一种基于边缘计算的设备故障三级双向预警方法及系统

摘要

本发明提供一种基于边缘计算的设备故障三级双向预警方法及系统，包括构建基于自适应指数平滑算法的第一级双向数据感知预测模型，对采集节点的数据进行预测，初步筛选故障信号并上传，减少正常信号传输的代价；构建了基于扩展的卡尔曼滤波的自回归移动平均算法的第二级双向数据感知预测模型，用于进一步确认故障信号的准确性，降低误报率，减少边端与云端的沟通成本；构造了一种基于LSTM与BP神经网络组合的第三级双向数据感知预测模型，旨在实现基于边缘设备的强计算能力，进一步提高数据的准确性，及时响应底层需求，减少云层传输的时延。本发明大幅减少了数据声波通信传输过程所消耗的带宽和时延，同时有效的对故障信号进行预警。