CN116055525B - 基于边缘计算的数据采集*** - Google Patents

Abstract

本申请适用于数据采集技术领域，提供了一种基于边缘计算的数据采集***。该***包括连接并控制工业设备的PLC，连接工业设备或PLC的边缘网关，连接边缘网关的云平台以及与云平台交互的客户端，其中，云平台用于生成数据采集任务，并将生成的数据采集任务下发至边缘网关；边缘网关用于根据接收到的数据采集任务，通过与其连接的工业设备或PLC进行数据采集，对采集到的数据进行预处理后转发给云平台。本申请提供的基于边缘计算的数据采集***中，云平台集中管理边缘网关，实现了数据采集任务的动态下发，降低了对设备进行数据采集设置的工作量，提高了设备数据的采集效率。

Description

基于边缘计算的数据采集***

技术领域

本申请属于数据采集技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的数据采集***。

背景技术

随着新一代信息技术与企业生产运营等领域的融合程度不断加深，信息化和数字化已经逐步成为激发企业观念创新、业务创新和管理创新的重要推动力，而物联网、大数据、云服务和人工智能技术的高速发展，进一步推动了设备管理运维由传统的人工运维向智能运维的转变。

在工业***中，通过边缘网关获取工业设备数据来实现前端的运算，可大大减少后台的工作压力，但是由于组成工业***的设备分布在不同区域且数量庞大，需要多个边缘网关进行设备数据采集，传统的工业***中边缘网关得不到有效地管理，因此不能有效地对工业***进行监管；而且当工业***中的设备种类较多时，对设备进行数据采集设置的工作量较大，导致设备数据的采集效率低下，难以满足用户的使用需求。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于边缘计算的数据采集***，降低了对设备进行数据采集设置的工作量，提高了设备数据的采集效率。

第一方面，本申请提供一种基于边缘计算的数据采集***，所述***包括连接并控制工业设备的可编程逻辑控制器PLC，连接工业设备或PLC的边缘网关，连接边缘网关的云平台以及与所述云平台交互的客户端；所述云平台，用于生成数据采集任务，并将所述数据采集任务下发至所述边缘网关；所述边缘网关，用于根据所述数据采集任务，通过所述工业设备或所述PLC进行数据采集，对采集到的数据进行预处理后转发给所述云平台。

在一种可能的实现方式中，所述云平台包括应用层、服务层、数据层和展示层，所述应用层用于配置所述数据采集任务，所述服务层用于为所述云平台提供技术服务支持，所述数据层用于存储所述边缘网关转发的数据，所述展示层用于对所述边缘网关转发的数据进行展示。

在一种可能的实现方式中，所述应用层包括设备管理，所述设备管理提供设备物模型管理，所述设备物模型管理用于新增设备物模型，并基于设备的数据采集需求配置所述设备物模型的数据采集表，所述数据采集表包括设备物模型标识、采集模式、采集变量、变量描述、数据类型、采集频率和数据单位，所述设备物模型为根据设备种类上传的三维模型，所述数据采集任务包括一个或多个所述数据采集表。

在一种可能的实现方式中，所述设备物模型管理还用于对设备物模型进行异频采集规则设置，所述异频采集规则包括设备物模型标识、与所述设备物模型标识对应的设备物模型的一个或多个采集变量以及与所述一个或多个采集变量对应的判断条件，所述数据采集任务包括所述异频采集规则。

在一种可能的实现方式中，所述边缘网关具体用于：当满足所述数据采集任务中的异频采集规则的条件时，所述边缘网关自动开启高频数据采集功能，将采集到的数据进行记录并转发至所述云平台；当不满足所述数据采集任务中的异频采集规则的条件时，所述边缘网关自动关闭所述高频数据采集功能。

在一种可能的实现方式中，所述设备物模型管理还用于对设备物模型进行报警规则设置，所述报警规则包括设备物模型标识、与所述设备物模型标识对应的设备物模型的报警生成条件和报警恢复条件，所述采集任务表包括所述报警规则。

在一种可能的实现方式中，所述边缘网关具体用于：当满足所述数据采集任务中报警规则的报警生成条件时，所述边缘网关生成报警信息，并将所述报警信息发送至所述云平台；当满足所述数据采集任务中报警规则的报警恢复条件时，所述边缘网关生成报警恢复信息，并将所述报警恢复信息发送至所述云平台。

在一种可能的实现方式中，所述设备管理还用于管理PLC参数信息，所述PLC参数信息包括PLC名称、通讯协议、设备地址、端口号、最大连接数、超时时间、机架号、槽号、数据块、寄存器和起始地址。

