CN118134458A - 智能设备监控与维护系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及设备监控维护技术领域，具体涉及智能设备监控与维护系统，包括数据采集模块、分析预测模块、环境适应模块、边缘智能数据处理模块、维护建议模块以及自动维护执行模块，其中；所述数据采集模块用于收集智能设备的运行数据及环境数据；所述分析预测模块基于机器学习算法分析设备数据和环境数据；所述环境适应模块动态调整设备的运行参数和维护策略以适应当前环境条件；所述边缘智能数据处理模块在设备附近实时处理数据，识别并传输关键信息至服务器；所述自动维护执行模块根据维护建议自动执行维护任务。本发明，通过集成高度自动化的模块，显著提高了设备维护的效率和预防性。

Description

智能设备监控与维护系统

技术领域

本发明涉及设备监控维护技术领域，尤其涉及智能设备监控与维护系统。

背景技术

在当前的技术背景下，智能设备的广泛应用在提高生产效率和便利日常生活的同时，也带来了监控和维护的新挑战。传统的设备监控和维护方法往往依赖于定期检查和人工干预，这不仅耗时耗力，而且难以实时响应设备的故障和性能下降，导致设备停机时间增加和维护成本上升。此外，由于缺乏对设备运行环境的适应性考虑，设备在不同或变化的环境条件下可能无法保持最佳性能，进一步加剧了维护的复杂性和挑战性。

随着物联网(IoT)技术的发展和大数据分析技术的进步，实现对智能设备的实时监控和预防性维护变得尤为重要。现有技术中存在的问题包括数据处理效率低下、维护响应时滞以及缺乏对环境变化适应性的动态调整机制，这些问题限制了设备监控和维护系统的效能和应用范围。因此，急需一种能够实时分析设备状态、预测潜在故障、自动提供维护建议并根据环境条件动态调整设备运行参数的智能监控与维护系统，以提高设备的可靠性和效率，降低维护成本，确保设备在各种环境条件下都能稳定高效地运行。

