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本发明提供了一种基于云服务的设备智能诊断分析方法及系统，涉及数据处理技术领域，通过采集故障设备多个指标参数以及设备未来使用需求信息，构建诊断需求度分析模型，将多个指标参数和使用需求信息输入诊断需求度分析模型获得诊断难度分析结果和诊断紧急性分析结果，根据诊断难度分析结果和诊断紧急性分析结果匹配获得云诊断平台内不同的诊断节点，将多个指标参数发送给不同的诊断节点内获得多维度诊断结果。解决现有技术中设备故障诊断维护取决于运维人员经验和工作安排，存在设备故障检修效率较低的技术问题。达到降低设备故障诊断分析对于运维人员的依赖度，降低设备运维工作压力和设备故障检修对于设备使用计划的干扰的技术效果。

本发明提供了一种基于边缘计算的设备异常预警方法及系统，涉及设备异常监测技术领域，获得管理设备分布信息并确定中央处理平台设置位置，基于此设置各管理设备的边缘设备节点，构建计算设备网络，采集各管理设备运行历史数据并进行异常记录分析确定各设备异常分析要求，进而确定处理边缘设备节点及对应的异常分析类型，对计算设备网络进行异常预警任务分配，确定监测数据信息，以进行数据监测与异常预警，解决了现有技术中设备的异常预警方法智能度不足，存在数据传输延迟，使得数据的异常计算分析效率较低的技术问题，通过提高异常预警方法的智能度，基于综合考量进行就近异常监测设备的匹配，可降低数据传输延迟，提高数据运算分析效率。