CN110858072A - 设备运行状态的确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种设备运行状态的确定方法，包括：获取设备异常运行时的异常工况值序列；获取设备待测运行时的待测工况值序列；根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态。从而实现待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态，在当判断设备运行时的待测工况值序列与异常工况值序列相似时，确定出设备运行处于异常状态的技术效果。

Description

设备运行状态的确定方法及装置

技术领域

本申请涉及检测领域，具体涉及一种设备运行状态的确定方法及装置，还涉及一种电子设备、计算机可读存储介质。

背景技术

工业设备在运行过程中，对设备运行状态中采集的测点进行分析和异常状态检测具有重要意义。

现有方案有以下几种。阈值判定方案，该方案在设备运行状态异常监测时，使用阈值判定方法，当单一/多个测点超过指定阈值，相关测点发出报警信息。该方案存在局限性，相关规范标准中的固定阈值无法自适应不同的工况环境，因此难以检测出设备的故障。还包括监督异常检测方案，该方案，通过故障发生前的数据特征进行模式识别，采用决策树等分类算法进行异常可能性判定。工业设备在大部分情况下是正常数据，异常状态所占的比例很小，难以划定正常状态和异常状态的边界，且该方案对发生频率较低的故障判定准确率低。还包括基于聚类的异常检测方案，该方案使用无监督聚类方法进行离群点检测，如果对象在稠密区域紧密相连，则会被分组到一类，因此，不被分到任何一类的对象可以归属为异常值。更适用于离群点的异常检测，对于连续的子序列的异常检测有一定局限性，且设备在采集测点之间的相关关系和内在机理复杂，计算结果不准确。

发明内容

本申请还提供一种设备运行状态的确定方法装置，还涉及一种电子设备，旨在解决现有的方案无法自适应不同的工况环境、故障判定准确率低、对于连续子序列的异常检测有局限性的技术问题。

本申请提供的设备运行状态的确定方法，包括：

获取设备异常运行时的异常工况值序列；

获取设备待测运行时的待测工况值序列；

根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态。

可选的，获取设备异常运行时的异常工况值序列，包括：

获取设备的历史工况值序列；

将历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列；

将与其他历史工况值子序列之间的相似度小于相似度阈值的历史工况值子序列作为异常工况值序列。

可选的，将历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列，包括：

按照等距分割时间段，将历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列。

可选的，等距分割时间段通过以下方式确定：

分别按照不同时长的时间段获取设备的历史输出值序列与第一数量的工况参数的历史工况值序列；

分别确定不同时长的时间段下历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的关联度，组成关联度集合；

将关联度集合中满足第一阈值条件的关联度对应的时间段，确定为等距分割时间段。

可选的，当第一数量不小于2时，分别确定不同时长的时间段下历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的关联度，组成关联度集合步骤包括：

确定不同时长的时间段下的历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的综合关联度，得到综合关联度集合；

相应地，将关联度集合中满足第一阈值条件的关联度对应的时间段，确定为等距分割时间段步骤包括：将综合关联度集合中满足第一阈值条件的综合关联度对应的时间段确定为等距分割时间段。

可选的，满足第一阈值条件的综合关联度为最大综合关联度。

可选的，确定不同时长的时间段下的历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的综合关联度步骤包括：

针对每个工况参数，将历史输出参数值序列与每个工况参数的历史工况值序列在不同时长的时间段下的关联度，组成每个工况参数的历史工况值序列与历史输出值序列的关联度序列；

针对每个工况参数，分别确定不同时长的时间段下的历史工况参数值序列与历史输出值序列的关联度在关联度序列中的比重；

针对每个工况参数，根据每个工况参数在不同时长的时间段下的历史工况参数值序列与历史输出值序列的关联度在关联度序列中的比重，确定每个工况参数的熵值；

根据各个工况参数的熵值，确定各个工况参数的权重；

根据各个工况参数的权重确定每个时间段下的历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的综合关联度，得到综合关联度集合。

可选的，针对每个工况参数，将历史输出参数值序列与每个工况参数的历史工况值序列在不同时长的时间段下的关联度，组成每个工况参数的历史工况值序列与历史输出值序列的关联度序列步骤包括：