发明内容

基于上述目的，本发明提供了智能设备监控与维护系统。

智能设备监控与维护系统，包括数据采集模块、分析预测模块、环境适应模块、边缘智能数据处理模块、维护建议模块以及自动维护执行模块，其中；

所述数据采集模块用于收集智能设备的运行数据及环境数据；

所述分析预测模块基于机器学习算法分析设备数据和环境数据，预测设备的潜在故障及其对环境变化的适应性；

所述环境适应模块根据分析预测结果，动态调整设备的运行参数和维护策略以适应当前环境条件；

所述边缘智能数据处理模块在设备附近实时处理数据，识别并传输关键信息至服务器，同时本地处理非关键数据，优化数据处理流程；

所述维护建议模块根据分析预测结果和环境适应模块的反馈，提供维护建议；

所述自动维护执行模块根据维护建议自动执行维护任务。

进一步的，所述数据采集模块具体包括：

设备接口单元：负责直接与智能设备连接，收集设备的实时运行数据，包括温度、压力、速度、功率消耗参数；

环境感知单元：配备多种环境传感器，用于收集设备周围环境的相关数据，包括温度、湿度、灰尘浓度、光照强度；

数据预处理单元：对收集到的设备运行数据和环境数据进行初步处理，包括滤波、去噪、标准化；

通信单元：负责将预处理后的数据进行传输至分析预测模块、环境适应模块和边缘智能数据处理模块。

进一步的，所述分析预测模块具体包括：

数据整合单元：负责接收来自数据采集模块的设备运行数据和环境数据，通过数据融合技术整合设备运行数据和环境数据，以形成综合数据集；

特征提取单元：采用特征工程技术，从综合数据集中提取出用于预测模型分析和预测的关键特征，关键特征包括设备的运行状态指标、环境条件变化趋势、历史故障数据；

模型训练单元：基于提取的关键特征，使用机器学习算法来训练预测模型；

预测分析单元：利用训练好的预测模型对当前的设备运行数据和环境数据进行实时分析和预测；

学习反馈单元：根据实际设备运行和维护结果，不断调整和优化预测模型。

进一步的，所述机器学习算法采用决策树，所述决策树具体包括：

特征选择：使用信息增益ID3算法选出最优特征，据此划分数据集，计算公式为：信息增益＝数据集的熵-特征划分数据集后的熵，数据集的熵定义为：其中，p_k是选择该分类的概率，K是分类的总数，特征划分数据集后的熵计算依赖于该特征每个值划分出的子集的熵；

决策树的构建：从根节点开始，使用特征选择方法选出最优特征，并据此对数据集进行划分，形成若干个子集，然后对每个子集执行相同的划分过程，直到满足停止条件；

剪枝处理：剪枝通过减少分支的数量来简化决策树，包括预剪枝与后剪枝，预剪枝是在决策树构建过程中就停止树的进一步生长，后剪枝是先构建完整的决策树，进而从底部开始删除提供最小信息增益的节点。

进一步的，所述环境适应模块具体包括：

接收分析预测结果：环境适应模块接收来自分析预测模块的结果；

评估设备状态：根据预测结果，环境适应模块评估设备当前的运行状态和潜在的维护需求；

制定调整策略：基于设备的评估状态，环境适应模块制定具体的调整策略。

进一步的，所述边缘智能数据处理模块具体包括：

实时数据监控与分析：边缘智能数据处理模块实时监控和分析从智能设备与环境传感器收集到的数据；

关键信息识别与传输：通过设定的异常检测算法和阈值判断逻辑，边缘智能数据处理模块识别出关键信息，所述关键信息包括指示设备性能下降、潜在故障或紧急情况数据；

非关键数据的本地处理：对当前设备运行状态和安全没有直接影响的非关键数据，边缘智能数据处理模块在本地进行处理，包括数据聚合、汇总统计和长期趋势分析；

数据处理流程优化：边缘智能数据处理模块根据实时数据处理的结果动态调整数据采集频率和分析粒度，当检测到设备运行正常且稳定时，边缘智能数据处理模块减少数据采集频率，以减少处理需求和能耗，当检测到潜在问题时，边缘智能数据处理模块增加数据采集频率，以确保快速识别和响应任何问题。

进一步的，所述异常检测算法采用Z分数(Z-score)方法，衡量单个数据点与平均值的差异性的指标，计算公式为：其中，X是单个数据点的值，μ是数据集的平均值，σ是数据集的标准差；

所述阈值判断逻辑基于指标或参数的预设阈值来识别关键信息。

进一步的，所述数据聚合包括时间窗口聚合，选择一个时间窗口(如每10分钟)，通过计算平均值、中位数或最大值将该时间窗口内的数据点合并为单个数据点，计算公式为：其中，x_i是时间窗口内的单个数据点，N是时间窗口内数据点的总数；

所述汇总统计通过平均值、标准差、最大值和最小值，以提供对设备性能的快照，其中，平均值是数据点的总和除以数据点的数量，标准差是表示数据分布程度的统计量，最大值/最小值是数据集中的最大值和最小值，计算公式如下：

平均值:

标准差:

最大值/最小值直接从数据集中选取；

所述长期趋势分析包括线性回归分析，分析两个变量之间的关系，用来识别数据随时间的变化趋势，计算公式为：Y＝β₀+β₁X+∈，其中，Y是因变量(设备性能指标)，X是自变量(时间)，β₀是截距，β₁是斜率，表示随时间变化的趋势，∈是误差项。

进一步的，所述维护建议模块具体包括：

接收和分析数据：维护建议模块接收来自分析预测模块的预测结果，包括设备发生的潜在故障、性能下降趋势或异常指标，维护建议模块接收来自环境适应模块的反馈，包括设备当前的环境适应状态和已经执行的自适应调整措施；

