设备运行状态监测方法技术

本申请公开了一种设备运行状态监测方法

【技术实现步骤摘要】
设备运行状态监测方法、装置、云端设备及存储介质


[0001]本申请涉及设备监测
，尤其涉及一种设备运行状态监测方法
、
装置
、
云端设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]目前，在医美医疗行业中，医美医疗器械售出后，通常是被医生所使用，不过需要考虑的是，医生虽然可以使用器械，但不具有器械维护和排障的能力
。
所以一旦遇到器械出现问题时，则可能无法快速解决问题，需要得到专业人员的帮助，在此过程中，医生通常会主动联系设备供应商以获取帮助，再由专业人员经由询问或现场排查以发现问题并处理问题，而这种维护方式下，就很容易造成器械问题维护不及时，维护效率低的问题
。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的在于提供一种设备运行状态监测方法
、
装置
、
云端设备及存储介质，旨在解决传统设备维护方式维护效率低的技术问题
。
[0004]为实现上述目的，本申请提供一种设备运行状态监测方法，应用于云端，所述云端与各被监控设备通信连接，所述设备运行状态监测方法包括以下步骤：对于任意一台被监控设备，在接收到所述被监控设备发送的异常信息后，获取被监控设备的运行参数；基于所述异常信息
、
所述运行参数以及预设诊断模型得到所述被监控设备的诊断结果；输出所述诊断结果，其中，所述诊断结果的输出设备至少包括所述被监控设备对应运维人员所关联的通信设备
。
[0005]可选地，所述异常信息包括第一异常信息和第二异常信息，所述第一异常信息由所述被监控设备的自检组件自检生成，所述第二异常信息由所述被监控设备响应于用户的第一预设操作生成，所述基于所述异常信息
、
所述运行参数以及预设诊断模型得到所述被监控设备的诊断结果的步骤包括：从所述运行参数中提取运行特征；若所述异常信息至少包括所述第一异常信息，则将所述第一异常信息以及所述运行特征输入至所述预设诊断模型得到所述诊断结果；若所述异常信息仅包括所述第二异常信息，则将所述第二异常信息以及所述运行特征输入至所述预设诊断模型得到所述诊断结果
。
[0006]可选地，所述云端上存储有训练样本集，所述训练样本集用于所述预设诊断模型的训练，所述设备运行状态监测方法还包括：对于所述训练样本集中的任意一个训练样本，将所述训练样本输入至所述预设诊断模型得到样本诊断结果；基于所述样本诊断结果和所述训练样本的样本标签之间的差异对所述预设诊断
模型的模型参数进行调整，以对所述预设诊断模型进行训练
。
[0007]可选地，所述诊断结果包括故障类型和用户自助排除故障方案，所述输出设备还包括所述被监控设备，在所述输出所述诊断结果的步骤之后，所述方法包括：若接收到所述被监控设备发送的正常信息后，则基于所述诊断结果中的故障类型和用户自助排除故障方案，以及得到所述诊断结果的异常信息和运行参数生成新的训练样本，其中，所述正常信息为所述被监控设备响应于用户的第二预设操作生成；将所述新的训练样本加入到所述训练样本集中，其中，所述新的训练样本的样本标签为所述故障类型和用户自助排除故障方案，所述新的训练样本的样本特征为得到所述诊断结果的异常信息和运行参数
。
[0008]可选地，在所述输出所述诊断结果的步骤之后，所述方法包括：记录所述被监控设备的故障排除情况
、
所述诊断结果以及得到所述诊断结果所使用的异常信息和状态参数作为设备异常事件；将所述设备异常事件存储到数据库，其中，所述数据库中的内容用于异常事件统计并生成可视化图表输出
。
[0009]可选地，所述训练样本集中的训练样本包括样本特征和样本标签，所述方法还包括：在基于所述训练样本集对所述预设诊断模型进行训练之前，基于预设聚类算法对所述训练样本集中的各训练样本进行聚类得到样本聚类结果，其中，进行聚类的依据为每个训练样本的样本特征；对所述样本聚类结果中的任意一个样本聚类族群，统计所述样本聚类族群中各训练样本的样本标签得到所述样本聚类族群的样本标签分布信息；若所述分布信息中存在有多种样本标签，则将所述分布信息中各样本标签中数量相对较少的样本标签对应的训练样本作为待复核训练样本；输出所述待复核训练样本以及所述数据库中与所述待复核训练样本映射的设备异常事件，其中，各待复核训练样本人工复核完成后，执行基于所述训练样本集对所述预设诊断模型进行训练的步骤
。
[0010]可选地，所述被监控设备为医疗设备，所述医疗设备用于输出超声波，所述运行参数至少包括超声波的声强和所述医疗设备的功率消耗，所述运行特征至少包括第一运行特征和第二运行特征，所述从所述运行参数中提取运行特征的步骤包括：基于所述声强和所述功率消耗之间的比例关系确定所述第一运行特征，其中，在所述被监控设备正常情况下，所述比例关系处于恒定比例范围内；基于所述声强与预设额定声强之间的差异关系确定所述第二运行特征，其中，预设额定声强对应额定声强范围，在所述被监控设备正常情况下，所述声强处于所述额定声强范围内
。
