1.一种工业物联网的数据采集分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集各工业设备及传感器网络所在工业环境的结构布局信息，在预设的数据库中查找与所述结构布局信息对应的数据处理策略；其中，所述数据库根据不同工业环境的结构布局信息存储有对应的数据处理策略查找规则；

对筛选出的数据处理策略进行功能区划分，得到多个数据分析纬度；基于不同的多个数据分析纬度，融合当前工业场景需求和操作员偏好，通过预设的机器学习算法，制定出对应的数据处理指令；对所述数据处理指令进行特性分析，得到对应的设备控制特征；其中，对筛选出的数据处理策略进行功能区划分，得到多个数据分析纬度；基于不同的多个数据分析纬度，融合当前工业场景需求和操作员偏好，通过预设的机器学习算法，制定出对应的数据处理指令；对所述数据处理指令进行特性分析，得到对应的设备控制特征包括：对筛选出的数据处理策略进行功能区划分，得到多个数据分析维度：a.数据处理策略分解：对选定的数据处理策略进行分解和解析，确定其功能模块和操作维度；b.功能区划分：根据数据处理策略的功能模块，对其进行区分和分类，得到多个数据分析维度，包括数据采集、数据传输、数据存储、数据分析；基于不同的多个数据分析维度，融合当前工业场景需求和操作员偏好，通过预设的机器学习算法，制定出对应的数据处理指令：a.数据分析维度融合：结合不同数据分析维度，综合考虑当前工业场景需求和操作员偏好，利用机器学习算法对数据处理指令进行自动化生成和优化；b.制定数据处理指令：依据融合后的结果，制定具体的数据处理指令，包括数据处理流程、参数设定、操作规范；对所述数据处理指令进行特性分析，得到对应的设备控制特征：a.数据处理指令特性分析：对制定的数据处理指令进行特性分析，包括指令的实时性、准确性、稳定性方面进行评估；b.设备控制特征提取：根据数据处理指令特性分析结果，提取对应的设备控制特征，用于设备运行控制和监测；

对工业环境进行场景图像捕获，得到初始可视化数据；对所述初始可视化数据进行分析，识别出工业环境的数据特征布局，得到对应的场景图像特征；

将所述设备控制特征和所述场景图像特征输入至预设的数据采集参数配置模型中，得到初步的数据采集参数；

基于预设的数据纠偏规则，对所述初步的数据采集参数进行纠偏处理，得到纠偏后的数据采集参数；

将所述纠偏后的数据采集参数输入至训练后的动态参数调整模型中，得到最优化的数据采集参数配置方案；其中，所述动态参数调整模型经过提前优化得到，所述动态参数调整模型的训练过程，包括：收集工业设备在多种工业环境下的数据采集性能指标，并将所述数据采集性能指标预先存储在一个综合性能指标数据库中；对数据采集性能指标进行深度分析，以识别工业设备在特定监测条件下的数据敏感性和响应效率；在不同响应效率级别中记录数据敏感性，创建一个数据响应特征图谱；基于预设的多变量分析算法，分析数据响应特征图谱中的关键权重因素；其中，所述关键权重因素揭示了不同响应效率级别与设备性能间的内在联系；根据分析得到的关键权重因素和数据响应特征图谱为每个特征谱线计算一个综合评分，得到评分结果，并通过视觉图表展现每个评分结果，生成一个性能分析图谱；将生成的性能分析图谱导入至初始的动态参数调整模型中进行深度学习，得到经过优化训练的动态参数调整模型；其中，所述动态参数调整模型用于在实时调整工业设备的数据采集参数，以最大化监测效率和数据准确度。

2.根据权利要求1所述的工业物联网的数据采集分析方法，其特征在于，还包括：

收集工业设备的设备控制反馈数据及工业环境的实时图像数据；对工业设备的设备控制反馈数据及工业环境的实时图像数据分别进行分析，得到第一特性数据与第二特性数据；

将所述第一特性数据与所述第二特性数据进行融合，得到环境与设备行为特性数据；

将所述环境与设备行为特性数据输入到预设的混合型数据分析模型中，其中，所述混合型数据分析模型结合卷积神经网络、长短期记忆网络及循环神经网络完成对混合型数据特性的深入学习与解析；

利用卷积神经网络对输入的所述环境与设备行为特性数据进行初步的特征提取，从而构建一个初步的特征数据集合；

将所述初步的特征数据集合依次传递至长短期记忆网络和循环神经网络，先后模拟工业设备在不同工业环境下的数据采集响应特性，生成描述工业设备启动与运行过程中数据采集行为的目标特征数据集；

基于初步的特征数据集合和目标特征数据集，分别制定并映射出工业设备启动和运行过程中的数据采集参数构成图；

基于工业设备启动和运行过程中的数据采集参数构成图，通过预设的优化算法框架进行优化，并生成适应当前工业环境的最优数据采集参数组合，形成自适应的数据采集策略；

其中，所述数据采集策略用于对工业设备数据采集和监控进行精准控制，优化数据采集效率。

3.根据权利要求1所述的工业物联网的数据采集分析方法，其特征在于，所述动态参数调整模型的训练过程，包括：

收集工业设备在多种工业环境下的数据采集性能指标，并将所述数据采集性能指标预先存储在一个综合性能指标数据库中；

对数据采集性能指标进行深度分析，以识别工业设备在特定监测条件下的数据敏感性和响应效率；

在不同响应效率级别中记录数据敏感性，创建一个数据响应特征图谱；

基于预设的多变量分析算法，分析数据响应特征图谱中的关键权重因素；其中，所述关键权重因素揭示了不同响应效率级别与设备性能间的内在联系；

根据分析得到的关键权重因素和数据响应特征图谱为每个特征谱线计算一个综合评分，得到评分结果，并通过视觉图表展现每个评分结果，生成一个性能分析图谱；

将生成的性能分析图谱导入至初始的动态参数调整模型中进行深度学习，得到经过优化训练的动态参数调整模型；其中，所述动态参数调整模型用于在实时调整工业设备的数据采集参数，以最大化监测效率和数据准确度。

