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基于工业物联网的工业数据采集技术研究与应用张建雄;吴晓丽;杨震;李洁【摘要】关注物联网在工业数据采集领域的应用场景和技术方案,包括工业数据采集现状及问题分析、工业数据采集典型应用场景、工业数据采集技术特征、与电信运营商云网融合技术研究等,提出电信运营商基于工业物联网的工业数据采集技术架构和应用方案,可广泛应用于各类工业设备或智能产品的远程监控与智能维护应用场景,实现设备远程监测、预防性维护和性能优化分析等功能.【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2018(034)010【总页数】6页(P124-129)【关键词】工业物联网;工业数据采集;工业通信协议;预测性维护【作者】张建雄;吴晓丽;杨震;李洁【作者单位】中国电信股份有限公司上海研究院,上海200122;中国电信股份有限公司上海分公司,上海200003;中国电信股份有限公司上海研究院,上海200122;中国电信股份有限公司上海研究院,上海200122【正文语种】中文【中图分类】TN9581 引言近年来，物联网已广泛应用到工业生产优化、管理提升、改进服务和节能减排等方面。
工业物联网应用前景十分广阔，有国际分析报告显示：预计到2020年全球工业物联网产值将达到1 510亿美元。
为此，各国政府纷纷出台相关支持政策，德国率先提出“工业4.0”，通过提升制造业的计算机化、数字化与智能化，建立具有适应性与资源效率的智能工厂；美国随后提出了“工业互联网”国家发展战略；中国相关政策密集发布，陆续发布了《中国制造2025》[1]《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》[2]等系列政策文件，提出大力发展智能制造，加速推动信息技术与制造技术的深度融合，并进一步提出2025年、2035年和21世纪中叶“三步走”目标。
同时国内外工业巨头们纷纷布局工业物联网应用和平台：GE推出工业物联网软件平台Predix，连接各类工业设备，采集全球内建传感器的工业设备数据（如航空发动机、油气工业设备、风电设备等），通过Predix平台中的各种分析软件对这些采集到的设备数据进行实时分析，从而进行业务优化；西门子则推出MindSphere工业物联网平台，提供设备连接、数据采集、传输和安全存储，实现设备状态监测、预防性维护、能源数据管理以及工厂资源优化等；海尔推出COSMOPlat平台，构建面向智能制造的工业物联网平台，帮助企业实现全流程的业务模式创新，为中小企业提供柔性制造、供应链协同、设备远程诊断维护等一体化智能制造解决方案。
汽车自动驾驶技术中的数据融合方法研究随着科技的进步，汽车自动驾驶技术正在成为汽车行业的热门领域。
自动驾驶技术的实现离不开大量的数据收集和处理，其中数据融合是至关重要的环节。
数据融合的目标是将来自不同传感器的数据进行整合和分析，提高对环境的感知和决策能力，从而实现安全高效的自动驾驶系统。
本文将详细探讨汽车自动驾驶技术中的数据融合方法。
首先，数据融合方法的基础是传感器的数据采集。
汽车自动驾驶系统通常配备多种类型的传感器，例如摄像头、雷达、激光雷达等。
这些传感器能够获取车辆周围的各种信息，如道路状况、车辆位置和障碍物等。
通过综合利用不同类型传感器的数据，可以提高对环境的感知精度。
但是，不同传感器的数据有不同的特点和限制，因此数据融合方法需要克服传感器数据的异质性和不确定性。
一种常见的数据融合方法是基于概率论的贝叶斯滤波器。
贝叶斯滤波器将传感器数据和先验知识结合起来，通过概率推断的方式更新目标的状态估计。
常用的贝叶斯滤波器包括卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器。
卡尔曼滤波器适用于线性系统，而扩展卡尔曼滤波器则可以处理非线性系统。
贝叶斯滤波器能够通过动态更新，减小传感器误差对系统估计的影响，提高自动驾驶系统的稳定性和鲁棒性。
此外，基于图模型的数据融合方法也在自动驾驶技术中得到广泛应用。
图模型将感知问题转化为图的形式，将传感器数据和环境变量表示为图的结点和边。
图模型可以用于描述目标检测、语义分割等问题。
常用的图模型方法包括条件随机场（CRF）和图卷积网络（GCN）。
CRF能够建模传感器数据之间的依赖关系，从而提高目标检测的准确性。
GCN结合传感器数据和地理信息，通过卷积操作提取特征，用于语义分割等任务。
此外，深度学习也为数据融合方法提供了新的思路。
深度学习通过构建多层神经网络模型，可以从大规模数据中自动学习特征表示。
传感器数据可以作为深度学习模型的输入，通过模型的训练和优化，提取更加丰富和准确的特征。
深度学习方法在目标检测、路况识别和行为预测等方面展现出了强大的能力。
多源数据融合的遥感监测与预警系统设计与实现在当今社会中，遥感监测与预警系统在各行各业中发挥着重要的作用。
而多源数据融合则是提高监测与预警系统精确性和全面性的关键。
本文将探讨多源数据融合的遥感监测与预警系统的设计与实现。
一、系统架构设计多源数据融合的遥感监测与预警系统需要一个合理的系统架构来有效地整合各个数据源并提供准确的预警信息。
该系统的架构应包括以下几个重要组件：1. 数据采集与传输：该组件负责从不同的遥感设备和数据源中采集数据，并将数据传输到数据处理与融合模块。
为了提高采集效率，可以考虑使用高效的传感器技术和数据传输协议。
