【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据监测，具体而言，涉及基于工业互联网的自动化设备故障监测方法及系统。
技术介绍
1、设备故障是指设备失去或降低其规定功能的事件或现象。表现为设备的某些零件失去原有的精度或性能，使设备不能正常运行、技术性能降低，致使设备中断生产或效率降低而影响生产。
2、现目前，如果设备发生故障不能及时的通知相关技术人员进行维修的话，就可能给工厂带来不可估量的损失，但是，设备发生故障难以提前预估是现目前难以克服的一个技术问题，因此，亟需一种技术方案以改善上述技术问题。
技术实现思路
1、为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了基于工业互联网的自动化设备故障监测方法及系统。
2、第一方面，提供一种基于工业互联网的自动化设备故障监测方法，一种基于工业互联网的自动化设备故障监测方法，所述方法包括：
3、获得目标设备对象的设备对象特征、若干个目标设备运行数据以及与各个所述目标设备运行数据的信息种类对应的目标挑选线程；
4、将所述目标设备对象的设备对象特征输入各个所述目标挑选线程，得到各个所述目标挑选线程各自对应的第一设备故障可能性，所述第一设备故障可能性用于表示各个所述目标挑选线程各自对应信息种类的目标设备运行数据被所述目标设备对象抽取的设备故障可能性；
5、将所述目标设备对象的设备对象特征以及影响要素输入所述目标挑选线程，得到各个所述目标挑选线程各自对应的第二设备故障可能性，所述第二设备故障可能性用于表示对各个目标挑选线程各自对应
6、获得各个所述目标设备运行数据对应的第一设备故障可能性以及第二设备故障可能性，根据各个所述目标设备运行数据对应的第一设备故障可能性以及第二设备故障可能性，得到各个所述目标设备运行数据的异常值；
7、获得所述若干个目标设备运行数据中异常值最高的目标设备运行数据，确定为对应所述目标设备对象的最终设备故障信息。
8、其中，所述根据各个所述目标设备运行数据对应的第一设备故障可能性以及第二设备故障可能性，得到各个所述目标设备运行数据的异常值，包括：
9、计算各个所述目标设备运行数据对应的第二设备故障可能性以及第一设备故障可能性的比较结果，确定为各个所述目标设备运行数据的设备故障可能性结果；
10、获得各个所述目标设备运行数据对应的事先评估值；
11、计算各个所述目标设备运行数据对应的设备故障可能性结果以及事先评估值进行函数处理，确定为各个所述目标设备运行数据的异常值。
12、其中，所述将所述目标设备对象的设备对象特征以及影响要素输入所述目标挑选线程，得到各个所述目标挑选线程各自对应的第二设备故障可能性，包括：
13、通过各个所述目标挑选线程对所述目标设备对象的设备对象特征进行处理，得到对应各个所述目标挑选线程的设备对象特征向量；
14、通过各个所述目标挑选线程对所述影响要素进行处理，得到对应各个所述目标挑选线程的干涉特征向量；
15、对各个所述目标挑选线程对应的设备对象特征向量以及干涉特征向量进行注意力机制运算，得到各个所述目标挑选线程对应的注意力运算结果；通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的设备对象特征向量以及注意力运算结果进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性，确定为各个所述目标挑选线程各自对应的第二设备故障可能性。
16、其中，所述对各个所述目标挑选线程对应的设备对象特征向量以及干涉特征向量进行注意力机制运算，得到各个所述目标挑选线程对应的注意力运算结果，包括：
17、根据各个所述目标挑选线程对应的设备对象特征向量，获得各个所述目标挑选线程对应的键向量以及值向量；
18、计算各个所述目标挑选线程对应的键向量以及干涉特征向量进行函数处理，确定为各个所述目标挑选线程对应进行函数处理结果；对各个所述目标挑选线程对应进行函数处理结果进行聚类处理，得到各个所述目标挑选线程对应的聚类结果；
19、对各个所述目标挑选线程对应的聚类结果进行分析处理，得到各个所述目标挑选线程对应的分析处理结果；
20、对各个所述目标挑选线程对应的分析处理结果进行无量纲简化处理，得到各个所述目标挑选线程对应的无量纲简化结果；
21、计算各个所述目标挑选线程对应的无量纲简化结果以及值向量进行函数处理，确定为各个所述目标挑选线程对应的注意力运算结果。
22、其中，所述通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的设备对象特征向量以及注意力运算结果进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性，包括：
23、对各个所述目标挑选线程对应的设备对象特征向量包括的若干个维度的向量进行融合处理，得到各个所述目标挑选线程对应的融合向量；
24、计算各个所述目标挑选线程对应的融合向量以及注意力运算结果的和，确定为各个所述目标挑选线程各自对应的和向量；通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的和向量进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性。
25、其中，所述通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的和向量进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性，包括：
26、对各个所述目标挑选线程对应的和向量进行无量纲简化处理，得到各个所述目标挑选线程对应的无量纲简化向量；
27、通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的无量纲简化向量进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性。
28、其中，所述通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的无量纲简化向量进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性，包括：
29、通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的无量纲简化向量进行处理，得到各个目标挑选线程对应的第一向量；
