%时,可以确定总的传输时间,0.099/10%=0.99秒,得到通道允许的最小数据量,Szmin=(0.99-0.099)×11.11=9.899兆字节。
S5-1,确定闲置的通道和待传输设备数据的大小;
S5-2,将设备数据进行分块,以数据块为单位,确定最优的数据分块数量和数据传输通道,通过通道对所有数据块进行传输;
首先指定数据块数量为1,接着通过下列步骤确定在数据块数量为1时的最优的数据传输通道:
S6-1,将设备数据进行分块,记产生设备数据的设备为起始设备,通过神经网络单元预测所有数据块通过起始设备和数据集成与分析模块之间的通道进行传输需要的时间,记为Tmax;
S6-2,确定与起始设备连接的其余设备的通道状态,找到通道处于闲置状态的其余设备,所述通道处于闲置状态的其余设备指与起始设备之间的通道没有进行数据传输,且和数据集成与分析模块之间的通道也未进行数据传输的设备;通过神经网络单元预测一个数据块通过其余设备的通道传输到数据集成与分析模块所需要的时间Ti,i的取值范围是[1,n]之间的正整数,n是闲置状态的其余设备的数量;所述时间Ti由第一时间Ti1和第二时间Ti2组成,所述第一时间指数据块从起始设备转移到通道处于闲置状态的其余设备花费的时间,所述第二时间指数据块从通道处于闲置状态的其余设备传输到数据集成与分析模块花费的时间;Ti=Ti1+Ti2;将所有的Ti与Tmax比较,选中Ti小于Tmax的通道处于闲置状态的其余设备,将选中的设备记为一次设备;
S6-3,起始设备和一次设备分别负责传输一个数据块的任务,并且将数据块传输的时间从小到大进行排列,得到数据块传输时间序列:t11、t21、…tm1,m是被选中的一次设备的数量;
S6-4,比较m与设备数据被分成的数据块的数量QTY,若m大于等于QTY,则设备数据全部被传输,从数据块传输时间序列选出前QTY个传输时间构成新的传输时间序列:t11、t21、…tQTY1,每个传输时间都对应唯一一个起始设备或一次设备,进入S6-5;若m小于QTY,则设备数据未被全部传输,进入S6-6;
S6-5,将传输时间序列末尾对应的设备承担的一个数据块传输任务交给传输时间序列头部对应的设备,将传输时间从小打到进行排列,得到新的传输时间序列;判断新的传输时间末尾的数据块传输时间是否增加,若数据块传输时间未增加,则重复步骤S6-5;若数据块传输时间增加,则将最新的数据块传输时间序列还原到前一次更新的时间序列状态,得到最终的设备数据传输方式,包括传输数据块使用的通道以及各个通道承担的数据块传输数量,对设备数据进行传输,结束;
S6-6,传输时间序列头部对应的设备承担的数据块传输任务加1后,将传输时间从小打到进行排列,得到新的传输时间序列;判断已被分配的数据块数量是否等于分块数,若不等于,则重复步骤S6-6;若已被分配的数据块数量等于分块数,则进入S6-7;
S6-7,将传输时间序列末尾对应的设备承担的一个数据块传输任务交给传输时间序列头部对应的设备,将传输时间从小打到进行排列,得到新的传输时间序列;判断新的传输时间序列末尾的数据块传输时间是否增加,若数据块传输时间未增加,则重复步骤S6-7;若传输时间序列末尾数据块传输时间增加,则将最新的数据块传输时间序列还原到前一次更新的时间序列状态,得到最终的设备数据传输方式,包括传输数据块使用的通道以及各个通道承担的数据块传输数量,对设备数据进行传输,结束。
通过增加随机步长的方式,在不同分块数量的条件下,重复步骤S6-1至S6-7,得到在不同分块数量的条件下最优的数据传输通道;当数据块的大小小于MIN时并将设备数据传输时间最短的设备数据分块数量作为最终的设备数据分块数量,该数据分块数量对应的最优数据传输通道即为全局最优数据传输通道,其中MIN=Szmin。