【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法
本专利技术涉及工业生产
，尤其是一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法。
技术介绍
在企业生产的过程中，设备的运行状态不能快速有效的得知，对设备的监控以及数据的维护都为人工操作，这样的方式就会导致工人劳动量大，在实际的生产过程中，对于设备实时的状态不能得知，对于设备的信息也不能快速了解，导致使用不便。
技术实现思路
为了克服现有的设备工作的不足，本专利技术提供了一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法，将传感器安装在工业生产设备上，通过传感器将检测点的数据进行收集，通过厂区内设置的无线网络将收集的数据传送到基本服务器内，在该服务器内制成数据库，与该数据库连接有数据分析模块，数据分析模块调取服务器内的数据储存模块内的数据与数据库数据进行分析匹配。根据本专利技术的另一个实施例，进一步包括，将设备正常运行状态下传感器获得的数据进行收集，并且储存到服务器内的数据储存模块内。根据本专利技术的另一个实施例，...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法，其特征是，将传感器安装在工业生产设备上，通过传感器将检测点的数据进行收集，通过厂区内设置的无线网络将收集的数据传送到基本服务器内，在该服务器内制成数据库，与该数据库连接有数据分析模块，数据分析模块调取服务器内的数据储存模块内的数据与数据库数据进行分析匹配。
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习多维度工业传感数据关联特征提取方法，其特征是，将传感器安装在工业生产设备上，通过传感器将检测点的数据进行收集，通过厂区内设置的无线网络将收集的数据传送到基本服务器内，在该服务器内制成数据库，与该数据库连接有数据分析模块，数据分析模块调取服务器内的数据储存模块内的数据与数据库数据进行分析匹配。2.根据权利要求1所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：何斌，余亮亮，高虎，
申请(专利权)人：南京智能制造研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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