在一种可能的实现方式中，所述设备管理还提供网关管理，所述网关管理用于自动获取用户设置的边缘网关编号、边缘网关现场网络协议IP和点位限制信息。

在一种可能的实现方式中，所述云平台具体用于：根据所述PLC参数信息和所述边缘网关的点位限制信息生成所述数据采集任务。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

1、云平台集中管理边缘网关，数据采集任务动态下发，***可根据现场边缘侧PLC通讯时延、网络稳定性和边缘网关采集点位限制等条件智能生成多个边缘网关采集任务表，并可实现自动下发数据采集任务表至边缘网关，无需用户在现场进行复杂繁琐的信号采集设置，在异常情况下更换边缘网关只需进行任务再次下发即可，可大幅提高采集***稳定性，保证了数据采集效果，提高了数据采集效率。

2.***支持设备异频采集，用户可在云平台设置设备物模型的异频采集规则，***将自动把异频采集规则下发至边缘网关，边缘网关将开启自动侦测，当***设置的设备信号条件满足时，自动开启高频采集，确保设备在出现异常以及故障后采集到设备的关键数据波动，确保还原现场设备故障以及报警后设备后续数据信息采集，完善设备故障以及报警后设备关键信息分析能力。异频采集功能将根据设置异频采集时间或设置条件结束后自动结束，降低了边缘网关的性能开销。

3.边缘网关将对采集到的设备数据进行合并发送，对于单一的传感器信号采集，采用优化数据结构进行传输，可有效降低网络传输包数量，降低网络流量消耗，提升网络带宽利用率，在外网传输异常时对采集数据进行动态存储压缩，并在网关恢复外部连接后进行自动补发，优化了网关内部存储空间，提升了数据采集稳定性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一实施例提供的基于边缘计算的数据采集***的架构示意图；

图2为本申请一实施例提供的云平台的架构示意图；

图3为本申请一实施例提供的***管理员在***管理模块的操作示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

边缘计算是在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

边缘计算是一种使计算机数据存储更接近需要的位置的分布式计算模式。计算主要或完全在分布式设备节点上执行。边缘计算将促进应用程序、数据和计算能力(服务)更靠近用户，而不是更靠近集中点。边缘计算的目标是需要更接近分布式***技术与物理世界交互的动作源的应用程序或一般功能。与云计算不同，边缘计算指的是网络边缘的分散数据处理。边缘应用服务减少了必须移动的数据量、随之而来的流量以及数据必须传输的距离。这提供了更低的延迟并降低了传输成本。

目前，传统的基于边缘计算的数据采集***仅针对批量单一产品进行开发，在大型工业***大量装备高度集中的场景下，数据采集设置繁琐，需要各个现场进行多设备批量采集信息设置，导致在设备类型和数量多的情况下，采集设置的工作量非常大。

另外，传统的数据采集***采集方式单一，由于工厂各个设备的情况不同，需要针对设备工况采用不同频率进行数据采集，特别是在设备出现异常以及故障后，传统的数据采集***采用标准采集频率无法获取以及还原设备故障后的现场关键数据，无法有效分析设备异常以及损毁情况，只能进行有限的数据分析。而由于现场网络环境的不确定性，现场采集网络容易出现偶发故障，且设备采集网络连接容易出现延时波动等情况，无法实现对工业***中设备数据的高效稳定采集上传，难以满足客户的使用需求。

为了解决传统数据采集***中存在的数据采集设置工作量大、数据采集效率低下和无法实现设备故障时关键数据的高速采集等技术问题，本申请提供了一种基于边缘计算的数据采集***，通过设备物模型对现场设备进行集中管理，增加了采集任务动态下发、网关状态实时监测、设备数据异频采集等功能，有效提高了数据采集的稳定性，保证了数据采集效果，提高了数据采集效率，确保设备在出现异常以及故障后采集到设备的关键数据波动，完善了设备故障以及报警后设备关键信息分析能力。

为了便于理解，下面将结合附图对本申请的技术方案进行详细介绍。

图1为本申请一实施例提供的基于边缘计算的数据采集***的架构示意图，参见图1，数据采集***包括工业设备、连接并控制工业设备的可编程逻辑控制器(programmable logic controller，PLC)，直连工业设备或PLC的边缘网关，连接边缘网关的云平台以及与云平台交互的客户端。

其中，云平台用于生成数据采集任务，并将数据采集任务下发至边缘网关；边缘网关用于根据接收到的数据采集任务，通过与其相连的工业设备或PLC进行数据采集，对采集到的数据进行预处理后转发给云平台。

