1.一种基于异常分析的工业物联网方法，其特征在于，包括以下步骤：将物联网工作周期,分为若干相同时间段，获取每个时间段内的压力数据、振动数据，对每个时间段内压力数据和振动数据进行分析，得到数据异常时间段；

基于数据异常时间段，由于压力传感器的状态和振动传感器状态会影响每个相同时间段内的数据准确性，通过对压力传感器的响应速度和振动传感器的响应速度进行分析，评估压力传感器状态和振动传感器状态，并判断噪声对传感器设备状态的影响，其中传感器状态指的是压力传感器状态和振动传感器状态；

基于传感器状态的判断，对于异常传感器进行调整，并重新采集一个周期内压力数据、振动数据，通过数据包丢失率进行分析，得到新周期异常时间段，并对异常时间段及时进行预警；

在物联网工作周期内，每隔一分钟采集瞬时压力值，记为Xij；

获取每个时间段内的最大瞬时压力值和最小瞬时压力值；

将每个时间段的瞬时电压数据映射到[0，1]，记为Xzij；

在物联网工作周期内，每隔一分钟采集瞬时振动幅度值，记为Xij；

获取每个时间段内的最大瞬时振动幅度值和最小瞬时振动幅度值；

将每个时间段的瞬时振动数据映射到[0，1]，记为Yzij；

其中，i表示i个时间段，i=1，2，......，n，j表示每个时间段内第j个瞬时压力值，j=1，

2，......，n；Xzij表示第i个时间段对应的第j个瞬时电压值映射数据；Yzij表示第i个时间段对应的第j个瞬时振动幅度值映射数据；

电压值映射数据Xzij获取过程为：

通过公式 计算,得到每个时间段映射数据组{Xz11，Xz12，......，Xz1j}，{Xz21，Xz22，......，Xz2j}，......，{Xzi1，Xzi2，......，Xzij}；

振动幅度值映射数据Yzij获取过程为：

通过公式 计算,得到每个时间段映射数据组{Yz11，Yz12，......，Yz1j}，{Yz21，Yz22，......，Yz2j}，......，{Yzi1，Yzi2，......，Yzij}；

将相同时刻的电压值映射数据Xzij与振动幅度值映射数据Yzij进行加法计算，得到对应时刻数据得分Lij；

将第i个时间段，第j个时刻与第j‑1个时刻的数据得分Lij进行差值计算并取绝对值，得到数据得分偏离值；

若出现数据得分偏离值大于预设的数据得分偏离阈值，记为数据异常时间段；

数据得分Lij的获取过程为：

通过公式Lij=Xzij+Yzij得到对应时刻数据得分Lij，并得到数据组{L11，L12,......L1j}，{L21，L22,......L2j}，......，{Li1，Li2,......Lij}；

在物联网工作周期，采集每个时间段的压力传感器响应速度Vx1和振动传感器响应速度Vx2；

将工作周期内所有时间段压力传感器响应速度和振动传感器响应速度分别进行均值计算，得到压力传感器平均响应速度Vy1和振动传感器平均响应速度Vy2；

将工作周期内所有时间段压力传感器响应速度和振动传感器响应速度分别进行方差值计算，得到一个周期内压力传感器响应速度方差值Sy1，和振动传感器响应速度方差值Sy2；

通过函数 ，来描述压力传感器输出变化，并建立以x轴为时间序列t，y轴为输出变化的曲线；

其中，Yz为压力传感器输出最终稳定值，Yc为压力传感器初始值，s为时间常数，取值为[0,1];通过公式 ，来描述振动传感器输出变化，并建立以x轴为时间序列t，y轴为输出变化的曲线；

其中，Ya为压力传感器输出最终稳定值，Yb为压力传感器初始值；

以y=Vy1+Sy1建立一条平行于x轴的直线L1；

以y=Vy1‑Sy1建立一条平行于x轴的直线L2；

将直线L1和L2区间之间的区域记为电压传感器响应速度正常区域；

以y=Vy2+Sy2建立一条平行于x轴的直线L3；

以y=Vy2‑Sy2建立一条平行于x轴的直线L4；

将直线L3和L4区间之间的区域记为振动传感器响应速度正常区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于异常分析的工业物联网方法，其特征在于，观察压力传感器输出最终稳定值变化情况；

若压力传感器输出最终值出现在直线L1和L2之外，则说明压力传感器使用时间内状态出现异常；

若压力传感器输出最终值出现在直线L1和L2之内，则说明压力传感器使用时间内状态正常；

观察振动传感器输出最终稳定值变化情况；

若振动传感器输出最终值出现在直线L3和L4之外，则说明振动传感器使用时间内状态出现异常；

若振动传感器输出最终值出现在直线L3和L4之内，则说明振动传感器使用时间内状态正常。

3.根据权利要求1所述的一种基于异常分析的工业物联网方法，其特征在于,通过公式计算得到最大干扰噪声Pz，其中,Py为噪声信号功率，通过功率计采集得到，SNB为信噪比，最大噪声干扰时对应最小信噪比20dB;通过频谱分析仪采集传感器实时收到的噪声干扰程度，记为Pzi,若噪声干扰程度Pzi≥最大干扰噪声Pz,此时噪声干扰较为严重，调整噪声干扰程度。

