本发明专利技术公开了一种预测设备故障的方法、装置和存储介质。其中，方法包括：对于各设备，在当前设备运行过程中，获取当前设备在当前时刻的设备运行数据；基于预先训练得到的环境模型对设备运行数据进行处理，得到预测时长内的预测运行数据；其中，环境模型用于模拟当前设备的运行环境；基于预测模型对预测运行数据分析处理，确定当前设备是否存在故障；若当前设备存在故障，则生成预警信息发送至设备管理系统，以基于与设备管理系统相对应的用户对当前设备进行维护。解决了预测设备故障的准确度较低的问题，提高预测设备故障的准确度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及预测设备故障的方法、装置和存储介质。
技术介绍
1、目前，主要通过对获取到的设备运行数据进行分析，得到设备运行状态；并根据专家经验生成故障库，以基于故障库匹配预测设备故障。但是，这种方法依赖于故障库的完善程度，而且设备运行状态受多种因素影响，导致预测结果容易出现偏差。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种预测设备故障的方法、装置和存储介质，以提高预测设备故障的准确度。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种预测设备故障的方法，该方法包括：
3、对于各设备，在当前设备运行过程中，获取所述当前设备在当前时刻的设备运行数据；
4、基于预先训练得到的环境模型对所述设备运行数据进行处理，得到预测时长内的预测运行数据；其中，所述环境模型用于模拟所述当前设备的运行环境；
5、基于预测模型对所述预测运行数据分析处理，确定所述当前设备是否存在故障；
6、若所述当前设备存在故障，则生成预警信息发送至设备管理系统，以基于与所述设备管理系统相对应的用户对所述当前设备进行维护。
7、进一步的，所述获取所述当前设备在当前时刻的设备运行数据，包括：
8、基于部署在所述当前设备上的至少一个传感器采集所述当前设备的设备运行数据，以及基于plc采集所述当前设备的生产数据，并作为所述设备运行数据；
9、实时传输所述设备运行数据，以使与所述当前设备相对应的环境模型对所述设备运行数据进行处理。</p>10、进一步的，所述基于预先训练得到的环境模型对所述设备运行数据进行处理，得到预测时长内的预测运行数据，包括：
11、基于预先训练得到的环境模型模拟所述当前设备的运行环境，以在所述运行环境下对所述设备运行数据进行处理，得到预测时长内的预测运行数据。
12、进一步的，所述基于预测模型对所述预测运行数据分析处理，确定所述当前设备是否存在故障，包括：
13、将所述预测运行数据输入至所述预测模型中，确定所述当前设备在当前策略下所述预测运行数据是否存在故障。
14、进一步的，该方法还包括：
15、获取多个样本数据，其中，所述样本数据包括设备在第一时刻的历史运行数据以及相应预测时长内的实际历史运行数据，所述预测时长与所述第一时刻相对应；
16、基于所述多个样本数据对预先构建的环境模型和所述预测模型进行训练；其中，预先构建的环境模型是基于所述设备的运行环境确定的；
17、将所述环境模型输出的预测时长内的预测历史运行数据和所述实际历史运行数据，输入至所述预测模型中，得到故障预测结果；
18、基于所述故障预测结果以及所述实际历史运行数据，对所述环境模型以及所述预测模型中的模型参数进行修正。
19、进一步的，该方法还包括：
20、确定与所述实际历史运行数据所对应的偏差阈值，以基于所述偏差阈值，对所述预测模型中的模型参数进行修正。
21、进一步的，在所述当前设备存在故障的条件下，所述方法还包括：
22、输出所述当前设备的故障点位，以基于所述故障点位生成预警信息。
23、进一步的，该方法还包括：
24、将所述当前设备为故障状态下的设备运行数据和实际运行数据，作为训练样本；
25、基于所述训练样本更新所述环境模型以及所述预测模型的模型参数。
26、根据本专利技术的另一方面，提供了一种预测设备故障的装置，该装置包括：
27、运行数据获取模块，用于对于各设备，在当前设备运行过程中，获取所述当前设备在当前时刻的设备运行数据；
28、运行数据预测模块，用于基于预先训练得到的环境模型对所述设备运行数据进行处理，得到预测时长内的预测运行数据；其中，所述环境模型用于模拟所述当前设备的运行环境；
29、数据处理模块，用于基于预测模型对所述预测运行数据分析处理，确定所述当前设备是否存在故障；
30、预警模块，用于若所述当前设备存在故障，则生成预警信息发送至设备管理系统，以基于与所述设备管理系统相对应的用户对所述当前设备进行维护。
31、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：
32、至少一个处理器；以及
33、与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
34、存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例的预测设备故障的方法。
35、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例的预测设备故障的方法。
36、本专利技术实施例的技术方案，对于各设备，在当前设备运行过程中，获取当前设备在当前时刻的设备运行数据；基于预先训练得到的环境模型对设备运行数据进行处理，得到预测时长内的预测运行数据；其中，环境模型用于模拟当前设备的运行环境；基于预测模型对预测运行数据分析处理，确定当前设备是否存在故障；若当前设备存在故障，则生成预警信息发送至设备管理系统，以基于与设备管理系统相对应的用户对当前设备进行维护。解决了预测设备故障的准确度较低的问题，提高预测设备故障的准确度。
37、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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【技术保护点】
1.一种预测设备故障的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前设备在当前时刻的设备运行数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练得到的环境模型对所述设备运行数据进行处理，得到预测时长内的预测运行数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预测模型对所述预测运行数据分析处理，确定所述当前设备是否存在故障，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述当前设备存在故障的条件下，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种预测设备故障的装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的预测设备故障的方法。
【技术特征摘要】
1.一种预测设备故障的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前设备在当前时刻的设备运行数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练得到的环境模型对所述设备运行数据进行处理，得到预测时长内的预测运行数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预测模型对所述预测运行数据分析处理，确定所述当前设备是否存在故障，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：于小海，张伟健，
申请(专利权)人：南栖仙策南京高新技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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