将历史输出参数值序列与每个工况参数的历史工况值序列与在不同时长的时间段下的关联度归一化处理后，组成每个工况参数的历史工况值序列与历史输出值序列的关联度序列。

可选的，与其他历史工况值子序列之间的相似度通过以下方式确定：

将与其他历史工况值子序列之间的距离，确定为与其他历史工况值子序列之间的相似度。

可选的，与其他历史工况值子序列之间的距离通过以下方式确定：

确定多个历史工况值子序列中的第一历史工况值子序列中的每个工况值与其他历史工况值子序列中的每个工况值之间的距离；

根据历史工况值子序列中的第一历史工况值子序列中的每个工况值与其他历史工况值子序列中的每个工况值之间的距离，确定与其他历史工况值子序列之间的距离。

可选的，将与其他历史工况值子序列相似度小于相似度阈值的历史工况值子序列确认为异常工况值序列步骤包括：

将与其他历史工况值子序列之间大于第二阈值条件的相似度组成相似度集合；

将相似度集合中小于第三阈值条件的相似度对应的历史工况值子序列确定为异常工况值序列。

可选的，大于第二阈值条件的相似度为最大相似度。

可选的，小于第三阈值条件的相似度为最小相似度。

可选的，根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态步骤包括：

将待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度与预设的相似度阈值相比较，将相匹配的相似度阈值对应的设备运行状态确定为设备运行状态。

本申请提供的一种设备运行状态的确定装置，包括：

异常工况值序列获取单元，用于获取设备异常运行时的异常工况值序列；

待测工况值序列获取单元，用于获取设备待测运行时的待测工况值序列；

运行状态确定单元，用于根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态。

可选的，异常工况值序列获取单元用于：

获取设备的历史工况值序列；

将历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列；

将与其他历史工况值子序列之间的相似度小于相似度阈值的历史工况值子序列作为异常工况值序列。

本申请提供的电子设备，包括：

存储器和处理器；

存储器用于存储计算机可执行指令，处理器用于执行计算机可执行指令：

获取设备异常运行时的异常工况值序列；

获取设备待测运行时的待测工况值序列；

根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态。

本申请技术方案先获得设备异常运行时的异常工况值序列，然后获取设备待测运行时的待测工况值序列，最终根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态。从而实现根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态，在当判断设备运行时的待测工况值序列与异常工况值序列相似时，确定出设备运行处于异常状态的技术效果。同时，由于本申请提供的技术方案是通过序列间的相似度来确定异常序列，进而根据异常序列确定设备待测时间段内的运行状态。在各种不同的工况环境中也是确定相应的工况环境中的异常序列，因此可以适应不同工况环境，使得确定结果与相应的工况环境相适应，故障判定准确率高。

附图说明

图1是本申请提供的一种设备运行状态的确定方法的实施例的处理流程图；

图2是本申请提供的一种设备运行状态的确定方法的应用场景示意图；

图3是本申请提供的一种设备运行状态的确定装置的实施例的示意图；

图4是本申请提供的一种电子设备实施例的示意图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

本申请提供一种设备运行状态的确定方法，图1是本申请提供的该方法的实施例的处理流程图。下面结合图1所示的该实施例的处理流程图，来阐述本申请提供的设备运行状态的确定方法的技术方案。

图1示出的实施例的处理流程包括：

步骤S101，获取设备异常运行时的异常工况值序列。获取设备异常运行时的异常工况值序列，可以通过以下步骤实现：

一)获取设备的历史工况值序列。

历史工况值序列指的是设备在运行历史过程中在一些测点采集到的一些工况参数的工况参数值序列。例如，电机轴承温度值序列等。历史工况值序列的应用及处理参见下述步骤。

二)将历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列。可以按照等距分割时间段，将历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列。等距分割时间段指的是对在步骤一)取得的历史工况值序列进行分割的基准。例如，按步骤一)获得的历史工况值序列为100小时中电机轴承温度值序列，我们将该100小时的温度值序列按1/4小时分割成400个温度值子序列。

在本实施例中，等距分割时间段可以按下述方式确定：

第一步，分别按照不同时长的时间段获取设备的历史输出值序列与第一数量的工况参数的历史工况值序列。

历史输出值序列指的是设备在运行历史过程中在一些测点采集到的一些设备输出参数的工况参数值序列，如电机输出功率等。

按照不同时长的时间段获取设备的历史输出值序列与第一数量的工况参数的历史工况值序列，例如可以是：获取1/4小时内的温度值序列、1/8小时内的温度值序列、1/2小时内的温度值序列，获取1/4小时内的湿度值序列、1/8小时内的湿度值序列、1/2小时内的湿度值序列。同理，获取1/4小时内的功率值序列、1/8小时内的功率值序列、1/2小时内的功率值序列等。

