【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业设备状态评估领域，具体涉及一种基于边缘计算的工业设备状态评估方法。
技术介绍
1、工业设备作为工业物联网的重要组成部分，其健康状态直接关乎工业产品的质量水平和生产过程中人民生命财产安全。因此对工业设备的状态进行评估，确保设备健康运转和预防事故的发生具有重要的理论价值和工程实践意义。
2、传统工业设备的状态评估方法主要是基于云计算模式的数据驱动方法，是通过挖掘工业设备的运行数据，将各类数据上传至云服务器并借助于人工智能和机器学习的相关方法，从而实现对工业设备的状态进行评估。但随着工业设备进一步复杂化，在工业生产制造时，将产生大量的设备数据信息，而基于云计算模式的复杂设备及系统状态评估方法受限于带宽、计算负载以及成本等方面，无法满足工业设备评估的高时效性和信息安全性的需求。因此现有方法提出了通过调用边缘算法对数据进行特征提取得到边缘特征值，利用边缘计算机制解决海量数据条件下的工业设备状态实时评估的问题。另有现有方法将中心节点的计算量下放到边缘端，即将原始数据通过边缘计算节点进行数据预处理，从而减小发送到云端的桥
【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的工业设备状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的工业设备状态评估方法，其特征在于，在步骤S1中，利用贪婪算法和遗传算法对云边端协同调度环境模型进行优化，以确定最终的云边端协同调度环境模型，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的工业设备状态评估方法，其特征在于，步骤A3包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的工业设备状态评估方法，其特征在于，在步骤A31中，计算每个种群的适应度值，表示为：
5.根据权利要求1所述的一种基...
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的工业设备状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的工业设备状态评估方法，其特征在于，在步骤s1中，利用贪婪算法和遗传算法对云边端协同调度环境模型进行优化，以确定最终的云边端协同调度环境模型，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的工业设备状态评估方法，其特征在于，步骤a3包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的工业设备状态评估方法，其特征在于，在步骤a31中，计算每个种群的适应度值，表示为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：彭波，彭仕林，李强，谭立国，高雪峰，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：
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