CN115842848A - 一种基于工业物联网的动态监控系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工业监控系统领域，具体是指一种基于工业物联网的动态监控系统及其控制方法，包括：中心处理器；物联网单元；监控单元；控制单元；传动单元；本发明通过物联网单元对工业装备的工作状态信息进行采集上传，中心处理器可以为云平台等，再通过监控单元对工业设备的工作状态进行实时监控，能够在突发工业事故时对工业设备的工作过程进行及时捕捉并减小这个过程中的监控图像偏差，并能够协调前端监视设备与后端控制显示设备，减少了监控过程的滞后性并提供动态监控过程的稳定性，轴系角度传感器形成测量反馈单元，与轴系驱动电机共同组成闭环控制系统，从机械结构和控制系统两个方面实现传动单元的精确定位以及辅助提高动态稳定性能。

Description

一种基于工业物联网的动态监控系统及其控制方法

技术领域

本发明涉及工业监控系统领域，具体是指一种基于工业物联网的动态监控系统及其控制方法。

背景技术

工业物联网(Industrial Internet of things，简称IIoT)是指物联网在工业领域的应用，是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态。

工业化的生产中一般由多条生产线构成，一条生产线中包括了一个甚至多个重要的设备，这些设备的运行是否正常将影响整个生产线的作业，需要对重要的设备进行实时的监控来保证整个生产线的正常运行。相关技术中，工业化生产中的设备大多都安装普通的监控系统，普通的监控系统主要由前端监视设备、传输设备、后端控制显示设备这三大部分组成，其中后端设备可进一步分为中心控制设备和分控制设备。前、后端设备有多种构成方式，它们之间的联系可通过电缆、光纤或微波等多种方式来实现。

需要说明的是，监控系统往往处理滞后的状态，不能实时的通知到操作人员，操作人员需要时刻关注后端控制平台，同时后端的操作人员不了解工业化生产设备每个关键设备的工况，不能实时的进行监控并做适合的处理，不能实现网联网式的管理。更为严重的是，现有技术中的监控系统受限于自身的结构特性，无法满足工业设备的动态监控过程，如角度调节时造成的机械抖动导致的图像采集偏差。此外，对于监控系统的控制过程同样存在滞后性，在事故突发时无法进行及时捕捉，即使进行捕捉仍存在捕捉效果较差的问题。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于工业物联网的动态监控系统，用于在突发工业事故时对工业设备的工作过程进行及时捕捉并减小这个过程中的监控图像偏差；在于提供一种基于工业物联网动态监控系统的控制方法，用于协调前端监视设备与后端控制显示设备，以减少监控过程的滞后性并提供动态监控过程的稳定性。

本发明通过下述技术方案实现：

一种基于工业物联网的动态监控系统，包括工业设备，包括：中心处理器，用于处理数据；物联网单元，与所述中心处理器信号连接，多个所述物联网单元作为节点组成区块链网络，并采集上传所述工业设备的工作状态信息至所述中心处理器；监控单元，与所述中心处理器信号连接，用于实时采集上传所述工业设备的动态信息至所述中心处理器；传动单元，所述监控单元设置在所述传动单元上，用于动态调节所述监控单元；控制单元，与所述中心处理器、传动单元信号连接，用于控制所述传动单元；所述中心处理器接收到所述工业设备的工作状态信息后能够预先构建数字模型，所述中心处理器接收到所述工业设备的动态信息后根据所述数字模型进行比对修正。

需要说明的是，现有技术中，监控系统往往处理滞后的状态，并受限于自身的结构特性，无法满足工业设备的动态监控过程，如角度调节时造成的机械抖动导致的图像采集偏差。以激光陀螺的工业装配过程为例，监控系统的动态采集过程需要跟随零部件的装配动作进行移动，并通过监控系统实时捕捉零部件的配合情况，就零部件装配而言，其尺寸结构相对固定，为保证产品的精确度，其每次的装配动作需要尽可能的一致，所以高清晰、高精细度的监控系统对工业物联网的现代化进程至关重要，总而言之，监控系统在硬件层面上存在着振动响应的问题，在软件层面上存在动态捕捉模糊的问题。