第二步，分别确定不同时长的时间段下历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的关联度，组成关联度集合。

例如，确定1/4小时内的温度值序列与1/4小时内的功率值序列之间的关联度。确定1/8小时内的温度值序列与1/8小时内的功率值序列之间的关联度。确定1/2小时内的温度值序列与1/2小时内的功率值序列之间的关联度。将以上计算得到的关联度结果构成关联度集合。

在该步中，当第一数量不小于2时，分别确定不同时长的时间段下历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的关联度，组成关联度集合步骤包括：确定不同时长的时间段下的历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的综合关联度，得到综合关联度集合。可以通过以下方式实现：

A)针对每个工况参数，将历史输出参数值序列与每个工况参数的历史工况值序列在不同时长的时间段下的关联度，组成每个工况参数的历史工况值序列与历史输出值序列的关联度序列。数据序列之间关联度的计算方法为本领域的技术人员可以获知的技术，在此不予赘述。

例如，确定1/4小时内的温度值序列与1/4小时内的功率值序列之间的关联度。确定1/8小时内的温度值序列与1/8小时内的功率值序列之间的关联度。确定1/2小时内的温度值序列与1/2小时内的功率值序列之间的关联度。将以上计算得到的关联度结果，构成温度工况参数与功率的关联度序列。

确定1/4小时内的湿度值序列与1/4小时内的功率值序列之间的关联度。确定1/8小时内的湿度值序列与1/8小时内的功率值序列之间的关联度。确定1/2小时内的湿度值序列与1/2小时内的功率值序列之间的关联度。将以上计算得到的关联度结果，构成湿度工况参数与功率的关联度序列。

可以通过以下方式实现：将历史输出参数值序列与每个工况参数的历史工况值序列与在不同时长的时间段下的关联度归一化处理后，组成每个工况参数的历史工况值序列与历史输出值序列的关联度序列。由于温度工况参数、湿度工况参数、功率输出参数的量纲不同，也就是单位、数量级等不同，因此为取得数据处理的有效性，也就是为使得以上序列之间的处理结果正常的反映设备运行情况，可以对历史输出参数值序列与每个工况参数的历史工况值序列与在不同时长的时间段下的关联度归一化处理后，组成每个工况参数的历史工况值序列与历史输出值序列的关联度序列。例如，将温度工况参数与功率的关联度序列、湿度工况参数与功率的关联度序列进行归一化处理。归一化处理的方式为本领域技术人员可以获知的方法，在此不予赘述。

B)针对每个工况参数，分别确定不同时长的时间段下的历史工况参数值序列与历史输出值序列的关联度在关联度序列中的比重。可以通过将不同时长的时间段下的历史工况参数值序列与历史输出值序列的关联度与关联度序列中各关联度的和求比，得到的结果可以作为不同时长的时间段下的历史工况参数值序列与历史输出值序列的关联度在关联度序列中的比重。

C)针对每个工况参数，根据每个工况参数在不同时长的时间段下的历史工况参数值序列与历史输出值序列的关联度在关联度序列中的比重，确定每个工况参数的熵值。可以通过e_j＝-k∑p_ij×ln p_ij，k＝ln n确定。其中，e_j表示第j项工况参数的熵值，例如温度参数的熵值。其中，n表示第j项工况参数的关联度序列中的元素的个数。p_ij表示第j项指标下第i元素的比重。n为正整数。

D)根据各个工况参数的熵值，确定各个工况参数的权重。可以通过以下公式确定。d_j＝1-e_j，

其中，d_j由1-e_j计算而来。w_j表示第j项工况参数的权重。其中m表示工况参数的个数，m为正整数。

E)根据各个工况参数的权重确定每个时间段下的历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的综合关联度，得到综合关联度集合。综合关联度可以通过以下公式确定：t_i＝∑w_j×x_ij。其中，x_ij为第i时间段下第j工况参数对应的关联度。t_ij表示第i时间段对应的综合关联度。w_j表示第j项工况参数的权重。

