一种工业设备检测方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种工业设备检测方法，包括：获取用户基于人机交互界面选择的目标机器学习算法和模型参数，模型参数为利用目标机器学习算法训练模型时涉及的参数；利用目标机器学习算法和模型参数训练获得用于分析工业设备的状态参数的目标模型；将目标工业设备的状态参数输入目标模型，输出目标工业设备的检测结果。该方案利用机器学习算法训练获得的模型分析工业设备的状态参数，能够提高工业设备的检测效率，以及检测结果的准确率和全面性。同时，用户自由选择训练模型的机器学习算法和模型参数，从而提高了模型训练的灵活性，降低了训练模型的技术要求。本申请公开的一种工业设备检测装置、设备及可读存储介质，也同样具有上述技术效果。

An industrial equipment testing method, device, equipment and readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种工业设备检测方法、装置、设备及可读存储介质
本申请涉及数据分析
，特别涉及一种工业设备检测方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
在现有技术中，为了检测工业设备的运行状态，需要对工业设备的状态参数进行分析和检测。通常情况下，由经验丰富的设备运维人员对这些状态参数逐一进行检测和计算，从而确定工业设备的运行状态。但是，由于物联网中的工业设备众多，且不同工业设备的状态参数各种各样，因此人工检测计算难免效率低下。同时，由于人工只能逐一检测状态参数，无法对一个工业设备的所有状态参数进行全局考量，因此现有的检测方法具有明显的片面性。人工检测难免会出现疏漏，因此现有检测方法也无法保障检测结果的准确性和精度。因此，如何提高工业设备的检测效率和检测结果的准确率，是本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种工业设备检测方法、装置、设备及可读存储介质，以提高工业设备的检测效率和检测结果的准确率。其具体方案如下：第一方面，本申请提供了一种工业设备检测方法，包括：获取用户基于人机交互界面选择的目标机器学习算法和模型参数，模型参数为利用目标机器学习算法训练模型时涉本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种工业设备检测方法，其特征在于，包括：获取用户基于人机交互界面选择的目标机器学习算法和模型参数，所述模型参数为利用所述目标机器学习算法训练模型时涉及的参数；利用所述目标机器学习算法和所述模型参数训练获得用于分析工业设备的状态参数的目标模型；将目标工业设备的状态参数输入所述目标模型，输出所述目标工业设备的检测结果。

【技术特征摘要】
1.一种工业设备检测方法，其特征在于，包括：获取用户基于人机交互界面选择的目标机器学习算法和模型参数，所述模型参数为利用所述目标机器学习算法训练模型时涉及的参数；利用所述目标机器学习算法和所述模型参数训练获得用于分析工业设备的状态参数的目标模型；将目标工业设备的状态参数输入所述目标模型，输出所述目标工业设备的检测结果。2.根据权利要求1所述的工业设备检测方法，其特征在于，所述利用所述目标机器学习算法和所述模型参数训练获得用于分析工业设备的状态参数的目标模型，包括：获取用于训练所述目标模型的训练状态参数；根据用户基于人机交互界面选择的预处理方法对所述训练状态参数进行预处理；利用所述目标机器学习算法和所述模型参数对预处理后的训练状态参数进行处理，直至获得符合预设要求的模型；将所述符合预设要求的模型确定为所述目标模型。3.根据权利要求2所述的工业设备检测方法，其特征在于，还包括：在所述目标模型的训练过程中，获取用户基于人机交互界面选择的所述模型参数的更新值，利用所述更新值和所述目标机器学习算法训练所述目标模型。4.根据权利要求2所述的工业设备检测方法，其特征在于，所述将所述符合预设要求的模型确定为所述目标模型之后，还包括：按照预设的评估指标对所述目标模型的训练过程进行评估，获得评估结果，并将所述评估结果进行可视化展示。5.根据权利要求1所述的工业设备检测方法，其特征在于，所述将目标工业设备的状态参数输入所述目标模型，输出所述目标工业设备的检测结果之前，还包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴刚，国承斌，阚向阳，黄丹昱，
申请(专利权)人：深圳市智物联网络有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44