一种基于工业中台与边缘计算的设备监控预测方法及系统

本发明公开了一种基于工业中台与边缘计算的设备监控预测方法及系统，该系统采用监测采集单元实时采集设备的振动、温度和电流数据，通过创新的三层预测架构进行分析：边缘层部署轻量级阈值规则模型进行实时异常检测，中台层部署XGBoost模型执行趋势分析，云端层部署时间卷积网络模型实现深度时序分析，并建立相应的分级预警机制。本发明解决了传统设备监控中预警机制不够智能、预测模型单一、数据预处理不够完善等技术问题。通过三层预测架构的协同配合，实现了全方位监控，降低了系统响应延迟，提高了预警准确性；通过分级预警机制与参数关联分析的结合，增强了系统可靠性，提升了设备运维效率；采用边缘计算方式，有效降低了网络带宽需求。