【技术实现步骤摘要】
一种基于云服务的设备智能诊断分析方法及系统
[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种基于云服务的设备智能诊断分析方法及系统。
技术介绍
[0002]设备故障往往发生于设备使用运行过程中，由于设备故障发生时间和故障类型具有不确定性，且存在多设备同时发生运行故障的情况，因而企业为降低设备故障停运对于生产工作的限制，设置有一定人数的设备运维管理部门进行设备故障的检修处理。
[0003]设备运维管理部门成员虽然具有丰富设备检修经验，但部门人员数量往往远少于生产设备数量，因而对于设备故障常采用按照故障报修时间先后进行运维工作安排，存在非紧急重要设备故障维护优先级高于使用频率和重要程度较高的生产设备，导致重要设备运维滞后，影响企业正常生产的事件。
[0004]现有技术中进行设备故障诊断对于运维人员的经验依赖度较高且设备故障维护取决于运维人员工作安排，存在设备故障检修效率较低，干扰设备正常使用的技术问题。
技术实现思路
[0005]本申请提供了一种基于云服务的设备智能诊断分析方法及系统，用于...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于云服务的设备智能诊断分析方法，其特征在于，所述方法包括：在目标设备出现故障时，基于多个检测指标，采集所述目标设备的运行参数，获得多个指标参数；采集所述目标设备在未来预设时间范围内的使用需求信息；在所述目标设备的本地服务器构建诊断需求度分析模型，其中，所述诊断需求度分析模型包括诊断难度分析单元和诊断紧急性分析单元；将所述多个指标参数输入所述诊断难度分析单元，将所述使用需求信息输入所述诊断紧急性分析单元，分别获得诊断难度分析结果和诊断紧急性分析结果；分别根据所述诊断难度分析结果和所述诊断紧急性分析结果，将所述多个指标参数发送给云诊断平台内的不同的第一诊断节点、第二诊断节点和第三诊断节点内；在所述第一诊断节点、第二诊断节点和第三诊断节点内，根据所述多个指标参数进行故障诊断，获得第一诊断结果、第二诊断结果和第三诊断结果；将所述第一诊断结果、所述第二诊断结果和第三诊断结果进行展示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集所述目标设备在未来预设时间范围内的使用需求信息，包括：采集所述目标设备在此前多个预设时间范围内的使用次数，获得多个历史使用次数；采集所述目标设备在未来预设时间范围内的预约使用次数，获得预约使用次数；通过下式：其中，为第i个预设时间范围内的历史使用次数，为第i个预设时间范围内的使用需求信息，为权重2。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标设备的本地服务器构建诊断需求度分析模型包括构建所述诊断难度分析单元和构建所述诊断紧急性分析单元，构建所述诊断难度分析单元，包括：采集所述目标设备在此前多次发生故障时所述多个检测指标的指标参数，获得多个样本指标参数集合；对所述目标设备在此前多次发生故障时的故障诊断难度进行等级评估划分，获得多个样本诊断难度分析结果；基于BP神经网络，构建所述诊断难度分析单元，其中，所述诊断难度分析单元的输入数据为多个指标参数，输出数据为诊断难度分析结果；对所述多个样本指标参数集合、多个样本诊断难度分析结果进行数据标识，获得第一构建数据集；采用所述第一构建数据集对所述诊断难度分析单元进行监督训练和验证，直到所述诊断难度分析单元的准确率符合第一预设要求，获得构建完成的所述诊断难度分析单元。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，构建所述诊断紧急性分析单元，包括：采集所述目标设备的多个样本使用需求信息；对所述多个样本使用需求信息进行紧急性等级评估划分，获得多个样本诊断紧急性分
析结果；从所述多个样本使用需求信息随机选择一样本使用需求信息，作为第一划分阈值；采用所述第一划分阈值构建所述诊断紧急性分析单元的第一划分节点，其中，所述第一划分节点对输入的使用需求信息进行二分类；再次从所述多个样本使用需求信息随机选择一样本使用需求信息，作为第二划分阈值；采用所述第二划分阈值构建所述诊断紧急性分析单元的第二划分节点，所述第二划分节点对所述第一划分节点的二分类结果进行二分类；继续构建所述诊断紧急性分析单元的多个划分节点；根据所述多个划分节点，获得多个最终划分结果；采用所述多个样本诊断紧急性分析结果对所述多个最终划分结果进行标记，获得构建完成的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓，
申请(专利权)人：奇点创新江苏智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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