识别维护需求：基于接收到的信息，维护建议模块分析设备的维护需求，包括确定设备是否需要立即维护、预防性维护或长期性能优化措施；

制定建议策略：根据识别的维护需求，维护建议模块制定具体的维护建议策略，包括推荐更换易损件、调整设备运行参数、执行特定的维护程序或安排定期检查；

考虑环境因素：在制定维护建议时，维护建议模块考虑环境适应模块提供的环境因素，确保建议能够适应当前和预期的运行环境；

生成维护建议报告：维护建议模块生成详细的维护建议报告，包括建议的操作、预期效果和执行优先级。

进一步的，所述自动维护执行模块具体包括：

接收维护建议：自动维护执行模块接收来自维护建议模块的维护建议，维护建议基于对设备运行数据和环境数据的分析预测，以及设备当前的环境适应性评估；

任务解析与规划：自动维护执行模块解析接收到的维护建议，确定所需执行的具体维护任务；

自动化执行：根据规划结果，自动维护执行模块通过智能设备的控制系统自动化执行维护任务，包括软件升级、参数调整、部件更换指令的发送或启动内置的自动化维护程序；

执行反馈与调整：完成维护任务后，自动维护执行模块收集执行结果和性能数据，反馈给维护建议模块和分析预测模块。

本发明的有益效果：

本发明，通过集成高度自动化的模块，显著提高了设备维护的效率和预防性，通过利用边缘智能数据处理模块实时监控和分析设备运行数据及环境数据，系统能够即时识别出潜在的故障和性能下降趋势，维护建议模块根据这些分析结果，结合环境适应模块的反馈，智能地提供维护建议，从而使得预防性维护和及时干预成为可能，这不仅减少了意外停机的风险，还延长了设备的使用寿命，从而为企业节省了显著的维护成本和潜在的生产损失。

本发明，通过在设备附近实时处理数据，有效地减轻了中央服务器的数据处理负担，通过识别并传输关键信息至服务器，同时在本地处理非关键数据，该模块优化了整个数据处理流程，提高了数据处理速度和准确性，此外，通过动态调整数据采集和分析的频率，系统能够根据实时需求优化资源利用，降低了能耗并提升了系统的整体效率。

本发明，通过自动维护执行模块的引入，使得根据维护建议自动执行维护任务成为可能，进一步提升了维护作业的响应速度和执行质量，通过收集和分析维护执行的反馈信息，系统不断调整和优化维护策略，实现了设备管理的持续优化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的系统功能模块示意图。

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，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如图1所示，智能设备监控与维护系统，包括数据采集模块、分析预测模块、环境适应模块、边缘智能数据处理模块、维护建议模块以及自动维护执行模块，其中；

数据采集模块用于收集智能设备的运行数据及环境数据；

分析预测模块基于机器学习算法分析设备数据和环境数据，预测设备的潜在故障及其对环境变化的适应性；

环境适应模块根据分析预测结果，动态调整设备的运行参数和维护策略以适应当前环境条件；

边缘智能数据处理模块在设备附近实时处理数据，识别并传输关键信息至服务器，同时本地处理非关键数据，优化数据处理流程，减轻服务器的负担，提高数据处理速度和安全性；

维护建议模块根据分析预测结果和环境适应模块的反馈，提供维护建议；

自动维护执行模块根据维护建议自动执行维护任务。

数据采集模块具体包括：

设备接口单元：负责直接与智能设备连接，收集设备的实时运行数据，包括温度、压力、速度、功率消耗参数，设备接口单元能够适配多种设备接口标准，确保与不同类型的智能设备兼容；

环境感知单元：配备多种环境传感器，用于收集设备周围环境的相关数据，包括温度、湿度、灰尘浓度、光照强度，这些数据对于分析设备的运行效率和预测潜在故障至关重要，特别是在环境条件对设备性能有显著影响的应用场景中；

