【技术实现步骤摘要】
设备故障的确定方法及装置、存储介质、电子装置
本专利技术涉及家电故障分析领域，具体而言，涉及一种设备故障的确定方法及装置、存储介质、电子装置。
技术介绍
物联网家电是指将物联网技术应用在冰箱、洗衣进、空调、彩电等产品中。基于物联网家电故障自反馈系统是根据家电上报的故障或者状态数据，根据人工制订规则，将符合规则的故障数据推送到售后系统，售后系统根据录入的售后信息进行售后服务。基于物联网家电故障自反馈系统具有如下的缺陷：制订的故障规则不够准确且不够完整，导致售后反映故障率匹配率低且会消耗大量的工作量。针对相关技术中，故障反馈准确率低的问题，目前尚未存在有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种设备故障的确定方法及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中故障反馈准确率低的问题。根据本专利技术的一个实施例，提供了一种设备故障的确定方法，包括：获取目标设备的运行数据，其中，所述运行数据包括：设备故障数据、设备状态数据；通过对所述运行数据中的所述设备故障数据和所述设备状态...
【技术保护点】
1.一种设备故障的确定方法，其特征在于，包括：/n获取目标设备的运行数据，其中，所述运行数据包括：设备故障数据、设备状态数据；/n通过对所述运行数据中的所述设备故障数据和所述设备状态数据进行处理，得到测试数据集；/n通过对预先获取的所述目标设备的维修信息进行处理，得到训练数据集，其中，所述训练数据集包括：所述维修信息中的设备故障和所述设备故障的标签；/n将所述训练数据集和所述测试数据集输入机器学习模型进行故障分类，确定所述目标设备的故障类型。/n
【技术特征摘要】
1.一种设备故障的确定方法，其特征在于，包括：
获取目标设备的运行数据，其中，所述运行数据包括：设备故障数据、设备状态数据；
通过对所述运行数据中的所述设备故障数据和所述设备状态数据进行处理，得到测试数据集；
通过对预先获取的所述目标设备的维修信息进行处理，得到训练数据集，其中，所述训练数据集包括：所述维修信息中的设备故障和所述设备故障的标签；
将所述训练数据集和所述测试数据集输入机器学习模型进行故障分类，确定所述目标设备的故障类型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标设备的故障类型之后，所述方法还包括：
将所述故障类型推送至消息队列；
将所述消息队列中的故障类型通过预设接口发送至售后系统；
接收所述售后系统返回的对所述目标设备进行维修的工单信息；
将所述工单信息与数据库中设备信息的进行关联，并将关联结果保存至所述训练数据集。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过对所述运行数据中的所述设备故障数据和所述设备状态数据进行处理，得到测试数据集包括：
在所述设备故障数据中包括正在维修的所述设备故障数据的情况下，将所述正在维修的所述设备故障数据进行过滤；
在所述运行数据中的所述设备状态数据中包括正在维修的所述设备状态数据的情况下，将所述正在维修的所述设备状态数据进行过滤；
根据过滤结果对所述设备故障数据和所述设备状态数据进行量化，得到所述测试数据集。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过对所述目标设备的维修信息进行处理，得到训练数据集包括：
将所述工单信息与所述数据库中的历史设备信息进行关联，得到第一关联数据；
根据设备故障特征对所述第一关联数据进行量化，得到所述维修信息中的设备故障和所述设备故障的标签，其中，所述设备故障的标签包括：不同设备故障特征的分类结果；
根据所述维修信息中的设备故障和所述设备故障的标签建立得到训练数据集。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述运行数据中的所述设备故障数据和所述设备状态数据进行处理，得到测试数据集包括：
通过对所述运行数据中的所述设备故障数据进行量化处理，得到第一测试数据集，其中，所述第一测试数据集包括：设备故障数据的故障分类特征；
通过对所述运行数据中的所述设备状态数...
【专利技术属性】
技术研发人员：乔丹，
申请(专利权)人：海尔优家智能科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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