CN106855787A - 一种物联网模拟信号的采样方法 - Google Patents

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黄治国
王秋生
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Shenzhen Easy Link Network Technology Co Ltd
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    • G06F3/05—Digital input using the sampling of an analogue quantity at regular intervals of time, input from a/d converter or output to d/a converter

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Abstract

本发明公开了一种物联网模拟信号的采样方法，适用于旋转机械设备参数(振动，电流)采集，包括步骤：S01：采样多个运转周期数据；S02：对上步数据做FFT处理，计算出其能量值最大谱线的频率；S03：依据能量值最大谱线的频率，计算采集数据周期性；S04：基于上步数据周期性，取一个周期数据作为基准数据；S05：采样按上步数据周期性进行，每一周期数据与基准数据相似度大小判断，相似度大，进入下步；相似度小，提高采样频率并采集多个运转周期数据后返回步骤S02继续进行；S06：数据保存并上传采样频率和采样数据。本发明采用可变采样频率的采集方式，关键时间点数据高频采样，普通数据低频采样，最大限度体现出采集数据的价值性。

Description

一种物联网模拟信号的采样方法
技术领域
本发明涉及物联网领域，尤其涉及一种物联网模拟信号的采集方法。
背景技术
物联网采集模拟数据时，鉴于网络带宽和服务器容量的局限性，期望采集数据能有效体现价值。现有设备远程采集数据时，通常采用较高的采样频率，这样，大大增加网络负担和服务器存储负担。在网络异常情况下，会增大本地数据存储量，长时间还会出现丢失数据的情况，从而增加远程维护成本。另种仪器，采用较低的采样频率，在远端数据异常的情况下，较低的采样频率基本不能满足异常情况分析的需要，使整个物联网***失去应有的作用。
目前，远程模拟数据采集仪通常采用三种方法：
1、如专利“CN102346959A”，一种模拟信号的远程采集***，本发明涉及一种信号采集***，具体涉及一种模拟信号的现场采集远程传输***。它克服了现有技术的总线远程数据传输速度慢的问题。用于信号采集。它包括被测对象的模拟信号采集装置、A/D转换电路和远程计算机，被测对象的模拟信号采集装置的模拟信号输出端连接A/D转换电路的模拟信号输入端，它还包括M-LVDS总线***，A/D转换电路的数字信号输出端连接M-LVDS总线***的一端，M-LVDS总线***的另一端连接远程计算机。
2、如专利“CN201054708Y”，一种应用在工业控制***中的数据采集远程无线传输模块，由模拟数据采集电路，模拟数据输出电路，AD转换电路和GPRS模块四个功能电路构成。其中：模拟数据采集电路采集探测器输出的模拟信号，将其分成两路进行输出：一路传输至模拟数据输出电路，另一路传输至AD转换电路；模拟数据输出电路将模拟数据采集电路采集到的模拟信号透明输出给工业控制***；AD转换电路将模拟数据采集电路采集到的模拟信号转换成可编译的数字信号，并输出至GPRS模块；GPRS模块将来自AD转换电路的数字信号发射到互联网服务器上，进行远程无线数据传输。本发明能与现有工业控制***无缝联接，在不影响现有***正常功能的条件下而使***的数据进行无线远传，将数据上传到指定的服务器上。
3、如专利“CN102346453A”，本发明为基于工业以太网的模拟量数据采集模块，由主控制模块、以太网通讯模块、电源模块和AD数据采集模块构成，主控制模块由以太网控制器ARM处理器芯片，标准JTAG电路及***电路构成，标准JTAG电路与ARM处理器相连，以太网通讯模块由网络变压器、集成PHY层的网络芯片和RJ45网络接口构成，电源模块为以太网通讯模块和AD数据采集模块提供电源和参考电压，AD数据采集模块实现模拟量数据的采集及信号转换，本发明将工业现场的多种模拟信号转换为工业以太网信号，构成工业以太网的基本部件，便于实现远端用户通过Internet对数据采集卡进行访问与监测。
现有的三种技术都存在不可弥补的缺点。三种***在采集模拟数据时，不能智能调整采样频率及上报数据频率，这样，会造成有效数据的丢失或延迟，对故障解决产生一定的滞后性。
发明内容
本发明的目的是提供一种物联网模拟信号的采样方法能智能调整采样频率及上报数据频率，采样精度高、可控性强。
为实现上述目的，本发明提供一种物联网模拟信号的采样方法，包括步骤：
S01：在旋转设备上，采样多个运转周期数据；
S02：对上步数据做FFT处理，计算出其能量值最大谱线的频率；
S03：依据能量值最大谱线的频率，计算采集数据周期性；
S04：基于上步数据周期性，取一个周期数据作为基准数据；
S05：采样按上步数据周期性进行，每一周期数据与基准数据相似度大小判断，相似度大，进入下步；相似度小，提高采样频率并采集多个运转周期数据后返回步骤S02继续进行；
S06：数据保存并上传采样频率和采样数据。