数据预处理单元：对收集到的设备运行数据和环境数据进行初步处理，包括滤波、去噪、标准化，以提高数据的质量和分析预测模块的处理效率，此外，该单元还负责识别和标记数据中的异常或重要事件，为后续的深入分析提供便利；

通信单元：负责将预处理后的数据进行传输至分析预测模块、环境适应模块和边缘智能数据处理模块。

通过这种详细的描述，数据采集模块被赋予了在智能设备监控与维护系统中收集、处理和传输设备运行数据及环境数据的关键角色。它不仅保证了数据的准确性和实时性，而且通过与其他模块的紧密协同，为系统提供了强大的数据支持，从而实现对智能设备的高效监控与维护。

分析预测模块具体包括：

数据整合单元：负责接收来自数据采集模块的设备运行数据和环境数据，通过数据融合技术整合设备运行数据和环境数据，以形成综合数据集；

特征提取单元：采用特征工程技术，从综合数据集中提取出用于预测模型分析和预测的关键特征，关键特征包括设备的运行状态指标、环境条件变化趋势、历史故障数据；

模型训练单元：基于提取的关键特征，使用机器学习算法来训练预测模型，该单元能够自动调整模型参数，通过交叉验证等技术优化模型性能，确保预测的准确性和可靠性；

预测分析单元：利用训练好的预测模型对当前的设备运行数据和环境数据进行实时分析和预测，此单元不仅能够识别设备的即时运行状态，还能预测未来的故障风险和性能趋势，为维护决策提供科学依据；

学习反馈单元：根据实际设备运行和维护结果，不断调整和优化预测模型，该单元实现了模型的持续学习能力，能够随着时间积累的数据增多而提高预测的准确率和鲁棒性；

通过这种方式，分析预测模块能够有效地利用机器学习算法对复杂的设备数据和环境数据进行深入分析和准确预测，从而显著提高智能设备监控与维护系统的性能。以上内容明确了分析预测模块在系统中的核心作用和技术细节，展现了其在智能设备管理领域的创新性和先进性。

机器学习算法采用决策树，决策树具体包括：

特征选择：使用信息增益ID3算法选出最优特征，据此划分数据集，计算公式为：信息增益＝数据集的熵-特征划分数据集后的熵，数据集的熵定义为：其中，p_k是选择该分类的概率，K是分类的总数，特征划分数据集后的熵计算依赖于该特征每个值划分出的子集的熵；

决策树的构建：从根节点开始，使用特征选择方法选出最优特征，并据此对数据集进行划分，形成若干个子集，然后对每个子集执行相同的划分过程，直到满足停止条件(如节点中的所有实例都属于同一类、达到预设的最大深度等)；

剪枝处理：剪枝通过减少分支的数量来简化决策树，包括预剪枝与后剪枝，预剪枝是在决策树构建过程中就停止树的进一步生长，后剪枝是先构建完整的决策树，进而从底部开始删除提供最小信息增益的节点。

假设目标是预测机器设备是否即将发生故障，以便提前进行维护，防止生产中断，使用决策树算法来分析和预测设备的故障。

数据收集：包括设备的运行温度、振动水平、功率消耗等，包括设备所处环境的温度、湿度等。

特征选择：通过信息增益方法，发现振动水平和运行温度是预测设备故障的两个最有用的特征。

构建决策树：基于选定的特征，开始构建决策树：

1.根节点：选择振动水平作为第一个决策点。如果振动水平超过预设阈值(例如，阈值为“高”)，则数据流向树的一个分支；如果振动水平低于或等于阈值，则流向另一个分支。

2.第二层决策：在“振动水平高”的分支下，进一步根据运行温度进行分枝。如果运行温度也超过另一个阈值(例如，“高”)，这预示着设备即将发生故障。

3.叶节点：表示预测的结果，例如“故障”或“正常”。

剪枝处理:通过预剪枝或后剪枝方法，移除那些对最终预测贡献不大的分支，从而简化决策树，提高模型的泛化能力。

在本发明中，决策树模型能够实时接收并分析来自智能设备的数据。例如，如果某个设备的振动水平突然升高并且运行温度也超过正常范围，决策树模型将预测该设备可能即将发生故障。系统随后可以自动发送警报给维护团队，并根据维护建议模块的指导，提前进行干预，以避免潜在的生产中断。