4.根据权利要求2所述的工业物联网的数据采集分析方法，其特征在于，所述将所述第一特性数据与所述第二特性数据进行融合，得到环境与设备行为特性数据，包括：初始化所述第一特性数据与所述第二特性数据的重要性权重；其中，所述重要性权重反映所述第一特性数据与所述第二特性数据在总体表现评估中的贡献大小，所述重要性权重至少涵盖工业设备操作频率数据的重要性权重和环境影响因素数据的重要性权重；

通过预设的权重参数对所述第一特性数据与所述第二特性数据进行标准化处理，生成标准化后的设备行为及环境响应向量集；

应用预设的数据融合技术，将标准化的设备行为与环境响应向量集进行综合处理，生成一个表征综合设备效能的权重特征向量；其中，所述预设的数据融合技术至少包括加权平均算法、主成分分析算法或线性判别分析算法；

利用预设的性能评价算法对生成的权重特征向量进行评价，生成工业设备整体运行效果与环境适应性的环境与设备行为特性数据。

5.根据权利要求4所述的工业物联网的数据采集分析方法，其特征在于，所述环境与设备行为特性数据用于体现工业环境内各个工业设备的实际表现及各个工业设备与工业环境交互的效率。

6.一种工业物联网的数据采集分析装置，其特征在于，所述工业物联网的数据采集分析装置包括：

采集模块，用于采集各工业设备及传感器网络所在工业环境的结构布局信息，在预设的数据库中查找与所述结构布局信息对应的数据处理策略；其中，所述数据库根据不同工业环境的结构布局信息存储有对应的数据处理策略查找规则；

分析模块，用于对筛选出的数据处理策略进行功能区划分，得到多个数据分析纬度；基于不同的多个数据分析纬度，融合当前工业场景需求和操作员偏好，通过预设的机器学习算法，制定出对应的数据处理指令；对所述数据处理指令进行特性分析，得到对应的设备控制特征； 其中，对筛选出的数据处理策略进行功能区划分，得到多个数据分析纬度；基于不同的多个数据分析纬度，融合当前工业场景需求和操作员偏好，通过预设的机器学习算法，制定出对应的数据处理指令；对所述数据处理指令进行特性分析，得到对应的设备控制特征包括：对筛选出的数据处理策略进行功能区划分，得到多个数据分析维度：a.数据处理策略分解：对选定的数据处理策略进行分解和解析，确定其功能模块和操作维度；b.功能区划分：根据数据处理策略的功能模块，对其进行区分和分类，得到多个数据分析维度，包括数据采集、数据传输、数据存储、数据分析；基于不同的多个数据分析维度，融合当前工业场景需求和操作员偏好，通过预设的机器学习算法，制定出对应的数据处理指令：a.数据分析维度融合：结合不同数据分析维度，综合考虑当前工业场景需求和操作员偏好，利用机器学习算法对数据处理指令进行自动化生成和优化；b.制定数据处理指令：依据融合后的结果，制定具体的数据处理指令，包括数据处理流程、参数设定、操作规范；对所述数据处理指令进行特性分析，得到对应的设备控制特征：a.数据处理指令特性分析：对制定的数据处理指令进行特性分析，包括指令的实时性、准确性、稳定性方面进行评估；b.设备控制特征提取：根据数据处理指令特性分析结果，提取对应的设备控制特征，用于设备运行控制和监测；

识别模块，用于对工业环境进行场景图像捕获，得到初始可视化数据；对所述初始可视化数据进行分析，识别出工业环境的数据特征布局，得到对应的场景图像特征；

输入模块，用于将所述设备控制特征和所述场景图像特征输入至预设的数据采集参数配置模型中，得到初步的数据采集参数；

纠偏模块，用于基于预设的数据纠偏规则，对所述初步的数据采集参数进行纠偏处理，得到纠偏后的数据采集参数；

预测模块，用于将所述纠偏后的数据采集参数输入至训练后的动态参数调整模型中，得到最优化的数据采集参数配置方案；其中，所述动态参数调整模型经过提前优化得到，所述动态参数调整模型的训练过程，包括：收集工业设备在多种工业环境下的数据采集性能指标，并将所述数据采集性能指标预先存储在一个综合性能指标数据库中；对数据采集性能指标进行深度分析，以识别工业设备在特定监测条件下的数据敏感性和响应效率；在不同响应效率级别中记录数据敏感性，创建一个数据响应特征图谱；基于预设的多变量分析算法，分析数据响应特征图谱中的关键权重因素；其中，所述关键权重因素揭示了不同响应效率级别与设备性能间的内在联系；根据分析得到的关键权重因素和数据响应特征图谱为每个特征谱线计算一个综合评分，得到评分结果，并通过视觉图表展现每个评分结果，生成一个性能分析图谱；将生成的性能分析图谱导入至初始的动态参数调整模型中进行深度学习，得到经过优化训练的动态参数调整模型；其中，所述动态参数调整模型用于在实时调整工业设备的数据采集参数，以最大化监测效率和数据准确度。

7.一种工业物联网的数据采集分析设备，其特征在于，所述工业物联网的数据采集分析设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述工业物联网的数据采集分析设备执行如权利要求1‑5中任一项所述的工业物联网的数据采集分析方法。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1‑5中任一项所述的工业物联网的数据采集分析方法。