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基于大数据分析的自动化设备温度异常预本发明涉及一种基于大数据分析的自动化建立温度预测模型，利用历史温度数据进行训内的温度预测值，将预测值与预警阈值进行比2步骤101、通过在电机上安装温度传感器进行数据采集，并将这些数据存储到云平台3t2为两个时间点，xt1和xt2为两个时间点相应的温度值，rate表示温度变化4T上=μ+3xσT下=μ_3xσ其中，t为当前时间点，m为移动窗口的大小，x(t_m+1)到x(t)52.根据权利要求1所述的基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在6[0002]随着现代工业自动化的迅速发展，机器状态监测与预警技术的重要性日益凸[0003]通过对机器设备状态的实时监测和预警，可以提高机器异常预警方法，基于大数据分析并利用物联网技术将温度传感器与声光报警系统进行联7多个神经元，利用梯度下降法的最小化损失函数来调整神经网络模型的权重和偏置参数，8更新的步长；)表示历史温度数据的每个样本9[0093]本实施例提供了如图1所示基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，具使用热敏电阻监测自动化设备电机的温度情况，根据热敏电阻的电阻值与温度呈线性关更新的步长；[0131]将包含时间和对应的温度数值的历史数据进行分析，绘制历史温度数据的折线)表示历史温度数据的每个样本现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0179]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可

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