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龙图腾网恭喜启升(辽宁)工业集团有限公司申请的专利一种基于边云协同的工业物联网数据采集方法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：CN119105358B 。

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：202411308258.8，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种基于边云协同的工业物联网数据采集方法是由李启龙;马越;陈淑琴;褚治广;李启鑫;芦苇;张磊设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边云协同的工业物联网数据采集方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于边云协同的工业物联网数据采集方法，属于数据分析技术领域，包括：S1、在工业现场部署多个边缘节点，采集工业设备的原始数据并进行实时预处理；S2、边缘节点采用结合深度学习模型的混合算法，对预处理后的数据进行进一步处理；S3、在数据处理过程中，边缘节点通过实时反馈机制监控系统的运行状态，并通过预设策略动态调整数据采集频率、数据压缩率和处理策略；S4、云端对接收到的预处理后的数据进行深度分析并构建多维度的分析模型，生成分析结果和优化策略；S5、云端将分析结果和优化策略反馈到边缘节点，指导边缘节点调整数据采集和处理策略。本发明能够提高数据采集效率、确保数据安全性、减轻云端压力。

本发明授权一种基于边云协同的工业物联网数据采集方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边云协同的工业物联网数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在工业现场部署多个边缘节点，采集工业设备的原始数据并通过自适应卡尔曼滤波器对采集的原始数据进行实时预处理；S2、边缘节点采用结合深度学习模型的混合算法，对预处理后的数据进行进一步处理；S3、在数据处理过程中，边缘节点通过实时反馈机制监控系统的运行状态，并通过预设策略动态调整数据采集频率、数据压缩率和处理策略；S4、云端对接收到的预处理后的数据进行深度分析并构建多维度的分析模型，生成分析结果和优化策略；S5、云端将分析结果和优化策略反馈到边缘节点，指导边缘节点调整数据采集和处理策略；步骤S1中，自适应卡尔曼滤波器包括预测和更新两个步骤：首先，对于状态预测方程描述为： 其中，状态预测方程基于当前时刻的状态和控制输入uk-1，预测出下一个时刻k的状态状态预测过程依赖于状态转移矩阵A和控制矩阵B，同时，预测协方差Pk|k-1也会被计算出来，协方差的预测公式如下：Pk|k-1＝APk-1|k-1AT+Qh2其中，Qh是过程噪声协方差；Pk-1|k-1是当前时刻k的预测协方差；Pk|k-1是下一个时刻k的预测协方差；当新的观测值zk到达时，卡尔曼滤波器会更新状态估计，首先，计算卡尔曼增益Kk，计算公式为：Kk＝Pk|k-1HTHPk|k-1HT+R-13其中，H是观测矩阵；R是观测噪声协方差；然后，使用卡尔曼增益来更新状态估计，结合预测值和新的观测值来得到修正的状态： 其中，zk是测量值；是预测的测量值；是下一时刻修正得到的状态。

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