第三步，将关联度集合中满足第一阈值条件的关联度对应的时间段，确定为等距分割时间段。

当第一数量等于1时，该步包括：将关联度集合中最大关联度对应的时间段，确定为等距分割时间段。

当第一数量不小于2时，该步包括：将综合关联度集合中满足第一阈值条件的综合关联度对应的时间段确定为等距分割时间段。满足第一阈值条件的综合关联度可以为最大综合关联度。

三)将与其他历史工况值子序列之间的相似度小于相似度阈值的历史工况值子序列作为异常工况值序列。

与其他历史工况值子序列之间的相似度通过以下方式确定：将与其他历史工况值子序列之间的距离，确定为与其他历史工况值子序列之间的相似度。

与其他历史工况值子序列之间的距离通过动态规划的方式来确定：A)确定多个历史工况值子序列中的第一历史工况值子序列中的每个工况值与其他历史工况值子序列中的每个工况值之间的距离。距离可以是欧氏距离。B)根据历史工况值子序列中的第一历史工况值子序列中的每个工况值与其他历史工况值子序列中的每个工况值之间的距离，确定与其他历史工况值子序列之间的距离。相关的动态规划的方式来处理序列之间的距离的方法为本领域的技术人员可以获知的方法，在此不予赘述。

根将与其他历史工况值子序列相似度小于相似度阈值的历史工况值子序列确认为异常工况值序列步骤包括：

A)将与其他历史工况值子序列之间大于第二阈值条件的相似度组成相似度集合。大于第二阈值条件的相似度可以为最大相似度。例如，将每个工况值子序列与其他工况值子序列间的最大相似度组成最大相似度集合。

B)将相似度集合中小于第三阈值条件的相似度对应的历史工况值子序列确定为异常工况值序列。小于第三阈值条件的相似度可以为最小相似度。例如，将将每个工况值子序列与其他工况值子序列间的最大相似度组成最大相似度集合后，从该最大相似度集合中选出最小的相似度值。将最小的相似度值对应的历史工况值子序列确定为异常工况值序列。也就是，例如将历史工况值序列分割为100个子序列，针对每个子序列，确定该子序列与其他99个子序列之间的最大相似度，这样针对这100个子序列就确定了100个最大相似度值构成的相似度集合。再从这100个最大相似度值构成的集合中，选出最小值。这个最小相似度值就说明对应的子序列与其他99个子序列相似度最小，就可以将该子序列确定为异常工况值序列。

步骤S102，获取设备待测运行时的待测工况值序列。

待测工况值序列指的是为了确定待测设备的运行状况而采集的工况值序列。与前文描述的历史工况值序列相比，待测工况值序列的差别在于，该待测工况值序列主要是用于与历史工况值序列中的异常值序列进行相似度比较，因此该待测工况值序列无需采集大量的数据，只要待测工况值序列的长度能够表征设备的运行状态即可。

步骤S103，根据在设备运行时采集的待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态。

该步可以通过以下方式实现：将待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度与预设的相似度阈值相比较，将相匹配的相似度阈值对应的设备运行状态确定为设备运行状态。例如，当相似度达到70％时，70％的相似度对应的相似度阈值为60％-80％，同时该阈值对应的设备运行状态为重度故障，则该重度故障状态就是对当前设备的运行状态确定得出的结果。

下面结合图2所示的设备运行状态的确定方法的应用场景示意图分析本申请技术方案所能取得的技术效果。

如图2所示，所示曲折线为历史工况参数值在一时间段内相连组成的图像，其中箭头所指的部分与其他部分形状相似度较大，实践中通常是该箭头所指的时间段内设备运转出现异常。该异常部分的工况值序列可以作为异常工况值序列。根据在设备运行时采集的待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态。

本申请技术方案先获得设备异常运行时的异常工况值序列，然后获取设备待测运行时的待测工况值序列，最终根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态。从而实现根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态，在当判断设备运行时的待测工况值序列与异常工况值序列相似时，确定出设备运行处于异常状态的技术效果。同时，由于本申请提供的技术方案是通过序列间的相似度来确定异常序列，进而根据异常序列确定设备待测时间段内的运行状态。在各种不同的工况环境中也是确定相应的工况环境中的异常序列，因此可以适应不同工况环境，使得确定结果与相应的工况环境相适应，故障判定准确率高。

申请还提供一种设备运行状态的确定装置。图3是本申请提供的该装置的实施例的示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可。

