CN111816291A

CN111816291A - 一种设备维护方法及装置

Info

Publication number: CN111816291A
Application number: CN202010695502.6A
Authority: CN
Inventors: 龙云玲; 姜楠
Original assignee: Beijing Tiantan Hospital
Current assignee: Beijing Tiantan Hospital
Priority date: 2020-07-17
Filing date: 2020-07-17
Publication date: 2020-10-23

Abstract

本申请实施例提供一种设备维护方法及装置，所述设备维护方法包括：获取用于表征多个因素之间重要性关系的判断矩阵，其中，所述多个因素用于表征所述设备的健康状况；根据所述判断矩阵构建评价模型；基于所述评价模型和与所述多个因素相应的历史数据确定所述设备所处的生命周期。本申请实施例通过构建评价模型，定量地评价和确定医疗设备的健康值(不同的健康值表征设备的状态生命周期阶段)，对不同状态生命周期阶段的设备进行综合评估其属性并分为若干等级，定制针对性的预防性维护措施的计划及动态化管理，使之更加符合实际需求。

Description

一种设备维护方法及装置

技术领域

本申请涉及设备售后服务领域，具体而言，涉及一种设备维护方法及装置。

背景技术

预防性维护(Preventive Maintenance，PM)定义为按照预定的维护周期或其他规定的标准，对设备进行维护，消除其潜在风险，保持设备的最佳工作状态。对医疗或者机械等设备定期进行预防性维护已成为各医院医学工程人员或者机械设备相关公司工作人员的工作重点。但由于预防性维护周期的选择缺乏理论依据，缺乏有效的指导性原则，一般只是基于时间这一单一因素来确定其预防性维护周期，该方法为静态维护方式，忽略了设备实际运行过程中的各种变化因素，易造成过度预防性维护和欠维护两种极端现象。因此如何科学适度地制定设备个性化的动态的预防性维护计划，已悄然成为各医院医工处或者其他领域设备维修人员的研究的热点。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种设备维护方法及装置，本申请实施例的设备维护方法及装置通过构建评价模型，定量地评价和确定设备的健康值(不同的健康值表征当前阶段设备状态所处的生命周期阶段)，以便于对不同状态生命周期阶段的设备进行综合评估其属性并分为若干等级，定制针对性的预防性维护措施的计划及动态化管理，使制定的预防性维护措施更加符合实际需求。

本申请实施例提供一种设备维护方法，所述设备维护方法包括：获取用于表征多个因素之间重要性关系的判断矩阵，其中，所述多个因素用于表征所述设备的健康状况；根据所述判断矩阵构建评价模型；基于所述评价模型和与所述多个因素相应的历史数据确定所述设备所处的生命周期。

本申请实施例根据与健康状况相关的因素获取的生命周期更加能反应设备的目前的健康状况，因此后续可以根据健康状况获得更加合理的预防性维护措施，确保设备处于良好的运行状态，保障设备的使用质量。

在一些实施例中，所述根据所述判断矩阵构建评价模型，包括：基于多层次分析法构建多因素评价模型；所述基于所述评价模型和与所述多个因素相应的历史数据确定所述设备所处的生命周期，包括：根据所述多因素评价模型确定所述设备的健康值；根据所述健康值确定所述设备所处的生命周期阶段。

本申请实施例采用健康值确定设备的生命周期，因此更加客观的量化了各个设备所处的生命周期，使得后续制定的预防性维护措施更加合理。

在一些实施例中，所述多个因素包括：可靠性、技术性能、维修性以及设备役龄；所述基于多层次分析法构建多因素评价模型，包括：在准则层，根据由所述可靠性、所述技术性能、所述维修性以及所述设备役龄构成的所述判断矩阵构建所述多因素评价模型的权重系数；在目标层，基于所述权重系数和标准化准则确定所述多因素评价模型。

本申请实施例采用多层次评价模型来定量表示设备健康值目标意义下的4个因素相对重要性的权量值，构造基于判断矩阵的评价模型提高了执行的预防性维护措施的合理性和准确度。

在一些实施例中，所述根据由所述可靠性、所述技术性能、所述维修性以及所述设备役龄构成的所述判断矩阵构建所述多因素评价模型的权重系数，包括：根据一致性比率和所述判断矩阵确定所述准则层的权重矩阵，并计算所述权重矩阵的特征向量得到所述权重系数。