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于物联网的增光膜生产设备监测系统,其特征在于,包括:设备模块、数据集成与分析模块和报警模块;所述设备模块与所述数据集成与分析模块之间相互连接,用于将设备数据进行分块,将分块后得到的数据块从数据集成与分析模块指定的通道传输到数据集成与分析模块;所述数据集成与分析模块与所述报警模块之间相互连接,用于确定数据分块的个数和数据块传输使用的通道,并且对接收到的设备数据进行解析和处理,确定设备的运行状态;所述通道指设备与设备之间进行通信的媒介,设备和数据集成与分析模块之间进行通信的媒介;当设备出现异常时,所述数据集成与分析模块向相关人员发送通知并控制报警模块发出警报;所述报警模块,响应数据集成与分析模块的控制指令。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的增光膜生产设备监测系统,其特征在于,所述设备模块还包括数据采集单元、第一通信单元和数据分块单元;所述数据采集单元通过不同的传感器获取设备相关的不同类型的信息;所述数据分块单元根据接收到的数据集成与分析模块的信息,对设备数据进行分块处理得到数据块;所述第一通信单元用于将设备数据传输到所述数据集成与分析模块。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的增光膜生产设备监测系统,其特征在于,所述第一通信单元对数据块进行编码,确保数据的完整性和可靠性;将编码后的数据块分成数据段,在每个数据段的头部添加协议头部,所述协议头部包含控制信息,由网络协议决定;在每个数据段的末尾添加协议尾部,所述协议尾部包含校验信息,用于处理数据传输过程中发生的错误;将数据段、协议头部和协议尾部组合后形成完整的数据包,一个数据块封装成若干个数据包,按照所述数据集成与分析模块指定的通道传输到数据集成与分析模块或者其他设备。
4.根据权利要求3所述的基于物联网的增光膜生产设备监测系统,其特征在于,所述数据集成与分析模块包括数据存储单元、神经网络单元、分析单元和第二通信单元,所述数据存储单元用于存储各个通道的带宽和历史传输数据,所述传输数据指数据量的大小和传输时间;所述神经网络单元以带宽、数据块大小和数据块数量为输出,数据传输时间为输出,用于预测数据块在每个通道上传输所需要的时间;所述分析单元对各个通道的历史传输数据进行分析,确定出各个通道的传输开销,并在接收到完整的设备数据之后对设备的状态进行监测和分析;所述第二通信单元用于接收所述第一通信单元发出的数据包,对数据包进行解密,将数据包还原成数据块,通过数据块恢复原始的设备数据。
5.基于物联网的增光膜生产设备监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S5-1,确定闲置的通道和待传输设备数据的大小;
S5-2,将设备数据进行分块,以数据块为单位,确定最优的数据分块数量和数据传输通道,通过通道对所有数据块进行传输;
S5-3,接收全部数据块,将数据块重组恢复成完整的设备数据,对设备数据进行处理,监测设备的运行状态。
6.根据权利要求5所述的基于物联网的增光膜生产设备监测方法,其特征在于,在步骤S5-2中,确定最优的数据传输通道还包括以下分析步骤:
S6-1,将设备数据进行分块,记产生设备数据的设备为起始设备,通过神经网络单元预测所有数据块通过起始设备和数据集成与分析模块之间的通道进行传输需要的时间,记为Tmax;
S6-2,确定与起始设备连接的其余设备的通道状态,找到通道处于闲置状态的其余设备,所述通道处于闲置状态的其余设备指与起始设备之间的通道没有进行数据传输,且和数据集成与分析模块之间的通道也未进行数据传输的设备;通过神经网络单元预测一个数据块通过其余设备的通道传输到数据集成与分析模块所需要的时间Ti,i的取值范围是[1,n]之间的正整数,n是闲置状态的其余设备的数量;所述时间Ti由第一时间Ti1和第二时间Ti2组成,所述第一时间指数据块从起始设备转移到通道处于闲置状态的其余设备花费的时间,所述第二时间指数据块从通道处于闲置状态的其余设备传输到数据集成与分析模块花费的时间;Ti=Ti1+Ti2;将所有的Ti与Tmax比较,选中Ti小于Tmax的通道处于闲置状态的其余设备,将选中的设备记为一次设备;
