本发明涉及大数据的，尤其涉及一种工业互联网大数据信息化系统。
背景技术：
1、现有工业互联网系统在数据存储与管理以及数据分析与处理方面存在一定的瓶颈，无法满足快速增长的数据量和实时分析需求。为了提高系统的效率和智能化水平，迫切需要一种工业互联网大数据信息化系统。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
2、鉴于上述现有工业互联网大数据信息化系统存在的问题，提出了本发明。
3、因此，本发明目的是提供一种工业互联网大数据信息化系统，其提供了一种工业互联网大数据信息化系统，通过优化数据存储与管理以及数据分析与处理，实现了数据的高效存储、管理和智能分析，提升了系统的整体效率和智能化水平。
4、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种工业互联网大数据信息化系统，包括：
5、数据采集模块：包括多个分布式传感器节点，负责采集工业设备的运行数据；
6、边缘计算节点：部署在数据采集模块附近，对采集到的数据进行初步处理和过滤；
7、中央数据库：用于存储经过初步处理的数据，并分层存储高频访问数据和历史数据；
8、数据压缩模块：采用高效的工业数据压缩算法，减少数据存储空间；
9、数据流处理平台：基于流式计算框架，对实时数据进行分析和处理；
10、深度学习分析模块：利用深度学习模型对设备运行数据进行预测分析，提供预测性维护；
11、安全管理模块：包含区块链技术和多层次安全防护架构，保障数据传输和存储的安全性；
12、用户交互模块：提供智能化用户界面和自然语言处理功能，提升用户操作体验。
13、作为本发明所述工业互联网大数据信息化系统的一种优选方案，其中：所述数据压缩模块中采用的工业数据压缩算法步骤包括：
14、s1、增量编码：计算连续数据点之间的差值，只存储这些差值；
15、s2、滑动窗口压缩：使用固定大小的滑动窗口进一步压缩差值数据，利用滑动窗口的重复模式进行编码；
16、其中，增量编码过程中假设有一组时间序列数据x＝{x1,x2,…,xn}，增量编码的公式为：δxi＝xi-xi-1fori＝2,3,…,n；δx1＝x1为初始数据点；
17、其中，滑动窗口压缩过程中选择一个合适的窗口大小w，对增量编码后的数据进行滑动窗口压缩，每个窗口内的数据用一个压缩标识符进行编码。
18、作为本发明所述工业互联网大数据信息化系统的一种优选方案，其中：所述工业数据压缩算法的具体实现步骤：
19、1、增量编码：
20、1)初始化：设x1为初始数据点；
21、2)对于i＝2到n，计算差值δxi＝xi-xi-1；
22、3)生成差值序列δx＝{δx1,δx2,…,δxn}；
23、2、滑动窗口压缩：
24、1)初始化窗口大小w；
25、2)对差值序列δx进行滑动窗口处理；其中，每次处理窗口内的数据找到最常见的模式并用模式标识符替换，若窗口内的数据没有明显模式则进行简单编码。
26、作为本发明所述工业互联网大数据信息化系统的一种优选方案，其中：所述滑动窗口压缩公式：
27、设滑动窗口大小为w；
28、对于每个窗口δxj＝{δx(j-1)w+1,δx(j-1)w+2,…,δxjw}，其中
29、计算窗口内的模式标识符pj，生成压缩数据cj；
30、合并所有压缩数据
31、作为本发明所述工业互联网大数据信息化系统的一种优选方案，其中：所述深度学习分析模块中的深度学习模型采用长短期记忆网络(lstm)模型，具体的算法公式包括：
32、数据预处理
33、a1、数据归一化，将设备运行数据归一化到[0，1]区间，使用公式：
34、
35、其中，x为原始数据，xmin和xmax分别为该特征的最小值和最大值；
36、a2、滑动窗口生成训练数据
37、从时间序列数据中生成训练样本：
38、假设时间序列数据为x＝{x1，x2，…，xn}，每个样本包含w个时间步的数据作为输入，接下来的t歌时间步的数据作为预测目标；
39、输入数据x：
40、x＝{[xi，xi+1，…，xi+w-1]| 1≤i≤n-w-t+1}；
41、输出数据y：
42、y＝{[xi+w，xi+w+1，…，xi+w+t-1]|1≤i≤n-w-t+1}；
43、lstm模型架构
44、b1、输入层
45、输入数据维度为(w，f)，其中w为时间窗口长度，f为特征数；
46、b2、lstm层
47、lstm的计算公式如下：
48、1、遗忘门：
49、ft＝σ(wf·[ht-1，xt]+bf)
