面向边缘计算的传感数据异常检测与修正算法

发布时间：2020-05-07 22:20

【摘要】：传感数据在采集和传输的过程中无可避免的发生一定的异常,异常检测可以有效地提高传感数据整体质量并挖掘潜在信息。传统异常检测云计算处理方式存在延时高、带宽消耗量大的问题。随着云计算、大数据处理、物联网、信息物理系统的发展,制造企业对制造过程中异常数据检测提出了更高的要求。边缘计算指在边缘端进行计算任务,具有高可用、低延迟、高实时等优势。采用边缘计算的方式对异常检测算法进行研究,将异常检测的数据处理任务下沉至数据获取端,可以实现具有高效性、高实时的异常数据检测。利用边缘计算的优势,在数据采集端进行传感数据异常检测与估算修正,可以在高效处理的前提下优化数据整体质量,提高利用效益,具有较高的应用价值。本文首先分析了现今边缘计算参考架构及主要实现模式,将数据处理任务与数据采集良好结合,设计基于以太网模式面向边缘计算的数据采集与分析系统。并对该系统进行了软硬件架构及业务流程的设计。然后根据单源传感器数据满足时间序列数据的特点,在基于距离的异常检测算法的基础上,本文提出了基于偏移距离的传感数据异常检测算法。利用传感数据自身的时序连续性对传感数据的偏移距离进行监测,根据数据的异常等级判断传感数据异常的可能性。为了有效还原异常数据实际值,本文利用单层线性网络模型进行数据预测分析,使用历史数据对单层线性网络模型进行训练,根据模型的预测情况估算异常数据实际值完成修正。最后针对华工科技物联网研究中心半自动化生产流水线进行了面向边缘计算的数据采集与分析系统实例使用,并选用某地区水文系统的温湿度数据作为实验数据进行算法的性能分析。实验结果表明,本文提出的传感数据异常检测与修正算法异检率高,效果良好,经过异常检测与修正后的曲线相对平滑,能更准确的反映数据实际动态趋势。
【图文】：

华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 面向边缘计算的数据采集与分析系统设计计算的系统架构概述算产业联盟与工业互联网联盟联合发布的《边缘计算参参考架构如图 2-1 所示：

图 2-2 有线方案硬件架构图整个系统以边缘计算参考架构为模板，将架构分为现场层、边缘层、云层三层。因为本系统硬件设备在边缘层进行搭建，本文主要介绍边缘层。架构中出现了继电器、距离传感器、速度传感器，他们作为边缘传感器与现场设备相连，从现场设备中获取实时传感信息。本研究采用研华科技的 Adam 智能 IO 模块作为数据采集器，该模块灵活方便、稳定可靠，可以有效地采集到来自传感器的数字量模拟量信号。Adam 模块可以通过网线，将采集到的数据基于 Modbus TCP 协议发送至相应的工业上位机。当采集模块较多时，可以通过交换机完成数据的转发。智能 IO 模块和交换器在本架构充当了边缘网关的角色。工业上位机为边缘层中的边缘控制器，在上位机运行软件和数据库即可实现稳定的数据采集及存储，，并且在数据采集的同时完成边缘计算相关任务。工业上位机与云服务器之间通过因特网进行通信，主要完成传感数据的上传任务。本文将上述架构定义为有线方案，该方案适用于工厂实地规划有规则，且被采集设备位置集中的情况，该条件使得系统的相关硬件和线路可以方
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP212.9;TN929.5

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本文编号：2653633