4.根据权利要求1所述的一种基于异常分析的工业物联网方法，其特征在于,获取每个固定时间段内的数据包输出报文数量和输出报文数量；

其中输入报文指的是到达网络设备的数据包，输出报文是指由网络设备生成并发送到网络中的数据包；

通过公式，丢失率= *%100，计算得到丢失率；

将每个时间段内的丢失率与预设的丢失率阈值进行比较；

若每个时间段内的丢失率大于或等于丢失率阈值，记为物联网系统异常时间段；

若每个时间段内的丢失率小于丢失率阈值，记为物联网系统正常时间段。

5.一种基于异常分析的工业物联网系统，其特征在于,包括数据采集模块、异常检测模块、传感器状态评估模块、异常状态处理模块、重新采集和预警模块；

数据采集模块，所述数据采集模块使用压力传感器和振动传感器采集压力数据和振动数据；

异常检测模块，所述异常检测模块对每个相同时间段内的数据进行对比分析，检测数据异常时间段；

传感器状态评估模块，所述传感器状态评估模块分析异常时间段内的数据，评估压力传感器和振动传感器的响应速度从而判断工作状态；

异常状态处理模块，所述异常状态处理模块根据传感器状态评估结果，调整传感器设置和参数；

重新采集和预警模块，所述重新采集和预警模块 使用调整后的传感器重新采集一个周期内的压力数据和振动数据，重新检测异常时间段数据包丢失率并触发预警；

在物联网工作周期内，每隔一分钟采集瞬时压力值，记为Xij；

获取每个时间段内的最大瞬时压力值和最小瞬时压力值；

将每个时间段的瞬时电压数据映射到[0，1]，记为Xzij；

在物联网工作周期内，每隔一分钟采集瞬时振动幅度值，记为Xij；

获取每个时间段内的最大瞬时振动幅度值和最小瞬时振动幅度值；

将每个时间段的瞬时振动数据映射到[0，1]，记为Yzij；

其中，i表示i个时间段，i=1，2，......，n，j表示每个时间段内第j个瞬时压力值，j=1，

2，......，n；Xzij表示第i个时间段对应的第j个瞬时电压值映射数据；Yzij表示第i个时间段对应的第j个瞬时振动幅度值映射数据；

电压值映射数据Xzij获取过程为：

通过公式 计算,得到每个时间段映射数据组{Xz11，Xz12，......，Xz1j}，{Xz21，Xz22，......，Xz2j}，......，{Xzi1，Xzi2，......，Xzij}；

振动幅度值映射数据Yzij获取过程为：

通过公式 计算,得到每个时间段映射数据组{Yz11，Yz12，......，Yz1j}，{Yz21，Yz22，......，Yz2j}，......，{Yzi1，Yzi2，......，Yzij}；

将相同时刻的电压值映射数据Xzij与振动幅度值映射数据Yzij进行加法计算，得到对应时刻数据得分Lij；

将第i个时间段，第j个时刻与第j‑1个时刻的数据得分Lij进行差值计算并取绝对值，得到数据得分偏离值；

若出现数据得分偏离值大于预设的数据得分偏离阈值，记为数据异常时间段；

数据得分Lij的获取过程为：

通过公式Lij=Xzij+Yzij得到对应时刻数据得分Lij，并得到数据组{L11，L12,......L1j}，{L21，L22,......L2j}，......，{Li1，Li2,......Lij}；

在物联网工作周期，采集每个时间段的压力传感器响应速度Vx1和振动传感器响应速度Vx2；

将工作周期内所有时间段压力传感器响应速度和振动传感器响应速度分别进行均值计算，得到压力传感器平均响应速度Vy1和振动传感器平均响应速度Vy2；

将工作周期内所有时间段压力传感器响应速度和振动传感器响应速度分别进行方差值计算，得到一个周期内压力传感器响应速度方差值Sy1，和振动传感器响应速度方差值Sy2；

通过函数 ，来描述压力传感器输出变化，并建立以x轴为时间序列t，y轴为输出变化的曲线；

其中，Yz为压力传感器输出最终稳定值，Yc为压力传感器初始值，s为时间常数，取值为[0,1];通过公式 ，来描述振动传感器输出变化，并建立以x轴为时间序列t，y轴为输出变化的曲线；

以y=Vy1+Sy1建立一条平行于x轴的直线L1；

以y=Vy1‑Sy1建立一条平行于x轴的直线L2；

将直线L1和L2区间之间的区域记为电压传感器响应速度正常区域；

以y=Vy2+Sy2建立一条平行于x轴的直线L3；

以y=Vy2‑Sy2建立一条平行于x轴的直线L4；

将直线L3和L4区间之间的区域记为振动传感器响应速度正常区域。