一种静电现象的监测及预估方法

本发明涉及一种静电现象的监测及预估方法，所述方法包括步骤如下：基于现有静电数据的算法模型的构建；采集实时数据；基于实时数据通过算法模型分析预测，记录存储并更新静电数据；基于更新的静电数据对算法模型迭代；迭代后的算法模型的闭环应用。本发明提供了一种静电现象的监测及预估方法，通过收集人员或设备的所带电荷信息与环境信息，基于灰色关联分析构建算法模型，并对获取的实时数据进行静电放电风险预测，而且该算法模型能够基于每次预测发生静电现象的静电数据的更新而迭代更新，再一次应用于静电预测形成闭环，随着预测的次数的增加而提高算法模型的预测结果的精确性，有效防止静电放电引起危险，解决了现有静电防范措施的不足。