S6-3,起始设备和一次设备分别负责传输一个数据块的任务,并且将数据块传输的时间从小到大进行排列,得到数据块传输时间序列:t11、t21、…tm1,m是被选中的一次设备的数量;
S6-4,比较m与设备数据被分成的数据块的数量QTY,若m大于等于QTY,则设备数据全部被传输,从数据块传输时间序列选出前QTY个传输时间构成新的传输时间序列:t11、t21、…tQTY1,每个传输时间都对应唯一一个起始设备或一次设备,进入S6-5;若m小于QTY,则设备数据未被全部传输,进入S6-6;
S6-5,将传输时间序列末尾对应的设备承担的一个数据块传输任务交给传输时间序列头部对应的设备,将传输时间从小打到进行排列,得到新的传输时间序列;判断新的传输时间末尾的数据块传输时间是否增加,若数据块传输时间未增加,则重复步骤S6-5;若数据块传输时间增加,则将最新的数据块传输时间序列还原到前一次更新的时间序列状态,得到最终的设备数据传输方式,包括传输数据块使用的通道以及各个通道承担的数据块传输数量,对设备数据进行传输,结束;
S6-6,传输时间序列头部对应的设备承担的数据块传输任务加1后,将传输时间从小打到进行排列,得到新的传输时间序列;判断已被分配的数据块数量是否等于分块数,若不等于,则重复步骤S6-6;若已被分配的数据块数量等于分块数,则进入S6-7;
S6-7,将传输时间序列末尾对应的设备承担的一个数据块传输任务交给传输时间序列头部对应的设备,将传输时间从小打到进行排列,得到新的传输时间序列;判断新的传输时间序列末尾的数据块传输时间是否增加,若数据块传输时间未增加,则重复步骤S6-7;若传输时间序列末尾数据块传输时间增加,则将最新的数据块传输时间序列还原到前一次更新的时间序列状态,得到最终的设备数据传输方式,包括传输数据块使用的通道以及各个通道承担的数据块传输数量,对设备数据进行传输,结束。
7.根据权利要求6所述的基于物联网的增光膜生产设备监测方法,其特征在于,在步骤S6-1中数据分块数量通过以下方式进行确定:
确定每个通道允许的最小数据块大小,记所有通道允许的最小数据块大小的最小值为MIN,从分块数量为1开始,通过每次增加随机步长方式,对每个分块数量,重复步骤S6-1至S6-7,得到设备数据传输时间及对应的设备数据分块数量;当数据块的大小小于MIN时,停止增加步长,并将设备数据传输时间最短的设备数据分块数量作为最终的设备数据分块数量。
8.根据权利要求7所述的基于物联网的增光膜生产设备监测方法,其特征在于,所述每个通道允许的最小数据块大小,通过以下方式进行确定:
对所有通道单独进行测试,在相同的通道中,测试传输不同数据量szj的数据花费的时间spj,j的取值范围是[1,L]之间的正整数,L是不同的数据量的个数,对szj和spj进行特征拼接得到向量(szj,spj),任取两个不相同的向量计算出数据传输速度v(j,k),v(j,k)=(szj-szk)/(spj-spk),k的取值范围是[1,L]之间的正整数且k与j不相等;计算出传输速度v(j,k)的平均值μ(v(j,k)),对向量(szj,spj),计算出传输开销TTj,TTj=spj-szj/μ(v(j,k));计算出传输开销TTj的平均值μ(TTj),得到通道的传输开销;设置数据传输允许的传输开销比TTP,确定出通道允许的最小数据块大小Szmin,Szmin=[μ(TTj)/TTP-μ(TTj)]×μ(v(j,k))。
9.根据权利要求8所述的基于物联网的增光膜生产设备监测方法,其特征在于,所有设备和数据集成与分析模块的通道保持持久连接,用于实时传输数据;起始设备和其他设备之间的通道采用临时连接方式,在需要进行数据传输时建立并在数据传输完成后立即关闭。
10.根据权利要求9所述的基于物联网的增光膜生产设备监测方法,其特征在于,数据块传输包括以下步骤:
基于最终的数据分块数量和传输数据块使用的通道,打开相关设备之间的通道,建立临时连接;
确定每个通道的传输协议;
所有相关通道传输数据块;
数据集成与分析模块接收全部的设备数据之后,关闭相关设备之间的通道,结束临时连接。
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