摘要
本发明公开了一种基于大数据的设备监测方法及系统，属于工业互联网及大数据分析技术领域，该方法的实现包括：多源数据采集：在烟草设备关键部位部署传感器，采集时序数据，并通过工业相机获取图像数据，同步记录生产工单、维护日志文本数据；边缘端预处理：边缘计算节点采用滑动窗口算法对时序数据进行异常点过滤，通过傅里叶变换提取振动信号频谱特征；对图像数据应用YOLO算法检测设备部件磨损或物料堵塞情况；将处理后的数据封装为固定格式特征向量；云端智能分析；动态预警与决策。本发明能够实现跨设备、跨时段的故障模式关联分析，利用大数据分析融合多源数据，实现设备智能监测，提升故障诊断与预测能力。
