【技术实现步骤摘要】
数据趋势分析方法、系统、计算机装置及可读存储介质
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种数据趋势分析方法、系统、计算机装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
进行设备故障的自动监测，已经成为保障设备正常运行的一种重要技术手段。当设备的某项参数超出预先设定的报警门限值时，设备可以发出相应的报警信息。然而，设备监控平台无法对监控对象的运行状态趋势进行分析判断，进而无法做到问题提前发现，无法提前告警通知。本部分旨在为权利要求书及具体实施方式中陈述的本专利技术的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
技术实现思路
鉴于上述，本专利技术提供一种数据趋势分析方法、系统、计算机装置及计算机可读存储介质，其可以实现提前对设备运行状态趋势进行分析判断，以提前进行预警。本申请一实施方式提供一种数据趋势分析方法，所述方法包括：获取监控对象的时间序列数据，其中所述监控对象包括一个或者多个监控类别，所述时间序列数据为在不同时间节点上每一所述监控类别的参数数据集；根据所述时间序列数据生成对应于每一所述监控类别的趋势图；通过预设趋势分析算法统计得出每一所述趋势图...
【技术保护点】
1.一种数据趋势分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取监控对象的时间序列数据，其中所述监控对象包括一个或者多个监控类别，所述时间序列数据为在不同时间节点上每一所述监控类别的参数数据集；根据所述时间序列数据生成对应于每一所述监控类别的趋势图；通过预设趋势分析算法统计得出每一所述趋势图中包含的极值点；根据每一所述趋势图的极值点判断与所述趋势图对应的监控类别是否发生异常；及当所述监控类别被判定为发生异常时，根据所述监控类别的极值点的属性信息输出对应的警示信息。
【技术特征摘要】
1.一种数据趋势分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取监控对象的时间序列数据，其中所述监控对象包括一个或者多个监控类别，所述时间序列数据为在不同时间节点上每一所述监控类别的参数数据集；根据所述时间序列数据生成对应于每一所述监控类别的趋势图；通过预设趋势分析算法统计得出每一所述趋势图中包含的极值点；根据每一所述趋势图的极值点判断与所述趋势图对应的监控类别是否发生异常；及当所述监控类别被判定为发生异常时，根据所述监控类别的极值点的属性信息输出对应的警示信息。2.如权利要求1所述的数据趋势分析方法，其特征在于，所述根据所述时间序列数据生成对应于每一所述监控类别的趋势图的步骤包括：将所述时间序列数据按照每一所述监控类别进行分类；建立一XY坐标轴，并将所述监控对象的第一监控类别的时间序列数据中每一时间节点作为所述趋势图在X轴上的点；及将每一所述时间节点对应的参数数据作为所述趋势图在Y轴上的值，以得到对应于所述第一监控类别的趋势图。3.如权利要求1或2所述的数据趋势分析方法，其特征在于，所述通过预设趋势分析算法统计得出每一所述趋势图中包含的极值点的步骤包括：从一趋势图中任意选取一时间节点数据及与所述时间节点数据相邻的上一时间节点数据；计算所述时间节点数据与所述上一时间节点数据之间的趋势斜率；判断计算得到的趋势斜率是否大于预设阈值；及当所述趋势斜率大于所述预设阈值时，判定所述时间节点数据为所述趋势图中的一极值点。4.如权利要求3所述的数据趋势分析方法，其特征在于，所述时间节点数据与所述上一时间节点数据的趋势斜率可以通过以下数学式计算得到：Km＝|(Vm-Vm-1)/(tm-tm-1)|；其中，Km为趋势斜率，tm为所述时间节点数据对应的时间节点，tm-1为与tm相邻的上一时间节点，Vm为时间节点tm对应的参数数据，Vm-1为时间节点tm-1对应的参数数据。5.如权利要求1或2所述的数据趋势分析方法，其特征在于，所述根据每一所述趋势图的极值点判断与所述趋势图对应的监控类别是否发生异常的步骤包括：从一趋势图中任意选取一极值点，并获取与所述极值点相邻的至少两个在先时间节点数据，其中所述至少两个在先时间节点数据包括第一时间节点数据以及第二时间节点数据；分别计算所述极值点与所述第一时间节点数据之间的第一趋势斜率，所述极值点与所述第二时间节点数据之间的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王亚杰，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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