一种基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源方法-9479威尼斯

专利名称：一种基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源方法

专利类型：发明专利

专利申请号：cn202210554677.4

专利申请（专利权）人：电子科技大学
权利人地址：四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

专利发明（设计）人：孙启皓,李旭,关开元,李辰骏,司致远,邵俊明,詹文翰

专利摘要：本发明涉及一种基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源方法，属于工程可靠性分析技术领域。其利用在云端建立数字孪生模型和fabric区块链技术，保证溯源数据真实性，确保数据处理过程清晰化，实现数据处理各个环节的监控与回溯，为新能源电池热失控的溯源提供了有效的解决途径。

主权利要求：
1.一种基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤s1、电池数据预处理与上传：
在传感器数据边端处理过程中，将各工作状态传感器采集的原始数据进行分级预警，将所采集的原始数据和分级预警数据均存储至云端obs；传感器原始数据包括：传感器类别、传感器个数、电池电压、电池电流、传感器类型、传感器观测值、充电电流、放电电流、单体电压和单体温度；分级预警数据包括本传感器单位所测数据是否超过所设阈值、预警后所开新传感器参数、预警时间和预警源数据；
步骤s2、建立新能源电池多传感器群体系统：
将连接至云端obs的所有传感器的信息存储，在云端完成对实体传感器的映射，按照传感器类别、规格、精度建立相同层级的多传感器群体系统，包括建立两层云端obs数据库，其第一层数据库包括索引信息数据库和多传感器群体数据库，其第二层数据库包括新能源电池数字孪生模型数据库、面向用户的多传感器群体数据库和面向制造商的多传感器群体数据库，其中，新能源电池数字孪生模型数据库存储多传感器群体系统所监测的电池型号、规格相近的所有电池的电池信息；面向用户的多传感器群体数据库存储用户可查看的单体电池最高温度、最高电压、电池soc值、电池soh值和最近一次电池异常状态的时间戳信息；面向制造商的多传感器群体数据库存储发送给制造商的热失控事件的处理数据，包括采集到的传感器原始数据与建模和数据集成的过程数据；
步骤s3、建立云端电池模型：
根据云端obs数据库内的新能源电池数字孪生模型数据库建立云端电池数字孪生模型，云端电池数字孪生模型中包括电池的物理参数、电池的过程参数；
步骤s4、仿真分析：
通过云端电池数字孪生模型，对新能源电池多传感器进行仿真，利用分级预警数据，计算新能源电池传感器的报警评估；
步骤s5、多源数据集成与数据上链：
通过云端obs观测整个新能源电池传感器群体系统，计算并实时进行多源数据集成，拟合更新新能源电池热失控警告阈值，并在过程中将所有传感器原始信息、决策信息与数据集成过程数据信息均做区块链技术的上链处理；区块链技术采用fabric技术，在过程中将所有传感器原始信息、决策信息与数据集成过程数据信息均基于非对称密码学原理进行加密，同时借助分布式系统各节点的工作量证明共识算法形成的强大算力来抵御外部攻击；数据上链包括：
1）获得每一件待上链的数据详细信息，从而得到数据信息列表；
2）生成用于存储数据信息列表的区块，并将该区块存储到云端obs数据库中；
3）根据数据信息列表生成每条数据的标签，用于唯一标识各数据，之后根据数据标签以及数据产生方的公钥调用智能合约，生成相应的交易信息；
4）将所生成区块的区块头信息连同所生成的交易信息存储到区块链的数据库中；
步骤s6、数据溯源。
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源方法，其特征在于，步骤s6具体包括：
1）生成待查询数据的标签；
