【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种故障预测方法、装置、电子设备及计算机程序产品。
技术介绍
1、在复杂的scada系统中，不同设备之间存在紧密的依赖关系，当某一设备发生故障时，故障可能沿着这些依赖关系扩散至其他设备，导致系统级的故障。现有的故障预测方法大多无法有效捕捉和分析这种复杂的交互关系，从而无法提供准确和及时的故障预测。
2、例如，在油气行业中，scada系统广泛应用于监控和控制复杂的生产与运输过程。该系统包含多个关键设备，如管道阀门、泵站、压缩机、传感器和控制器等。这些设备之间具有复杂的依赖关系，设备的故障不仅会影响本身的功能，还可能引发系统级的故障传播，从而导致生产中断，甚至引发安全事故。
3、现有scada系统故障预测与诊断主流方案主要有包括以下几类：
4、第一类，基于规则的故障检测系统，这种系统通过预定义的规则和阈值来检测设备的异常状态。例如，系统可以根据传感器的读数与预设的安全范围进行比对，当检测到偏离范围的情况时，触发报警。这种方法简单易行，但主要适用于已知的故障类型和模式。该方案的缺点是方法通常无法有效捕捉设备之间复杂的交互关系。特别是在多设备联动的场景中，故障的传播路径往往非常复杂，而现有的统计模型和规则系统难以准确预测这些复杂的故障传播路径。
5、第二类，基于专家系统的诊断平台，专家系统通过编码领域专家的知识和经验来进行故障诊断。这些系统通常依赖于预定义的规则库和逻辑推理过程，能够处理一些复杂的故障情景，但难以扩展和更新以应对新的故障模式。>
6、但是，传统的故障预测方法通常依赖于规则库或简单的统计模型，难以处理这些复杂的设备交互关系，导致故障预测的准确性和实时性不足。
7、针对上述现有技术对油气行业进行故障预测的准确性不足的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种故障预测方法、装置、电子设备及计算机程序产品，以至少解决现有技术对油气行业进行故障预测的准确性不足的技术问题。
2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种故障预测方法，包括：获取油气传输系统在第一时间的设备数据集合，其中，所述油气传输系统包括：具有依赖关系的多个设备，所述依赖关系至少用于表示所述设备之间的物理连接关系或数据传输关系，所述设备数据集合包括：所述油气传输系统中各个设备的运行数据；使用图结构故障预测模型对目标设备对应的运行数据进行分析，得到所述目标设备在所述第一时间的设备状态，其中，所述目标设备为所述多个设备中的任意一个设备，所述图结构故障预测模型用于处理图结构数据，所述图结构数据中的节点与所述油气传输系统中的所述设备一一对应，所述图结构数据中连接所述节点的边表示所述油气传输系统中的所述依赖关系；根据与所述目标设备具有所述依赖关系的至少一个相邻设备的所述设备状态，确定所述目标设备在所述第一时间的传播状态；根据所述设备状态和所述传播状态，确定所述目标设备在第二时间的故障预测结果，其中，所述第二时间与所述第一时间相邻，且所述第二时间晚于所述第一时间。
3、可选地，根据所述设备状态和所述传播状态，确定所述目标设备在第二时间的故障预测结果包括：使用预设传播模型对所述设备状态和所述传播状态进行分析，得到所述目标设备在第二时间的故障预测结果，其中，所述预设传播模型表示为：其中，t表示所述第一时间，hj(t)表示所述设备j在所述第一时间的所述设备状态，t+1表示所述第二时间，hj(t+1)表示所述设备j在所述第二时间的所述故障预测结果，表示所述第一时间的所述传播状态，n(j)是所述设备j的相邻设备集合，i表示所述设备j的所述相邻设备，cij表示所述设备i与所述设备j之间的所述连接强度，hi(t)表示所述相邻设备i在所述第一时间的所述设备状态，w和b是所述预设传播概率模型的学习参数，σ表示非线性激活函数。
4、可选地，在根据所述设备状态和所述传播状态，确定所述目标设备在第二时间的故障预测结果之后，所述方法还包括：根据所述故障预测结果，确定所述油气传输系统在所述第二时间的至少一个故障设备；在所述故障设备为多个的情况下，基于所述图结构数据分析多个所述故障设备之间的所述依赖关系，得到核心设备，其中，所述核心设备为所述故障设备，且所述核心设备与多个所述故障设备存在所述依赖关系；生成对所述核心设备的维护建议。
5、可选地，在获取油气传输系统在第一时间的设备数据集合之前，所述方法还包括：获取至少一个所述油气传输系统的结构数据，其中，所述结构数据用于表示所述油气传输系统中的多个所述设备，和所述设备之间的依赖关系；根据所述结构数据，构建每个所述油气传输系统对应的所述图结构数据，其中，在所述图结构数据中，使用所述节点表示所述油气传输系统中的所述设备，使用连接所述节点的所述边表示所述油气传输系统中的所述依赖关系，所述节点的节点属性表示所述设备状态，所述边的边属性表示所述连接强度。
