摘要
本说明书实施例提供一种基于工业物联网的设备异常判定方法、系统和介质。该方法包括:基于预设采样率,生成数据获取指令;基于数据获取指令,获取至少一个目标设备的运行数据,基于数据源标识将运行数据进行分区存储;基于运行数据,确定至少一个目标设备的数据异常度;响应于数据异常度满足预设条件,基于运行数据的数据源标识,确定异常设备;基于异常设备及异常设备对应的数据异常度生成异常警报指令;基于数据异常度,生成并发送采样调整指令,以调整异常设备的运行数据的预设采样率;基于数据异常度,生成并发送存储调整指令以调整异常设备对应的存储分区大小。
技术关键词
管理数据中心
异常设备
设备管理平台
网络平台
采样率
传感
工业物联网
异常判定方法
历史运行数据
判定系统
控制平台
指令
分区
机器学习模型
读取存储介质
警报
标识
系统为您推荐了相关专利信息
激光雷达遥感
采样率
深度学习网络
神经网络训练
迭代优化方法
语音欺骗检测
注意力
滤波器
卷积模块
特征提取模块
降噪方法
短时傅里叶变换
深度学习模型
排气阀门
信号
超声波雷达测距
变换算法
回波
短时傅里叶变换
信号