设备故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种设备故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标设备对应的当前运行数据序列，当前运行数据序列包括目标设备在当前时间段对应的多个运行数据，运行数据序列中的运行数据是按照运行时间排序的；获取参考运行数据序列集合，参考运行数据序列集合包括设备故障对应的运行数据序列或者设备正常对应的运行数据序列中的至少一种；分别计算当前运行数据序列与参考运行数据序列集合中各个参考运行数据序列的距离，组成目标距离集合；根据目标距离集合和距离阈值进行对比，得到对比结果，根据对比结果得到目标设备对应的故障预测结果。采用本方法能够提高设备故障预测效率。

Equipment failure prediction method, device, computer equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
设备故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及物联网
，特别是涉及一种设备故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，出现了物联网(TheInternetofThings，IOT)技术，物联网是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统或者激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把设备与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对设备的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。由于物联网中的设备可能存在故障，因此人们进行需要对物联网中的设备进行故障检测。然而，目前采用人工对物联网中的设备进行故障检测，当物联网中的设备越来越多时，对物联网中的设备的故障检测会耗费大量的人力和时间，导致设备故障预测效率低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术设备故障预测效率低的问题，提供一种能够提高设备故障预测效率的设备故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质。一种设备故障预测方法，所述方法包括：获取目标设备对应的当前运行数据序列，所述当前运行数据序列包括所述目标设备在当前时间段对应的多个运行数据，所述运行数据序列中的运行数据是按照运行时间排序的；获取参考运行数据序列集合，所述参考运行数据序列集合包括设备故障对应的运行数据序列或者设备正常对应的运行数据序列中的至少一种；分别计算所述当前运行数据序列与所述参考运行数据序列集合中各个参考运行数据序列的距离，组成目标距离集合；根据所述目标距离集合和距离阈值进行对比，得到对比结果，根据所述对比结果得到所述目标设备对应的故障预测结果。在一些实施例中，所述参考运行数据序列集合为设备故障对应的运行数据序列，根据所述目标距离集合和距离阈值进行对比，得到对比结果，根据所述对比结果得到所述目标设备对应的故障预测结果，包括：计算所述目标距离集合中的最小距离；将所述最小距离与所述距离阈值进行对比，得到对比结果；当所述对比结果为所述最小距离小于所述距离阈值时，确定所述目标设备对应的故障预测结果为故障。在一些实施例中，所述故障预测结果还包括预测故障类型，当所述对比结果为所述最小距离小于所述距离阈值时，确定所述目标设备对应的故障预测结果为故障，包括：当所述对比结果为所述最小距离小于所述距离阈值时，获取所述最小距离对应的参考运行数据序列，作为目标参考运行数据序列；获取所述目标参考运行数据序列对应的故障类型，作为所述目标设备对应的预测故障类型。在一些实施例中，所述分别计算所述当前运行数据序列与所述参考运行数据序列集合中各个参考运行数据序列的距离，包括：根据所述当前运行数据序列与所述参考运行数据序列得到距离矩阵，所述当前运行数据序列包括n个当前运行数据，所述参考运行数据序列包括m个参考运行数据，所述距离矩阵中，第i行第j列的矩阵值为第i个当前运行数据与第j个参考运行数据之间的距离；根据所述距离矩阵得到累加矩阵，所述累加矩阵中的矩阵值为最小累加距离，所述最小累加距离根据距离矩阵中的距离值以及所述累加矩阵中位置在前的矩阵值得到；根据所述累加矩阵中的矩阵值，得到所述当前运行数据序列与所述参考运行数据序列的距离。在一些实施例中，所述目标设备为下料设备，所述参考运行数据序列集合为设备故障对应的运行数据序列，所述获取目标设备对应的当前运行数据序列包括：获取所述下料设备对应的当前位移数据序列，所述当前位移数据序列包括所述下料设备在当前时间段中多个时刻分别对应的当前位移数据；所述根据所述目标距离集合和距离阈值进行对比，得到对比结果，根据所述对比结果得到所述目标设备对应的故障预测结果包括：当所述目标距离集合中的距离小于所述距离阈值时，确定所述下料设备对应的故障预测结果为堵塞。在一些实施例中，所述距离阈值的得到步骤包括：获取标准运行数据序列集合，所述标准运行数据序列集合中的故障运行数据序列为设备故障对应的运行数据序列；获取正常运行数据序列集合，根据所述正常运行数据序列集合以及所述标准运行数据序列集合进行距离计算，得到第一距离；获取故障运行数据序列集合，根据故障运行数据序列集合以及所述标准运行数据序列集合进行距离计算，得到第二距离；根据所述第一距离以及所述第二距离，确定所述距离阈值，所述距离阈值小于等于第一距离且大于等于第二距离。在一些实施例中，所述根据所述正常运行数据序列集合以及所述标准运行数据序列集合进行距离计算，得到第一距离，包括：分别计算各个所述正常运行数据序列与所述标准运行数据序列集合中的各个标准运行数据序列的距离，得到与各个所述正常运行数据序列分别对应的距离集合；获取各个所述正常运行数据序列分别对应的距离集合中的最小距离，组成最小距离集合；计算所述最小距离集合中的最小距离，得到第一距离。