摘要
一种多源工业设备数据采集与融合系统及方法,涉及数据融合技术领域;对工业设备的采集信息进行自适应转换和边缘预处理,将采集信息划分为关键信息和非关键信息,对关键信息和非关键信息分别进行加密并传输,构建工业设备的数字孪生模型及其采集点拓扑网络,获取各个采集点的仿真信息、时间修正系数、空间修正系数,根据时间修正系数和空间修正系数获取各个采集点的修正信息,并构建时空修正模型,利用时空修正模型获取各个采集点的实时修正信息,判断各个工业设备的运行状态并生成异常信号进行反馈;能够降低云端的数据处理量,能够准确地反映出工业设备的运行状态。
技术关键词
工业设备数据采集
数字孪生模型
拓扑网络
融合系统
参数
异常信号
采集单元
区块链技术
压力
工业设备材料
协议特征
构建卷积神经网络
仿真软件
适配器
数据融合技术
异常状态
数字孪生技术
加密
数据传输模块
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实体
关系抽取方法
关系抽取模型
特征提取模块
三元组
钻井参数
钻井环境
井壁稳定
多层前馈神经网络
钻井液性能测试
参数化建模方法
载货车
骨架模型
立柱总成
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