50、2、输入门：
51、it＝σ(wi·[ht-1，xt]+bi)
52、
53、3、细胞状态更新：
54、
55、5、输出门：
56、ot＝σ(wo·[ht-1，xt]+bo)
57、ht＝ot*tanh(ct)
58、其中，xt为当前输入，ht-1为前一时间步的隐藏状态，ct-1为前一时间步的细胞状态，wi，wf，wc，wo和bf，bi，bc，bo为训练的权重和偏置参数，σ为sigm oid激活函数，tanh为双曲正切激活函数；
59、b3、全连接层
60、将lstm层的输出映射到目标预测值：
61、
62、其中wout和bout为全连接层的权重和偏置；
63、b4、输出层
64、输出预测结果其维度为预测步长t乘以特征数量f；
65、损失函数与优化
66、实用均方误差作为损失函数：
67、
68、采用adam优化器进行训练。
69、作为本发明所述工业互联网大数据信息化系统的一种优选方案，其中：所述长短期记忆网络(lstm)模型具体的算法步骤包括：
70、步骤1：数据归一化：将数据缩放到[0，1]区间；
71、步骤2：生成训练数据：利用滑动窗口从归一化后的时间序列数据中生成训练样本；
72、步骤3：构建lstm模型：
73、输入层：接受形状为(w，f)的输入数据；
74、lstm层：包含若干lstm单元，提取时间依赖关系；
75、全连接层：将lstm的输出映射到预测值；
76、输出层：输出预测结果；
77、步骤4：实用adam优化器和mse损失函数训练模型；
78、步骤5：模型预测，利用训练好的模型对未来的设备状态进行预测。
79、作为本发明所述工业互联网大数据信息化系统的一种优选方案，其中：所述工业互联网大数据信息化系统的实现方法包括以下步骤：
80、步骤一：数据采集与初步处理
81、数据采集：通过分布式传感器节点采集工业设备的实时运行数据，包括温度、压力、振动参数；
82、初步处理：边缘计算节点对采集到的数据进行初步处理和过滤，去除噪声数据和冗余数据；
83、步骤二：数据存储与管理
84、数据传输：将经过初步处理的重要数据传输到中央数据库；
85、分层存储：中央数据库根据数据的访问频率和重要性，采用多层次数据存储架构，将高频访问数据存储在高速存储介质上，历史数据存储在低成本存储介质上；
86、数据压缩：使用专为工业数据设计的压缩算法对数据进行压缩，减少存储空间，同时保持数据的可用性和完整性。
87、步骤三：数据分析与处理
88、实时数据处理：数据流处理平台对传输到中央数据库的实时数据进行流式计算和分析，提取有价值的信息；
89、深度学习分析：深度学习分析模块通过训练好的模型对实时数据进行预测分析，识别潜在的设备故障并提供维护建议；
90、步骤四：安全管理
91、数据安全传输：利用区块链技术保障数据传输过程中的完整性和安全性，防止数据篡改和非法访问；
92、安全防护：多层次安全防护架构对系统的设备、网络和应用进行全面保护，包括多因素认证、数据加密和防火墙技术；
93、步骤五：用户交互
94、智能化用户界面：用户交互模块通过人工智能技术分析用户操作习惯，提供个性化的界面布局和功能推荐；
95、自然语言处理：集成自然语言处理技术，实现语音控制和智能问答功能，方便用户快速获取信息和控制系统。
96、本发明的有益效果：本发明提供了一种工业互联网大数据信息化系统，通过优化数据存储与管理以及数据分析与处理，实现了数据的高效存储、管理和智能分析，提升了系统的整体效率和智能化水平。
1.一种工业互联网大数据信息化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工业互联网大数据信息化系统，其特征在于：所述数据压缩模块中采用的工业数据压缩算法步骤包括：
3.根据权利要求2所述的工业互联网大数据信息化系统，其特征在于：所述工业数据压缩算法的具体实现步骤：
4.根据权利要求3所述的工业互联网大数据信息化系统，其特征在于：所述滑动窗口压缩公式：
5.根据权利要求1所述的工业互联网大数据信息化系统，其特征在于：所述深度学习分析模块中的深度学习模型采用长短期记忆网络(lstm)模型，具体的算法公式包括：
6.根据权利要求5所述的工业互联网大数据信息化系统，其特征在于：所述长短期记忆网络(lstm)模型具体的算法步骤包括：
7.根据权利要求1所述的工业互联网大数据信息化系统，其特征在于：所述工业互联网大数据信息化系统的实现方法包括以下步骤：
