【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备故障预测领域，特别是涉及一种设备故障预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、对于很多设备(例如硬盘)来说，故障会带来较大损失，因此在设备发生故障之前进行准确的故障预测便能够避免或者降低损失，然而相关技术中缺少一种成熟的设备故障预测方法，导致难以及时准确的对设备故障进行预测，从而使得设备的故障率较高。
2、因此，如何提供一种解决上述技术问题的方案是本领域技术人员目前需要解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种设备故障预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，本专利技术通过多个指定的时间序列成像算法，分别确定出待测设备的指定属性在过去预设时长内的时间序列数据对应的特征图像，并将各个时间序列成像算法对应的特征图像作为故障预测模型的输入数据，对待测设备进行故障预测，可通过故障预测模型，从多角度以及层次对待测设备的指定属性在过去预设时长内的时间序列数据进行分析，从而能够高效准确的对设备故障进行预测，降低了设备的故障率。
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【技术保护点】
1.一种设备故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的设备故障预测方法，其特征在于，对于多个指定的时间序列成像算法中的任一个所述时间序列成像算法，通过所述时间序列成像算法确定出所述时间序列数据对应的特征图像之后，将所述时间序列数据的与所述时间序列成像算法一一对应的各张所述特征图像作为故障预测模型的输入数据，通过预训练的所述故障预测模型，对所述待测设备进行故障预测之前，所述设备故障预测方法还包括：
3.根据权利要求2所述的设备故障预测方法，其特征在于，所述指定的时间序列成像算法包括三个；
4.根据权利要求3所述的设备故...
【技术特征摘要】
1.一种设备故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的设备故障预测方法，其特征在于，对于多个指定的时间序列成像算法中的任一个所述时间序列成像算法，通过所述时间序列成像算法确定出所述时间序列数据对应的特征图像之后，将所述时间序列数据的与所述时间序列成像算法一一对应的各张所述特征图像作为故障预测模型的输入数据，通过预训练的所述故障预测模型，对所述待测设备进行故障预测之前，所述设备故障预测方法还包括：
3.根据权利要求2所述的设备故障预测方法，其特征在于，所述指定的时间序列成像算法包括三个；
4.根据权利要求3所述的设备故障预测方法，其特征在于，指定属性为多个；
5.根据权利要求3所述的设备故障预测方法，其特征在于，对于多个指定的时间序列成像算法中的...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡飞，
申请(专利权)人：郑州浪潮数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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