环境适应模块具体包括：

接收分析预测结果：环境适应模块接收来自分析预测模块的结果；

评估设备状态：根据预测结果，环境适应模块评估设备当前的运行状态和潜在的维护需求，例如，如果预测结果显示设备即将发生故障，模块将识别为高风险状态；如果设备运行正常但存在性能下降的趋势，则识别为中风险状态；

制定调整策略：基于设备的评估状态，环境适应模块制定具体的调整策略，对于高风险状态，策略可能包括降低设备的运行速度或暂时停机进行检查，对于中风险状态，策略可能是调整设备的运行参数，如温度控制或振动阈值，以优化性能。

边缘智能数据处理模块具体包括：

实时数据监控与分析：边缘智能数据处理模块实时监控和分析从智能设备与环境传感器收集到的数据，利用边缘计算能力，该模块能够快速处理大量数据，识别出数据流中的模式和趋势；

关键信息识别与传输：通过设定的异常检测算法和阈值判断逻辑，边缘智能数据处理模块识别出关键信息，关键信息包括指示设备性能下降、潜在故障或紧急情况数据，这些关键信息随后被优先加密并通过安全的通信协议快速传输至中央服务器，以便进行进一步的分析和采取相应的响应措施；

非关键数据的本地处理：对当前设备运行状态和安全没有直接影响的非关键数据，边缘智能数据处理模块在本地进行处理，包括数据聚合、汇总统计和长期趋势分析，通过这种方式，模块减少了发送到服务器的数据量，从而减轻了网络负担和服务器的处理负荷；

数据处理流程优化：边缘智能数据处理模块根据实时数据处理的结果动态调整数据采集频率和分析粒度，当检测到设备运行正常且稳定时，边缘智能数据处理模块减少数据采集频率，以减少处理需求和能耗，当检测到潜在问题时，边缘智能数据处理模块增加数据采集频率，以确保快速识别和响应任何问题。

异常检测算法采用Z分数(Z-score)方法，衡量单个数据点与平均值的差异性的指标，计算公式为：其中，X是单个数据点的值，μ是数据集的平均值，σ是数据集的标准差；

通过计算数据点的Z分数，判断该数据点是否异常。如果一个数据点的Z分数大于预设的阈值(例如，阈值为2或3)，则认为该数据点是异常的，可能指示关键信息；

阈值判断逻辑基于指标或参数的预设阈值来识别关键信息，例如，设备的运行温度、振动水平或功率消耗超过安全阈值，即可视为关键信息。

在智能设备监控与维护系统中，边缘智能数据处理模块采用Z分数方法和阈值判断逻辑来实时监控设备的运行数据和环境数据。通过计算每个数据点的Z分数，模块能够识别出显著偏离正常运行模式的异常数据点，如设备突然的温度升高或振动增加。同时，模块利用阈值判断逻辑检查这些异常数据点是否超过了预设的安全阈值，以确定这些数据点是否构成关键信息。

一旦识别出关键信息，模块立即采取加密和安全传输措施，将这些信息发送至中央服务器进行进一步的分析和处理。通过这种方法，系统能够快速响应潜在的设备故障或性能下降问题，从而提高设备的可靠性和安全性。