本申请实施例根据一致性比率来确定模型是否构建成功，通过一致率判断来确定判断矩阵的逻辑程度是否在可接受范围内，提高构建的模型的准确度。

在一些实施例中，所述方法还包括：根据所述历史数据确定所述标准化准则。

本申请实施例为了解决多个因素之间的单位不统一的问题，引入标准化准则，通过标准化准则来解决多个因素单位不一致的问题，使得采用多个因素来确定设备健康值更加准确。

在一些实施例中，所述根据所述历史数据确定所述标准化准则，包括：根据所述设备的相邻两次故障之间的平均工作时间来确定所述可靠性因素的等级状态；或者根据所述设备的平均无故障时间来确定所述可靠性因素的等级状态；其中，所述等级状态采用归一化的多个区间来表征。

本申请实施例根据设备的平均故障率和无故障时间来确定设备的可靠性，提升了可靠性参数的量化依据，使得得到的多因素评价模型能反应各个设备的可靠性。

在一些实施例中，所述根据所述历史数据确定所述标准化准则，包括：根据所述设备平均修复时间确定所述维修性因素的等级状态。

本申请实施例根据设备的平均修复时间来确定设备的维修性因素，提升了维修性因素的量化依据，使得得到的多因素评价模型能反应各个设备的维修性。

在一些实施例中，所述根据所述历史数据确定所述标准化准则，包括：根据折旧年限确定所述设备役龄因素的等级状态。

本申请实施例根据设备折旧年限来确定设备的设备役龄因素，提升了设备役龄因素的量化依据，使得得到的多因素评价模型能反应各个设备的役龄特征。

第二方面，本申请实施例提供一种设备维护装置，所述设备维护装置包括：获取模块，被配置为获取用于表征多个因素之间重要性关系的判断矩阵，其中，所述多个因素用于表征所述设备的健康状况；模型构建模块，被配置为根据所述判断矩阵构建评价模型；生命周期确定模块，被配置为基于所述评价模型和与所述多个因素相应的历史数据确定所述设备所处的生命周期。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时可实现上述第一方面所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种信息处理设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时可上述第一方面所述的方法。

第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。

为使本申请实施例所要实现的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种设备维护方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的又一设备维护方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种设备维护装置的组成框图；

图4为本申请实施例提供的信息处理装置的组成框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

设备的预防性维护周期的有效确定一直是预防性维护的一个瓶颈。本申请实施例将生命周期概念引入到设备预防性维护中，从划分生命周期的角度去区别与描述设备的当前健康状态与寿命特征。本申请实施例基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)构建多因素评价模型(例如，采用1-9标度表示法对医疗设备健康值目标意义下的元素进行评比，确定各等级的隶属度，构造各因素之间相互联结的层次，构建评价模型)，定量地评价和确定医疗设备的健康值(Health Index，HI)。不同的健康值表征设备的状态生命周期阶段，生命周期阶段可以包括如下四个：幼年期，青年期，中年期，老年期。对不同状态生命周期阶段的设备进行综合评估其属性并分为若干等级，定制针对性的预防性维护PM计划及动态化管理，使之更加符合实际需求。

下面结合图1说明本申请实施例提供的设备维护方法。

如图1所示，本申请实施例提供一种设备维护方法，所述设备维护方法包括：S101，获取用于表征多个因素之间重要性关系的判断矩阵，其中，所述多个因素用于表征所述设备的健康状况；S102，根据所述判断矩阵构建评价模型；S103，基于所述评价模型和与所述多个因素相应的历史数据确定所述设备所处的生命周期。

S101获取判断矩阵也就是说读取或者输入预先确定的判断矩阵，这个判断矩阵可以由人工根据不同因素对设备健康状况的影响的重要性来确定。S101的多个因素可以包括可靠性、维修性等能够表征设备健康状况或者维护难度或者维护频率等的因素。