基于上述情况，提出了一种基于工业物联网的动态监控系统，通过物联网单元对工业装备的工作状态信息进行采集上传，并传递汇总至中心处理器，中心处理器可以为云平台等，再通过监控单元对工业设备的工作状态进行实时监控。更为具体地，在上述过程中，中心处理器接收到工业装备的工作状态信息后，能够预先构件数字模型，该数字模型为基于所述工业设备的历史设备数据经由时间序列统一的标准数据及所述工业设备的设备属性数据训练后得到的异常比对模型，即理论理想工作状态下工业设备的工作状态过程。中心处理器接收到监控单元传递的工作设备动态信息后根据该数字模型进行比对，可以预见的是，当监控单元采集的动态信息与数字模型存在偏差时，比对过程能够发现工作设备的偏差数据以及修正量，进而通过本申请的动态监控过程来对工业设备的工作状态进行实时监控。

进一步地，所述传动单元包括消隙组件，所述消隙组件包括：轴系驱动电机、消隙蜗杆、轴系角度传感器以及蜗轮，所述消隙蜗杆与蜗轮啮合成空间共轭运动副，所述轴系驱动电机的输出端与所述消隙蜗杆连接。

需要说明的是，传动单元是监控单元的有效载荷及调节部件之一，不仅承担着角度调节的作用，还需要兼顾精确位置条件的定位输出，为保证传动单元双向旋转不会产生定位误差。现有技术中的部分传动单元通过步进电机进行驱动，输出扭矩较大，传动单元的振动响应也较大，从而降低了图像采集模块的动态稳定性。鉴于此，通过消隙组件来保证蜗轮齿面贴合，实现无回差运动。

进一步地，所述传动单元还包括：频率估计模块，与所述轴系角度传感器信号连接，用于利用频谱校正技术估计所述蜗轮的瞬时啮合频率，并获得选定参考轴的瞬时转频或转速；采样分析模块，与所述频率估计模块信号连接，用于对所述蜗轮进行等角度重采样，得到期望的动态平稳角度域信号，并对动态平稳角度域信号进行阶次跟踪分析获得瞬时迟滞时延。

进一步地，所述监控单元包括：图像采集模块，用于采集所述工业设备的工作动态信息；调节组件，设置在所述传动单元上，与所述控制单元信号连接，用于调节所述图像采集模块的位置；迟滞回差模块，与所述调节组件信号连接，用于补偿所述图像采集模块移动时的瞬时迟滞时延。

需要说明的是，除图像采集误差以外，对于监控系统内的机械传动部分还存在着迟滞回差的延迟效果，导致监控信息采集的滞后性，现有技术的监控系统中，主要通过“强控制”与“弱控制”来解决该问题，对于“强控制”，是通过一个较大的增益效果来是传动系统快速通过回差；“弱控制”是通过一个较小的增益使系统在迟滞回差区域平稳过渡，其目的是减小冲击力或力矩。简言之，当需要调节图像采集模块的位置时，传动单元内的传动部件进行传动时，存在一定的时延，通过测算出该时延并将迟滞的时间或角度通过预先启动、调节调节组件来进行补偿。

进一步地，所述工作状态信息包括时间序列统一的标准数据及所述工业设备的设备属性数据。需要说明的是，工业设备的设备属性包括但不限于位置坐标、尺寸精度等。

进一步地，所述数字模型为基于所述工业设备的历史设备数据经由时间序列统一的标准数据及所述工业设备的设备属性数据训练后得到的异常比对模型。需要说明的是，当异常对比对模型的比对过程存在偏差时，所述中心处理器能够进行监控预警。

一种控制方法，包括以下步骤：步骤1，训练模型，基于所述工业设备的历史设备数据经由时间序列统一的标准数据及所述工业设备的设备属性数据训练后得到的异常比对模型；步骤2，采集信息，步骤1完成后，所述监控单元实时采集上传所述工业设备的动态信息至所述中心处理器；步骤3，回延补偿，步骤2完成过程中，所述采样分析模块获得瞬时迟滞时延并传递至所述迟滞回差模块，所述迟滞回差模块依据所述瞬时迟滞时延生成补偿信号，并将补偿信号传递至所述调节组件，所述调节组件通过预调节所述图像采集模块的位置来补偿迟滞回差；步骤4，预警调整，步骤2完成后，所述中心处理器接收到所述工业设备的动态信息后根据所述异常比对模型进行比对修正。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