一种设备故障预测装置，所述装置包括：当前运行数据序列获取模块，用于获取目标设备对应的当前运行数据序列，所述当前运行数据序列包括所述目标设备在当前时间段对应的多个运行数据，所述运行数据序列中的运行数据是按照运行时间排序的；参考运行数据序列集合获取模块，用于获取参考运行数据序列集合，所述参考运行数据序列集合包括设备故障对应的运行数据序列或者设备正常对应的运行数据序列中的至少一种；目标距离集合组成模块，用于分别计算所述当前运行数据序列与所述参考运行数据序列集合中各个参考运行数据序列的距离，组成目标距离集合；故障预测结果得到模块，用于根据所述目标距离集合和距离阈值进行对比，得到对比结果，根据所述对比结果得到所述目标设备对应的故障预测结果。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述设备故障预测方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述设备故障预测方法的步骤。上述设备故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质，获取目标设备对应的当前运行数据序列以及参考运行数据序列集合，分别计算当前运行数据序列与参考运行数据序列集合中各个参考运行数据序列的距离，组成目标距离集合，根据目标距离集合和距离阈值进行对比，得到对比结果，根据对比结果得到目标设备对应的故障预测结果，实现了对设备的自动故障预测，从而提高了设备故障预测的效率。附图说明图1为一些实施例中设备故障预测方法的应用场景图；图2A为一些实施例中设备故障预测方法的流程示意图；图2B为一些实施例中运行数据集合的流程示意图；图3为一些实施例中设备故障预测方法的流程示意图；图4为一些实施例中设备故障预测方法的流程示意图；图5A为一些实施例中计算当前运行数据序列与参考运行数据序列的距离步骤的流程示意图；图5B为一些实施例中计算运行数据序列之间距离方法的示意图；图5C为一些实施例中计算运行数据序列之间距离方法的示意图；图6为一些实施例中距离阈值得到步骤的流程示意图；图7为一些实施例中第一距离得到步骤的流程示意图；图8为一些实施例中设备故障预测方法的流程示意图；图9为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种设备故障预测方法，所述方法包括：/n获取目标设备对应的当前运行数据序列，所述当前运行数据序列包括所述目标设备在当前时间段对应的多个运行数据，所述运行数据序列中的运行数据是按照运行时间排序的；/n获取参考运行数据序列集合，所述参考运行数据序列集合包括设备故障对应的运行数据序列或者设备正常对应的运行数据序列中的至少一种；/n分别计算所述当前运行数据序列与所述参考运行数据序列集合中各个参考运行数据序列的距离，组成目标距离集合；/n根据所述目标距离集合和距离阈值进行对比，得到对比结果，根据所述对比结果得到所述目标设备对应的故障预测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种设备故障预测方法，所述方法包括：
获取目标设备对应的当前运行数据序列，所述当前运行数据序列包括所述目标设备在当前时间段对应的多个运行数据，所述运行数据序列中的运行数据是按照运行时间排序的；
获取参考运行数据序列集合，所述参考运行数据序列集合包括设备故障对应的运行数据序列或者设备正常对应的运行数据序列中的至少一种；
分别计算所述当前运行数据序列与所述参考运行数据序列集合中各个参考运行数据序列的距离，组成目标距离集合；
根据所述目标距离集合和距离阈值进行对比，得到对比结果，根据所述对比结果得到所述目标设备对应的故障预测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考运行数据序列集合为设备故障对应的运行数据序列，根据所述目标距离集合和距离阈值进行对比，得到对比结果，根据所述对比结果得到所述目标设备对应的故障预测结果，包括：
计算所述目标距离集合中的最小距离；
将所述最小距离与所述距离阈值进行对比，得到对比结果；
当所述对比结果为所述最小距离小于所述距离阈值时，确定所述目标设备对应的故障预测结果为故障。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述故障预测结果还包括预测故障类型，当所述对比结果为所述最小距离小于所述距离阈值时，确定所述目标设备对应的故障预测结果为故障，包括：
当所述对比结果为所述最小距离小于所述距离阈值时，获取所述最小距离对应的参考运行数据序列，作为目标参考运行数据序列；
获取所述目标参考运行数据序列对应的故障类型，作为所述目标设备对应的预测故障类型。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述当前运行数据序列与所述参考运行数据序列集合中各个参考运行数据序列的距离，包括：
根据所述当前运行数据序列与所述参考运行数据序列得到距离矩阵，所述当前运行数据序列包括n个当前运行数据，所述参考运行数据序列包括m个参考运行数据，所述距离矩阵中，第i行第j列的矩阵值为第i个当前运行数据与第j个参考运行数据之间的距离；
根据所述距离矩阵得到累加矩阵，所述累加矩阵中的矩阵值为最小累加距离，所述最小累加距离根据距离矩阵中的距离值以及所述累加矩阵中位置在前的矩阵值得到；
根据所述累加矩阵中的矩阵值，得到所述当前运行数据序列与所述参考运行数据序列的距离。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标设备为下料设备，所述参考运行数据序列集合为设备故障对应的运行数据序列，所述获取目标设备对应的当前运行数据序列包括：
获取所述下料设备对应的当前位移数据序列，所述当前位移数据序列包括所述下料设备在当前时间段中...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨明，
申请(专利权)人：深圳市通用互联科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44