S101的判断矩阵用于对多个评价元素(即多个因素)集内的元素进行优劣排序作出相对重要性的判断。可以理解的是，本领域技术人员可以根据不同设备的特征来确定多个因素具体包括哪些因素，并进一步根据确定的这些因素对设备预防性维修可能造成的影响来构建判断矩阵。

S102根据判断矩阵来构建评价模型，也就是说，根据判断矩阵确定计算设备所处的生命周期的计算公式。

可以理解的是，在执行S103之前，还需要获取与多个因素相关的历史数据。例如，获取某个设备的可靠性数据或者获取这个设备的维修性历史数据。执行S103也就是根据获取的这些历史数据和S102确定的计算公式来计算设备的生命周期。例如，S103的生命周期可以包括幼年期、青年期、中年期和老年期。

可选的，作为一个示例，S102可以包括：基于多层次分析法构建多因素评价模型；S103可以包括：根据所述多因素评价模型确定所述设备的健康值；根据所述健康值确定所述设备所处的生命周期阶段。

本申请实施例通过多层次分析法使决策的思维过程数学化，提高准确度，例如，可以1-9标度法选用两两因素比较法。

可选的，在一些示例中，S101所述多个因素包括：可靠性、技术性能、维修性以及设备役龄；S102，所述基于多层次分析法构建多因素评价模型可以包括：在准则层，根据由所述可靠性、所述技术性能、所述维修性以及所述设备役龄构成的所述判断矩阵构建所述多因素评价模型的权重系数(例如，根据一致性比率和所述判断矩阵确定所述准则层的权重矩阵，并计算所述权重矩阵的特征向量得到所述权重系数)；在目标层，基于所述权重系数和标准化准则确定所述多因素评价模型。

S102准则层各评价元素(即多个因素)的数量值及单位度量各异，本申请实施例建立标准化规则(例如，根据所述历史数据确定所述标准化准则)对原始数量值进行标准化处理。例如，可以采用1分制，把所有的指标数据(即多个因素对应的历史数据)都映射标准化到{0～1}。

可选的，根据所述历史数据确定所述标准化准则，包括：根据所述设备的相邻两次故障之间的平均工作时间来确定所述可靠性因素的等级状态；或者根据所述设备的平均无故障时间来确定所述可靠性因素的等级状态；其中，所述等级状态采用归一化的多个区间来表征。或者，根据所述设备平均修复时间确定所述维修性因素的等级状态。或者，所述根据所述历史数据确定所述标准化准则，包括：根据折旧年限确定所述设备役龄因素的等级状态。

下面以医疗设备为例，结合图2来进一步阐述图1示出的设备维修方法包括的步骤。

图2提供了构建评价模型方法包括的多个步骤，具体地，构建评价模型可以包括：S201，输入判断矩阵、累计工作时间、故障发生次数、维修性以及设备役龄(其中，累计工作时间、故障发生次数、维修性以及设备役龄为选择的多个因素)；S202，根据设置条件进行参数初始化(例如，给S201中的累计工作时间、故障发生次数、维修性以及设备役龄等变量赋值)；S203，根据判断矩阵构建模型权重；S204，通过一致性比率判断是否满足模型构建条件，当满足模型构建条件时，执行S205，否则执行S206；S205，构建模型，得到计算健康值的计算公式；S206，提示构建模型失败，需要对参数进行优化(例如，对判断矩阵的两两因素值进行调整)。

首先，以医疗设备为例，阐述多个因素的选择以及各个因素的具体含义

本示例的目标层C定义为医疗设备的健康值，本申请实施例采用文献分析法及Delphi调查法确定出n个评价元素(即n个因素)，评价元素集U＝[u₁,u₂,...,u_n]。由决策者们在目标意义对评价元素集内的元素进行优劣排序作出相对重要性的判断。例如，本申请实施例共确定出4个评价元素(即四个因素)，元素集U＝[可靠性，技术性能，维修性，设备役龄]来构造评价体系的准则层A。

(1)可靠性：反映的在规定条件下，在一个特定运行时间内有效运行的能力。通常用平均无故障时间(Mean Time Between Failure，MTBF)来表征。MTBF定义为相邻两次故障之间的平均工作时间，也称为平均故障间隔。它仅适用于可维修产品。同时也规定产品在总的使用阶段累计工作时间T_t与故障次数k的比值为MTBF，具体请参考如下公式：

