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申请/专利权人：成都秦川物联网科技股份有限公司

摘要：本说明书实施例提供一种基于工业物联网的设备异常判定方法、系统和介质。该方法包括：基于预设采样率，生成数据获取指令；基于数据获取指令，获取至少一个目标设备的运行数据，基于数据源标识将运行数据进行分区存储；基于运行数据，确定至少一个目标设备的数据异常度；响应于数据异常度满足预设条件，基于运行数据的数据源标识，确定异常设备；基于异常设备及异常设备对应的数据异常度生成异常警报指令；基于数据异常度，生成并发送采样调整指令，以调整异常设备的运行数据的预设采样率；基于数据异常度，生成并发送存储调整指令以调整异常设备对应的存储分区大小。

主权项：1.一种基于工业物联网的设备异常判定方法，其特征在于，所述方法由基于工业物联网的设备异常判定系统的设备管理平台执行，所述设备管理平台包括设备管理分平台和管理数据中心，所述方法包括：通过所述设备管理分平台基于预设采样率，生成数据获取指令并发送至所述管理数据中心；通过所述管理数据中心基于所述数据获取指令，通过设备传感网络平台中的传感总数据库获取至少一个目标设备的运行数据，基于数据源标识将所述运行数据进行分区存储，所述运行数据由所述设备传感网络平台通过设备感知控制平台获取；基于所述运行数据，确定所述至少一个目标设备的数据异常度；响应于所述数据异常度满足预设条件，基于所述运行数据的所述数据源标识，确定异常设备；基于所述异常设备及所述异常设备对应的所述数据异常度生成异常警报指令，并通过服务平台将所述异常警报指令发送至用户平台；基于所述数据异常度，生成并发送采样调整指令至所述设备传感网络平台，以调整所述设备传感网络平台通过所述设备感知控制平台获取所述异常设备的所述运行数据的预设采样率，包括：基于所述预设采样率和所述数据异常度，生成至少一个候选采样率；基于所述至少一个候选采样率、所述数据异常度、所述运行数据的数据特征以及环境信息，通过充分度模型评估所述至少一个候选采样率的采样充分度，所述充分度模型为机器学习模型；基于所述采样充分度和所述至少一个候选采样率，确定目标采样率，并基于所述目标采样率，发送所述采样调整指令至所述设备传感网络平台；基于所述数据异常度，生成并发送存储调整指令至所述管理数据中心，以调整所述管理数据中心中所述异常设备对应的存储分区大小。

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