这种结合异常检测算法和阈值判断逻辑的方法，使边缘智能数据处理模块能够有效地识别和处理关键信息，同时优化数据处理流程，确保智能设备监控与维护系统的高效和准确性。

数据聚合包括时间窗口聚合，选择一个时间窗口(如每10分钟)，通过计算平均值、中位数或最大值将该时间窗口内的数据点合并为单个数据点，计算公式为：其中，x_i是时间窗口内的单个数据点，N是时间窗口内数据点的总数；

汇总统计通过平均值、标准差、最大值和最小值，以提供对设备性能的快照，其中，平均值是数据点的总和除以数据点的数量，标准差是表示数据分布程度的统计量，最大值/最小值是数据集中的最大值和最小值，计算公式如下：

平均值:

标准差:

最大值/最小值直接从数据集中选取；

长期趋势分析包括线性回归分析，分析两个变量之间的关系，用来识别数据随时间的变化趋势，计算公式为：Y＝β₀+β₁X+∈，其中，Y是因变量(设备性能指标)，X是自变量(时间)，β₀是截距，β₁是斜率，表示随时间变化的趋势，∈是误差项；

在本发明的智能设备监控与维护系统中，边缘智能数据处理模块通过数据聚合减少了传输到中央服务器的数据量，同时保留了足够的信息用于分析设备性能。通过汇总统计，系统能够快速获得设备运行状态的快照，便于监控和预警。长期趋势分析使系统能够识别设备性能的变化趋势，为设备维护和优化提供数据支持。

这些方法的应用不仅提高了数据处理的效率，而且通过精确的数据分析帮助维护团队做出更有根据的决策，从而提高了设备的运行效率和延长了设备的使用寿命。

维护建议模块具体包括：

接收和分析数据：维护建议模块接收来自分析预测模块的预测结果，包括设备发生的潜在故障、性能下降趋势或异常指标，维护建议模块接收来自环境适应模块的反馈，包括设备当前的环境适应状态和已经执行的自适应调整措施；

识别维护需求：基于接收到的信息，维护建议模块分析设备的维护需求，包括确定设备是否需要立即维护、预防性维护或长期性能优化措施；

制定建议策略：根据识别的维护需求，维护建议模块制定具体的维护建议策略，包括推荐更换易损件、调整设备运行参数、执行特定的维护程序或安排定期检查；

考虑环境因素：在制定维护建议时，维护建议模块考虑环境适应模块提供的环境因素，确保建议能够适应当前和预期的运行环境，进而提高设备的适应性和可靠性；

生成维护建议报告：维护建议模块生成详细的维护建议报告，包括建议的操作、预期效果和执行优先级，报告将发送给设备操作员和维护团队，以便于他们理解维护需求并采取相应措施。

通过这种方式，维护建议模块能够根据设备的实际运行状况和环境适应性，提供实时且精准的维护建议。这不仅有助于预防故障和减少意外停机时间，也优化了设备的长期性能和可靠性，从而显著提高了整个系统的效率和效果。

自动维护执行模块具体包括：

接收维护建议：自动维护执行模块接收来自维护建议模块的维护建议，维护建议基于对设备运行数据和环境数据的分析预测，以及设备当前的环境适应性评估；

任务解析与规划：自动维护执行模块解析接收到的维护建议，确定所需执行的具体维护任务，它还规划任务执行的顺序和时间，以最大化维护效率且最小化对设备运行的干扰；

自动化执行：根据规划结果，自动维护执行模块通过智能设备的控制系统自动化执行维护任务，包括软件升级、参数调整、部件更换指令的发送或启动内置的自动化维护程序；

执行反馈与调整：完成维护任务后，自动维护执行模块收集执行结果和性能数据，反馈给维护建议模块和分析预测模块，如果需要，模块可以根据反馈调整未来的维护计划和任务执行策略，实现维护过程的持续优化。

通过这种方式，自动维护执行模块确保了智能设备监控与维护系统能够及时且有效地响应维护需求，自动化地执行复杂的维护任务。这不仅提高了维护作业的效率和准确性，还有助于减少设备的停机时间，提升设备运行的可靠性和持续性。此外，通过自动执行维护任务，系统可以实现对设备状态的实时监控和动态调整，进一步增强了设备管理的智能化水平。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、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 (10)