(2)技术性能：反映的是技术规格、精度等级、结构特性、运行参数。一般用机器能力指数Cmk来表征。

其中，USL：上公差界限；UCL：下公差界限；

总体平均值；s:样本标准偏差。需要说明的是，上述公式的实际参数值的允许变动量,如某种产品规格上公差界限USL为100，下公差界限UCL为60，那么它的公差就是40；若上公差界限USL为+100、下公差界限UCL为-100，那么它的公差就是200。总体平均值即一组数据中所有数据之和再除以数据的个数，如计算呼吸机潮气量时我们选择若干个心动周期固定波段(如QRS或PR波段)读取潮气量值然后平均。s样本标准偏差，各数据偏离平均数的距离(离均差)的平均数,它是离差平方和平均后的方根。

(3)维修性：反映的是产品在规定的条件下和规定的时间内，按规定的程序和方法进行维修时，保持或恢复执行规定状态的能力。一般用平均修复时间T_m表示。

(4)设备役龄：设备的使用年限

其次，介绍根据上述四个因素构造准则层的判断矩阵(此处构建的判断矩阵可进一步用于图2来构建评价模型，即得到S201需要输入的判断矩阵)以及根据判断矩阵确定权重向量的过程

本示例采用萨蒂设计的1-9标度方法，选用两两因素比较法，该方法的优点在于使决策的思维过程数学化，提高准确度。准则层因素判断矩阵如表1。

表1.准则层因素判断矩阵

注：表1中两两因素(例如A和B)间的比较值，1表示：A和B一样重要；3表示：A比B重要一些；5表示：A比B重要；7表示：A比B重要的多；2表示：A比B略为重要，两相邻程度的中间值，需要折衷时采用。

则准则层因素判断矩阵

归一化：

则

再次，基于判断矩阵和一致性检验确定各因素权重系数(即执行图2的S203和S204)

一致性指标CI定义为：

引入随机一致性指标来衡量CI的大小。随机一致性指标RI值如下表2：

表2.随机一致性指标

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
												RI	0	0	0.58	0.90	1.12	1.24	...	...	...	...	...

一致性比率定义为：

本示例中判断矩阵的一致性比率为：

一般，当一致性比率<0.1时，认为判断矩阵A的逻辑程度在可接受范围之内，有满意的一致性，即通过一致性检验，该判断矩阵的特征向量可构成权重矩阵。经计算各判断矩阵的特征向量，即可得到准则层各因素权重系数，见表3。

表3.准则层各因素权重系数

可靠性	技术性能	维修性	设备役龄
				0.523	0.299	0.121	0.057

然后，结合上述四个因素介绍标准化规则

准则层各评价元素(即各个因素)的数量值及单位度量各异，本示例建立标准化规则对原始数量值(即各因素对应的权重系数)进行标准化处理。本示例采用的是1分制，把所有的指标数据(即设备当前与个因素相关的历史数据)都映射标准化到{0～1}。

由于设备工作性质的差异导致设备维修性及可靠性的差异范围比较大，本示例采用离散域{0.1,0.2,0.3,0.7,1}作为数据集。技术性能使用效能评价指标限定范围一般是{0～1}连续值，因此本示例采用连续域{0～1}作为数据集，最高映射值为1，依次连续降低为0。设备役龄以折旧年限(Depreciable Life，DL)为界定点，小于折旧年限的设备役龄定义为1，大于折旧年限以后二年为一个变化域，采用离散域{0.1,0.2,0.3,0.7}作为数据集。标准化规则如下表4所示。

表4.标准化规则

最后，结合上述表4的标准化规则以及权重系数来计算设备健康值。

目标层相对准则层有如下公式(即完成了图2的S205得到了健康值计算公式)：医疗设备健康值得分＝0.523*{0.1,0.2,0.3,0.7,1}+0.299*Cmk+0.121*{0.1,0.2,0.3,0.7,1}+0.057*{0.1,0.2,0.3,0.7,1}。

