【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及监控方法及监控系统领域，更具体地说，涉及一种远程监控方法及其远程监控系统。
技术介绍
1、随着工业4.0和智能制造的快速发展，远程监控技术在现代工业生产中扮演着越来越重要的角色。特别是在大型工业设备如冶炼高炉、化工反应器等关键设施的监控中，远程监控系统的性能直接关系到生产效率、安全性和经济效益。
2、近年来，远程监控技术经历了从简单的数据采集到智能化分析的演变过程。早期的远程监控系统主要依赖于固定频率的数据采集和简单的阈值报警。随着技术的进步，引入了更复杂的数据分析算法，如机器学习和深度学习，以提高异常检测的准确性。同时，为了应对日益增长的数据量，各种数据压缩和传输优化技术也被广泛应用。
3、然而，尽管现有技术取得了一定进展，但在面对现代工业生产的复杂性和动态性时，仍然存在诸多挑战和不足：
4、1.数据采集的适应性不足：大多数现有系统采用固定的采样频率，无法根据设备状态和环境变化动态调整。这导致在关键时刻可能采集不到足够的数据，或在正常状态下产生大量冗余数据，造成资源浪费。
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【技术保护点】
1.一种远程监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的远程监控方法，其特征在于，所述获取多模态传感器阵列采集的原始数据步骤中，采用自适应采样频率策略：
3.根据权利要求1所述的远程监控方法，其特征在于，所述对原始数据进行预处理步骤包括：
4.根据权利要求1所述的远程监控方法，其特征在于，所述执行自适应多模态压缩和智能传输步骤包括：
5.根据权利要求4所述的远程监控方法，其特征在于，所述量子启发神经网络的计算公式为：QHNN(X)＝σ(W2·QΦ(W1·X+b1)+b2)
6.根据权利要求4...
【技术特征摘要】
1.一种远程监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的远程监控方法，其特征在于，所述获取多模态传感器阵列采集的原始数据步骤中，采用自适应采样频率策略：
3.根据权利要求1所述的远程监控方法，其特征在于，所述对原始数据进行预处理步骤包括：
4.根据权利要求1所述的远程监控方法，其特征在于，所述执行自适应多模态压缩和智能传输步骤包括：
5.根据权利要求4所述的远程监控方法，其特征在于，所述量子启发神经网络的计算公式为：qhnn(x)＝σ(w2·qφ(w1·x+b1)+b2)
6.根据权利要求4所述的远程监...
【专利技术属性】
技术研发人员：巫家嫩，罗宇峰，
申请(专利权)人：扬州蜻蜓智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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