本发明提出了一种工业计算机信息智能处理方法及系统，涉及数据处理，具体涉及工业计算机信息智能处理。
背景技术：
1、随着智能制造的快速发展，工业计算机在生产线、工厂自动化、能源管理等领域扮演着日益重要的角色。这些工业计算机负责收集、处理和传输大量关键的生产和环境数据，对于保障生产流程的顺畅、提高生产效率和保障生产安全具有至关重要的作用。然而，在实际应用中，由于工业计算机部署环境的复杂性和多样性，以及数据收集和处理过程中的不确定性，导致数据质量参差不齐，存在大量的异常数据和噪声数据。这些异常数据不仅会影响数据处理和分析的准确性，还可能导致生产流程的中断和设备的损坏，给工业生产带来严重的损失。生产过程的多种类工业计算机的数据难以协同处理和难以进行异常数据的补偿。
技术实现思路
1、本发明提供了一种工业计算机信息智能处理方法及系统，用以解决工业计算机存在大量的异常数据和噪声数据。这些异常数据不仅会影响数据处理和分析的准确性，还可能导致生产流程的中断和设备的损坏，给工业生产带来严重的损失。生产过程的多种类工业计算机的数据难以协同处理和难以进行异常数据的补偿等问题：
2、本发明提出的一种工业计算机信息智能处理方法及系统，所述方法包括：
3、s1、对工业计算机进行类别分类和运行数据预处理，获得预处理数据；
4、s2、根据预设条件对工业计算机的预处理数据进行实时标注，获得标注数据信息，根据所述实时标注将所述标注数据信息分别发送至网关设备和云平台；
5、s3、通过云平台对接收到的数据进行综合整理，获得综合数据，针对数据处理任务生成任务处理链，获取异常节点，计算数据异常值，根据所述数据异常值获取替换节点信息，计算数据正常值，根据所述数据正常值获取替换节点，生成任务替换链。
6、进一步地，所述s1包括：
7、按照工业计算机类别对工业计算机进行分类，获得计算机类别组；
8、获取计算机类别组的运行数据，对所述运行数据进行预处理，获得预处理数据。
9、进一步地，所述s2包括：
10、根据工业计算机数据实时性要求设置预设条件，根据所述预设条件对所述预处理数据进行实时标注，获得标注数据信息，所述标注数据信息包括实时性标注和非实时性标注；
11、通过网关设备对具有实时性标注的标注数据信息进行边缘计算，获得边缘计算结果，对应工业计算机根据其对应的边缘计算结果进行实时性控制，获得控制结果，将具有非实时性标注的标注数据信息发送至云平台。
12、进一步地，所述s3包括：
13、云平台将接收到的所有工业计算机的具有非实时性标注的标注数据进行综合整理，获得综合数据；
14、针对数据处理任务通过所述综合数据提取对应数据信息，根据所述数据信息生成任务处理链，获取所述任务处理链中的异常节点，根据所述异常节点信息、综合数据结合历史数据信息计算异常节点的数据异常值，根据所述数据异常值调取替换节点信息，对所述异常节点进行替换，获得任务替换链。
15、进一步地，所述根据所述数据异常值调取替换节点信息，对所述异常节点进行替换，获得任务替换链，包括：
16、将数据异常值与预设异常阈值进行比较，根据比较结果调取替换节点信息；
17、获取异常节点的同功能工业计算机信息，根据所述同功能工业计算机信息、综合数据结合历史数据信息计算同功能工业计算机的数据正常值；
18、将同批次数据正常值高的同功能工业计算机作为替换节点，将同功能工业计算机信息作为替换节点信息，对任务处理链进行更新，获得任务替换链。
19、进一步地，所述系统包括：
20、分类处理模块，用于对工业计算机进行类别分类和运行数据预处理，获得预处理数据；
21、标注分配模块，用于根据预设条件对工业计算机的预处理数据进行实时标注，获得标注数据信息，根据所述实时标注将所述标注数据信息分别发送至网关设备和云平台；
22、异常替换模块，用于通过云平台对接收到的数据进行综合整理，获得综合数据，针对数据处理任务生成任务处理链，获取异常节点，计算数据异常值，根据所述数据异常值获取替换节点信息，计算数据正常值，根据所述数据正常值获取替换节点，生成任务替换链。
23、进一步地，所述分类处理模块包括：
24、分类模块，用于按照工业计算机类别对工业计算机进行分类，获得计算机类别组；
25、预处理模块，用于获取计算机类别组的运行数据，对所述运行数据进行预处理，获得预处理数据。
26、进一步地，所述标注分配模块包括：
