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摘要：本发明公开了基于云平台实现设备远程监控的方法，涉及设备远程监控技术领域，使用训练后的异常数据识别模型进行异常数据识别，依据产生异常数据的时间节点分布状态，构建报警密集度以及警戒阈值；依据报警密集度与警戒阈值间的关系，为锂电池及相关产物的生产过程选择相应的优化应对策略，包括生产环境条件优化、生产设备的运行参数优化及运行故障维护中的一个或多个的组合；由锂电池生产数字孪生模型对优化应对策略进行模拟测试，获取各个测试节点上的测试数据后构建优化系数，若优化系数不超过优化阈值，发出提醒指令。对不同的优化策略进行选择及组合，在对生产过程进行优化时，使优化效果达到最大化。

主权项：1.基于云平台实现设备远程监控的方法，其特征在于：包括，在监测节点处采集目标区域内的环境条件数据后构建环境异常度，分析获取环境异常度与设备利用率间的相关系数，若相关系数超过相关阈值，向外部发出数据采集指令；其中，于各个监测节点上采集设备的利用率，其中，对环境异常度与设备利用率做线性归一化处理，将对应的数据值映射至区间内，依据如下方式： ；权重系数，，，且，，为监测节点的个数，为第个监测节点上的环境异常度，为第个监测节点上的设备利用率；于目标区域内布置传感器网络，将采集的相关数据向云平台发送前，对采集数据的读取频率进行约束，在预先构建的加密方案库内随机抽取加密方案对待发送数据进行加密；使用训练后的异常数据识别模型在生产设备的生产状态数据内进行异常数据识别，若存在异常数据，依据产生异常数据的时间节点分布状态，构建各个子周期内的报警密集度以及警戒阈值；其中，以报警密集度对子周期进行标记，并依据各个子周期内的报警密集度构建警戒阈值，方式如下： ；其中，，为子周期的个数，为第个子周期内的报警密集度，为报警密集度的均值；依据报警密集度与警戒阈值间的关系，为锂电池及相关产物的生产过程选择相应的优化应对策略，其中，若报警密集度低于警戒阈值，若环境异常度高于预期，以降低环境异常度作为优化目标，使用线性回归算法对生产区域内的生产环境条件进行优化；若报警密集度在警戒阈值内，若生产设备的设备利用率低于预期；以提高设备利用率作为优化目标，使用遗传算法对生产设备的运行参数进行优化；若报警密集度高于警戒阈值，监测和采集生产设备的运行及控制数据，以生产设备的运行相关数据作为输入，使用训练后的故障识别模型进行故障识别，若存在运行故障时，发出故障维护指令；由锂电池生产数字孪生模型对优化应对策略进行模拟测试，获取各个测试节点上的测试数据后构建优化系数，若优化系数不超过优化阈值，向外部发出提醒指令，其中，各个测试节点上的生产量依据时间轴排序，依据生产量的变化生成与组合前或组合后的优化应对策略对应的优化系数，方式如下： ；其中，为第i个测试节点上的生产量，为生产量的初始值，为生产量的可接受值；为第个优化中间值，为其均值；，为测试节点的个数，权重系数：，，且。

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