CN112256830B - 一种设备排查信息获取方法、装置和设备故障排查系统 - Google Patents

Abstract

本方案公开了一种设备排查信息获取方法、装置和设备故障排查系统，其中，该方法的步骤包括：基于设备历史排查数据，提取关键词语；对目标关键词语进行识别，至少获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息；至少将排查方式信息、排查过程信息和研判信息进行关联，获得设备的排查逻辑信息；根据设备的排查逻辑信息中的研判信息，对排查逻辑信息进行标记，确定能够自动排查的指标。本方案能够从设备历史排查数据中，自动提取设备的排查逻辑信息，通过排查逻辑信息中的研判信息，筛选出能够自动排查的指标，作为设备故障自动排查依据，从而提高设备自动化预警的能力，保障设备的安全运营和快速维护，满足现代设备智能运维的需求。

Description

一种设备排查信息获取方法、装置和设备故障排查系统

技术领域

本发明涉及工业设备运维领域。更具体地，涉及一种设备排查信息获取方法、装置、电子设备、存储介质和设备故障排查系统。

背景技术

随着现代工业的发展，大数据的分析与处理改变了传统工业设备的运维方式，逐渐向智能化方向转变。这使得工业数据与以往的生产数据对比发生了质的改变。传统的数据挖掘方式已经不再适合大数据的分析处理。

现代设备智能运维中，主要依赖于对各种现象/征兆的掌握。然而，这些征兆通常在记录在大量的排查工单或案例集当中，且其中的内容大多数采用自然语言的形式来描述，无法适应现代设备的智能运维。

大量的历史排查工单或案例集的数据，无法快速、直接地应用到设备故障排查中，仅靠工作人员的经验或查阅历史数据，难以满足现在设备快速检测和故障排查的需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种设备排查信息获取方法、装置、电子设备、存储介质和设备故障排查系统。

为达到上述目的，本方案采用下述技术方案：

第一方面，本方案提供一种设备排查信息获取方法，该方法时在设备历史排查数据的基础上，提取关键词语；利用语法树等结构对关键词语进行识别，获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息等目标信息；将目标设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息等核心运维信息进行关联，获得设备的排查逻辑信息；根据设备的排查逻辑信息中的研判置信度，对排查逻辑信息进行标记，确定能够自动排查的指标(例如故障指标)。通过上述方案，能够从历史排查数据中，确定能够自动排查的故障指标，利用这些故障指标的排查逻辑信息作为自动排查的依据，形成自动化设备故障排查系统，从而提高工业设备自动化预警的能力，保障工业设备的安全运营和快速维护，满足现代设备智能运维的需求。

第二方面，本方案提供一种设备排查信息获取装置，该装置包括：

提取模块，基于设备历史排查数据，提取关键词语；

处理模块，对目标关键词语进行识别，至少获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息；

关联模块，至少将排查方式信息、排查过程信息和研判信息进行关联，获得设备的排查逻辑信息；

标记模块，根据设备的排查逻辑信息中的研判置信度，对排查逻辑信息进行标记，确定能够自动排查的指标。

第三方面，本方案提供一种设备，包括：存储器，一个或多个处理器；存储器与处理器通过通信总线相连；处理器被配置为执行存储器中的指令；所述存储介质中存储有用于执行如上所述设备排查信息获取方法中各个步骤的指令。

第四方面，本方案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实现如上所述设备排查信息获取方法的步骤。

第五方面，本方案提供一种设备故障排查系统，该系统包括：

数据采集模块，获取设备运行数据信息；

比对模块，基于如上所述设备排查信息获取装置获得的排查逻辑信息，对设备运行数据信息进行比对，获得比对结果；

排查模块，根据比对结果，确定设备故障类型。

本发明的有益效果如下：

本方案能够从设备历史排查数据中，自动提取设备的排查逻辑信息，通过排查逻辑信息中的研判信息，筛选出能够自动排查的指标，作为设备故障自动排查的依据，从而提高设备自动化预警的能力，保障设备的安全运营和快速维护，满足现代设备智能运维的需求。

本方案能够从冗长、不规范的排查工单或案例集中自动获取设备的排查逻辑信息，摆脱了通过人工阅读的方式对历史排查数据中关键数据进行归纳的工作方式，从而大幅度降低人力成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。

图1示出本方案所述一种设备排查信息获取方法的示意图；

图2示出本方案所述一种设备排查信息获取装置的示意图；

图3示出本方案所述一种电子设备的示意图；

图4示出本方案所述一种设备故障排查系统的示意图。

具体实施方式

为使本发明的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是所有实施例的穷举。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

经过对现有技术的分析和研究，现有排查工单或案例集数量较大，无法采用传统人工阅读的方式进行归纳总结。排查工单或案例集中记载的内容较为冗长，且内容表达不规范，导致历史排查工单或案例集无法快速、直接地应用到设备故障排查中，仅靠工作人员的经验或查阅历史数据，难以满足现在设备快速检测和故障排查的需求。