2）根据待查询数据的标签查询云端obs数据库，以获取待查询数据的详细信息；具体的，根据待查询数据的标签查询区块链的数据库，获得待查询数据的历史交易信息，从而获得待查询数据的详情；其中，云端obs数据库为区块链系统之外的数据库。 说明书 : 一种基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源方法技术领域[0001] 本发明涉及工程可靠性分析技术领域，特别地涉及一种基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源方法。背景技术[0002] 溯源是指，往上游寻找发源地、源头。目前，数据溯源技术已得到广泛应用，除传感数据溯源外，在食品、药品、服饰、渔船等各行各业都能见到溯源技术的影子。近年来，新能源汽车发展迅猛，对新能源电池进行溯源也成为研究热点，一旦新能源电池出现问题，通过溯源查询，查出该新能源电池事发前的运行状态、传感器参数、数据融合与决策等全部信息，明确事故发生的客观原因，此项制度对新能源电池制造与责任认定具有相当重要的意义。[0003] 现有的溯源技术一般采用直接融合多种传感数据信息，无法保证融合决策结果的真实性，同时过程中的传感数据无法通过电子化、数字化被实时记录，无法保证监测过程的透明化、清晰化，实现数据处理各个环节的监控与回溯，保证数据真实性的问题，同时传感器的源头的相关信息无法进行准确查看。发明内容[0004] 针对上述现有技术中的问题，本申请提出了一种基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源方法，可解决现有技术无法保证融合决策结果的真实性，过程传感数据无法通过电子化、数字化的实时记录，无法保证监测过程的透明化、清晰化，实现数据处理各个环节的监控与回溯，保证数据真实性的问题，同时解决传感器的源头的相关信息无法进行准确查看的问题。当新能源电池发生事故时，制造商可以使用本溯源系统及方法返回并检查数字孪生的数据源头，以诊断问题发生的位置。制造商将来也可以使用这些诊断，以改进他们的设计，以便将来减少同样的事故发生。[0005] 本发明采用以下技术方案来实现其目的：[0006] 本发明提供一种基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源方法，该溯源方法的实施需要借助于一基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源系统，该溯源系统至少包括数据溯源模块、数字孪生模型、多源数据集成模块、fabric区块链、仿真分析模型模块、传感数据连入模块、电池行为管理模块和传感信息模块，其中，溯源模块连接端设有数字孪生模型，数字孪生模型连接端设有多源数据集成模块与fabric区块链，多源数据集成模块连接端分别设有仿真分析模型模块和传感数据连入模块，仿真分析模型模块连接端分别设有电池行为管理模块和传感信息模块；[0007] 其溯源方法具体包括以下步骤：[0008] 步骤s1、电池数据预处理与上传：[0009] 在传感器数据边端处理过程中，将各工作状态传感器采集的原始数据进行分级预警，将所采集的原始数据和分级预警数据均存储至云端obs；[0010] 步骤s2、建立新能源电池多传感器群体系统：[0011] 将连接至云端obs的所有传感器的信息存储，在云端完成对实体传感器的映射，按照传感器类别、规格、精度建立相同层级的多传感器群体系统；[0012] 步骤s3、建立云端电池模型：[0013] 根据云端obs数据库内的新能源电池数字孪生模型数据库建立云端电池数字孪生模型，云端电池数字孪生模型中包括电池的物理参数、电池的过程参数；[0014] 步骤s4、仿真分析：[0015] 通过云端电池数字孪生模型，对新能源电池多传感器进行仿真，利用分级预警数据，计算新能源电池传感器的报警评估；[0016] 步骤s5、多源数据集成与数据上链：[0017] 通过云端obs观测整个新能源电池传感器群体系统，计算并实时进行多源数据集成，拟合更新新能源电池热失控警告阈值，并在过程中将所有传感器原始信息、决策信息与数据集成过程数据信息均做区块链技术的上链处理，数据上链包括：[0018] 1)获得每一件待上链的数据详细信息，从而得到数据信息列表；[0019] 2)生成用于存储数据信息列表的区块，并将该区块存储到云端obs数据库中；[0020] 3)根据数据信息列表生成每条数据的标签，用于唯一标识各数据，之后根据数据标签以及数据产生方的公钥调用智能合约，生成相应的交易信息；[0021] 4)将所生成区块的区块头信息连同所生成的交易信息存储到区块链的数据库中。