图3所示实施例中的设备运行状态的确定装置，包括：

异常工况值序列获取单元301，用于获取设备异常运行时的异常工况值序列；

待测工况值序列获取单元302，用于获取设备待测运行时的待测工况值序列；

运行状态确定单元303，用于根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态。

在一些实施例中，异常工况值序列获取单元301用于：

获取设备的历史工况值序列；

将历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列；

将与其他历史工况值子序列之间的相似度小于相似度阈值的历史工况值子序列作为异常工况值序列。

在一些实施例中，异常工况值序列获取单元301用于：

按照等距分割时间段，将历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列。

在一些实施例中，还可以包括等距分割时间段确定单元，用于：

分别按照不同时长的时间段获取设备的历史输出值序列与第一数量的工况参数的历史工况值序列；

分别确定不同时长的时间段下历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的关联度，组成关联度集合；

将关联度集合中满足第一阈值条件的关联度对应的时间段，确定为等距分割时间段。

当第一数量不小于2时，等距分割时间段确定单元用于：

确定不同时长的时间段下的历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的综合关联度，得到综合关联度集合；

相应地，将关联度集合中满足第一阈值条件的关联度对应的时间段，确定为等距分割时间段步骤包括：将综合关联度集合中满足第一阈值条件的综合关联度对应的时间段确定为等距分割时间段。

还可以包括综合关联度确定单元，用于：

针对每个工况参数，将历史输出参数值序列与每个工况参数的历史工况值序列在不同时长的时间段下的关联度，组成每个工况参数的历史工况值序列与历史输出值序列的关联度序列；

针对每个工况参数，分别确定不同时长的时间段下的历史工况参数值序列与历史输出值序列的关联度在关联度序列中的比重；

针对每个工况参数，根据每个工况参数在不同时长的时间段下的历史工况参数值序列与历史输出值序列的关联度在关联度序列中的比重，确定每个工况参数的熵值；

根据各个工况参数的熵值，确定各个工况参数的权重；

根据各个工况参数的权重确定每个时间段下的历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的综合关联度，得到综合关联度集合。

还可以包括：

归一化单元，用于将历史输出参数值序列与每个工况参数的历史工况值序列与在不同时长的时间段下的关联度归一化处理后，组成每个工况参数的历史工况值序列与历史输出值序列的关联度序列。

还可以包括：

相似度确定单元，用于将与其他历史工况值子序列之间的距离，确定为与其他历史工况值子序列之间的相似度。

还可以包括距离确定单元，用于：

确定多个历史工况值子序列中的第一历史工况值子序列中的每个工况值与其他历史工况值子序列中的每个工况值之间的距离；

根据历史工况值子序列中的第一历史工况值子序列中的每个工况值与其他历史工况值子序列中的每个工况值之间的距离，确定与其他历史工况值子序列之间的距离。

异常工况值序列确定单元用于：

将与其他历史工况值子序列之间大于第二阈值条件的相似度组成相似度集合；

将相似度集合中小于第三阈值条件的相似度对应的历史工况值子序列确定为异常工况值序列。

运行状态确定单元用于：将待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度与预设的相似度阈值相比较，将相匹配的相似度阈值对应的设备运行状态确定为设备运行状态。

本申请还提供一种电子设备。图4示出了该电子设备的一个实施例。由于该电子设备的实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可。

图4所示实施例中电子设备包括：

存储器401和处理器402；

存储器用于存储计算机可执行指令，处理器用于执行计算机可执行指令：

获取设备异常运行时的异常工况值序列；

获取设备待测运行时的待测工况值序列；

根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，执行如下操作：

获取设备异常运行时的异常工况值序列；

获取设备待测运行时的待测工况值序列；

根据待测工况值序列与异常工况值序列之间的相似度，确定设备的运行状态。

本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

Claims (17)

1.一种设备运行状态的确定方法，包括：

获取设备异常运行时的异常工况值序列；

获取设备待测运行时的待测工况值序列；

根据所述待测工况值序列与所述异常工况值序列之间的相似度，确定所述设备的运行状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取设备异常运行时的异常工况值序列，包括：

获取设备的历史工况值序列；

将所述历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列；

将与其他历史工况值子序列之间的相似度小于相似度阈值的历史工况值子序列作为异常工况值序列。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列，包括：