1、本发明通过物联网单元对工业装备的工作状态信息进行采集上传，并传递汇总至中心处理器，中心处理器可以为云平台等，再通过监控单元对工业设备的工作状态进行实时监控，能够在突发工业事故时对工业设备的工作过程进行及时捕捉并减小这个过程中的监控图像偏差，并能够协调前端监视设备与后端控制显示设备，减少了监控过程的滞后性并提供动态监控过程的稳定性；

2、本发明的轴系角度传感器形成测量反馈单元，与轴系驱动电机共同组成闭环控制系统，从机械结构和控制系统两个方面实现图像采集模块的精确定位以及辅助提高动态稳定性能；

3、本发明的动态信息经由所述图像采集模块基于阶次跟踪分析结果进行校正补偿，经过校正后，提高了图像采集模块的动态稳定性，间接提高了动态监控的图像质量，克服了监控过程的滞后性并提供动态监控过程的稳定性，当异常对比对模型的比对过程存在偏差时，所述中心处理器能够进行监控预警。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明系统的结构框图；

图2为本发明方法的流程框图

图3为实施例1的结构示意图；

图4为图3中A的放大结构示意图；

图5为消隙蜗杆的剖视图；

图6为实施例2的结构示意图；

图7为实施例2的轴视图；

图8为实施例2的俯视图。

附图中标记及对应的零部件名称：

1-监控单元，11-调节组件，12-摄像头，2-传动单元，21-消隙组件，22-行走组件，23-爬升组件，231-通孔，232-壳体，233-爬升座，234-爬升杆，235-液压件，236-拓扑件，2361-拓扑节，2362-主动臂，2363-从动臂，2364-稳定板，24-转动组件，211-轴系驱动电机，212-消隙蜗杆，2121-固定蜗杆，2122-活动蜗杆，2123-弹簧，2124-调整垫，2125-调节螺栓，213-蜗轮，3-控制单元。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。需要说明的是，本发明已经处于实际研发使用阶段。

实施例1：

请一并参考附图1至图5，一种基于工业物联网的动态监控系统，包括工业设备，包括：

中心处理器，用于处理数据；

物联网单元，与所述中心处理器信号连接，多个所述物联网单元作为节点组成区块链网络，并采集上传所述工业设备的工作状态信息至所述中心处理器；

监控单元1，与所述中心处理器信号连接，用于实时采集上传所述工业设备的动态信息至所述中心处理器；

传动单元2，所述监控单元1设置在所述传动单元2上，用于动态调节所述监控单元1；

控制单元3，与所述中心处理器、传动单元2信号连接，用于控制所述传动单元2；

所述中心处理器接收到所述工业设备的工作状态信息后能够预先构建数字模型，所述中心处理器接收到所述工业设备的动态信息后根据所述数字模型进行比对修正。

需要说明的是，现有技术中，监控系统往往处理滞后的状态，并受限于自身的结构特性，无法满足工业设备的动态监控过程，如角度调节时造成的机械抖动导致的图像采集偏差。以激光陀螺的工业装配过程为例，监控系统的动态采集过程需要跟随零部件的装配动作进行移动，并通过监控系统实时捕捉零部件的配合情况，就零部件装配而言，其尺寸结构相对固定，为保证产品的精确度，其每次的装配动作需要尽可能的一致，所以高清晰、高精细度的监控系统对工业物联网的现代化进程至关重要，总而言之，监控系统在硬件层面上存在着振动响应的问题，在软件层面上存在动态捕捉模糊的问题。

基于上述情况，提出了一种基于工业物联网的动态监控系统，通过物联网单元对工业装备的工作状态信息进行采集上传，并传递汇总至中心处理器，中心处理器可以为云平台等，再通过监控单元1对工业设备的工作状态进行实时监控。更为具体地，在上述过程中，中心处理器接收到工业装备的工作状态信息后，能够预先构件数字模型，该数字模型为基于所述工业设备的历史设备数据经由时间序列统一的标准数据及所述工业设备的设备属性数据训练后得到的异常比对模型，即理论理想工作状态下工业设备的工作状态过程。中心处理器接收到监控单元1传递的工作设备动态信息后根据该数字模型进行比对，可以预见的是，当监控单元1采集的动态信息与数字模型存在偏差时，比对过程能够发现工作设备的偏差数据以及修正量，进而通过本申请的动态监控过程来对工业设备的工作状态进行实时监控。