较佳地，步骤S05中相似度判断采用皮尔逊相关系数，该系数值大于等于0.72则为相似度大，小于0.72则为相似度小。
较佳地，每一采样频率采样时间不低于300s。
较佳地，步骤S04中，若采集数据周期性不变，基准数据不便，否则，基准数据替换为新的基准数据。
较佳地，步骤S05中，相似度小时提供采样频率至少采样20组运转周期的数据。
较佳地，步骤S06中数据上传以协议包的形式上传。
本发明的有益效果：
(1)、本发明基于对已有数据频谱分析，可得出其能量值最大的主频。基于主频大小，对两种数据分析其相似性。若数据相似较大(接近+/-1)，其采样频率和发送频率以较低频率操作，若相似度较小，需提高其采样频率，并且，以较大频率采集20组周期的数据；
(2)、本发明采用可变采样频率的采集方式，关键时间点数据高频采样，普通数据低频采样，最大限度体现出采集数据的价值性；
(3)、本发明可提高终端智能水平，从而提高单位数据的有效率，节省网络带宽。对在线故障分析提供有效的数据基础；
(4)、采用本发明数据采集***，在使用过程中，不需要人工干预，智能采集有效数据，并传输到云服务器上。***在使用过程中，可独立使用，无需其他设备或仪器配合使用。
附图说明
图1为本发明的采样方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例，对发明进行详细说明。
参照图1所示，本发明提供一种物联网模拟信号的采样方法，包括步骤：
S01：采样多个运转周期数据；
S02：对上步数据做FFT处理，计算出其能量值最大谱线的频率；
S03：依据能量值最大谱线的频率，计算采集数据周期性；
S04：基于上步数据周期性，取一个周期数据作为基准数据；
S05：采样按上步数据周期性进行，每一周期数据与基准数据相似度大小判断，相似度大，进入下步；相似度小，提高采样频率并采集多个运转周期数据后返回步骤S02继续进行；
S06：数据保存并上传采样频率和采样数据。
其中，步骤S05中相似度判断采用皮尔逊相关系数，该系数值大于等于0.72则为相似度大，小于0.72则为相似度小。
每一采样频率采样时间不低于300s。
步骤S04中，若采集数据周期性不变，基准数据不便，否则，基准数据替换为新的基准数据。
步骤S05中，相似度小时提供采样频率至少采样20组运转周期的数据。
步骤S06中数据上传以协议包的形式上传。
基于上述方法，其具体的算法实现过程如下：
1、采集离散数据，数据空间定义为T；
2、对数据空间T作快速傅立叶变换，计算出频率空间F：
F＝FFT(T)；
计算出空间F中能量值最大的频率MaxV：
MaxV＝max(F)；
3、令采样频率为V，数据长度为L，计算出机械主频率MainV：
MainV＝MaxV×V/L；
基于此频率，计算出主周期长度MainL：
MainL＝L/MaxV；
4、选取一个周期数据，作为基准数据空间TLB(x1，x2，……，Xn)；
5、同样，采样最新的数据空间TLN(y1，y2，……，yn)，与TLB作相似度比较：
6、若相似度较大，继续以现有采样率采集；若相似度较小，采样频率变大至MainV的8至10倍；同时，以最新的数据空间TLN作为基准数据空间。
7、若数据相似，计算两组数据的相似值符合标准正态分布。由于相似为在[0，1]区间内，以分布80％为结果，基于标准正态分布公式计算：
x区间为[0，0.28]，即相似度计算值为0.72以上。
本发明实现过程的上述算法能减少网络数据交互，防止数据丢失；本算法能采集有效数据，提高数据利用率；本算法能基于实际数据智能调节，无需人工干扰和外部数据介入；数据上传信息完整，能保证在上传过程中数据的完整性。
本发明中，数据上传过程中，可以采用如表1的一种简单的自定义协议：
表1数据传输协议
偏移 Value 长度 备注
1 0x66 1byte 数据头
2 8000 2byte 采样频率
4 10000 2byte 数据长度
6 n1，n2……nm Value(4) 数据
T－2 0x1234 2byte 校验位
T 0x88 1 数据尾
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种物联网模拟信号的采样方法，其特征在于，包括步骤：
S01：在旋转设备上，采样多个运转周期数据；
S02：对上步数据做FFT处理，计算出其能量值最大谱线的频率；
S03：依据能量值最大谱线的频率，计算采集数据周期性；
S04：基于上步数据周期性，取一个周期数据作为基准数据；
S05：采样按上步数据周期性进行，每一周期数据与基准数据相似度大小判断，相似度大，进入下步；相似度小，提高采样频率并采集多个运转周期数据后返回步骤S02继续进行；
S06：数据保存并上传采样频率和采样数据。
2.根据权利要求1所述的采样方法，其特征在于，步骤S05中相似度判断采用皮尔逊相关系数，该系数值大于等于0.72则为相似度大，小于0.72则为相似度小。
3.根据权利要求1或2所述的采样方法，其特征在于，每一采样频率采样时间不低于300s。
4.根据权利要求3所述的采样方法，其特征在于，步骤S04中，若采集数据周期性不变，基准数据不便；否则，基准数据替换为新的基准数据。
5.根据权利要求3所述的采样方法，其特征在于，步骤S05中，相似度小时提供采样频率至少采样20组运转周期的数据。
6.根据权利要求4所述的采样方法，其特征在于，步骤S06中数据上传以协议包的形式上传。
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