公开(公告)号：CN106354774A

公开(公告)日：2017-01-25

申请号：CN201610702102.7

申请日：2016-08-22

Applicant: 东北大学

Inventor： 徐泉 ,  刘文庆 ,  张鹏 ,  冉振莉 ,  王良勇 ,  许美容 ,  崔东亮

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/1744

Abstract: 本发明提供一种实时工业过程大数据压缩存储系统及方法，涉及大数据分析技术领域。包括数据采集模块、日志文件存储模块、内存缓存模块、数据压缩模块、非关系型数据库和渲染器，利用数据采集模块采集实时工业过程数据，并同步发送到内存缓存模块和日志文件存储模块，对内存缓存模块中的数据进行压缩，将压缩后的数据存储到非关系型数据库中。本发明能有效解决实时工业过程大数据的存储问题，对实时工业过程大数据最大化压缩，并采用非关系型数据库进行存储，既有效地解决对实时工业过程数据的存储，又能为企业节省存储实时工业过程大数据产生的巨额成本，并可以快速响应数据的在线查询、计算等。

公开(公告)号：CN106250471A

公开(公告)日：2016-12-21

申请号：CN201610615792.2

申请日：2016-07-29

Applicant: 东北大学

Inventor： 徐泉 ,  张鹏 ,  刘文庆 ,  王良勇 ,  崔东亮 ,  许美容 ,  吴志伟

IPC: G06F17/30 ,  G07C5/08

CPC classification number: G06F16/284 ,  G06F16/1815 ,  G06F16/2282 ,  G06F16/254 ,  G07C5/0841

Abstract: 本发明提供一种用于列车自动防护系统的数据自动提取与存储系统及方法，涉及列车防护系统技术领域。系统包括压缩数据文件自动解压模块、数据自动加载及故障数据自动导出模块、故障数据自动提取与存储模块和日志记录模块，方法为读取压缩数据文件并进行解压提取，存放于创建的独立文件夹，将解压后的记录数据文件逐一加载，定位故障数据点，将故障数据以CSV格式导出，分类插入数据库。本发明能快速高效地对列车ATP系统的大量TB级历史数据进行解压、加载定位、提取和存储，能极大地减少人为操作所带来的错误，缩短操作时间，提高操作效率，实现对故障数据的高效管理，方便用户对故障数据进行进一步的分析处理和挖掘。

公开(公告)号：CN106354774B

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201610702102.7

申请日：2016-08-22

Applicant: 东北大学

Inventor： 徐泉 ,  刘文庆 ,  张鹏 ,  冉振莉 ,  王良勇 ,  许美容 ,  崔东亮

IPC: G06F16/174

Abstract: 本发明提供一种实时工业过程大数据压缩存储系统及方法，涉及大数据分析技术领域。包括数据采集模块、日志文件存储模块、内存缓存模块、数据压缩模块、非关系型数据库和渲染器，利用数据采集模块采集实时工业过程数据，并同步发送到内存缓存模块和日志文件存储模块，对内存缓存模块中的数据进行压缩，将压缩后的数据存储到非关系型数据库中。本发明能有效解决实时工业过程大数据的存储问题，对实时工业过程大数据最大化压缩，并采用非关系型数据库进行存储，既有效地解决对实时工业过程数据的存储，又能为企业节省存储实时工业过程大数据产生的巨额成本，并可以快速响应数据的在线查询、计算等。

公开(公告)号：CN106527339B

公开(公告)日：2019-04-23

申请号：CN201611152779.4

申请日：2016-12-14

Applicant: 东北大学

Inventor： 徐泉 ,  李亚杰 ,  张志强 ,  王良勇 ,  许美容 ,  崔东亮

IPC: G05B19/05

Abstract: 一种基于工业云的高可靠的选矿设备故障诊断系统及方法，属于故障诊断技术领域；该系统主要包括：本地服务器中的本地智能模块和云智能模块，云服务器中的模型建立及管理模块和故障诊断模块以及本地监控中心；方法包括：模型建立及管理模块对工业云服务器和本地智能模块的故障诊断模型优化或建立故障诊断模型；本地智能模块利用本地故障诊断模型计算本地诊断结果，故障诊断模块利用最优故障诊断模型计算云诊断结果；本地监控中心显示诊断结果；本发明中云服务器根据不同选矿厂数据建立和评估故障诊断模型，提高了故障诊断率；利用云服务器提高故障诊断效率；对模型约简，保证本地诊断效率；云诊断服务中断时可提供本地诊断服务，保证诊断可靠性。

公开(公告)号：CN106527339A

公开(公告)日：2017-03-22

申请号：CN201611152779.4

申请日：2016-12-14

Applicant: 东北大学

Inventor： 徐泉 ,  李亚杰 ,  张志强 ,  王良勇 ,  许美容 ,  崔东亮

IPC: G05B19/05

CPC classification number: G05B19/058 ,  G05B2219/14006

Abstract: 一种基于工业云的高可靠的选矿设备故障诊断系统及方法，属于故障诊断技术领域；该系统主要包括：本地服务器中的本地智能模块和云智能模块，云服务器中的模型建立及管理模块和故障诊断模块以及本地监控中心；方法包括：模型建立及管理模块对工业云服务器和本地智能模块的故障诊断模型优化或建立故障诊断模型；本地智能模块利用本地故障诊断模型计算本地诊断结果，故障诊断模块利用最优故障诊断模型计算云诊断结果；本地监控中心显示诊断结果；本发明中云服务器根据不同选矿厂数据建立和评估故障诊断模型，提高了故障诊断率；利用云服务器提高故障诊断效率；对模型约简，保证本地诊断效率；云诊断服务中断时可提供本地诊断服务，保证诊断可靠性。