更进一步地，结合附图3，为本申请中较为优选的一个实施方式，所示传动单元2还包括由上至下依次设置的行走组件22、爬升组件23以及转动组件24，所述转动组件24的侧面设置有转动架，所述转动架转动连接所述调节组件11，所述调节组件11固定连接图像采集模块，图像采集模块优选为摄像头12，更为优选的为CCD工业相机，所述行走组件22、转动组件24内均设置有消隙组件21，所述控制单元3固定连接在所述行走组件22的支架上，所述行走组件22、转动组件24通过各自设置的电机作为动力来源。

对于消隙蜗杆212，所述消隙蜗杆212包括：固定蜗杆2121、活动蜗杆2122、弹簧2123、调整垫2124以及调节螺栓2125，所述活动蜗杆2122内部中空，所述固定蜗杆2121的一端开设有内螺纹，另一端与所述轴系驱动电机211连接，所述固定蜗杆2121与所述活动蜗杆2122通过所述调节螺栓2125轴向连接，所述调整垫2124设置在所述固定蜗杆2121与所述活动蜗杆2122之间，所述弹簧2123套设在所述调节螺栓2125的外周，所述固定蜗杆2121与所述活动蜗杆2122相对位置固定且工作状态下能同步转动。需要说明的是，轴系驱动电机211安装于活动蜗杆2122的端部，轴系角度传感器安装于固定蜗杆2121的端部，组成驱动控制轴系，设置在转动外壳内，消隙蜗杆212与蜗轮213啮合成空间共轭运动副，形成“方位轴系驱动电机211驱动”的传动形式，同时，轴系角度传感器形成测量反馈单元，与轴系驱动电机211共同组成闭环控制系统，从机械结构和控制系统两个方面实现传动单元2的精确定位以及辅助提高动态稳定性能。

需要说明的是，所述传动单元2包括消隙组件21，所述消隙组件21包括：轴系驱动电机211、消隙蜗杆212、轴系角度传感器以及蜗轮213，所述消隙蜗杆212与蜗轮213啮合成空间共轭运动副，所述轴系驱动电机211的输出端与所述消隙蜗杆212连接。

还需要说明的是，传动单元2是监控单元1的有效载荷及调节部件之一，不仅承担着角度调节的作用，还需要兼顾精确位置条件的定位输出，为保证传动单元2双向旋转不会产生定位误差。现有技术中的部分传动单元2通过步进电机进行驱动，输出扭矩较大，传动单元2的振动响应也较大，从而降低了图像采集模块的动态稳定性。鉴于此，通过消隙组件21来保证蜗轮213齿面贴合，实现无回差运动。

需要说明的是，所述传动单元2还包括：

频率估计模块，与所述轴系角度传感器信号连接，用于利用频谱校正技术估计所述蜗轮213的瞬时啮合频率，并获得选定参考轴的瞬时转频或转速；

采样分析模块，与所述频率估计模块信号连接，用于对所述蜗轮213进行等角度重采样，得到期望的动态平稳角度域信号，并对动态平稳角度域信号进行阶次跟踪分析获得瞬时迟滞时延。

所述监控单元1包括：

图像采集模块，用于采集所述工业设备的工作动态信息；

调节组件11，设置在所述传动单元2上，与所述控制单元3信号连接，用于调节所述图像采集模块的位置；

迟滞回差模块，与所述调节组件11信号连接，用于补偿所述图像采集模块移动时的瞬时迟滞时延。

还需要说明的是，除图像采集误差以外，对于监控系统内的机械传动部分还存在着迟滞回差的延迟效果，导致监控信息采集的滞后性，现有技术的监控系统中，主要通过“强控制”与“弱控制”来解决该问题，对于“强控制”，是通过一个较大的增益效果来是传动系统快速通过回差；“弱控制”是通过一个较小的增益使系统在迟滞回差区域平稳过渡，其目的是减小冲击力或力矩。简言之，当需要调节图像采集模块的位置时，传动单元2内的传动部件进行传动时，存在一定的时延，通过测算出该时延并将迟滞的时间或角度通过预先启动、调节调节组件11来进行补偿。

