摘要
本发明公开了一种工业物联网边缘节点的智能异常预警系统,包括边缘感知层、边缘智能层以及云边协同层,边缘感知层用于对数据采集与安全预处理;边缘智能层用于对边缘感知层传输的数据进行智能分析,构建动态时空图神经网络模型和动态边缘知识图谱;并设置数字孪生阈值引擎,当数字孪生阈值引擎检测到异常时,沿知识图谱进行反向推理,并进行自适应预警;云边协同层用于对数字孪生阈值引擎触发的预警进行协同处理。本发明通过设置的动态时空图神经网络联合学习设备群时空特征;数字孪生阈值引擎基于物理仿真生成动态阈值,自适应环境与负载变化;边缘层实现轻量化实时分析;全链路嵌入混沌加密+国密SM4算法。
技术关键词
工业物联网
神经网络模型
预警系统
节点
动态
国密SM4算法
特征联合学习
空间拓扑关系
数字孪生模型
云端
数据全生命周期
捕捉设备
混沌加密算法
多模态数据采集
故障传播路径
知识图谱推理
时序特征
系统为您推荐了相关专利信息
实体对齐方法
多视角特征
混合专家网络
三元组
深度学习模型
瓦斯浓度预测方法
微震监测数据
瓦斯传感器
权重分配机制
空间聚类算法
配电网调度中心
风险评估方法
信息系统风险
信息物理系统
通信终端