一种基于大数据的智能制造监测方法及系统

本发明涉及智能制造技术领域，提出了一种基于大数据的智能制造监测方法及系统，包括：通过传感器网络实时采集智能制造产线的原始多维监测数据集；对原始多维监测数据集进行实时清洗、去噪和标准化处理，得到第一多维监测数据集；对第一多维监测数据集进行多模态数据融合，得到第二多维监测数据集；对第二多维监测数据集使用滑动窗口技术和快速傅里叶变换，提取第二多维监测数据集的监测时域特征和监测频域特征；构建实时异常监测模型和极端异常检测模型，基于实时异常监测模型对监测时域特征和监测频域特征进行识别，得到第二多维监测数据集的异常程度评级和极端异常评级；实时输出异常程度评级和极端异常评级，根据异常程度评级和极端异常评级进行预警。通过分层次的异常检测，综合异常程度评级和极端异常评级对智能制造产线数据实时进行预警评级。