需要说明的是，所述工作状态信息包括时间序列统一的标准数据及所述工业设备的设备属性数据。还需要说明的是，工业设备的设备属性包括但不限于位置坐标、尺寸精度等。

需要说明的是，所述数字模型为基于所述工业设备的历史设备数据经由时间序列统一的标准数据及所述工业设备的设备属性数据训练后得到的异常比对模型。还需要说明的是，当异常对比对模型的比对过程存在偏差时，所述中心处理器能够进行监控预警。

一种控制方法，包括以下步骤：

步骤1，训练模型，基于所述工业设备的历史设备数据经由时间序列统一的标准数据及所述工业设备的设备属性数据训练后得到的异常比对模型；

步骤2，采集信息，步骤1完成后，所述监控单元1实时采集上传所述工业设备的动态信息至所述中心处理器；

步骤3，回延补偿，步骤2完成过程中，所述采样分析模块获得瞬时迟滞时延并传递至所述迟滞回差模块，所述迟滞回差模块依据所述瞬时迟滞时延生成补偿信号，并将补偿信号传递至所述调节组件11，所述调节组件11通过预调节所述图像采集模块的位置来补偿迟滞回差；

步骤4，预警调整，步骤2完成后，所述中心处理器接收到所述工业设备的动态信息后根据所述异常比对模型进行比对修正。

需要说明的是，步骤2采集过程中，所述频率估计模块利用频谱校正技术估计所述传动组件内齿轮的瞬时啮合频率，并获得选定参考轴的瞬时转频或转速，所述采样分析模块计算等角度间隔采样对应的时刻，再对等时间间隔的非平稳时域信号进行插值拟合，得到期望的动态平稳角度域信号，最后对动态平稳角度域信号进行阶次跟踪分析。

需要说明的是，步骤2中的动态信息经由所述图像采集模块基于阶次跟踪分析结果进行校正补偿。还需要说明的是，经过校正后，提高了图像采集模块的动态稳定性，间接提高了动态监控的图像质量，克服了监控过程的滞后性并提供动态监控过程的稳定性。

本实施例中较为优选的是，步骤3还包括：步骤2完成后，所述中心处理器接收到所述工业设备的动态信息后根据所述异常比对模型进行比对修正并产生预警信号；所述中心处理器接收到预警信号后进行预警。当异常对比对模型的比对过程存在偏差时，所述中心处理器能够进行监控预警。

实施例2：

本实施例仅记述区别于实施例1的部分，具体为：请一并参考附图6至图8，对于爬升组件23，包括底部开设有通孔231的壳体232、设置在所述壳体232内的爬升座233以及爬升杆234，所述爬升杆234设置在所述通孔231内，所述爬升座233的底部间隔均布有若干液压件235，若干所述液压件235的末端均与所述爬升杆234的顶端铰接，所述爬升杆234的末端与所述转动组件24的上端连接，所述壳体232的内部还设置有用于稳定所述爬升杆234的拓扑件236。

所述拓扑件236包括呈圆周阵列分布在所述壳体232底面的若干拓扑节2361，所述拓扑节2361包括：主动臂2362、从动臂2363以及稳定板2364，所述主动臂2362的一端与所述壳体232的内壁连接，另一端与所述从动臂2363的一端连接，所述从动臂2363的另一端与所述稳定板2364铰接，所述爬升杆234活动贯穿所述稳定板2364。

对于拓扑件236，拓扑节2361的优选数量为3，且以通孔231的轴线呈圆周阵列分布，需要说明的是，通过有限元分析能够将稳定板2364视为优化出来的拓扑结构，并且当主动臂2362的宏观运动达到一定位置之后，由主动臂2362进行微小补偿，从而能实现纳米级的精确调节。基于上述结构，当主动臂2362带动稳定板2364进行移动时，在固定杆上的直观表现为爬升杆234在通孔231内轨迹移动与稳定过程。最终实现爬升杆234变曲线的系统参数调整，进而实现监控单元1的稳定移动过程。