[0022] 步骤s6、数据溯源，具体包括：[0023] 1)生成待查询数据的标签；[0024] 2)根据待查询数据的标签查询云端obs数据库，以获取待查询数据的详细信息；具体的，根据待查询数据的标签查询区块链的数据库，获得待查询数据的历史交易信息，从而获得待查询数据的详情；其中，云端obs数据库为区块链系统之外的数据库。[0025] 与现有技术相比，本发明至少具备有以下有益效果：[0026] 1、创新型研究多数据融合系统存在源头数据相关信息无法准确查看等问题，面向数据融合的溯源；[0027] 2、在云端建立数字孪生模型，保证数据真实性，确保数据处理过程清晰化，数据源头可追溯化，安全性得到极大提高；[0028] 3、制造商将来也可以使用这些报告，以改进他们的设计，以便将来减少同样的事故发生；为后期新能源电池热失控模型的建立和海量数据挖掘奠定了基础；[0029] 4、区块链分片数据处理和存储，减少了数据在区块链上的冗余，在减少块的数量的同时也极大的提高了数据的安全性。附图说明[0030] 图1是本发明的溯源方法的工作流程图；[0031] 图2是本发明的溯源方法所采用的数据库结构示意图；[0032] 图3是本发明的溯源方法所采用的区块链结构示意图；[0033] 图4是本发明的一个实施例的数据存储方式示意图；[0034] 图5是本发明一个实施例的的数据分片处理示意图。具体实施方式[0035] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。[0036] 本发明提供一种基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源方法，该溯源方法的实施需要借助于一基于数字孪生技术的多数据融合传感数据处理溯源系统，该溯源系统至少包括数据溯源模块、数字孪生模型、多源数据集成模块、fabric区块链、仿真分析模型模块、传感数据连入模块、电池行为管理模块和传感信息模块，其中，溯源模块连接端设有数字孪生模型，数字孪生模型连接端设有多源数据集成模块与fabric区块链，多源数据集成模块连接端分别设有仿真分析模型模块和传感数据连入模块，仿真分析模型模块连接端分别设有电池行为管理模块和传感信息模块。[0037] 参见图1所示的溯源方法的工作流程图，其溯源方法具体包括以下步骤：[0038] 步骤s1、电池数据预处理与上传：[0039] 在传感器数据边端处理过程中，将各工作状态传感器采集的原始数据进行分级预警，将所采集的原始数据和分级预警数据均存储至云端obs，其中，传感器原始数据包括：传感器类别、传感器个数、电池电压、电池电流、传感器类型、传感器观测值(气体浓度、环境温度、环境湿度等)、充电电流、放电电流、单体电压、单体温度；分级预警数据包括本传感器单位所测数据是否超过所设阈值、预警后所开新传感器参数、预警时间、预警源数据；[0040] 步骤s2、建立新能源电池多传感器群体系统：[0041] 将连接至云端obs的所有传感器的信息存储，在云端完成对实体传感器的映射，按照传感器类别、规格、精度建立相同层级的多传感器群体系统，具体包括建立多层云端obs数据库，示意性的，如图2所示，建立两层云端obs数据库，其第一层数据库包括索引信息数据库和多传感器群体数据库，其第二层数据库包括新能源电池数字孪生模型数据库、面向用户的多传感器群体数据库和面向制造商的多传感器群体数据库，其中，新能源电池数字孪生模型数据库存储多传感器群体系统所监测的电池型号、规格相近的所有电池的电池信息；面向用户的多传感器群体数据库存储用户可查看的单体电池最高温度、最高电压、电池soc值、电池soh值、最近一次电池异常状态的时间戳等信息；面向制造商的多传感器群体数据库存储发送给制造商的热失控事件的处理数据，包括采集到的传感器原始数据与建模和数据集成的过程数据；[0042] 