数据上传方法、装置、设备、计算机存储介质和系统与流程

本技术属于数据上传，具体涉及一种数据上传方法、装置、设备、计算机存储介质和系统。

背景技术：

1、人工智能(artificial intelligence，ai)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2、目前，设备在运行过程中，会受环境及设备本身参数的影响，从而产生异常数据，这些异常数据与设备正常运行数据相差较大，出现严重偏离，有的甚至是不同类型、范围的干扰数据，若将此类数据上传至ai模型模拟学习，则会对原正常模拟结果产生冲击，从而降低模型成熟度，导致ai模型运行结果的低质量，同时增加了模型学习时间，甚至出现错误的结果导向。

3、因此，如何合理的上传数据至ai模型中，是目前所要解决的问题。

技术实现思路

1、本技术提供一种数据上传方法、装置、设备、计算机存储介质和系统，用以解决现有技术中ai模型训练过程中，低质量数据会导致ai模型偏离模型学习的类型或范围，造成ai模型运行学习的混乱，从而导致低质量的模型运行结果的缺陷。

2、一方面，本技术提供一种数据上传方法，应用于智能网关，包括：

3、获取生产设备的第一初始数据，其中，所述第一初始数据为所述生产设备运行时，不同检测位置检测到的数据；

4、对所述第一初始数据进行数据处理，得到所述生产设备在运行时不同检测位置的运行数据；

5、根据每个检测位置对应的预设阀值范围，判断每个检测位置的运行数据是否为正常数据，其中，所述预设阀值范围是根据所述生产设备的技术要求确定的，不同检测位置的技术要求不同；

6、若所述运行数据是正常数据，则将所述正常数据上传至ai模型。

7、可选的，所述对所述第一初始数据进行数据处理，得到所述生产设备在运行时不同检测位置的运行数据，包括：

8、按照检测位置，分别对所述第一初始数据进行协议解析和标记，得到多个第二初始数据，其中，不同的第二初始数据对应不同的标记，不同的标记对应不同的检测位置；

9、根据多个所述第二初始数据的标记，确定每个第二初始数据对应的数据处理规则，其中，所述智能网关中存储有标记与数据处理规则之间的对应关系；

10、根据所述数据处理规则，对每个第二初始数据进行数据处理，得到所述生产设备在运行时不同检测位置的运行数据。

11、可选的，所述根据每个检测位置对应的预设阀值范围，判断每个检测位置的运行数据是否为正常数据，包括：

12、获取所述生产设备在不同检测位置的技术要求，所述智能网关预先存储有所述生产设备的技术要求；

13、根据所述技术要求，确定每个检测位置对应的预设阀值范围；

14、判断所述运行数据是否处于检测位置对应的预设阀值范围内；

15、若否，则确定所述运行数据是异常数据；

16、若是，则确定所述运行数据是正常数据。

17、可选的，所述若所述运行数据是正常数据，则将所述正常数据上传至ai模型，包括：

18、获取所述ai模型模拟参数的格式要求；

19、根据所述格式要求，对所述正常数据进行协议转换和标准化封装，得到待上传数据；

20、对所述待上传数据进行加密处理，并上传至ai模型。

21、可选的，所述将所述正常数据上传至ai模型，包括：

22、按照检测位置对所述正常数据进行分类存储，其中，不同检测位置对应的存储空间不同；

23、在确定所述正常数据存储完成后，将所述正常数据上传至ai模型。

24、可选的，所述方法还包括：若所述运行数据为异常数据，

25、则删除所述异常数据，

26、或者生成异常数据信息，所述异常数据信息用于指示当前的运行数据为异常数据。

27、第二方面，本技术提供一种数据上传装置，包括：

28、获取模块，用于获取生产设备的第一初始数据，其中，所述第一初始数据为所述生产设备运行时，不同检测位置检测到的数据；

29、处理模块，用于对所述第一初始数据进行数据处理，得到所述生产设备在运行时不同检测位置的运行数据；

30、判断模块，用于根据每个检测位置对应的预设阀值范围，判断每个检测位置的运行数据是否为正常数据，其中，所述预设阀值范围是根据所述生产设备的技术要求确定的，不同检测位置的技术要求不同；

31、上传模块，用于在所述运行数据是正常数据时，将所述正常数据上传至ai模型。

32、可选的，所述处理模块，具体用于按照检测位置，分别对所述第一初始数据进行协议解析和标记，得到多个第二初始数据，其中，不同的第二初始数据对应不同的标记，不同的标记对应不同的检测位置；

33、根据多个所述第二初始数据的标记，确定每个第二初始数据对应的数据处理规则，其中，所述智能网关中存储有标记与数据处理规则之间的对应关系；

34、根据所述数据处理规则，对每个第二初始数据进行数据处理，得到所述生产设备在运行时不同检测位置的运行数据。

35、所述获取模块，还用于获取所述生产设备在不同检测位置的技术要求，所述智能网关预先存储有所述生产设备的技术要求；

36、所述处理模块，还用于根据所述技术要求，确定每个检测位置对应的预设阀值范围；

37、所述判断模块，具体用于判断所述运行数据是否处于检测位置对应的预设阀值范围内；

38、所述处理模块，还用于若所述运行数据处于检测位置对应的预设阀值范围内，则确定所述运行数据是正常数据；若所述运行数据不处于检测位置对应的预设阀值范围内，则确定所述运行数据是异常数据。

39、可选的，所述获取模块，还用于获取所述ai模型模拟参数的格式要求；

40、所述处理模块，具体用于根据所述格式要求，对所述正常数据进行协议转换和标准化封装，得到待上传数据；对所述待上传数据进行加密处理；

41、所述上传模块，具体用于将所述加密处理的待上传数据上传至ai模型。

42、可选的，所述装置还包括：存储模块；

43、所述存储模块，用于按照检测位置对所述正常数据进行分类存储，其中，不同检测位置对应的存储空间不同；

44、所述上传模块，具体用于在确定所述正常数据存储完成后，将所述正常数据上传至ai模型。

45、可选的，所述处理模块，还用于在所述运行数据为异常数据时，删除所述异常数据，

46、或者生成异常数据信息，所述异常数据信息用于指示当前的运行数据为异常数据。

47、第三方面，本技术提供一种数据上传设备，包括：

48、存储器；

49、处理器；

50、其中，所述存储器存储计算机执行指令；

51、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述第一方面及第一方面各种可能的实现方式所述的数据上传方法。

52、第四方面，本技术提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行以实现如上述第一方面及第一方面各种可能的实现方式所述的数据上传方法。

53、第五方面，本技术提供一种数据上传系统，包括：生产设备、智能网关和ai模型；

54、其中，所述智能网关用于采集所述生产设备的数据，并上传至所述ai模型中，所述智能网关在执行数据上传时，用于实现如上述第一方面及第一方面各种可能的实现方式所述的数据上传方法。

55、本技术提供的数据上传方法，通过获取生产设备的第一初始数据，并对第一初始数据进行数据处理，得到生产设备在运行时不同检测位置的运行数据；进而根据生产设备不同检测位置的预设阀值范围，来判断每个检测位置的运行数据是否为正常数据，在运行数据是正常数据时，将该正常数据上传至ai模型运行；从而实现在数据上传之前，筛除异常数据，只向ai模型上传正常数据，保证了ai模型运行的稳定性，使得ai模型可以更快更好的输出运行结果。