一种面向工业生产的物联网检测数据管理系统及方法与流程

本发明属于数据管理，尤其涉及一种面向工业生产的物联网检测数据管理系统及方法。

背景技术：

1、随着信息技术和工业化的加速融合，智能制造是公认的提升制造业整体竞争力的核心高技术，而物联网技术正成为当前工业智能制造中的核心组成部分。在工业生产、经营、管理等领域中，物联网信息采集设备广泛应用，利用传感器技术、无线射频识别技术、标签和嵌入式系统技术等实时采集各种需要监控、连接、互动的物体或过程的信息。通过物联网设备采集的大量数据信息，中心计算器能够对智慧工业中的机器、设备和人员进行集中管理和控制。但是物联网设备采集的工业信息数据，具有数据量大、数据类型复杂和数据处理实时性要求高的特点，如何高性能的存储和管理大批量的物联网检测数据，并且以一定安全策略保证数据存储的安全性，是当前工业大数据时代需要解决的关键问题。

2、专利《一种物联网数据管理系统及方法》(申请号cn202310403828.0)公开了一种物联网数据管理系统及方法，该系统包括信息采集模块、数据分析模块、数据诊断模块和终端模块；信息采集模块用于采集物联网信息，将物联网信息转换为统一格式的标准化文档，并将标准化文档发送至数据分析模块；数据分析模块用于对标准化文档进行分析，生成疑似故障信息；数据诊断模块用于对疑似故障信息进行信息诊断，得到最终故障信息；终端模块用于将最终故障信息发送至计算机。该专利针对工业故障诊断问题设计了一种物联网数据管理系统及方法，对物联网信息采集和转换，并且进行了分析，最终对疑似故障信息进行了信息诊断。该技术的不足主要体现在：该技术只考虑了故障信息数据分析与诊断，忽视了大批量的物联网数据存储问题与安全问题，其中心化的数据存储将导致数据卸载耗时长、数据存储不安全等问题，不利于物联网检测数据的管理。

技术实现思路

1、针对现有工业生产领域中大批量物联网检测数据的高效存储与管理的需求，本发明提出了一种面向工业生产的物联网检测数据管理系统及方法，能够处理大规模数据的存储和检索，并满足实时性和安全性的要求。

2、为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、一种面向工业生产的物联网检测数据管理系统，包括：

4、设备管理模块，用于管理和配置工业生产环境中的传感器设备；

5、数据采集模块，用于实时采集工业生产环境中各种传感器的数据；

6、数据传输模块，用于将采集的数据通过网络传输到边缘服务器，并进行加密；

7、数据存储模块，采用基于联盟链和边缘计算的方法存储传输的物联网检测数据；

8、数据访问控制模块，用于控制物联网检测数据的访问权限；

9、数据挖掘与可视化模块，用于分析、挖掘和处理物联网检测数据，并进行可视化展示。

10、进一步的，所述设备管理模块选择合适的传感器类型和规则，配置合适的传感器参数以及合理的部署传感器的布局和位置；定期检查传感器设备的固件版本，及时的进行升级和更新。

11、进一步的，所述数据采集模块实时采集温度、湿度、压力、光照等工业生产环境中的数据。

12、进一步的，所述数据传输模块通过网络将采集的数据传输到边缘服务器，对传输的数据使用scrypt算法进行加密保护；并采用zigbee、5g和gprs技术实现传感器与传感器网关之间的通信。

13、进一步的，所述数据存储模块采用基于联盟链和边缘计算的方法来存储传输的物联网检测数据，具体过程为：

14、首先按照不同的传感器型号以及区域划分成不同的区域块；每个区域块中都会设置一个边缘服务器用于接收该区域物联网设备传输的检测数据，并将范围内接收到的物联网检测数据进行预处理后，采用rsa算法对物联网检测数据进行二次加密，并且使用sm9标识密码算法进行签名之后存储在本地数据库，然后转化为统一数据格式的区块；每个区块都由区块体、区块头和区块源三个部分组成，区块体记录区块创建过程产生的信息交易以及一段时间内的物联网检测数据；区块头记录本区块的哈希值、链中上一个区块的哈希值等信息；区块源记录区块建立时间的时间戳、生成该区块的边缘服务器编号和生成该区块所打包的数据的传感器编号信息；各个区块依靠区块头中的hash值形成信息链，边缘服务器将各个区块在联盟链网络中传播给其他节点；采用dbft共识机制，其它节点根据奖励机制进行安全验证，当链中有一定数量的节点验证通过才能上链，新的区块便可以正式上传到联盟链。

15、进一步的，所述数据访问控制模块采用智能合约处理访问控制逻辑；在物联网检测数据访问控制智能合约中会对不同权限的用户定义相应的权限规则和访问条件，当工业生产内部用户想要访问物联网检测数据时，系统会根据智能合约中所定义的权限开发其可以访问的文件，用户只需要提供相应的rsa密钥和scrypt密钥完成对加密文件的二次解密，便可以直接访问该数据文件；当外部人员想要访问数据时，首先需要完成数值签名的身份认证，如果认证结果为真，则请求访问符合系统访问策略，经过内部用户授权后获取加密文件的访问权，可以查看该加密文件中的数据。

16、进一步的，所述数据挖掘与可视化模块通过数据访问控制模块获取要分析处理的物联网检测数据文件，然后对物联网检测数据文件进行清洗，删除无效数据，补充数据缺失值；当数据样本量较低时，采用ctgan方法对数据样本进行扩增，随后采用系统内设定的多种数据挖掘算法进行数据分析，并对物联网检测数据进行特征提取与预测处理；最终将数据处理结果进行脱敏处理，运用数据图表等可视化技术将结果在管理系统上展示，提供数据分析报告、趋势分析图表和实时监控界面，帮助用户理解和利用数据。

17、一种面向工业生产的物联网检测数据管理方法，包括以下步骤：

18、步骤s1：利用设备管理模块对工业生产环境中的各种物联网传感设备进行部署和参数调整；

19、步骤s2：利用数据采集模块对部署的各种传感器检测的数据进行采集；

20、步骤s3：利用数据传输模块将物联网检测数据进行加密，然后通过无线传输技术传输到各个区域的边缘服务器；

21、步骤s4：利用数据管理模块对采集的数据进行预处理、加密和签名后，边缘服务器将数据转化成区块数据格式，将区块传播给其他节点，等到节点达成共识之后，将该区块视为有效区块；

22、步骤s5：利用数据访问控制模块对用户进行访问控制，通过智能合约设置不同的系统用户具有不同的访问权限控制；

23、步骤s6：利用数据挖掘与可视化模块对工业生产数据进行挖掘处理，实现工业生产优化、故障预测和预防，并且将处理结果以可视化图表的形式在系统上展示。

24、采用以上技术方案，本发明具有如下有益效果：

25、1.本发明提出的系统能够高效的管理和配置工业生产环境中的传感器设备，确保数据的及时性和准确性。

26、2.本发明采用联盟链和边缘计算的方式分布式存储和管理物联网检测数据，提高了数据管理效率和存储容量，并保证数据的可信度和可溯源性。

27、3.本发明通过智能合约实现物联网检测数据的访问权限控制，保障数据的安全性；通过数据挖掘和可视化分析，实现故障诊断、质量控制和生产周期预测等功能，帮助优化生产过程、提高生产效率和品质控制，并为决策提供可靠的数据支持。