步骤s3、建立云端电池模型：[0043] 根据云端obs数据库内的新能源电池数字孪生模型数据库建立云端电池数字孪生模型，云端电池数字孪生模型中包括电池的物理参数、电池的过程参数；[0044] 步骤s4、仿真分析：[0045] 通过云端电池数字孪生模型，对新能源电池多传感器进行仿真，利用分级预警数据，计算新能源电池传感器的报警评估；[0046] 步骤s5、多源数据集成与数据上链：[0047] 通过云端obs观测整个新能源电池传感器群体系统，计算并实时进行多源数据集成，拟合更新新能源电池热失控警告阈值，并在过程中将所有传感器原始信息、决策信息与数据集成过程数据信息均做区块链技术的上链处理。其中，在这一过程中，需保证链上数据的真实性，并确保相关数据可进行溯源；区块链技术采用fabric技术，在过程中将所有传感器原始信息、决策信息与数据集成过程数据信息均基于非对称密码学原理进行加密，同时借助分布式系统各节点的工作量证明等共识算法形成的强大算力来抵御外部攻击，这样设置保证了区块链数据不可篡改和不可伪造，因而具有较高的安全性。[0048] 数据上链包括：[0049] 1)获得每一件待上链的数据详细信息，从而得到数据信息列表；[0050] 2)生成用于存储数据信息列表的区块，并将该区块存储到云端obs数据库中；[0051] 3)根据数据信息列表生成每条数据的标签，用于唯一标识各数据，之后根据数据标签以及数据产生方的公钥调用智能合约，生成相应的交易信息；[0052] 4)将所生成区块的区块头信息连同所生成的交易信息存储到区块链的数据库中。[0053] 步骤s6、数据溯源，具体包括：[0054] 1)生成待查询数据的标签；[0055] 2)根据待查询数据的标签查询云端obs数据库，以获取待查询数据的详细信息；具体的，根据待查询数据的标签查询区块链的数据库，获得待查询数据的历史交易信息，从而获得待查询数据的详情；其中，云端obs数据库为区块链系统之外的数据库。区块链结构示意如图3所示，具有不可篡改、过程透明、追溯简单等优点。[0056] 作为另一优选的实施方案，多源集成模块集成的多源数据按照保密程度分为核心数据和非核心数据，例如，传感器原始数据、数据融合过程数据、决策数据是核心数据，而传感器型号、传感器数量是非核心数据。每种类型的数据都被分成两份：传感器存储(1％)和分支存储(99％)，核心数据存储在区块链中，剩余的大量非核心数据分片后存储在区块链外的中央数据库中。由于中央数据库的数据存储与区块链相比具有极强的可扩展性，因此存储性能远高于区块链，因此，块大大减少。链式存储压力减少了区块链的数据冗余，使存储资源得到更有效的利用。在进行数据分片处理时，在区块链和中央数据库中存储数据碎片数据被打包成一个数据块并存储在区块链网络中，其他非核心数据先进行sha256计算，然后得到的哈希值也与核心数据块一起打包存储到区块链网络中，作为后续查询中数据完整性验证的凭证，随后，非核心数据存储在中央数据库中。存储在区块链中的核心数据可以利用区块链的特性达到防篡改和可追溯的效果。存储在中央数据库中的非核心数据可以有效减少数据在区块链上的冗余。优选的分支存储包括将80％的数据存储在云端，19％的数据存储在车载系统终端。这样，利用数据分片存储，99％的分行存储在云端和第三方节点，1％安全存储在传感器机体，可以防止第三方和数据管理者违规获取数据，防止云服务提供商在云主机、云存储等设施中盗用和篡改程序代码、私有数据存储、备份数据，防止外围组织的数据泄露。进一步的，通过分片和加密技术结合现有传感数据，能进一步确保数据安全，提高监控预警效率。[0057] 虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。

专利地区：四川

专利申请日期：2022-05-20

专利公开日期：2024-07-09

专利公告号：cn114996918b