[0011]此外，为实现上述目的，本申请还提供一种设备运行状态监测装置，应用于云端，所述云端与各被监控设备通信连接，所述设备运行状态监测装置包括：获取模块，用于对于任意一台被监控设备，在接收到所述被监控设备发送的异常信息后，获取所述被监控设备的运行参数；诊断模块，用于基于所述异常信息
、
所述运行参数以及预设诊断模型得到所述被
监控设备的诊断结果；输出模块，用于输出所述诊断结果，其中，所述诊断结果的输出设备至少包括所述被监控设备对应运维人员所关联的通信设备
。
[0012]此外，为实现上述目的，本申请还提供一种云端设备，所述云端设备包括：存储器
、
处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的设备运行状态监测程序，所述设备运行状态监测程序被所述处理器执行时实现上述的设备运行状态监测方法的步骤
。
[0013]此外，为实现上述目的，本申请还提供一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述可储介质上存储有设备运行状态监测程序，所述设备运行状态监测程序被处理器执行时实现如上述的设备运行状态监测方法的步骤
。
[0014]本申请实施例提出的一种设备运行状态监测方法
、
装置
、
云端设备及存储介质
。
在申请本实施例中，上述设备运行状态监测应用于云端，云端与各被监控设备通信连接，对于任意一台被监控设备，在接收到所述被监控设备发送的异常信息后，获取被监控设备的运行参数；基于所述异常信息
、
所述运行参数以及预设诊断模型得到所述被监控设备的诊断结果；输出所述诊断结果，其中，所述诊断结果的输出设备至少包括所述被监控设备对应运维人员所关联的通信设备；其中，所述异常信息包括第一异常信息和第二异常信息，所述第一异常信息由所述被监控设备的自检组本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种设备运行状态监测方法，其特征在于，应用于云端，所述云端与各被监控设备通信连接，所述设备运行状态监测方法包括以下步骤：对于任意一台被监控设备，在接收到所述被监控设备发送的异常信息后，获取被监控设备的运行参数；基于所述异常信息
、
所述运行参数以及预设诊断模型得到所述被监控设备的诊断结果；输出所述诊断结果，其中，所述诊断结果的输出设备至少包括所述被监控设备对应运维人员所关联的通信设备；其中，所述异常信息包括第一异常信息和第二异常信息，所述第一异常信息由所述被监控设备的自检组件自检生成，所述第二异常信息由所述被监控设备响应于用户的第一预设操作生成，所述基于所述异常信息
、
所述运行参数以及预设诊断模型得到所述被监控设备的诊断结果的步骤包括：从所述运行参数中提取运行特征；若所述异常信息至少包括所述第一异常信息，则将所述第一异常信息以及所述运行特征输入至所述预设诊断模型得到所述诊断结果；若所述异常信息仅包括所述第二异常信息，则将所述第二异常信息以及所述运行特征输入至所述预设诊断模型得到所述诊断结果
。2.
如权利要求1所述的设备运行状态监测方法，其特征在于，所述云端上存储有训练样本集，所述训练样本集用于所述预设诊断模型的训练，所述设备运行状态监测方法还包括：对于所述训练样本集中的任意一个训练样本，将所述训练样本输入至所述预设诊断模型得到样本诊断结果；基于所述样本诊断结果和所述训练样本的样本标签之间的差异对所述预设诊断模型的模型参数进行调整，以对所述预设诊断模型进行训练
。3.
如权利要求2所述的设备运行状态监测方法，其特征在于，所述诊断结果包括故障类型和用户自助排除故障方案，所述输出设备还包括所述被监控设备，在所述输出所述诊断结果的步骤之后，所述方法包括：若接收到所述被监控设备发送的正常信息后，则基于所述诊断结果中的故障类型和用户自助排除故障方案，以及得到所述诊断结果的异常信息和运行参数生成新的训练样本，其中，所述正常信息为所述被监控设备响应于用户的第二预设操作生成；将所述新的训练样本加入到所述训练样本集中，其中，所述新的训练样本的样本标签为所述故障类型和用户自助排除故障方案，所述新的训练样本的样本特征为得到所述诊断结果的异常信息和运行参数
。4.
如权利要求3所述的设备运行状态监测方法，其特征在于，在所述输出所述诊断结果的步骤之后，所述方法包括：记录所述被监控设备的故障排除情况
、
所述诊断结果以及得到所述诊断结果所使用的异常信息和状态参数作为设备异常事件；将所述设备异常事件存储到数据库，其中，所述数据库中的内容用于异常事件统计并生成可视化图表输出
。5.
如权利要求4所述的设备运行状态监测方法，其特征在于，所述训练样本集中的训练
样本包括样本特征和样本标签，所述方法还包括：在基于所述训练样本集对所述预设诊断模型进行训练之前，基于预设聚类算法对所述训练样本集中的各训练样本进行聚类得到样本聚类结果，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋硕，彭玉家，雷晓兵，丁毅，李亚楠，
申请(专利权)人：湖南半岛医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：