1.一种基于工业物联网的小型三相异步电机故障监测系统，其特征在于，包括振动检测模块、LoRa网关和工业控制计算机，其中：振动检测模块安装于待监测电机上用于采集电机的振动信号并发送至LoRa网关，LoRa网关用于将振动信号发送至工业控制计算机，工业控制计算机对振动信号进行处理分析，从而获得电机的故障情况；所述振动检测模块包括安装于电机不同部位的多个振动检测装置，且不同振动检测装置之间通过基于改进的LoRa两跳TDMA组网协议进行组网。2.根据权利要求1所述的一种基于工业物联网的小型三相异步电机故障监测系统，其特征在于：所述振动检测装置包括主控制芯片、LoRa单元、片外存储单元、三轴加速度传感单元以及供电单元，三轴加速度传感单元安装于电机待测点位并与主控制芯片电性相连，所述主控制芯片还与片外存储单元、LoRa单元及供电单元电性相连。3.根据权利要求1或2所述的一种基于工业物联网的小型三相异步电机故障监测系统，其特征在于：还包括报警模块，报警模块与工业控制计算机电性相连，用于根据故障检测情况发出报警信号。4.一种基于工业物联网的小型三相异步电机故障监测方法，其特征在于，采用权利要求1‑3中任一项所述的监测系统，具体包括以下步骤：S1：在小型三相异步电机上设置不同监测点，并在各个监测点分别安装振动检测装置；S2：通过振动检测装置对被采集对象的振动信号进行实时采集，并通过LoRa网关发送至工业控制计算机；S3：工业控制计算机先对信号进行相干检波和平方包络分析，然后再通过快速傅里叶变换得到信号的平方包络谱，最后基于新维度残差网络故障诊断深度迁移学习模型对平方包络谱进行诊断，进行电机的损伤识别/状态评估。5.根据权利要求4所述的一种基于工业物联网的小型三相异步电机故障监测方法，其特征在于：不同振动检测装置之间进行组网时，以一定空间范围内的振动检测装置作为节点，构建簇首生成树，并根据该空间范围内所有终端的电池电压大小定期对簇首节点进行更换。6.根据权利要求5所述的一种基于工业物联网的小型三相异步电机故障监测方法，其特征在于：具体的，每间隔10‑20天，同一簇首生成树的所有终端的电池电压进行测量，构建该空间范围内所有终端电池电压的一维数组，对该数组进行遍历，得到电量最多的终端，推举该终端替换原有的簇首节点终端，成为新的簇首节点。7.根据权利要求5所述的一种基于工业物联网的小型三相异步电机故障监测方法，其特征在于，S2中振动检测装置监测振动信号的过程如下：三轴加速度传感单元通过对被采集对象质量块所受惯性力的测量，利用牛顿第二定律，得到实时加速度值，并交由振动检测装置中的主控制芯片进行处理；主控制芯片采集加速度值，即得到加速度振动信号，同时主控制芯片将振动信号储存在片外存储器中，每1.5‑2.5小时发送一次。8.根据权利要求4‑7中任一项所述的一种基于工业物联网的小型三相异步电机故障监测方法，其特征在于，S3中振动信号的平方包络谱的获得过程如下：步骤1、对原始信号采用时域平均方法进行滤波，周期信号f(t)和白噪声n(t)组成了带有周期重复性的振动信号x(t)，即：x(t)＝f(t)+n(t)；步骤2、以f(t)的周期截取信号x(t)，共截得N段，将各段对应点相加，由白噪声的不相关性得：x(ti)＝Nf(ti)+N1/2n(ti)；步骤3、对等式进行处理，得到输出：y(ti)＝f(ti)+N‑1/2n(ti)；步骤4、对输出信号y(ti)进行希尔伯特变换，得到该信号的复数解析信号，即包络信号：z(ti)＝y(ti)+jH[y(ti)]其中，Hilbert变换H[y(t)]定义为：

则平方包络信号为复数解析信号模数的平方，即：yEF(ti)＝|z(ti)|2。步骤5、再对平方包络信号进行快速傅里叶变换，根据FFT幅值的平方可得平方包络谱：YEF(ni)＝|F{yEF(ti)}|2。9.根据权利要求8所述的一种基于工业物联网的小型三相异步电机故障监测方法，其特征在于：工业控制计算机根据监测情况做出报警，通知工程师进行检修，并提供给工程师损伤评估报告；同时，工业控制计算机收集故障数据，更新历史经验值，训练得到新的新维度残差网络故障诊断深度迁移学习模型。10.根据权利要求8所述的一种基于工业物联网的小型三相异步电机故障监测方法，其特征在于：步骤2中N为256。