因此，本方案意在提供一种设备征兆信息获取方案，利用语法树等结构对现有排查工单或案例集中的重要关键词语进行识别，自动获取设备的排查逻辑信息，并根据该信息确定能够自动化排查的指标。将能够自动化排查的指标及其排查过程作为故障排查的依据，形成设备故障自动排查系统。

以下，结合附图对本方案提出的一种设备排查信息获取方法进行详细描述。如图1所示，该方法可以包括如下步骤：

步骤S1、基于设备历史排查数据，提取关键词语；

步骤S2、对目标关键词语进行识别，至少获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息；

步骤S3、至少将排查方式信息、排查过程信息和研判信息进行关联，获得设备的排查逻辑信息；

步骤S4、根据设备的排查逻辑信息中的研判信息，对排查逻辑信息进行标记，确定能够自动排查的指标。

在本方案步骤S1中，设备历史排查数据可以是过往工业设备故障排查过程中，通过工作人员记录和整理的排查工单或案例集等文件。为了进一步扩充设备的历史排查数据，可以在已经记录的排查工单或案例集等文件的基础上，进行相似数据的匹配，得到与排查工单或案例集等文件相近似的设备排查数据，从而扩充设备的历史排查数据。此外，还可以在已经记录的排查工单或案例集等文件的基础上，利用自学习等人工智能算法，挖掘处更多的设备排查数据，从而扩充设备的历史排查数据。

为了更加方便的遍历设备历史排查数据，提取关键词语，可以先对设备历史排查数据进行处理，例如，对设备历史排查数据进行排版，形成统一格式的文档。在一种实施例中，排版格式可以为：编号+语句。相邻编号，或语句之间可以通过逗号、分号、句号等分隔符进行断句。还可以利用回车换行来进行相邻编号或语句之间分割。通过对设备历史排查数据进行排版，能够有序的遍历数据文档，清晰的区分各语句之间的关系。

例如，某段历史设备排查数据为“2012年3月10日19时18分，A引风机入口导叶执行器发故障报警，2秒钟后自动复位。热工人员接到运行人员通知后到就地检查执行器无异常，电机温度不高，控制头无报警。检查执行器指令反馈曲线发现两者跟踪良好，没有发现异常，根据经验判断为力矩短时间动作或电路板老化造成的报警，暂不影响运行进一步跟踪观察”。对历史设备排查数据，进行重新排版，形成如下格式：

“1.2012年3月10日19时18分，A引风机入口导叶执行器发故障报警，2秒钟后自动复位。

2.热工人员接到运行人员通知后到就地检查执行器无异常，电机温度不高，控制头无报警。

3.检查执行器指令反馈曲线发现两者跟踪良好，没有发现异常，根据经验判断为力矩短时间动作或电路板老化造成的报警，暂不影响运行进一步跟踪观察。”。

在本方案步骤S1中，可以利用映射关系表、关键词语匹配表、语义匹配模型等方式，对设备历史排查数据中的关键词语进行提取。本方案中，优先使用关键词语匹配的方式，进行关键词语提取。具体地，可以选取或构建与应用领域相匹配的标准术语词库，在标准术语词库中抓取需要的标准术语，形成标准关键词语匹配表，遍历设备历史排查数据，从中提取出与标准关键词语匹配表相匹配的关键词语。

实际应用中，排查工单或案例集中记载的内容，可能会采用自然语言的形式来描述，仅用标准关键词语匹配表会遗漏一些非标准形式体现的关键词语，因此，本方案进一步提供了模糊关键词语匹配的方法，尽量避免遗漏非标准形式体现的关键词语。具体地，可以对标准术语进行分析，将标准术语的同义词语、近义词语、关联词语等汇总成模糊词语库，在模糊词语库中抓取需要提取的标准术语的同义词语、近义词语、关联词语，形成模糊关键词语匹配表，从而配合标准关键词语匹配表，从设备历史排查数据中提取出设备排查信息的关键词语。此处需要注意的是，标准术语的关联词语指的是：使用自然语言的形式来描述标准术语含义的词语。例如，标准术语为空压机，该术语的关联词语可以为对气体压缩产生动力的装置。通常在应用的领域中，这种能够解释标准术语含义的词语是有限的，因此，可以在构建模糊词语库时，对关联词语进行穷举。若个别出现新的关联词语，可以直接添加至模糊词语库中。另外，对于标准术语的同义词语和近义词语可以通过应用领域的专家或查询资料/手册进行确定。例如，某设备的标准词语描述为：进气侧Y测试点，其同义词语可以为：进气位置的Y方向，等等。

