安全生产风险监测预警系统根据实时数据分析、传送、解决、剖析，融合管理机制和优化算法，完成对作业现场安全隐患的安全监测、评估与提前预警，其主要基本原理可归纳为以下步骤：
1. 数据收集：全维认知，全覆盖
无线传感器布署：在作业现场的关键所在地区组装环境温度、环境湿度、工作压力、气体含量、震动、移动等感应器，以及视频监控摄像机、移动智能终端等设备，自动采集物性参数和配置信息。
基本数据类型：包含设备设备运行状态、环境数据、工作人员行为轨迹等，产生遮盖“人、机、环、管”的全面监测体系。
2. 传送数据：平稳高效率，同步更新
通讯技术：经过有线应无线网络方法，将采集的数据实时传输至数据处理中心，保证传送数据的稳定性和低延时。
数据的预处理：在传输过程中进行数据基本过虑、压缩和格式转化，降低垃圾数据影响，提升传输速度。
3. 数据处理方法：数据分析系统，风险分析
数据预处理与整合：对收集的原始记录进行清洁，清除噪音和极端值，并把多源数据进行筛选、融合，产生数据存储结构集。
优化算法运用：
动态性阀值预警信息：根据标准、历史记录和设备特点，设置多级别预警阈值，当统计数据超过阈值时马上激发报案。
AI趋势分析：运用机器学习算法、人工智能算法剖析数据趋势，预测分析设备常见故障、网络异常等潜在性风险，即从“过后处理”到“事前预防”的改变。
风险预警模型：搭建风险性评价指标体系，融合实时动态和历史发展规律，量化风险级别，为预警信息提供科学依据。
4. 管理机制：多级别回应，投放
预警信息触发机制：当数据超过预置阀值或AI模型预测到高危时，系统自动生成预警提醒。
预警信息方法：根据声光报警器、短消息、APP消息推送、电子邮件、语音播报等多种形式，将预警信息信息实时通告相关负责人。
预警分级管理方法：按照风险性严重度和迫切性，区划预警级别，并对不同级别的制订多元化回应对策。
5. 辅助决策：数字驱动，优化运营
可视化分析：根据大屏幕、手机端看机等直观展示实时检测数据信息、预警信息统计分析、事情处理进展，协助管理者全局性操控安全态势。
变化趋势与汇报：对数据开展深入挖掘，形成安全态势数据分析报告，鉴别高频率安全风险、设备劣变发展趋势、工作人员个人行为规律性等，为公司优化安全性管理模式提供数据支持。
应急管理适用：当网络检测到高危情况时，全自动开启应急方案，联锁控制有关设备，并形成详尽的检查报告，协助快速决策。
6. 系统：持续迭代，提升效能
实体模型响应式提升：根据新采集的数据与实际预警信息实际效果，动态管理预警阈值，提升风险分析准确性和及时。
合规查验：自动检测安全生产法规实施情况，保障企业合乎监管政策。
应急预案演练管理方法：通过模拟安全事故情景，检测应急方案实效性，提高企业应急处置水平。
