1. 数据分类

1.1. 概述

物联网数据的分类,不仅是对数据属性的区分,而且可以通过这种分类,对数据的合理性进行验证,并通过这种合理性的验证结果,推导出某种异常(或者正常)趋势的可能性。 本文挡为物联网设备的数据分类规范,主要对设备数据分类进行统一描述。

1.2. 读者

本文档的目的读者是智物联物联网体系下所有开发人员。

1.3. 数据分类

工业设备的数据,是工业设备运行的相关信息。我们把工业设备数据按照属性不同,分成几个类型:STA(状态)、EVNT(事件)、FLT(故障)、ALT(报警)和 SET(设置)。 数据分类

  • STA,状态类数据是连续变化的值,并根据事先设置的采样频率和上报周期上报数据。比如压缩机的进气压力、温度; 排气压力、温度、储气缸压力、温度;电机转速、温度、工作频率;电压、电流等。
  • EVNT,是设备发生的事件,比如,开机、启动、关机;打开哪个阀门,关掉哪个开关;按下哪个按钮;等等。
  • FLT,是设备自身可以检测到的故障信息;
  • ALT是设备自身发出的报警信息。
  • SET,是要求设备按某个方式去运行的设定值。比如我们的空调,当前的设定值是制冷模式。25°C、中等风速、风向左右摆动。

综合工业物联网数据的特点,我们发现,工业数据报文按 “Routine + On Need” 规则就可以满足需要,并不需要时时刻刻连续上报数据。 “Routine + On Need” 意思是“ 按周期和发生”,意思是,STA(状态)数据按固定周期报文(比如,每30秒一次);而EVNT、FLT、ATL当出现的时候报文;SET在改变的时候报文。

1.3.1. 数据分类方式

APRUS采集到的数据打包后为JSON格式,JSON是由一组或多组”Key”:”Value”组成,数据分类是基于”KEY”第一个字符,如L代表STA,L开头的都可认是状态数据;A代表ALERT,A开头的都可认为是报警数据,如下图:

数据表示例
Image - 数据表示例

1.3.2. 数据分类规范

  • “L”:状态类 STA,设备的运行状态值 如:主机电流 L1_3_4,风机输出电压 L1_3_110。

  • “E”:事件类 EVNT,设备的事件 可由一些状态参数判断并衍生出来。 如:加卸载事件 E1_3_7_0 由 7 号寄存器 bit0 加卸载状态衍生而来; 启停事件 E1_3_7_1 由 7 号寄存器 bit1 运行停止状态衍生而来。

  • “F”:故障类 FLT,设备的故障信息 如:主电机电流故障 F1_3_7_5,空滤器堵塞 F1_3_7_6。

  • “A”:报警类 ALT,设备的报警信息 如:供气压力高 A1_3_7_14,润滑脂使用时间到 A1_3_8_3。

  • “REQ/RSP”:设定类 SET,设定设备的运行状态值。利用“REQ/RSP”请求响应模式替代之前S、C、R模式

如:FIDIS要设置某设备L1_1_2值为20,APRUS会收到如下REQ主题指令,执行后同时APRUS需要反馈RSP主题报文,代表设定/指令是否成功执行。

REQ:
  {"REQ":{"ACT":"SET"," KEY ":{"L1_1_2":20}},"id":"126"}
RSP:
 {"RSP":{"ret":"ok"},"id":"126"}
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