30、对各个所述目标挑选线程对应的第一向量以及干涉向量进行融合处理，得到各个所述目标挑选线程对应的第二向量；
31、通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的第二向量进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性。
32、其中，所述获得目标设备对象的设备对象特征、若干个目标设备运行数据以及与各个所述目标设备运行数据的信息种类对应的目标挑选线程，包括：响应于所述目标设备对象针对目标展示界面的搜寻请求，获得所述目标设备对象的设备对象特征、所述若干个目标设备运行数据以及与各个所述目标设备运行数据的信息种类对应的目标挑选线程。
33、其中，所述获得与各个所述目标设备运行数据的信息种类对应的目标挑选线程，包括：根据各个所述目标设备运行数据的信息种类，在若干个预置挑选线程中确定各个所述目标设备运行数据各自对应的目标挑选线程，所述若干本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于工业互联网的自动化设备故障监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述目标设备运行数据对应的第一设备故障可能性以及第二设备故障可能性，得到各个所述目标设备运行数据的异常值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标设备对象的设备对象特征以及影响要素输入所述目标挑选线程，得到各个所述目标挑选线程各自对应的第二设备故障可能性，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对各个所述目标挑选线程对应的设备对象特征向量以及干涉特征向量进行注意力机制运算，得到各个所述目标挑选线程对应的注意力运算结果，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的设备对象特征向量以及注意力运算结果进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的和向量进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的无量纲简化向量进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得目标设备对象的设备对象特征、若干个目标设备运行数据以及与各个所述目标设备运行数据的信息种类对应的目标挑选线程，包括：响应于所述目标设备对象针对目标展示界面的搜寻请求，获得所述目标设备对象的设备对象特征、所述若干个目标设备运行数据以及与各个所述目标设备运行数据的信息种类对应的目标挑选线程。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得与各个所述目标设备运行数据的信息种类对应的目标挑选线程，包括：根据各个所述目标设备运行数据的信息种类，在若干个预置挑选线程中确定各个所述目标设备运行数据各自对应的目标挑选线程，所述若干个预置挑选线程分别对应不同的信息种类。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述目标挑选线程的配置方法，包括：获得各个所述信息种类各自对应的配置范例，各个所述信息种类对应的配置范例包括第一设备对象的设备对象特征、第二设备对象的设备对象特征、该信息种类下的第一范例信息对应的第一抽取结果以及该信息种类下的第二范例信息对应的第二抽取结果，所述第一抽取结果是指在未对所述第一范例信息施加干涉时，所述第一设备对象针对所述第一范例信息的抽取结果，所述第二抽取结果是指在对所述第二范例信息施加干涉时，所述第二设备对象针对所述第二范例信息的抽取结果；根据各个所述信息种类对应的配置范例，对原始线程进行配置，得到各个所述信息种类对应的目标挑选线程。
11.一种基于工业互联网的自动化设备故障监测系统，其特征在于，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现权利要求1-10任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于工业互联网的自动化设备故障监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述目标设备运行数据对应的第一设备故障可能性以及第二设备故障可能性，得到各个所述目标设备运行数据的异常值，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标设备对象的设备对象特征以及影响要素输入所述目标挑选线程，得到各个所述目标挑选线程各自对应的第二设备故障可能性，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对各个所述目标挑选线程对应的设备对象特征向量以及干涉特征向量进行注意力机制运算，得到各个所述目标挑选线程对应的注意力运算结果，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的设备对象特征向量以及注意力运算结果进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的和向量进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过各个所述目标挑选线程，对各自对应的无量纲简化向量进行处理，得到各个所述目标挑选线程输出的回归分析设备故障可能性，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得目标设备对象的设备对象特征、若干个目标设备运行数据以及与各个所述目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：李辉华，王昌全，朱振华，
申请(专利权)人：重庆雄川科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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