【技术实现步骤摘要】
一种基于聚类算法的群控设备健康监测方法、设备及介质
[0001]本申请涉及机器资源管理、运维和预测性维护领域，具体涉及一种基于聚类算法的群控设备健康监测方法、设备及介质。
技术介绍
[0002]群控设备指的是批量部署的设备，在健康度~时间曲线中遵循基本一致的衰减特性。在健康监测的过程中，若对每台设备进行独立的健康监测，会造成软硬件和算力资源的浪费，并且，在无法明确设备健康度演化规律与健康阈值的情况下，难以直接从数值上判断设备健康与否。
技术实现思路
[0003]为了解决上述问题，本申请提出了一种基于聚类算法的群控设备健康监测方法，包括：采集指定时刻下群控设备的特征参数；根据所述特征参数，通过健康度评价模型得到所述群控设备的设备健康度，以生成健康度样本集；通过聚类算法对所述健康度样本集进行聚类分析，得到对应的簇以及噪声点；若所述簇内的样本点对应的第一设备运行正常，且所述噪声点对应的第二设备运行异常，则确定所述第一设备在所述指定时刻下的健康度均值；根据不同时刻下的健康度均值，生成健康度变化曲线，并根据所述健康度变...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于聚类算法的群控设备健康监测方法，其特征在于，包括：采集指定时刻下群控设备的特征参数；根据所述特征参数，通过健康度评价模型得到所述群控设备的设备健康度，以生成健康度样本集；通过聚类算法对所述健康度样本集进行聚类分析，得到对应的簇以及噪声点；若所述簇内的样本点对应的第一设备运行正常，且所述噪声点对应的第二设备运行异常，则确定所述第一设备在所述指定时刻下的健康度均值；根据不同时刻下的健康度均值，生成健康度变化曲线，并根据所述健康度变化曲线对所述群控设备进行健康监测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过聚类算法对所述健康度样本集进行聚类分析，得到对应的簇以及噪声点，具体包括：根据所述群控设备的设备参数，对所述聚类算法的算法参数进行初始化设置，所述设备参数包括群控设备的数量、指定特征参数的稳定性、设备运行寿命，所述算法参数包括扫描半径、最小包含点数；通过初始化设置的聚类算法进行多轮聚类分析，并在每轮聚类分析过程中对所述算法参数进行调节，直至所有样本点之间密度可连，从而完成所述算法参数的修正并确定此时对应的指定算法参数，所述密度可连包括直接密度可达、密度可达、密度相连；通过应用所述指定算法参数的聚类算法，对所述健康度样本集进行聚类分析，得到对应的簇以及噪声点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在每轮聚类分析过程中对所述算法参数进行调节，直至所有样本点之间密度可连，具体包括：根据所述群控设备的设备参数，对所述聚类算法的算法参数进行设置，并在每轮聚类分析过程中，增大所述扫描半径且减小所述最小包含点数，直至所有样本点之间密度可连，其中，在每轮聚类分析过程中，所述扫描半径的增大数值和所述最小包含点数的减小数值，与所述设备运行寿命呈正相关。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每轮聚类分析的过程具体包括：在所述健康度样本集中选取未被处理过的指定样本点；根据所述扫描半径确定对应的邻域，并判断所述邻域内的样本点的数量是否不小于所述最小包含点数；若是，则寻找得到密度可连的其他样本点，并形成对应的簇；若否，则跳出当前循环，并寻找下一个指定样本点。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据不同时刻下的健康度均值，生成健康度变化曲线，具体包括：针对所述群控设备中同型号的设备，根据不同时刻下的健康度均值，通过公式拟合得到第一健康度变化曲线，其中，t为时刻，为t时刻下的健康度均值，为拟合函数；针对所述群控设备中非同型号的设备，根据不同时刻下的健康度均值，通过公式
拟合得到第二健康度变化曲线，其中，t为时刻，为t时刻下的健康度均值，为拟合函数，、A分别为水平方向、正交方向上对应的幅值，、A基于和t之间的对应关系求解得到。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过公式拟合得到第二健康度变化曲线之前，所述方法还包括：确定公式，其中，、B分别为水平方向、正交方向上的相位；选取投入使用起始的设备，并在确定其健康...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐同明，鹿海洋，薛军利，王思源，高怀金，于兆洋，李伯钊，马娉婷，
申请(专利权)人：浪潮通用软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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