在一种实施方式中，关键词语包括：设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息等。在实际应用时，可以根据需要适当增加与设备排查相关的信息(例如时间、温度、湿度等等信息)，以满足用户所需设备故障排查的全面性。对于所述与设备运维相关的信息，可以预先将其对应的标准术语，以及标准术语的同义词语、近义词语、关联词语分别存入标准术语词库和模糊词语库中，以备准备关键词语匹配表时使用。

本方案中，为了缩减后续对具体信息识别时的识别量更小，识别速度更快，可以在提取关键词语后，按照预定的多个类别，对关键词语进行归类。例如，关键词语包含了排查方式信息、排查过程信息和研判信息等等，此时，可以按照动作、现象、判断依据等预定的类别，将对应类别的关键词语进行归类。后续识别过程中，可以直接利用对应类别的语法树等结构在该类别中进行目标信息的识别。此外，也可以根据需要设置多层类别，从而更加细致的对关键词语进行识别；例如，对应排查过程信息中可以包括故障类型信息、工况类型信息等等，那么，在关键词语分类时，就可以在第一层分类时，先分别将归属于故障类型和工况类型的关键词语区分开，随后，在第二层分类时，将位于故障类别中的关键词语，按照故障的确定方式再进行细化分类，从而完成多层分类。理论上，类别划分越细，后续识别的目标信息越具体，但是，考虑到分类时占用的资源和分类时间，尽量将分类层数控制再三层以内。

在本方案步骤S2中，通过对关键词语进行识别，获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息等目标信息。根据上述描述可知，关键词语的形式比较多，需要通过一种规则从众多关键词语中提取到目标信息。本方案采用语法树的形式，从众多关键词语中识别出目标信息。具体地，该语法树中预先设定了规则的具有最大匹配长度的词语，将这个词语作为目标关键词语衍生的短语；以这个短语为识别基础，遍历步骤S1得到的关键词语，形成与目标关键词语相对应的短语信息。此外，为了便于后续追溯核查，可以将步骤S2的提取过程，整理成提取路径表，便于确定短语信息的来源。该提取路径表格式可以为：设备历史运维数据文档的第X个语句，第Y类别，短语信息。

例如，排查过程信息的语法树可以定义为<Symptom>＝<Indicator><any><Pattern>，并将其作为预定的最大匹配长度的词语。其中，<Indicator>可以为测点/指标量等目标关键词；<Pattern>为变化模式/变化趋势；<any>代表同一个语句中的任何词语。在一种实施例中，对于设备历史排查数据中的一个语句“转子轴部温度异常，超出了安全阈值，大概率确定转子出现故障”的识别过程为：首先，识别目标关键词“转子轴部温度”作为最基础的Indictor，“超出了安全阈值”为最基础的pattern；通过语法树结构识别出“转子轴部温度异常，超出了安全阈值”为所述短语覆盖的关键词语，因此，根据语法树根据“<Symptom>＝<Indicator><any><Pattern>”确定“转子轴部温度异常，超出了安全阈值”这个短语是一个排查过程短语，将其作为与目标关键词语相对应的短语信息。

本方案中具体对每种目标信息识别的方法可以为，将语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为目标关键词语衍生的短语；遍历由步骤S1提取得到的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，形成与目标关键词语相对应的短语信息。

在一种实施例中，利用第一语法树遍历由步骤S1提取得到的关键词语；将第一语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为排查方式衍生的短语，所覆盖的所有关键词提取出来，形成与排查方式相对应的短语形式的排查方式信息。排查方式信息可以是对设备采用的故障排查方式，例如，实地检查、检测、分析等等。

在一种实施例中，利用第二语法树遍历由步骤S1提取得到的关键词语；将第二语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为排查过程衍生的短语，所覆盖的所有关键词提取出来，形成与排查过程相对应的短语形式的排查过程信息。其中，所述排查过程信息包括：部件信息、图表信息、工况信息、测量方式信息、故障征兆信息、证据信息、判断结果信息、维修方式信息、故障原因信息等等。在实际应用过程中排查过程信息的描述方式是在其应用领域中有所限制的，可以通过穷举的方式列举出来。例如，图表信息可以为：指令反馈曲线、速度动平衡记录等词语。工况信息可以为：启机/起机、建电压、工作转速、并网、满负荷、降负荷、甩负荷、停机、联锁停机、紧急停机、脱网等词语。例如，故障征兆信息可以为：持续增大、慢慢增长、逐渐减小、分阶段同步增长、增长速度加快、超过、逐渐升高、持续震荡、存在毛刺、以X倍频为主、形状规整、无异常、良好、无报警等词语。维修方式信息可以为：更换、返厂、检修、测试、“将…更换”等词语。

在一种实施例中，利用第三语法树遍历由步骤S1提取得到的关键词语；将第三语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为研判衍生的短语，所覆盖的所有关键词提取出来，形成与研判相对应的短语形式的研判信息。其中，所述研判信息包括：研判置信度和判断的方式

