一种基于边缘计算的设备运行状态异常检测方法

本发明提供了一种基于边缘计算的设备运行状态异常检测方法。该方法提高了设备异常检测的准确性、鲁棒性与实时响应能力。首先，在边缘计算端设置通道置信度筛选机制，剔除存在漂移或波动的异常传输通道，保障数据质量；接着，利用图神经网络与自注意力机制融合建模多通道之间的结构依赖关系，提取全局上下文感知向量；最后，基于多任务状态指标构建动态判据体系，结合状态差异评分实现高效异常判定。本发明通过边缘侧高质量数据筛选、深度特征建模与融合式检测机制的集成，显著提升了设备运行状态异常识别的智能化水平与现场适应能力。