摘要
本发明公开了基于物联网的金属粉尘风险动态评估及分级预警方法,具体涉及金属粉尘监测技术领域;通过在工业现场部署多类型传感器节点,采集金属粉尘浓度、环境参数及设备状态信息,经边缘计算预处理后,提取粉尘粒子动态行为特征与高频信号异常特征,并基于其变化趋势及耦合关系,构建判别模型以实时识别不同干扰工况下传感器的可靠性状态,当检测出传感器存在潜在失准风险时,系统能够自动进行数据修正或切换冗余路径,动态更新预警结果,该方法有效提升了在复杂工况下粉尘监测的稳定性和预警的准确性,显著增强系统对静默式安全隐患的识别与防范能力。
技术关键词
分级预警方法
机器学习模型
风险评估模型
动态
工况
传感器节点
粉尘监测技术
条件概率模型
预测误差
滑动时间窗口
设备状态信息
传感器误差
设备运行状态
粒子
信号
表达式
数据
系统为您推荐了相关专利信息
融合人脸识别
分析单元
多头注意力机制
风格
生成个性化推荐
配电网故障定位方法
同步检测装置
检测点
行波检测装置
配电网拓扑结构
精准识别方法
高精度船舶
冗余特征
深度学习算法
光学遥感影像