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龙图腾网恭喜浙江联云智鼎信息科技有限公司申请的专利基于工业物联网的数据采集方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119135764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411627187.8，技术领域涉及：H04L67/565；该发明授权基于工业物联网的数据采集方法、系统及存储介质是由金恩曼;张海涛;安仁托;林受皿;朱金翠;范如彬;周和梦设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工业物联网的数据采集方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据采集领域，其具体地公开了一种基于工业物联网的数据采集方法、系统及存储介质，其包括工业设备、设备接入模块、协议转换模块、边缘数据处理模块和工业互联网平台，在对数据进行预处理时，通过获取当前COV数据和COV数据的历史数据集，并采用基于深度学习的数据分析技术对当前COV数据进行时序关联分析，对COV数据的历史数据集的进行时序关联提取和特征力场聚合，以此根据历史COV时序关联聚合特征和当前COV数据时序关联特征之间的语义差异度量值来自动地确定是否删除所述当前COV数据，能够有效地识别当前和历史数据之间的模式和趋势，从而提高了工业物联网系统的整体性能和可靠性。

本发明授权基于工业物联网的数据采集方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于工业物联网的数据采集系统，包括：工业设备、设备接入模块、协议转换模块、边缘数据处理模块和工业互联网平台，其特征在于，所述设备接入模块用于接入所述工业设备；所述协议转换模块用于将所述工业设备采集到的数据转换为标准化格式的COV数据；所述边缘数据处理模块用于对所述COV数据进行预处理和存储分析，并将分析后的所述COV数据传输至所述工业互联网平台；其中，所述边缘数据处理模块，包括：COV数据预处理单元，用于对所述COV数据进行预处理以得到预处理后的COV数据；COV数据存储分析单元，用于对所述预处理后的COV数据进行存储和分析以得到分析后的COV数据；COV数据传输单元，用于将所述分析后的COV数据通过无线通讯模块传输至所述工业互联网平台；所述工业互联网平台用于对所述边缘数据处理模块上传的数据进行编号和分类；其中，所述COV数据预处理单元，包括：数据获取子单元，用于获取当前COV数据，并获取COV数据的历史数据集；数据特征提取子单元，用于对所述当前COV数据和所述COV数据的历史数据集进行时序特征提取以得到当前COV时序关联隐含特征和历史COV时序关联隐含特征的集合；历史数据关联聚合子单元，用于对所述历史COV时序关联隐含特征的集合进行动态特征力场聚合以得到历史COV时序关联显著聚合表示；数据删除子单元，用于基于所述历史COV时序关联显著聚合表示和所述当前COV时序关联隐含特征之间的语义差异度量值，确定是否删除所述当前COV数据；所述数据特征提取子单元，包括：当前COV数据获时序关联二级子单元，用于从所述当前COV数据提取当前COV时序关联隐含特征向量；历史COV数据获时序关联二级子单元，用于对所述COV数据的历史数据集中的各个COV数据进行时序特征提取以得到历史COV时序关联隐含特征向量的集合；其中，所述当前COV数据获时序关联二级子单元，用于使用基于RNN模型的时序提取器对所述当前COV数据进行处理以得到所述当前COV时序关联隐含特征向量；其中，所述历史COV数据获时序关联二级子单元，用于使用所述基于RNN模型的时序提取器对所述COV数据的历史数据集中的各个COV数据进行处理以得到所述历史COV时序关联隐含特征向量的集合；所述历史数据关联聚合子单元，包括：历史COV数据静态因子计算聚类二级子单元，用于计算所述历史COV时序关联隐含特征向量的集合中的各个历史COV时序关联隐含特征向量的静态能量因子以得到历史COV静态能量因子的集合，并基于所述历史COV静态能量因子的集合，得到历史COV聚类初始中心向量；历史COV数据能量力场聚合二级子单元，用于基于所述历史COV静态能量因子的集合和所述历史COV聚类初始中心向量，对所述历史COV时序关联隐含特征向量的集合进行基于能量力场的特征聚合以得到所述历史COV时序关联显著聚合表示；所述历史COV数据静态因子计算聚类二级子单元，包括：历史COV数据静态能量因子计算三级子单元，用于计算所述历史COV时序关联隐含特征向量的集合中的各个历史COV时序关联隐含特征向量的静态能量因子以得到所述历史COV静态能量因子的集合；历史COV数据聚类三级子单元，用于挑选所述历史COV静态能量因子的集合中最大的历史COV静态能量因子对应的历史COV时序关联隐含特征向量作为所述历史COV聚类初始中心向量；所述历史COV数据静态能量因子计算三级子单元，用于：计算所述历史COV时序关联隐含特征向量的均值和方差以得到历史COV时序均值和历史COV时序方差；将所述历史COV时序关联隐含特征向量与所述历史COV时序均值进行按位置相减，并计算相减后特征向量的各个位置的四次方以得到历史COV时序差分调制向量；计算所述历史COV时序差分调制向量的期望值以得到历史COV时序期望值；将所述历史COV时序期望值与所述历史COV时序方差的平方进行相除，将相除得到的值输入sigmoid函数以得到所述历史COV静态能量因子；所述历史COV数据能量力场聚合二级子单元，包括：历史COV数据时序动态聚合能量因子计算三级子单元，用于基于所述历史COV时序关联隐含特征向量的集合中的各个历史COV时序关联隐含特征向量与所述历史COV聚类初始中心向量之间的空间跨度以及所述各个历史COV时序关联隐含特征向量的静态能量因子和所述历史COV聚类初始中心向量的静态能量因子，计算所述历史COV时序关联隐含特征向量的集合中的各个历史COV时序关联隐含特征向量的动态聚合能量因子以得到历史COV时序动态聚合能量因子的集合；历史COV时序动态聚合能量因子门控掩码三级子单元，用于将所述历史COV时序动态聚合能量因子的集合输入门控掩码单元以得到历史COV时序动态聚合权重因子的集合；历史COV数据聚合三级子单元，用于以所述历史COV时序动态聚合权重因子的集合来计算所述历史COV时序关联隐含特征向量的集合的加权和以得到历史COV时序关联显著聚合表示向量作为所述历史COV时序关联显著聚合表示；所述历史COV数据时序动态聚合能量因子计算三级子单元，用于：将所述历史COV时序关联隐含特征向量的静态能量因子和所述历史COV聚类初始中心向量的静态能量因子与第一加权参数进行相乘以得到第一历史COV时序动态聚合能量因子；将所述历史COV时序关联隐含特征向量与所述历史COV聚类初始中心向量之间的空间跨度的平方与第二加权参数进行相乘以得到第二历史COV时序动态聚合能量因子；将所述第一历史COV时序动态聚合能量因子除以所述第二历史COV时序动态聚合能量因子以得到所述历史COV时序动态聚合能量因子。

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