1.智能设备监控与维护系统，其特征在于，包括数据采集模块、分析预测模块、环境适应模块、边缘智能数据处理模块、维护建议模块以及自动维护执行模块，其中；

所述数据采集模块用于收集智能设备的运行数据及环境数据；

所述分析预测模块基于机器学习算法分析设备数据和环境数据，预测设备的潜在故障及其对环境变化的适应性；

所述环境适应模块根据分析预测结果，动态调整设备的运行参数和维护策略以适应当前环境条件；

所述边缘智能数据处理模块在设备附近实时处理数据，识别并传输关键信息至服务器，同时本地处理非关键数据，优化数据处理流程；

所述维护建议模块根据分析预测结果和环境适应模块的反馈，提供维护建议；

所述自动维护执行模块根据维护建议自动执行维护任务。

2.根据权利要求1所述的智能设备监控与维护系统，其特征在于，所述数据采集模块具体包括：

设备接口单元：负责直接与智能设备连接，收集设备的实时运行数据，包括温度、压力、速度、功率消耗参数；

环境感知单元：配备多种环境传感器，用于收集设备周围环境的相关数据，包括温度、湿度、灰尘浓度、光照强度；

数据预处理单元：对收集到的设备运行数据和环境数据进行初步处理，包括滤波、去噪、标准化；

通信单元：负责将预处理后的数据进行传输至分析预测模块、环境适应模块和边缘智能数据处理模块。

3.根据权利要求2所述的智能设备监控与维护系统，其特征在于，所述分析预测模块具体包括：

数据整合单元：负责接收来自数据采集模块的设备运行数据和环境数据，通过数据融合技术整合设备运行数据和环境数据，以形成综合数据集；

特征提取单元：采用特征工程技术，从综合数据集中提取出用于预测模型分析和预测的关键特征，关键特征包括设备的运行状态指标、环境条件变化趋势、历史故障数据；

模型训练单元：基于提取的关键特征，使用机器学习算法来训练预测模型；

预测分析单元：利用训练好的预测模型对当前的设备运行数据和环境数据进行实时分析和预测；

学习反馈单元：根据实际设备运行和维护结果，不断调整和优化预测模型。

4.根据权利要求3所述的智能设备监控与维护系统，其特征在于，所述机器学习算法采用决策树，所述决策树具体包括：

特征选择：使用信息增益ID3算法选出最优特征，据此划分数据集，计算公式为：信息增益＝数据集的熵-特征划分数据集后的熵，数据集的熵定义为：熵其中，p_k是选择该分类的概率，K是分类的总数，特征划分数据集后的熵计算依赖于该特征每个值划分出的子集的熵；

决策树的构建：从根节点开始，使用特征选择方法选出最优特征，并据此对数据集进行划分，形成若干个子集，然后对每个子集执行相同的划分过程，直到满足停止条件；

剪枝处理：剪枝通过减少分支的数量来简化决策树，包括预剪枝与后剪枝，预剪枝是在决策树构建过程中就停止树的进一步生长，后剪枝是先构建完整的决策树，进而从底部开始删除提供最小信息增益的节点。