在一种可能的实现方式中，云平台包括应用层、服务层、数据层和展示层，其中，应用层用于配置数据采集任务，服务层用于为云平台提供技术服务支持，数据层用于存储边缘网关转发的数据，展示层用于对边缘网关转发的数据进行展示。

在一种可能的实现方式中，云平台根据工业现场中PLC参数信息和边缘网关的点位限制信息自动为边缘网关配置数据采集任务表，并将数据采集任务表下发至对应边缘网关。

作为一种示例，PLC参数信息包括PLC名称、通讯协议、设备地址、端口号、最大连接数、超时时间、机架号、槽号、数据块、寄存器以及起始地址等。

作为一种示例，数据采集任务表可以包括一个或多个所述数据采集表、异频采集规则以及报警规则等信息。

示例性的，数据采集表包括设备物模型标识、采集模式、采集变量、变量描述、数据类型、采集频率和数据单位等信息，设备物模型为根据设备种类上传的三维模型，设备物模型标识可以为设备物模型的名称或编号等。

示例性的，异频采集规则包括设备物模型标识、与该设备物模型标识对应的设备物模型的一个或多个采集变量以及与该一个或多个采集变量对应的判断条件。

示例性的，报警规则包括设备物模型标识、与该设备物模型标识对应的设备物模型的报警生成条件和报警恢复条件。

在一种可能的实现方式中，边缘网关通过设置在工业设备或PLC中的数据采集模块进行数据采集，进行预处理后将采集的数据转发给云平台。

作为一种示例，边缘网关对获取到的数据进行的预处理操作可以包括数据合并。

在一种可能的实现方式中，当满足云平台下发的数据采集任务中异频采集规则的条件时，边缘网关自动开启高频数据采集功能，将采集到的数据进行记录并转发至云平台；当不满足数据采集任务中的异频采集规则的条件时，边缘网关自动关闭高频数据采集功能。

在一种可能的实现方式中，当满足云平台下发的数据采集任务中报警规则的报警生成条件时，边缘网关生成报警信息，并将该报警信息发送至云平台；当满足数据采集任务中报警规则的报警恢复条件时，边缘网关生成报警恢复信息，并将该报警恢复信息发送至云平台，云平台能够将报警信息和报警恢复信息发送至客户端，供客户查看。

可以理解的是，图1所示的***架构仅为本申请提供的基于边缘计算的数据采集***的一种示例，在本申请另一些实施例中，基于边缘计算的数据采集***可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或软件和硬件的组合实现，本申请不作限定。

图2为本申请一实施例提供的云平台的架构示意图。参见图2，云平台包括展示层，应用层，服务层和数据层。

数据层用于数据存储，包括多个关系型数据库和多个非关系型数据库。数据层中存储的数据能够用来进行数据传输、鉴权验证、数据计算及数据应用等服务。例如，数据层能够实现对边缘网关采集的设备数据的存储。

服务层是主要的业务逻辑基础服务层，基于微服务进行***架构设计，支持可重用的数据和应用作为服务或功能进行集成，并可以在需要时通过网络访问这些服务或功能，同时网关服务依托于云边一体化架构，将云平台的数据采集、人工智能(ArtificialIntelligence，AI)算法等能力拓展到边缘网关，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

服务层用于提供云平台底层微服务支持，包括数据服务、网关服务和应用服务等。其中，数据服务是通过数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理等手段进行数据管控，为各类应用提供数据支持。网关服务用于为各类应用提供网关支持，应用服务用于开发者增加、更改、删除应用功能。例如，服务层能够实现数据采集任务的配置与下发。

展示层用于为各类用户提供的个人计算机(personal computer，PC)端***以及应用程序端的显示***等，用户可以通过各个移动端进行数据访问和数据分析。例如，展示层用于展示边缘网关转发的设备数据。

应用层包括***管理、设备管理及项目管理等模块，为***的业务功能实现以及具体落地提供了丰富的基于平台的应用。

在一种可能的实现方式中，***管理提供用户权限管理、***菜单管理、组织机构管理和操作日志管理等功能。***管理模块对普通用户和***管理员提供不同的权限和功能，通过用户权限管理对***管理员和每位普通用户进行授权和身份验证；菜单管理用于管理***菜单的启用/停用；操作日志管理用于记录和查看操作的用户账号、语言版本、操作详情和具体操作时间等。

