一种机器学习方法和系统

本发明提供一种机器学习方法和系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：步骤1，在边缘计算节点采集工业设备的实时传感数据流，所述数据流包括焊接机器人末端温度值、驱动电机电流值及机械臂振动频率值；步骤2，基于实时传感数据流，通过边缘智能处理单元提取焊接轨迹中起始定位点、路径中点和终止定位点的特征值，并根据特征值动态生成异常判定阈值。本发明能快速响应瞬时异常、提升渐进性故障识别与预测能力，降低设备故障风险和维护成本，保障生产安全与质量。