根据设备的健康值来定量的映射为设备的状态生命周期阶段，本示例HI的取值范围为0～1,并规定设备开始映射关系为：幼年期的HI值为0.8～1，青年期HI值为0.6～0.8，中年期HI值为0.3-0.6，老年期HI值为0～0.3^[9]。根据上述模型，对医院59台在用有创呼吸机进行设备生命周期阶段进行评估和划分。通过评估医疗设备的健康值，映射为其状态生命周期，59台有创呼吸机中7台处于幼年期，21台处于青年期，23台处于中年期，8台处于老年期。

下面结合生命周期来说明预防性维护措施

本示例根据多层次评价模型得出的医疗设备状态生命周期阶段，制定个性化的预防性维护的时间周期及维护性措施，本示例制定的维护性措施如下。

(1).HI值为0.8～1，生命状态处于幼年期的医疗设备如同人的幼年期，各项指标表现好，但可靠性不是特别稳定。该阶段应注重使用前的调试工作及对使用者加强培训指导如何正确的使用设备。维护等级为最低等级C，同时结合医疗设备风险的固有属性：一般的医疗设备预防性维护的周期可设定为12个月，生命支持类及急救类医疗设备，如呼吸机预防性周期为6个月。

(2).HI值为0.6～0.8，生命状态处于最佳状态的青年期，各方面性能稳定，维护重点应是对重要部件的除尘及保养等，尽可能的延长其青年期。预防性维护等级为C。

(3).HI值为0.3～0.6，生命状态处于中年期，处于较好的性能状态，部分重要部件的故障率会增加，性能出现衰退，但衰退缓慢。规律性的预防性维护可以消除其潜在风险，使设备处于尽可能维持在最佳状态。维护重点需更注重要部件性能检测，如发现因部件老化产生的性能衰退，则及时更换部件。同时注意对设备的防尘和保养等。维护等级为B，维护周期可设定为6个月，生命支持类及急救类医疗设备维护周期3个月。

(4).HI值为0～0.3，生命状态处于老年期，各部件开始老化已接近寿命期限，故障率突增，随时有“病死”的可能，各项指标非常差。维护重点在于对该设备进行全方位评估，如性能、安全性、稳定性等无法满足临床需求时，建议该设备报废淘汰。维护等级为最高级A，维护周期为每次保修时。

依次评价模型，以有创呼吸机改进前后PM流程为例说明，PM流程改进前后的对比见表5和表6。

表5.PM流程改进前后的周期对比

表6.PM流程改进前后的项目对比

本示例的方法和传统方法或者厂家手册中的认定PM周期相比优势在于基于状态为主的PM法，不同生命周期的医疗设备易产生的故障原因不尽相同，在执行PM期间，多所进行的PM项目和周期进行动态调整，PM侧重点不同可以有效的避免故障的扩大，达到有的放矢的预防性维护目的。

本示例基于多层次(AHP)评价模型建立个性化的动态PM评价体系，对设备的历史数据进行综合分析并处理，实现主动干预，确定合适的预防性维护周期和时机，定制有针对性的个性化预防性维修保养措施及动态化管理。此评价体系真正能够达到有的放矢的预防性维护目的，确保医疗设备处于良好的运行状态，保障其使用质量，为医院创造更多的社会和经济效益。

请参考图3，图3示出了本申请实施例提供的设备维护装置，该装置与上述图1或图2方法实施例对应，能够执行上述方法实施例涉及的各个步骤，该装置的具体功能可以参见上文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。设备维护装置包括至少一个能以软件或固件的形式存储于存储器中或固化在消息分发装置的操作系统中的软件功能模块，如图3的设备维护装置，包括：获取模块201，被配置为获取用于表征多个因素之间重要性关系的判断矩阵，其中，所述多个因素用于表征所述设备的健康状况；模型构建模块202，被配置为根据所述判断矩阵构建评价模型；生命周期确定模块203，被配置为基于所述评价模型和与所述多个因素相应的历史数据确定所述设备所处的生命周期。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述图1以及图2中的对应过程，在此不再过多赘述。