在一种可能的实现方式中，如图3所示，***管理员登录云平台中的登录***，创建角色、员工、网关、设备、项目、产线和客户，对员工进行角色授权和各类绑定操作。

作为一种示例，***管理员能够在云平台中进行的绑定操作可以包括将员工与项目绑定、网关与设备绑定、设备与产线绑定、产线与客户绑定、产线与项目绑定等。

在另一种可能的实现方式中，普通用户登录云平台，云平台通过对用户名和密码进行验证，验证通过后，普通用户仅能够访问授权数据，且不同机构之间的数据均进行访问隔离。

项目管理提供所属用户管理、产线列表管理、设备列表管理、设备状态管理和维保管理等。所属用户管理用于对该项目具有查看和操作权限的用户进行管理；产线列表管理用于记录该项目对应产线的相关信息；设备列表管理用于管理该项目产线中连接设备的相关信息；设备状态管理用于记录产线中设备的运行状态；维保管理用于记录产线中设备的故障及维修情况。

设备管理提供设备物模型管理、工业设备管理、产线管理以及网关管理等功能。

在一种可能的实现方式中，设备物模型管理能够用于新增设备物模型。

作为一种示例，根据设备种类上传设备三维模型，同时基于设备的数据采集需求配置对应设备物模型的数据采集表，数据采集表包括设备物模型标识、采集模式、变量名称、变量描述、变量K值、数据类型、采集频率、数据单位和变量权限等内容。

在一种可能的实现方式中，设备物模型管理能够用于设备物模型的异频采集设置，进行异频采集规则录入。

作为一种示例，根据设备类型以及现场具体情况，录入不同设备物模型的异频采集规则，选择设备物模型以及该设备物模型中的多个采集变量，对多个变量加入不同判断条件并组合成异频采集规则，设置该规则下的高频数据采集表，高频数据采集表的内容与上述数据采集表的内容一致。

另外，该数据采集***支持一个设备物模型设置多个异频采集规则，且多个异频采集规则各自独立，根据对应信号触发。

在一种可能的实现方式中，用户在工业设备管理模块进行设备新增，选择对应设备物模型并设置设备编号，***可支持工业设备多编号管理，包括设备编号、项目编号和设备二维码等，并可通过外部表格批量导入。

在一种可能的实现方式中，用户在产线管理模块新增设备产线，将新增的产线与对应客户建立关联关系，并通过设备编号筛选后进行设备批量导入，将设备导入对应产线，***可支持与该产线具有关联关系的客户通过产线查看所有归属设备信息以及异常报警情况等。

在一种可能的实现方式中，用户在产线管理模块中新增PLC，并在产线管理模块中设置PLC参数信息，PLC参数信息包括PLC名称、通讯协议、设备地址、端口号、最大连接数、超时时间、机架号、槽号、数据块、寄存器以及起始地址等。

作为一种示例，一条产线支持设置多个异构不同类型的PLC。

作为一种示例，在设置PLC参数信息后，可对PLC进行点表管理，用户只需根据现场设备采集顺序依次添加现场设备或变更设备先后顺序，***将自动生成该PLC对应的采集集合，采集集合包括变量名称、变量K值、数据类型、数据单位、采集频率、采集权限、设备名称以及设备物模型标识等。根据PLC对应的采集集合能够确定该PLC需要采集的点数，以此来配置PLC需要多少输入/输出(Input/output，I/O)模块。

在一种可能的实现方式中，用户在网关管理模块中新增边缘网关，在产线配置采集PLC以及设备采集序列后，用户仅需在***中设置边缘网关编号、网关现场IP等参数，***会自动获取边缘网关配置以及点位限制等信息。

作为一种示例，***中支持一条产线中配置多个边缘网关。

在一种可能的实现方式中，用户可在设备物模型管理模块中设置报警规则。

作为一种示例，用户选择对应设备物模型新增报警规则，选择该设备物模型对应的数据采集表中的采集信息配置对应的报警生成条件以及报警恢复条件，即可完成报警规则的设置。

作为一种示例，***可支持单个设备物模型设置多个报警规则，在对应报警条件满足后，***将会根据报警规则转发数据至对应展示段以及特定用户组。

在一种可能的实现方式中，在完成PLC设置和边缘网关设置后，用户可在***上设置自动下发或手动下发，云平台将自动检测现场网络环境，获取与产线内PLC的延迟情况，并根据不同PLC与边缘网关的连接延迟、PLC参数信息，边缘网关的点位限制信息进行采集任务划分，云平台将自动为各边缘网关计算数据采集任务并自动下发至各边缘网关，各边缘网关在收到数据采集任务后将进行数据采集。

作为一种示例，云平台将实时检测边缘网关的连接以及数据采集情况，在出现异常或者更换边缘网关时，仅需重新进行一遍采集任务下发即可。

在一种可能的实现方式中，边缘网关支持外网传输异常时，边缘网关内采集数据动态存储，同时优化内部存储空间，对于同一信号一段时间内数据进行数据拉链集合处理，较正常情况可节省约30％文件大小，提升了数据采集稳定性，降低了网关传输流量。

