1.一种基于物联网的火锅底料生产监测方法，其特征在于，包括：获取物联网感知节点在火锅底料生产过程中，采集的自动化生产设备的第一实时数据和火锅底料的第二实时数据，其中，自动化生产设备至少包括原料输送设备、研磨或切碎设备、自动化混合设备、自动化过滤和浓缩设备以及自动化包装和储存设备，第一实时数据至少包括设备的运行状态，第二实时数据至少包括火锅底料的浓度；

获取第一实时数据和第二实时数据，并采用压缩感知数据处理方法分别对第一实时数据和第二实时数据进行压缩处理，其中，压缩感知数据处理方法包括数据的编码组帧、数据压缩和数据融合；

对压缩的数据进行压缩感知，基于压缩感知后的第一实时数据对自动化生产设备的生产合规性进行监测，并基于压缩感知后的第二实时数据对火锅底料的生产合规性进行监测，其中，自动化生产设备的生产合规性至少包括运行状态合规，火锅底料的生产合规性至少包括底料浓度合规。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的火锅底料生产监测方法，其特征在于，物联网感知节点包括传感器和智能仪表，传感器和智能仪表安装在火锅底料的自动化生产设备和生产线上，对自动化生产设备运行状态、电流、电压、温度、压力和流量参数进行实时采集，并对火锅底料的温度、浓度、酸碱度参数进行实时采集。

3.根据权利要求1所述的基于物联网的火锅底料生产监测方法，其特征在于，采用压缩感知数据处理方法对第一实时数据进行压缩处理，包括：基于编码后的多个第一实时数据形成初始数据集合 ，基于预设的压缩规则形成初始数据集合对应的融合空间数据 ，并根据融合空间数据和初始数据集合之间的数据对应关系计算增量数据集合 。

4.根据权利要求3所述的基于物联网的火锅底料生产监测方法，其特征在于，对压缩的数据进行压缩感知，包括：针对n维的融合空间数据 ，利用第一实时数据的系数特性，经过线性变化，将 从高维数据空间投影到低维数据空间，并保留第一实时数据的数据结构，其中，数据降维公式如下：；

其中， 表示融合空间数据 在压缩降维后的测量结果，A表示感知矩阵；

采用数据转换模型对压缩数据进行压缩感知，其中，数据转换模型如下：；

其中， 表示稀疏字典矩阵， 表示融合空间数据 的扩展数据。

5.根据权利要求1所述的基于物联网的火锅底料生产监测方法，其特征在于，基于压缩感知后的第一实时数据对自动化生产设备的生产合规性进行监测，包括：根据第一实时数据中的运行状态数据获取火锅底料自动化生产设备在关停期间的日用电量和日负荷，并获取火锅底料自动化生产设备在正常生产期间的日用电量和日负荷；

根据日用电量和日负荷计算火锅底料自动化生产设备当前的用电量系数和用电负荷系数，并根据用电量系数和用电负荷系数判断火锅底料自动化生产设备运行状态的合规性。

6.根据权利要求5所述的基于物联网的火锅底料生产监测方法，其特征在于，根据日用电量和日负荷计算火锅底料自动化生产设备当前的用电量系数和用电负荷系数，并根据用电量系数和用电负荷系数判断火锅底料自动化生产设备运行状态的合规性，包括：根据火锅底料自动化生产设备正常生产期间的平均用电量计算日用电量阈值，并根据日用电量阈值和火锅底料自动化生产设备在关停期间的日用电量计算用电量系数，计算公式如下：；

；

其中， 表示日用电量阈值， 表示取值范围为（0,1）的常数， 表示平均用电量，表示火锅底料自动化生产设备在关停期间的日用电量，表示用电量系数；

根据火锅底料自动化生产设备正常生产期间的平均用电负荷计算日用电负荷阈值，并根据日用负荷阈值和火锅底料自动化生产设备在关停期间的日用电负荷计算用电负荷系数，计算公式如下：；

；

其中， 表示日用电负荷阈值， 表示取值范围为（0,1）的常数， 表示日用电最大负荷， 表示火锅底料自动化生产设备在正常生产期间的最大用电负荷， 为用电负荷系数；

当用电量系数和用电负荷系数均大于一时，则火锅底料自动化生产设备运行状态合规。

7.根据权利要求1所述的基于物联网的火锅底料生产监测方法，其特征在于，基于压缩感知后的第二实时数据对火锅底料的生产合规性进行监测，包括：根据第二实时数据中的火锅底料浓度数据，计算火锅底料浓度相较于火锅底料浓度正常值的偏差值，计算公式如下：

；

；

其中， 表示当前第 生产环节 时间段内锅底料浓度相较于火锅底料浓度正常值的偏差值，表示 时间段内的第 个时间点， 表示第 生产环节第 个时间点的火锅底料浓度， 表示第 生产环节第 个时间点火锅底料的历史平均浓度，表示火锅底料生产环节的数量。

8.一种基于物联网的火锅底料生产监测系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取物联网感知节点在火锅底料生产过程中，采集的自动化生产设备的第一实时数据和火锅底料的第二实时数据，其中，自动化生产设备至少包括原料输送设备、研磨或切碎设备、自动化混合设备、自动化过滤和浓缩设备以及自动化包装和储存设备，第一实时数据至少包括设备的运行状态，第二实时数据至少包括火锅底料的浓度；

数据压缩模块，用于获取第一实时数据和第二实时数据，并采用压缩感知数据处理方法分别对第一实时数据和第二实时数据进行压缩处理，其中，压缩感知数据处理方法包括数据的编码组帧、数据压缩和数据融合；

生产监测模块，用于对压缩的数据进行压缩感知，基于压缩感知后的第一实时数据对自动化生产设备的生产合规性进行监测，并基于压缩感知后的第二实时数据对火锅底料的生产合规性进行监测，其中，自动化生产设备的生产合规性至少包括运行状态合规，火锅底料的生产合规性至少包括底料浓度合规。