如图4所示，本申请实施例还提供一种信息处理设备400，该信息处理设备包括存储器410、处理器420以及存储在存储器410上并可在处理器420上运行的计算机程序，其中，所述处理器420执行所述程序时(以及通过总线430从存储器410读取程序并执行)可实现图1以及图2示出的方法，也可以用于实现上述实施例描述的方法。

例如，本申请实施例的处理器420执行计算机程序可以实现如下方法：S101，获取用于表征多个因素之间重要性关系的判断矩阵，其中，所述多个因素用于表征所述设备的健康状况；S102，根据所述判断矩阵构建评价模型；S103，基于所述评价模型和与所述多个因素相应的历史数据确定所述设备所处的生命周期。

处理器420可以处理数字信号，可以包括各种计算结构。例如复杂指令集计算机结构、结构精简指令集计算机结构或者一种实行多种指令集组合的结构。在一些示例中，处理器420可以是微处理器。

存储器410可以用于存储由处理器420执行的指令或指令执行过程中相关的数据。这些指令和/或数据可以包括代码，用于实现本申请实施例描述的一个或多个模块的一些功能或者全部功能。本公开实施例的处理器420可以用于执行存储器410中的指令以实现图1中所示的方法。存储器410包括动态随机存取存储器、静态随机存取存储器、闪存、光存储器或其它本领域技术人员所熟知的存储器。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims

1.一种设备维护方法，其特征在于，所述设备维护方法包括：

获取用于表征多个因素之间重要性关系的判断矩阵，其中，所述多个因素用于表征所述设备的健康状况；

根据所述判断矩阵构建评价模型；

基于所述评价模型和与所述多个因素相应的历史数据确定所述设备所处的生命周期。

2.如权利要求1所述的设备维护方法，其特征在于，

所述根据所述判断矩阵构建评价模型，包括：

基于多层次分析法构建多因素评价模型；

所述基于所述评价模型和与所述多个因素相应的历史数据确定所述设备所处的生命周期，包括：

根据所述多因素评价模型确定所述设备的健康值；

根据所述健康值确定所述设备所处的生命周期阶段。

3.如权利要求2所述的设备维护方法，其特征在于，所述多个因素包括：可靠性、技术性能、维修性以及设备役龄；

所述基于多层次分析法构建多因素评价模型，包括：

在准则层，根据由所述可靠性、所述技术性能、所述维修性以及所述设备役龄构成的所述判断矩阵构建所述多因素评价模型的权重系数；

在目标层，基于所述权重系数和标准化准则确定所述多因素评价模型。

4.如权利要求3所述的设备维护方法，其特征在于，所述根据由所述可靠性、所述技术性能、所述维修性以及所述设备役龄构成的所述判断矩阵构建所述多因素评价模型的权重系数，包括：

根据一致性比率和所述判断矩阵确定所述准则层的权重矩阵，并计算所述权重矩阵的特征向量得到所述权重系数。

5.如权利要求3或4所述的设备维护方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述历史数据确定所述标准化准则。

6.如权利要求5所述的设备维护方法，其特征在于，所述根据所述历史数据确定所述标准化准则，包括：

根据所述设备的相邻两次故障之间的平均工作时间来确定所述可靠性因素的等级状态；或者

根据所述设备的平均无故障时间来确定所述可靠性因素的等级状态；

其中，所述等级状态采用归一化的多个区间来表征。

7.如权利要求5所述的设备维护方法，其特征在于，所述根据所述历史数据确定所述标准化准则，包括：

根据所述设备平均修复时间确定所述维修性因素的等级状态。

8.如权利要求3或4所述的设备维护方法，其特征在于，所述根据所述历史数据确定所述标准化准则，包括：根据折旧年限确定所述设备役龄因素的等级状态。

9.一种设备维护装置，其特征在于，所述设备维护装置包括：

获取模块，被配置为获取用于表征多个因素之间重要性关系的判断矩阵，其中，所述多个因素用于表征所述设备的健康状况；

模型构建模块，被配置为根据所述判断矩阵构建评价模型；

生命周期确定模块，被配置为基于所述评价模型和与所述多个因素相应的历史数据确定所述设备所处的生命周期。

10.一种信息处理设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时可实现权利要求1-8中任意一条权利要求所述的方法。