采用可信边缘通道的工业设备语义数据分级管理存储方法

本发明涉及采用可信边缘通道的工业设备语义数据分级管理存储方法，属于多源异构数据处理。

背景技术：

1、工业设备数据包括分布在工厂各个位置的控制设备、仪器仪表、传感器等设备的数据，这些数据可能属于设计、制造和管理等不同阶段，不同阶段的数据往往具有不同的含义和格式，形成异构数据源，通常这些异构数据之间存在着对应关系，这些异构数据在企业不同部门，企业与企业之间流通时，由于所需的经验知识不一样，工作人员往往无法快速理解数据含义，导致工作效率降低，甚至因为对数据的理解出错而导致生产事故。

2、另外，工业设备数据在企业不同部门，企业与企业之间流通时，存在安全威胁，如隐私泄露，数据篡改等问题，且现有的数据共享方案不能保证数据所有者的数据主权，当数据被发送出去时，就失去了对数据的物理控制权。

技术实现思路

1、为了解决目前工业设备数据存储流通过程中存在的问题，本发明提供了一种采用可信边缘通道的工业设备语义数据分级管理存储方法，该方法包括：

2、步骤1，实时采集设备运行状态数据x(ti)，并设定对应的经验阈值；

3、步骤2，采用边缘计算系统对ti时刻传入的设备运行状态数据x(ti)构建语义结构数据，进而获得语义编码后的传感信号x(ti)；

4、步骤3，边缘计算系统对x(ti)执行核心加密算法处理，生成设备核心数据y(ti)，并将y(ti)存入原始数据库db1；

5、步骤4，边缘计算系统对采集到的设备运行状态数据x(ti)执行运算处理，提取对应的统计特征值t(ti)，并对统计特征值t(ti)进行主成分分析得到相应的健康指标值，将健康指标值与预先设定的经验阈值进行比较诊断，当健康指标值高于阈值时，边缘计算系统对x(ti)执行重要加密算法处理，生成设备重要数据g(ti)，并将g(ti)存入故障数据库db2；

6、步骤5，边缘计算系统对t1至tm时刻的设备运行状态数据x(ti)分别计算对应的统计特征值，构建设备生命周期序列ts＝{t(t1)，t(t2)，t(t3)，……t(tm)}，接着对ts对应的语义编码后的传感信号x(ti)进行数据清洗处理，以及脱敏处理得到脱敏数据qs，对qs采用一般加密算法处理，生成设备一般数据ms，并将ms存入脱敏数据库db3，以便将设备一般数据ms与外部企业进行数据交易。

7、可选的，所述步骤2包括：

8、步骤2.1，构建工业概念本体，并设计原始数据库；所述概念本体包括设备，人员，零件工具四类，每个本体包括若干实体，每个实体具有对象属性和数据属性；所述对象属性是指其与其他实体的关系，所述数据属性是指实体本身具有的特征；所述原始数据库中存储有每个实体对应的对象属性以及数据属性；

9、步骤2.2，确定工业概念本体与原始数据库的映射关系；

10、步骤2.3，根据映射关系为ti时刻的设备运行状态数据x(ti)构建语义结构数据，并进行json封装，定义为语义编码后的传感信号x(ti)。

11、可选的，所述方法在将设备一般数据ms与外部企业进行数据交易时，包括：

12、步骤s1，将脱敏数据qs创建为可信资源，为脱敏数据qs创建resource offer作为数据载体，并为resource offer分配唯一的id；

13、步骤s2，创建数据访问策略，所述数据访问策略包括使用次数，使用时间，是否收费；

14、步骤s3，建立每个resource offer的id和数据访问策略的对应关系；

15、步骤s4，根据所述id，依照对应的数据访问策略访问resource offer中的数据。

16、可选的，所述步骤1中设定对应的经验阈值，包括：

17、设定数据处理周期δt；

18、提取一个数据处理周期δt内的设备运行状态数据x(ti)对应的统计特征值t(ti)＝{t1(ti)，t2(ti)，…，tm(ti)}，m为统计特征的种类数；

19、采用主成分分析方法对t(ti)进行分析以获取能够表征故障变化特征的q个统计特征作为主元特征，并设定对应的权重，q个主元特征记为tp(ti)，对应的权重记为ap，p＝1，2，…，q；

20、根据下式计算数据处理周期δt内设备运行状态数据序列对应的健康指标值hit；

21、

22、其中，yp(ti)为采用采用主成分分析方法获取的能够表征故障变化特征的主元特征tp(ti)对应的转换后的特征。

23、采用3σ原则确定各个经验阈值：

24、(|hit-μ|＞4a)&(|hit-1-μ|＞3σ)&(|hit-2-μ|＞3σ)

25、其中，

26、μ——0～t-3段设备运行状态数据序列的健康指标平均值；

27、σ——0～t-3段设备运行状态数据序列的健康指标标准偏差值。

28、可选的，所述步骤5中对ts进行数据清洗处理包括选择子集、列名重命名、删除重复值、缺失值处理、一致化处理、数据排序处理和异常值处理。

29、可选的，所述步骤5中一般加密算法为base64算法。

30、可选的，所述步骤3中核心加密算法为非对称加密算法rsa。

31、可选的，所述步骤4中对x(ti)执行运算处理，提取对应的统计特征值t(ti)，包括：

32、步骤4.1，获取数据处理周期δt内采集到的设备运行状态数据x(ti)；

33、步骤4.2，根据各统计特征公式，计算对应的统计特征值；

34、步骤4.3，存储计算得到的统计特征值t(ti)。

35、可选的，所述步骤4中重要加密算法为des算法。

36、本申请还提供一种异构数据的分级管理存储方法，所述方法采用上述方法进行管理存储。

37、本发明有益效果是：

38、通过对工业设备数据进行语义结构的定义，在数据传输时，将携带具有语义结构的文件，接受者在收到数据后，根据语义文件能够快速的了解数据含义，加快工作效率，而且基于该存储方法，设计了一种可信资源的数据访问策略，保证数据所有者对共享数据的主权，进一步的，本申请给出了一种设定经验阈值的方法，针对不同的设备运行状态数据，采用主成分分析方法确定最能够反应故障特征的统计特征，从而获得更加准确的故障数据。

技术特征：

1.一种采用可信边缘通道的工业设备语义数据分级管理存储方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法在将设备一般数据ms与外部企业进行数据交易时，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中设定对应的经验阈值，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤5中对ts进行数据清洗处理包括选择子集、列名重命名、删除重复值、缺失值处理、一致化处理、数据排序处理和异常值处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤5中一般加密算法为base64算法。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中核心加密算法为非对称加密算法rsa。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤4中对x(ti)执行运算处理，提取对应的统计特征值t(ti)，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4中重要加密算法为des算法。

10.一种异构数据的分级管理存储方法，其特征在于，所述方法采用权利要求1-9任一所述的方法进行管理存储。

技术总结
本发明公开了一种可信边缘通道的工业设备语义数据分级管理存储方法，属于多源异构数据处理技术领域。本发明通过设备数据进行语义结构的定义，在数据传输时，将携带具有语义结构的文件，接受者在收到数据后，根据语义文件能够快速的了解数据含义，加快工作效率，而且基于该存储方法，设计了一种可信资源的数据访问策略，保证数据所有者对共享数据的主权。

技术研发人员：程峰,曾玉海,蒋红琰,许一凡,王道帅
受保护的技术使用者：江南大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17