2. 数据处理与融合：这是整个系统的核心组件，负责对采集到的数据进行处理和融合。
数据处理阶段可以包括数据的预处理、去噪、校正和图像增强等操作，以提高数据质量。
数据融合阶段则将来自不同源的数据进行整合，以提取有用的信息和特征。
3. 数据存储与管理：该组件负责对处理和融合后的数据进行存储和管理。
考虑到系统需要处理大量的遥感数据，可以采用分布式存储和数据库技术来提高数据的存储和访问效率。
4. 预警分析与展示：这个组件用于对融合后的数据进行预警分析和展示。
预警分析阶段可以利用机器学习和数据挖掘等技术来发现数据中的规律和异常，以提供准确的预警信息。
展示阶段则将预警结果以可视化的方式呈现给用户，方便他们理解和采取相应的行动。
二、数据融合算法与方法为了实现多源数据的融合，需要采用合适的算法和方法来整合不同来源的数据。
以下是一些常用的数据融合算法和方法：1. 基于加权平均的融合算法：该算法根据各个数据源的质量和准确性赋予不同的权重，然后通过加权平均来融合数据。
这种方法简单易用，适用于数据质量较为均衡的情况。
2. 基于协方差矩阵的融合算法：该算法利用协方差矩阵来度量不同数据源之间的相关性，并根据相关性来融合数据。
这种方法能够考虑数据之间的空间和时序关系，适用于多源数据具有相关性的情况。
3. 基于机器学习的融合算法：该算法利用机器学习模型来学习不同数据源之间的映射关系，并根据学习到的模型来融合数据。
潍柴动力：搭建基于智能制造基础的系统平台一企业简介潍柴动力股份有限公司成立于2002年，始终坚持产品经营、资本运营双轮驱动的运营策略，致力于打造最具品质、技术和成本三大核心竞争力的产品，成功构筑起了动力总成（发动机、变速箱、车桥、液压）、整车整机、智能物流等产业板块协同发展的格局，拥有“潍柴动力发动机”、“法士特变速器”、“汉德车桥”、“陕汽重卡”和“林德液压”等产品和品牌。
2018年，企业实现营业收入1592.56亿元，净利润86.58亿元，公司员工17000人。
2019年，公司获得“十大年度榜样品牌”、“中国企业500强”第60位。
潍柴拥有内燃机可靠性国家重点实验室、国家商用汽车动力系统总成工程技术研究中心、国家商用汽车及工程机械新能源动力系统产业创新战略联盟、国家专业化众创空间等研发平台，设有“院士工作站”“博士后工作站”等研究基地，建有国家智能制造示范基地。
面向未来，潍柴发布2020-2030战略，到2020年传统业务要超越世界一流水平，到2030年新能源业务要引领全球行业发展，打造受人尊敬的工业装备跨国集团。
图1 潍柴动力股份有限公司二企业智能制造现状潍柴从2003开始，进行大规模信息化建设，建成了“6+N+X”的信息化体系架构：第一，建成了ERP、PLM、SRM等6大业务运营平台，支撑了产品全生命周期的精益化管理和全球研发协同。
第二，建成了BI、合并报表等N个支撑平台，实现了财务和运营数据的及时获取，为企业的科学、快速决策提供了数据支撑。
第三，建成了企业的数据总线、核心网络等X个基础设施，在全球搭建了数据的高速通道，实现了核心业务数据的集中存储、传递和分析。
2.1生产制造业务域生产制造业务域以自主开发的MES系统为核心，强化可视化管理和移动端的应用，与大数据平台进行数据的实时传输和存储，及时为生产现场提供决策支持。
建设的系统包括：企业资源管理系统（ERP）、生产制造执行系统（MES）、仓储管理系统（WMS）、企业资产管理系统（EAM）、潍柴质量系统（WQM）等，具体如图2所示。
基于大数据分析的智能交通管理系统设计与优化智能交通管理系统是近年来随着大数据技术的发展而兴起的一种创新应用。
该系统利用大数据的分析技术，通过对交通数据的收集、处理和分析，实现对道路交通流量、交通状况和交通安全等方面的实时监控与智能调度。
本文将着重介绍基于大数据分析的智能交通管理系统的设计与优化。
一、系统设计基于大数据分析的智能交通管理系统的设计主要由数据采集、数据处理、数据分析和应用四个模块组成。
1. 数据采集模块数据采集模块是整个系统的起点，它通过传感器、摄像头和车载导航等设备，收集交通流量、车辆位置和道路状态等实时数据。
这些数据包括车辆的行驶速度、密度、车道占有率等指标，以及道路的交通状况、事件信息等。
2. 数据处理模块数据处理模块对采集到的原始数据进行清洗、转换和融合。
首先对数据进行去噪和异常值检测，排除采集设备或传输过程中引入的错误信息。
然后将多个数据源的信息进行整合和统一格式转换，以便后续的数据分析和应用。
3. 数据分析模块数据分析模块是整个系统的核心部分，它利用大数据的分析技术，对经过处理的数据进行挖掘和分析。
首先通过时间序列分析和空间分析等方法，对交通流量和交通状况等进行预测和模拟。
然后通过数据挖掘和机器学习等方法，发现交通拥堵、事故和违规等规律，并给出相应的预警和建议。
4. 应用模块应用模块将数据分析结果转化为实际的决策和行动。
它利用可视化技术，将交通状况和调度方案以图表、地图等形式展示给相关人员，助力他们做出准确的决策。
同时，它还可以将决策结果反馈给交通设备，实现对信号灯、路口控制器和导航系统等的智能调度和优化。
二、系统优化基于大数据分析的智能交通管理系统的优化主要包括三个方面：数据质量的优化、算法的优化和决策的优化。
1. 数据质量的优化数据质量是系统分析和应用的基础。
为了保证数据的准确性和完整性，需要对数据采集设备进行优化和维护，确保采集到的数据准确、及时、连续。
同时，还需对数据处理过程进行质量控制，包括数据清洗、异常检测和数据融合等环节的优化，以提高数据的质量和可信度。