5.根据权利要求4所述的智能设备监控与维护系统，其特征在于，所述环境适应模块具体包括：

接收分析预测结果：环境适应模块接收来自分析预测模块的结果；

评估设备状态：根据预测结果，环境适应模块评估设备当前的运行状态和潜在的维护需求；

制定调整策略：基于设备的评估状态，环境适应模块制定具体的调整策略。

6.根据权利要求5所述的智能设备监控与维护系统，其特征在于，所述边缘智能数据处理模块具体包括：

实时数据监控与分析：边缘智能数据处理模块实时监控和分析从智能设备与环境传感器收集到的数据；

关键信息识别与传输：通过设定的异常检测算法和阈值判断逻辑，边缘智能数据处理模块识别出关键信息，所述关键信息包括指示设备性能下降、潜在故障或紧急情况数据；

非关键数据的本地处理：对当前设备运行状态和安全没有直接影响的非关键数据，边缘智能数据处理模块在本地进行处理，包括数据聚合、汇总统计和长期趋势分析；

数据处理流程优化：边缘智能数据处理模块根据实时数据处理的结果动态调整数据采集频率和分析粒度，当检测到设备运行正常且稳定时，边缘智能数据处理模块减少数据采集频率，以减少处理需求和能耗，当检测到潜在问题时，边缘智能数据处理模块增加数据采集频率，以确保快速识别和响应任何问题。

7.根据权利要求6所述的智能设备监控与维护系统，其特征在于，所述异常检测算法采用Z分数方法，衡量单个数据点与平均值的差异性的指标，计算公式为：其中，X是单个数据点的值，μ是数据集的平均值，σ是数据集的标准差；

所述阈值判断逻辑基于指标或参数的预设阈值来识别关键信息。

8.根据权利要求7所述的智能设备监控与维护系统，其特征在于，所述数据聚合包括时间窗口聚合，选择一个时间窗口，通过计算平均值、中位数或最大值将该时间窗口内的数据点合并为单个数据点，计算公式为： 其中，x_i是时间窗口内的单个数据点，N是时间窗口内数据点的总数；

所述汇总统计通过平均值、标准差、最大值和最小值，以提供对设备性能的快照，其中，平均值是数据点的总和除以数据点的数量，标准差是表示数据分布程度的统计量，最大值/最小值是数据集中的最大值和最小值，计算公式如下：

平均值:

标准差:

最大值/最小值直接从数据集中选取；

所述长期趋势分析包括线性回归分析，分析两个变量之间的关系，用来识别数据随时间的变化趋势，计算公式为：Y＝β₀+β₁X+∈，其中，Y是因变量，X是自变量，β₀是截距，β₁是斜率，表示随时间变化的趋势，∈是误差项。

9.根据权利要求8所述的智能设备监控与维护系统，其特征在于，所述维护建议模块具体包括：

接收和分析数据：维护建议模块接收来自分析预测模块的预测结果，包括设备发生的潜在故障、性能下降趋势或异常指标，维护建议模块接收来自环境适应模块的反馈，包括设备当前的环境适应状态和已经执行的自适应调整措施；

识别维护需求：基于接收到的信息，维护建议模块分析设备的维护需求，包括确定设备是否需要立即维护、预防性维护或长期性能优化措施；

制定建议策略：根据识别的维护需求，维护建议模块制定具体的维护建议策略，包括推荐更换易损件、调整设备运行参数、执行特定的维护程序或安排定期检查；

考虑环境因素：在制定维护建议时，维护建议模块考虑环境适应模块提供的环境因素，确保建议能够适应当前和预期的运行环境；

生成维护建议报告：维护建议模块生成详细的维护建议报告，包括建议的操作、预期效果和执行优先级。

10.根据权利要求9所述的智能设备监控与维护系统，其特征在于，所述自动维护执行模块具体包括：

接收维护建议：自动维护执行模块接收来自维护建议模块的维护建议，维护建议基于对设备运行数据和环境数据的分析预测，以及设备当前的环境适应性评估；

任务解析与规划：自动维护执行模块解析接收到的维护建议，确定所需执行的具体维护任务；

自动化执行：根据规划结果，自动维护执行模块通过智能设备的控制系统自动化执行维护任务，包括软件升级、参数调整、部件更换指令的发送或启动内置的自动化维护程序；

执行反馈与调整：完成维护任务后，自动维护执行模块收集执行结果和性能数据，反馈给维护建议模块和分析预测模块。