设备故障的预警方法、装置、存储介质和计算机设备制造方法及图纸

本申请提供一种设备故障的预警方法、装置、存储介质和计算机设备，该预警方法包括：获取设备的多条异常状态记录，每条异常状态记录包括设备的异常状态参数；基于多条异常状态记录中异常状态参数与故障之间的对应关系建立贝叶斯网络模型，贝叶斯网络模型用于确定在出现异常状态参数的条件下，出现对应故障的故障概率，其中，异常状态参数为贝叶斯网络模型的根节点，故障为贝叶斯网络模型的子节点；实时获取设备的异常状态参数，基于贝叶斯网络模型确定与异常状态参数对应的故障概率；当故障概率满足预警阈值条件时，采取预警措施。本实施例的模型能够通过实时监测的设备状态信息对故障进行提前预警，有助于提前安排应对措施，减少故障损失。

Early warning method, device, storage medium and computer equipment for equipment failure

【技术实现步骤摘要】
设备故障的预警方法、装置、存储介质和计算机设备
本专利技术涉及数据分析
，尤其涉及一种设备故障的预警方法、装置、存储介质和计算机设备。
技术介绍
在工业生产中，因为使用时间、零部件质量、环境温度、湿度等因素的影响，工业设备常常会因为出现一些故障而导致生产的停滞，给厂家带来损失，通过分析这些因素对设备使用寿命及故障发生的影响来预测故障可能发生的时间及概率，可以提前检测故障，预防故障的发生，减少损失。
技术实现思路
本专利技术的主要目的是提供一种设备故障的预警方法、装置、存储介质和计算机设备，以解决没有故障预警造成重大损失的问题。第一方面，本申请的实施方式提供一种设备故障的预警方法，包括以下步骤：获取设备的多条异常状态记录，每条所述异常状态记录包括所述设备的异常状态参数；基于所述多条异常状态记录中异常状态参数与故障之间的对应关系建立贝叶斯网络模型，所述贝叶斯网络模型用于确定在出现异常状态参数的条件下，出现对应故障的故障概率，其中，所述异常状态参数为所述贝叶斯网络模型的根节点，所述故障为所述贝叶斯网络模型的子节点；实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种设备故障的预警方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取设备的多条异常状态记录，每条所述异常状态记录包括所述设备的异常状态参数；/n基于所述多条异常状态记录中异常状态参数与故障之间的对应关系建立贝叶斯网络模型，所述贝叶斯网络模型用于确定在出现异常状态参数的条件下，出现对应故障的故障概率，其中，所述异常状态参数为所述贝叶斯网络模型的根节点，所述故障为所述贝叶斯网络模型的子节点；/n实时获取设备的异常状态参数，基于所述贝叶斯网络模型确定与所述异常状态参数对应的故障概率；/n当所述故障概率满足预警阈值条件时，采取预警措施。/n

【技术特征摘要】
1.一种设备故障的预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取设备的多条异常状态记录，每条所述异常状态记录包括所述设备的异常状态参数；
基于所述多条异常状态记录中异常状态参数与故障之间的对应关系建立贝叶斯网络模型，所述贝叶斯网络模型用于确定在出现异常状态参数的条件下，出现对应故障的故障概率，其中，所述异常状态参数为所述贝叶斯网络模型的根节点，所述故障为所述贝叶斯网络模型的子节点；
实时获取设备的异常状态参数，基于所述贝叶斯网络模型确定与所述异常状态参数对应的故障概率；
当所述故障概率满足预警阈值条件时，采取预警措施。


2.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述基于所述多条异常状态记录中异常状态参数与故障之间的对应关系建立贝叶斯网络模型，包括步骤：
根据异常状态参数与故障之间、异常状态参数与异常状态参数之间或故障与故障之间的直接依赖关系建立所述节点之间关联关系，以形成异常状态参数与故障之间的贝叶斯网络模型。


3.根据权利要求1或2所述的预警方法，其特征在于，所述实时获取设备的异常状态参数，包括步骤：
获取设备运行的实时状态信息，所述实时状态信息包括实时状态参数和各所述状态参数的参数值；
获取各所述状态参数的参数值参考范围；
对于每一个所述状态参数，比较其参数值和其相应的参数值参考范围，根据比较结果，判断该状态参数是否为异常状态参数。


4.根据权利要求1所述的预警方法，其特征在于，所述当所述故障概率满足预警阈值条件时，采取预警措施，包括：
当所述故障概率大于或等于预设概率阈值时，采取预警措施。


5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹雪枫，林浩生，谭泽汉，王博，袁香宇，张康龙，郭强，纪风，聂双燕，吕沙沙，韦佳琪，王肖，程滇倪，邹建伟，刘旭，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，珠海联云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44