．工業數據採集類型和方法

Data Collection & Analysis

來源：宽东方

工業數據採集類型

互聯網的數據，主要來自於互聯網用戶，和伺服器等網路設備，主要是大量的文本數據、社交數據以及多媒體數據等，而工業數據主要來源於機器設備數據、工業資訊化數據和產業鏈相關數據。

　　

從數據採集的類型上看，不僅要涵蓋基礎的數據，還將逐步包括半結構化的用戶行為數據，網狀的社交關係數據，文本或音頻類型的用戶意見和反饋數據，設備和傳感器採集的週期性數據，網路爬蟲獲取的互聯網數據，以及未來越來越多有潛在意義的各類數據。主要包括以下幾種：

1、海量的Key-Value數據。在傳感器技術飛速發展的今天，包括光電、熱敏、氣敏、力敏、磁敏、聲敏、濕敏等不同類別的工業傳感器在現場得到了大量應用，而且很多時候機器設備的數據，大概要到ms的精度，才能分析海量的工業數據，因此，這部分數據的特點，是每條數據內容很少，但是頻率極高。

2、文檔數據。包括工程圖紙、仿真數據、設計的CAD圖紙等，還有大量的傳統工程文檔。

3、資訊化數據。由工業資訊系統產生的數據，一般是透過數據庫形式儲存的，這部分數據是最好採集的。

4、接口數據。由已經建成的工業自動化或資訊系統提供的接口類型的數據，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。

5、影像數據。工業現場會有大量的影像監控設備，這些設備會產生大量的影像數據。

6、圖像數據。包括工業現場各類圖像設備，拍攝的圖片(例如，巡檢人員用手持設備拍攝的設備、環境資訊圖片)。

7、音訊數據。包括語音及聲音資訊(例如，操作人員的通話、設備運轉的音量等)。

8、其他數據。例如遙感遙測資訊、三維高程資訊等等。

　　

數據採集的方法

傳統的數據採集方法包括人工錄入、調查問卷、電話隨訪等方式，大數據時代到來後，一個突出的變化，是數據採集的方法有了質的飛躍，下面所介紹的數據採集方式的突破，直接改變著大數據應用的場景。

1、傳感器

傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的資訊，並能將檢測感受到的資訊，按一定規律變換成為電信訊號，或其他所需形式的資訊輸出，以滿足資訊的傳輸、處理、儲存、顯示、記錄和控制等要求。

在生產車間中一般存在許多的傳感節點，24小時監控著整個生產過程，當發現異常時可迅速反饋至上位機，可以算得上是數據採集的感官接受系統，屬於數據採集的底層環節。

傳感器在採集數據的過程中，主要特性是其輸入與輸出的關係。

其靜態特性反映了傳感器，在被測量各個值，處於穩定狀態時的輸入和輸出關係，這意味著當輸入為常量，或變化極慢時，這一關係就稱為靜態特性。我們總是希望傳感器的輸入與輸出，成唯一的對照關係，最好是線性關係。

一般情況下，輸入與輸出不會符合所要求的線性關係，同時由於存在這遲滯、蠕變等因素的影響，使輸入輸出關係的唯一性也不能實現。

因此我們不能忽視工廠中的外界影響，其影響程度取決於傳感器本身，可透過傳感器本身的改善加以抑制，有時也可以加對外界條件加以限制。

2、RFID技術

RFID技術是一種非接觸式的自動辨識技術，透過射頻信號自動辨識目標對象，並獲取相關的數據資訊。利用射頻方式進行非接觸雙向通信，達到辨識目的並交換數據。RFID技術可辨識高速運動物體，並可同時辨識多個標籤，操作快捷方便。

　　

在工作時，RFID讀寫器透過天線，發送出一定頻率的脈衝信號，當RFID標籤進入磁場時，憑借感應電流所獲得的能量，發送出儲存在晶片中的產品資訊(Passive Tag，無源標籤或被動標籤)，或者主動發送某一頻率的信號(Active Tag，有源標籤或主動標籤)。

閱讀器對接收的信號，進行解調和解碼，然後送到後台主系統進行相關處理；主系統根據邏輯運算判斷該卡的合法性，針對不同的設定做出相應的處理和控制，發出指令信號控制執行機構動作。

RFID技術解決了物品資訊，與互聯網實現自動連接的問題，結合後續的大數據挖掘工作，能發揮其強大的威力。

按此回今日3S Market新聞首頁

NETGEAR高密度NAS 私有雲儲存不再是問題