27、实时标注模块，用于根据工业计算机数据实时性要求设置预设条件，根据所述预设条件对所述预处理数据进行实时标注，获得标注数据信息，所述标注数据信息包括实时性标注和非实时性标注；
28、数据分配模块，用于通过网关设备对具有实时性标注的标注数据信息进行边缘计算，获得边缘计算结果，对应工业计算机根据其对应的边缘计算结果进行实时性控制，获得控制结果，将具有非实时性标注的标注数据信息发送至云平台。
29、进一步地，所述异常替换模块包括：
30、数据综合模块，用于云平台将接收到的所有工业计算机的具有非实时性标注的标注数据进行综合整理，获得综合数据；
31、计算替换模块，用于针对数据处理任务通过所述综合数据提取对应数据信息，根据所述数据信息生成任务处理链，获取所述任务处理链中的异常节点，根据所述异常节点信息、综合数据结合历史数据信息计算异常节点的数据异常值，根据所述数据异常值调取替换节点信息，对所述异常节点进行替换，获得任务替换链。
32、进一步地，所述计算替换模块包括：
33、比较模块，用于将数据异常值与预设异常阈值进行比较，根据比较结果调取替换节点信息；
34、计算模块，用于获取异常节点的同功能工业计算机信息，根据所述同功能工业计算机信息、综合数据结合历史数据信息计算同功能工业计算机的数据正常值；
35、替换模块，用于将同批次数据正常值高的同功能工业计算机作为替换节点，将同功能工业计算机信息作为替换节点信息，对任务处理链进行更新，获得任务替换链。
36、本发明有益效果：
37、本发明提出了一种工业计算机信息智能处理方法及系统，通过对工业计算机进行类别分类，能够针对不同类别的计算机进行专门和统一的处理，提高了数据处理的效率和准确性。预处理步骤包括数据清洗、格式转换、异常值处理等，目的是去除或修正数据中的错误和冗余，使数据更适合后续的分析和处理。预处理后的数据质量更高，能够提升后续分析的准确性和有效性。根据预设条件对预处理后的数据进行实时标注，有助于快速识别数据的特征和状态，为后续的数据分析和处理提供了便利。根据数据要求对数据进行分别处理，使得数据的处理更具针对性，标注后的数据信息通过网关设备发送到云平台，实现了数据的远程传输和集中管理，便于进行更大规模的数据综合分析和处理。云平台接收来自多个工业计算机的数据，进行综合整理，形成统一的数据格式和标准，提高了数据的可读性和可用性。根据数据处理任务生成任务处理链，能够实现对数据的自动化和流程化处理，提高了数据处理的效率和灵活性。在任务处理链中识别出异常节点，有助于及时发现和处理数据中的异常情况，保证数据处理的稳定性和可靠性。通过计算数据异常值，能够更准确地判断数据的异常程度，为后续的数据替换提供了依据。根据数据异常值获取替换节点信息，并生成任务替换链，实现了对异常数据的自动替换和处理，保证了数据的完整性和准确性。综上所述，该流程通过类别分类、数据预处理、实时标注、数据传输、云平台处理以及异常检测与处理等环节，实现了对工业计算机数据的全面管理和高效处理，提高了数据处理的质量和效率，为工业计算机的稳定运行和数据分析提供了有力支持。
1.一种工业计算机信息智能处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种工业计算机信息智能处理方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据权利要求1所述一种工业计算机信息智能处理方法，其特征在于，所述s2包括：
4.根据权利要求3所述一种工业计算机信息智能处理方法，其特征在于，所述s3包括：
5.根据权利要求1所述一种工业计算机信息智能处理方法，其特征在于，所述根据所述数据异常值调取替换节点信息，对所述异常节点进行替换，获得任务替换链，包括：
6.一种工业计算机信息智能处理系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述一种工业计算机信息智能处理系统，其特征在于，所述分类处理模块包括：
8.根据权利要求6所述一种工业计算机信息智能处理系统，其特征在于，所述标注分配模块包括：
9.根据权利要求8所述一种工业计算机信息智能处理系统，其特征在于，所述异常替换模块包括：
10.根据权利要求6所述一种工业计算机信息智能处理系统，其特征在于，所述计算替换模块包括：