6、可选地，在根据所述结构数据，构建每个所述油气传输系统对应的所述图结构数据之后，所述方法还包括：获取每个所述油气传输系统对应的训练数据集合，其中，所述训练数据集合包括：多个正确运行样本，和多个故障运行样本，所述正确运行样本根据所述设备状态为正常状态的所述设备的所述运行数据确定，所述故障运行样本根据所述设备状态为所述故障状态的所述设备的所述运行数据确定；将所述训练数据集合中的所述正确运行样本和所述故障运行样本，输入所述油气传输系统对应的预设图结构故障预测模板进行训练，得到所述图结构故障预测模型，其中，所述预设图结构故障预测模板根据所述油气传输系统对应的所述图结构数据建立。
7、可选地，获取每个所述油气传输系统对应的训练数据集合包括：获取每个所述油气传输系统在预设时段内的运行数据集合，其中，每个所述运行数据集合包括：同一所述油气传输系统中，所述设备状态为所述正常状态的所述设备的正常运行数据，和所述设备状态为所述故障状态的所述设备的故障运行数据；对同一所述预设时段内多个所述正常运行数据进行特征工程处理，得到表示所述设备状态为所述正常状态的多个正确运行特征，其中，所述正确运行特征用于确定所述正确运行样本；对同一所述预设时段内多个所述故障运行数据进行特征工程处理，得到表示所述设备状态为所述故障状态的多个故障运行特征，其中，所述故障运行特征用于确定所述故障运行样本。
8、可选地，在根据所述设备状态和所述传播状态，确定所述目标设备在第二时间的故障预测结果之后，所述方法还包括：获取基于所述故障预测结果，得到所述油气传输系统的故障处理意见，其中，所述故障处理意见至少用于表示所述油气传输系统中的所述设备在所述第二时间真实的所述设备状态；基于所述油气传输系统中每个所述设备在所述第二时间真实的所述设备状态，更新所述图结构故障预测模型。
9、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种故障预测装置，包括：获取模块，用于获取油气传输系统在第一时间的设备数据集合，其中，所述油气传输系统包括：具有依赖本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种故障预测方法，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，根据所述设备状态和所述传播状态，确定所述目标设备在第二时间的故障预测结果包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述设备状态和所述传播状态，确定所述目标设备在第二时间的故障预测结果之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取油气传输系统在第一时间的设备数据集合之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述结构数据，构建每个所述油气传输系统对应的所述图结构数据之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，获取每个所述油气传输系统对应的训练数据集合包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述设备状态和所述传播状态，
8.一种故障预测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行权利要求1至7中任意一项
10.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述故障预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种故障预测方法，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，根据所述设备状态和所述传播状态，确定所述目标设备在第二时间的故障预测结果包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述设备状态和所述传播状态，确定所述目标设备在第二时间的故障预测结果之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取油气传输系统在第一时间的设备数据集合之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述结构数据，构建每个所述油气传输系统对应的所述图结构数据之后，所述方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭亚伟，冀承昆，古佩佩，康金涛，王广源，
申请(专利权)人：中控技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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