1.一种基于物联网的生产车间异常监控系统，其特征在于，包括：数据采集设备、物联网传输设备、物联网监控平台以及移动终端；

其中，所述数据采集设备采集生产车间的不同设备的运行信息，包括：电流信息、电压信息、温度信息以及红外图像信息；

所述物联网传输设备将设备运行信息按照预设频率上传至所述物联网监控平台；

所述物联网监控平台实时显示上传的设备运行信息，并基于所述设备运行信息分析预测生产车间设备是否出现故障，若是，则基于预测结果进行预警提示并向所述移动终端发送预警报告；

其中，所述物联网监控平台包括：

显示模块，实时显示上传的设备运行信息；

预测模块，基于所述设备运行信息分析预测生产车间设备是否出现故障并生成相应的预警报告；

预警模块，基于预测结果进行预警提示并向所述移动终端发送预警报告；

所述预测模块包括：

获取生产车间中不同设备的历史电压信息、历史电流信息以及历史温度信息，并进行特征提取，生成频谱图特征样本数据集，获取生产车间中不同设备的历史红外图像信息，并进行特征提取，生成红外图特征样本数据集；并分别将所述频谱图特征样本数据集以及所述红外图特征样本数据集划分为训练集、测试集和预测集；

构建神经网络模型，输入训练集和测试集数据进行学习训练；

将设备运行信息进行预处理，并调用训练好的神经网络模型进行多尺度故障识别，得到预测结果；

所述物联网传输设备包括：

存储模块，将所述设备运行信息进行缓存；

频率调整模块，按照预设频率发送驱动信号，其中，所述预设频率包括：默认上传频率：

式中， 为时间标准差， 为预设标准差权值， 为预设标准差参考值， 为使用的上传模块标准上传频率；

当判断缓存的设备信息大于缓存总容量的百分之80%时，提高上传频率：式中， 为信道使用的上传模块的最大信道带宽，S为信道内所传信号的平均功率，N为信道内部的高斯噪声功率；

上传模块，基于所述驱动信号将所述设备运行信息上传至所述物联网监控平台。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的生产车间异常监控系统，其特征在于，所述数据采集设备包括：电流传感器、电压传感器、温度传感器以及红外相机，分别采集电流信息、电压信息、温度信息以及红外图像信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的生产车间异常监控系统，其特征在于，生成的频谱图特征样本数据集的数据格式为：式中， 为设备运行时间，

为对应运行时间的频谱图。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的生产车间异常监控系统，其特征在于，生成的红外图特征样本数据集的数据格式为：式中， 为设备运行时

间， 为对应运行时间的红外图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的生产车间异常监控系统，其特征在于，所述构建神经网络模型，输入训练集和测试集数据进行学习训练，包括：卷积层、池化层以及全连接层，其中，所述卷积层迭代提取不同层次的训练集的特征，经过所述池化层后，通过所述全连接层得到预测结果，根据所述预测结果输出计算损失函数，对神经网络模型的参数权值更新，并采用Adam算法进行优化训练，得到训练好的神经网络模型。

6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的生产车间异常监控系统，其特征在于，所述将设备运行信息进行预处理，并调用训练好的神经网络模型进行多尺度故障识别，得到预测结果，包括：将设备运行信息进行数据清洗、小波包降噪和归一化处理：提取设备运行信息中的电压信息、电流信息以及温度信息的频谱图特征，并得到与频谱图特征样本数据集相同数据格式的频谱图特征输入集；

提取设备运行信息中的红外图像特征，并得到与红外图特征样本数据集相同数据格式的红外图像特征输入集；

将所述频谱图特征输入集以及所述红外图像特征输入集分别输入训练好的所述神经网络模型中，得到预测结果。

7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的生产车间异常监控系统，其特征在于，所述物联网监控平台还包括：控制模块，基于预测结果控制相应的设备启停。