按照等距分割时间段，将所述历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列。

4.根据权利要求3所述方法，其中，所述等距分割时间段通过以下方式确定：

分别按照不同时长的时间段获取设备的历史输出值序列与第一数量的工况参数的历史工况值序列；

分别确定不同时长的时间段下历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的关联度，组成关联度集合；

将所述关联度集合中满足第一阈值条件的关联度对应的时间段，确定为等距分割时间段。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，当所述第一数量不小于2时，所述分别确定不同时长的时间段下历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的关联度，组成关联度集合步骤包括：

确定不同时长的时间段下的历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的综合关联度，得到综合关联度集合；

相应地，所述将所述关联度集合中满足第一阈值条件的关联度对应的时间段，确定为等距分割时间段步骤包括：将综合关联度集合中满足第一阈值条件的综合关联度对应的时间段确定为等距分割时间段。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述满足第一阈值条件的综合关联度为最大综合关联度。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述确定不同时长的时间段下的历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的综合关联度步骤包括：

针对每个工况参数，将历史输出参数值序列与每个工况参数的历史工况值序列在不同时长的时间段下的关联度，组成每个工况参数的历史工况值序列与历史输出值序列的关联度序列；

针对每个工况参数，分别确定不同时长的时间段下的历史工况参数值序列与历史输出值序列的关联度在关联度序列中的比重；

针对每个工况参数，根据每个工况参数在不同时长的时间段下的历史工况参数值序列与历史输出值序列的关联度在关联度序列中的比重，确定每个工况参数的熵值；

根据各个工况参数的熵值，确定各个工况参数的权重；

根据各个工况参数的权重确定每个时间段下的历史输出值序列与至少一个工况参数的历史工况值序列之间的综合关联度，得到综合关联度集合。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述针对每个工况参数，将历史输出参数值序列与每个工况参数的历史工况值序列在不同时长的时间段下的关联度，组成每个工况参数的历史工况值序列与历史输出值序列的关联度序列步骤包括：

将历史输出参数值序列与每个工况参数的历史工况值序列与在不同时长的时间段下的关联度归一化处理后，组成每个工况参数的历史工况值序列与历史输出值序列的关联度序列。

9.根据权利要求2所述的方法，其中，所述与其他历史工况值子序列之间的相似度通过以下方式确定：

将与其他历史工况值子序列之间的距离，确定为与其他历史工况值子序列之间的相似度。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述与其他历史工况值子序列之间的距离通过以下方式确定：

确定所述多个历史工况值子序列中的第一历史工况值子序列中的每个工况值与其他历史工况值子序列中的每个工况值之间的距离；

根据所述历史工况值子序列中的第一历史工况值子序列中的每个工况值与其他历史工况值子序列中的每个工况值之间的距离，确定所述与其他历史工况值子序列之间的距离。

11.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将与其他历史工况值子序列相似度小于相似度阈值的历史工况值子序列确认为异常工况值序列步骤包括：

将与其他历史工况值子序列之间大于第二阈值条件的相似度组成相似度集合；

将相似度集合中小于第三阈值条件的相似度对应的历史工况值子序列确定为异常工况值序列。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述大于第二阈值条件的相似度为最大相似度。

13.根据权利要求11所述的方法，其中，所述小于第三阈值条件的相似度为最小相似度。

14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述待测工况值序列与所述异常工况值序列之间的相似度，确定所述设备的运行状态步骤包括：

将所述待测工况值序列与所述异常工况值序列之间的相似度与预设的相似度阈值相比较，将相匹配的相似度阈值对应的设备运行状态确定为设备运行状态。

15.一种设备运行状态的确定装置，包括：

异常工况值序列获取单元，用于获取设备异常运行时的异常工况值序列；

待测工况值序列获取单元，用于获取设备待测运行时的待测工况值序列；

运行状态确定单元，用于根据所述待测工况值序列与所述异常工况值序列之间的相似度，确定所述设备的运行状态。

16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述异常工况值序列获取单元用于：

获取设备的历史工况值序列；

将所述历史工况值序列分割为多个历史工况值子序列；

将与其他历史工况值子序列之间的相似度小于相似度阈值的历史工况值子序列作为异常工况值序列。

17.一种电子设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令：

获取设备异常运行时的异常工况值序列；

获取设备待测运行时的待测工况值序列；

根据所述待测工况值序列与所述异常工况值序列之间的相似度，确定所述设备的运行状态。

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