实施例3：

本实施例仅记述区别于实施例1的部分，具体为：

就采样分析的具体算法而言，其首先采集蜗轮213的振动加速度信息，采样数据为等时间间隔采样；选定窗函数的类型，设置分析样本数和重叠率，其中，重叠率不能过大，以避免出现较大的转速变化；在振动加速度信号中用窗函数截取初始段的振动数据端，并进行FFT得到功率谱，并对功率谱进行三点卷积幅值校正运算得到校正结果；在校正结果中搜索最大谱峰值对应的谱线号，以用于频率定位；将窗函数向后移动，截取后一段振动加速度信号；应用提取的瞬时啮合速率计算器对应谱线号并进行三点卷积运算得到对应谱线号，提取和校正瞬时啮合频率，待分析完所有数据后应用三次样条进行拟合，得到瞬时啮合频率曲线；通过获得的输出轴转速曲线应用计算采样时间内参考轴转过的最大角度和等时间间隔对应转过的角度；进行等角度重采样；获得每段数据的阶次谱，提取传动组件的振动特征频率成分对应的阶次及其幅值，待分析完所有数据，即实现阶次跟踪。对于等角度重采样的具体过程，此处便不再赘述。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于工业物联网的动态监控系统，包括工业设备，其特征在于：包括：

中心处理器，用于处理数据；

物联网单元，与所述中心处理器信号连接，多个所述物联网单元作为节点组成区块链网络，并采集上传所述工业设备的工作状态信息至所述中心处理器；

监控单元（1），与所述中心处理器信号连接，用于实时采集上传所述工业设备的动态信息至所述中心处理器；

传动单元（2），所述监控单元（1）设置在所述传动单元（2）上，用于动态调节所述监控单元（1）；

控制单元（3），与所述中心处理器、传动单元（2）信号连接，用于控制所述传动单元（2）；

所述中心处理器接收到所述工业设备的工作状态信息后能够预先构建数字模型，所述中心处理器接收到所述工业设备的动态信息后根据所述数字模型进行比对修正。

2.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的动态监控系统，其特征在于：所述传动单元（2）包括消隙组件（21），所述消隙组件（21）包括：轴系驱动电机（211）、消隙蜗杆（212）、轴系角度传感器以及蜗轮（213），所述消隙蜗杆（212）与蜗轮（213）啮合成空间共轭运动副，所述轴系驱动电机（211）的输出端与所述消隙蜗杆（212）连接。

3.根据权利要求2所述的一种基于工业物联网的动态监控系统，其特征在于：所述传动单元（2）还包括：

频率估计模块，与所述轴系角度传感器信号连接，用于利用频谱校正技术估计所述蜗轮（213）的瞬时啮合频率，并获得选定参考轴的瞬时转频或转速；

采样分析模块，与所述频率估计模块信号连接，用于对所述蜗轮（213）进行等角度重采样，得到期望的动态平稳角度域信号，并对动态平稳角度域信号进行阶次跟踪分析获得瞬时迟滞时延。

4.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的动态监控系统，其特征在于：所述监控单元（1）包括：

图像采集模块，用于采集所述工业设备的工作动态信息；

调节组件（11），设置在所述传动单元（2）上，与所述控制单元（3）信号连接，用于调节所述图像采集模块的位置；

迟滞回差模块，与所述调节组件（11）信号连接，用于补偿所述图像采集模块移动时的瞬时迟滞时延。

5.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的动态监控系统，其特征在于：所述工作状态信息包括时间序列统一的标准数据及所述工业设备的设备属性数据。

6.根据权利要求5所述的一种基于工业物联网的动态监控系统，其特征在于：所述数字模型为基于所述工业设备的历史设备数据经由时间序列统一的标准数据及所述工业设备的设备属性数据训练后得到的异常比对模型。

7.一种控制方法，其特征在于：基于权利要求4或6所述的一种基于工业物联网的动态监控系统，包括以下步骤：

步骤1，训练模型，基于所述工业设备的历史设备数据经由时间序列统一的标准数据及所述工业设备的设备属性数据训练后得到的异常比对模型；

步骤2，采集信息，步骤1完成后，所述监控单元（1）实时采集上传所述工业设备的动态信息至所述中心处理器；

步骤3，回延补偿，步骤2完成过程中，所述采样分析模块获得瞬时迟滞时延并传递至所述迟滞回差模块，所述迟滞回差模块依据所述瞬时迟滞时延生成补偿信号，并将补偿信号传递至所述调节组件（11），所述调节组件（11）通过预调节所述图像采集模块的位置来补偿迟滞回差；

步骤4，预警调整，步骤2完成后，所述中心处理器接收到所述工业设备的动态信息后根据所述异常比对模型进行比对修正。

Images