在一种可能的实现方式中，边缘网关根据云平台下发的数据采集任务表中的异频采集规则，当满足异控采频规则条件时，边缘网关将自动开启高频数据采集功能，记录并转发对应数据至云平台；当条件恢复时，边缘网关将自动关闭该功能以节约网络流量。

本申请提供的技术方案中，基于边缘计算的数据采集***中的云平台集中管理边缘网关，数据采集任务动态下发，无需用户在现场进行复杂繁琐的采集设置，在异常情况下更换边缘网关只需进行任务再次下发即可，可大幅提高采集***稳定性，保证了数据采集效果，提高了数据采集效率；同时，***支持设备异频采集，用户可在云平台设置设备物模型的异频采集规则，***将自动把异频采集规则下发至边缘网关，当满足异频采集规则的条件时，边缘网关自动开启高频采集，确保采集到设备的关键数据波动，有效还原现场设备故障，完善了设备故障以及报警后设备关键信息分析能力。异频采集功能将根据设置的异频采集时间或设置条件结束后自动结束，降低了边缘网关的性能开销；进一步地，边缘网关将对采集到的设备数据进行合并发送，对于单一的传感器信号采集，采用优化数据结构进行传输，可有效降低网络传输包数量，降低网络流量消耗，提升网络带宽利用率，在外网传输异常时对采集数据进行动态存储压缩，并在网关恢复外部连接后进行自动补发，优化了网关内部存储空间，提升了数据采集稳定性。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

需要说明的是，以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于边缘计算的数据采集***，其特征在于，所述***包括连接并控制工业设备的可编程逻辑控制器PLC，连接工业设备或PLC的边缘网关，连接边缘网关的云平台以及与所述云平台交互的客户端；

所述云平台，用于生成数据采集任务，并将所述数据采集任务下发至所述边缘网关，所述云平台包括应用层，所述应用层用于配置所述数据采集任务，所述应用层包括设备管理，所述设备管理提供设备物模型管理和网关管理；

所述设备物模型管理用于新增设备物模型，并基于设备的数据采集需求配置所述设备物模型的数据采集表，所述数据采集表包括设备物模型标识、采集模式、采集变量、变量描述、数据类型、采集频率和数据单位，所述设备物模型为根据设备种类上传的三维模型，所述数据采集任务包括一个或多个所述数据采集表；

所述设备物模型管理还用于对设备物模型进行异频采集规则设置，所述异频采集规则包括设备物模型标识、与所述设备物模型标识对应的设备物模型的一个或多个采集变量以及与所述一个或多个采集变量对应的判断条件，所述数据采集任务包括所述异频采集规则；

所述网关管理用于自动获取用户设置的边缘网关编号、边缘网关现场网络协议IP和点位限制信息，所述云平台用于根据PLC参数信息和所述边缘网关的点位限制信息生成所述数据采集任务；

所述边缘网关，用于根据所述数据采集任务，通过所述工业设备或所述PLC进行数据采集，对采集到的数据进行预处理后转发给所述云平台；

其中，当满足所述数据采集任务中的异频采集规则的条件时，所述边缘网关自动开启高频数据采集功能，将采集到的数据进行记录并转发至所述云平台；当不满足所述数据采集任务中的异频采集规则的条件时，所述边缘网关自动关闭所述高频数据采集功能。

2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的数据采集***，其特征在于，所述云平台还包括服务层、数据层和展示层，所述服务层用于为所述云平台提供技术服务支持，所述数据层用于存储所述边缘网关转发的数据，所述展示层用于对所述边缘网关转发的数据进行展示。

3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的数据采集***，其特征在于，所述设备物模型管理还用于对设备物模型进行报警规则设置，所述报警规则包括设备物模型标识、与所述设备物模型标识对应的设备物模型的报警生成条件和报警恢复条件，所述采集任务表包括所述报警规则。

4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的数据采集***，其特征在于，所述边缘网关具体用于：

当满足所述数据采集任务中报警规则的报警生成条件时，所述边缘网关生成报警信息，并将所述报警信息发送至所述云平台；当满足所述数据采集任务中报警规则的报警恢复条件时，所述边缘网关生成报警恢复信息，并将所述报警恢复信息发送至所述云平台。

5.根据权利要求1所述的基于边缘计算的数据采集***，其特征在于，所述设备管理还用于管理所述PLC参数信息，所述PLC参数信息包括PLC名称、通讯协议、设备地址、端口号、最大连接数、超时时间、机架号、槽号、数据块、寄存器和起始地址。