基于边缘计算的物联设备运行监测方法及系统与流程
技术特征:
1.一种基于边缘计算的物联设备运行监测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的物联设备运行监测方法,其特征在于,将其中正常运行状态的数据点划分为正例集,将异常运行状态的数据点划分为负例集,包括:
3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的物联设备运行监测方法,其特征在于,还包括对波动复杂性进行修正的步骤,包括:
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的物联设备运行监测方法,其特征在于,波动复杂性的计算公式:
5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的物联设备运行监测方法,其特征在于,含噪程度的计算公式为:
6.根据权利要求1所述的基于边缘计算的物联设备运行监测方法,其特征在于,特征距离修正值的获取方式包括:
7.根据权利要求6所述的基于边缘计算的物联设备运行监测方法,其特征在于,特征距离修正值的计算方式为:
8.根据权利要求1所述的基于边缘计算的物联设备运行监测方法,其特征在于,根据特征距离修正值生成距离矩阵,并利用relief算法进行特征权重计算,通过特征权重的大小筛选出对应的特征作为监测指标,包括:
9.根据权利要求1-8任意一项所述的基于边缘计算的物联设备运行监测方法,其特征在于,所述历史运行数据包括以下数据中的一种或多种:
10.一种基于边缘计算的物联设备运行监测系统,其特征在于,包括:
技术总结
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于边缘计算的物联设备运行监测方法及系统,该方法包括获取物联设备的历史运行数据并划分为正例集和负例集;计算历史运行数据中每个维度数据的波动复杂性;根据波动复杂性计算正例集和负例集中每个维度数据的含噪程度;根据正例集和负例集中每个维度数据的含噪程度计算距离修正系数,并通过距离修正系数对历史运行数据中两个数据点之间的特征距离进行修正,以得到特征距离修正值;根据特征距离修正值生成距离矩阵,并利用Relief算法进行特征权重计算,通过特征权重的大小筛选出对应的特征作为监测指标,以用于对物联设备的运行状态进行监测。根据本发明的方案,有效提高了对物联设备运行状态监测的效果。
技术研发人员:王征,王春燕,闫文忠,王猛,王波
受保护的技术使用者:山东征途信息科技股份有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/21
文档序号 :
【 40072791 】
技术研发人员:王征,王春燕,闫文忠,王猛,王波
技术所有人:山东征途信息科技股份有限公司
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:王征,王春燕,闫文忠,王猛,王波
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