为了方便复查，可以将以上所有识别出的信息，按照文档中所在语句位置、所述类别、关键词语名称等填写项的格式，形成提取路径表，以供后台操作人员或检索人员得知信息的具体出处及其他属性信息。

本方案中，为了加快识别速度，使信息识别更加细致，可以在关键词进行分类的基础上，对每一类别的关键词语进行识别，具体识别过程与遍历提取得到的全部关键词语进行目标关键词语识别的过程基本相同，此处不再赘述。

此外，本方案中，还可以利用语法树遍历由步骤S1提取得到的关键词语；将语法树中预先设定的规则的最大匹配长度的词语作为排查时间衍生的短语，所覆盖的所有关键词提取出来，形成与排查时间相对应的短语形式的排查时间信息。本方案中，由于排查工单或案例集中记录的排查时间形式并不统一，且不完整。格式是可能是相对时间，也可能是绝对时间；可能是包含详细的年月日时分秒的信息，也可能仅包含粗略的上下午信息。此时，需要对所述排查时间信息进行精准化处理，获得统一形式的排查时间信息。

本方案中，对于排查时间信息精准化处理的过程可以为：首先，判断所述排查时间信息为绝对时间还是相对时间。若通过时间语法树识别排查时间信息为绝对时间，则进一步判断该排查时间信息的完整性，若完整，则直接将当前征兆事件的时间更新为完整的绝对时间；若不完整，则需要确定基准时间，对所述排查时间信息进行补全后，再将当前征兆事件的时间更新为补全后的绝对时间。此处，对绝对时间形式的排查时间信息补全的操作方式为：将当前征兆事件对应的绝对时间中缺少的时间单位，按照基准时间中的内容进行填充；例如，当前征兆事件的时间是XX时XX分，则根据基准时间中的内容，将当前征兆时间的时间补全为XX年XX月XX时XX分。通常情况下，基准时间可以为当前征兆事件前后几个语句内的完整绝对时间；若当前征兆事件前后几个语句内均没有完整的绝对时间，则可以提供若干个与该绝对时间相近的完整绝对时间，挑选最合适的完整绝对时间，并将当前征兆事件的时间更新为挑选的完整绝对时间。

若通过时间语法树识别排查时间信息为相对时间，则判断该相对时间的相邻征兆事件(相邻征兆事件的范围可以是：当前征兆事件前后几个语句内的征兆事件)是否具有绝对时间，若有，则相邻征兆事件的绝对时间作为参考，推算相对时间对应的绝对时间，并将当前征兆事件的时间更新为推算后的绝对时间；若无，则在给定的若干绝对时间中，选择一个时间作为当前征兆事件的时间。此处，根据参考绝对时间，推算相对时间的方法可是加减相差的时间量，例如，参考绝对时间为3月15日15时，相对时间表达的语句为“20分钟后”，则相对时间对应的绝对时间为3月15日15时20分。此处，对没有参考绝对时间时的时间选择可以方法进行举例，例如，当前相对时间的描述为“开机10分钟后”，前后语句都没有可参考的绝对时间，那么，可以考虑通常情况下开机时间以后的时间，作为给定时间，例如，通常情况下，开机时间为早晨8点钟，那么，此时可以给出几个参考时间，12日上午8点05分，12日上午8点09分，12日上午8点11分，通过相对时间的描述，可以将12日上午8点11分这个绝对时间作为当前征兆事件的排查时间。

本方案中，时间语法树的结构可以为：年、月、日、时、分、秒；也可以简化为“月、日、时、分”、“日、时、分”或者“时、分”。那么，可以直接通过时间语法树的结构来判断排查时间信息是否为绝对时间。但是，通常在运维工单或案例集中排查时间信息并不一定描述如此完整，在各时间单位之间还会存在其他自然语言的描述形式，因此，可以适当在各时间单位之间添加允许间隔的词语长度，从而使时间语法树的适应性更强，识别更加准确。在各时间单位之间添加允许间隔的词语后，还可以进一步将一些时间单位的组合从逻辑判断上设置成“or”的关系，例如，使用(“年、月”or“月、日、时”or“日、时、分”)这种形式，使时间语法树的识别能力更强。此外，还可以通过“上午”、“下午”、“凌晨”、“晚上”等词语来加强对绝对时间类型的识别。

本方案中，也可以以相对时间的时间语法树对排查时间信息的类型进行识别。例如，在上述绝对时间的基础上，增加了前、后、之前、之后、之内、以来等等相对性质的词语，则可以判断该排查时间信息为相对时间。或者，虽然没有时间信息出现，但是，在其他事件的自然语言描述的内容前后，增加了相对性质的词语，也可以判断该排查时间信息为相对时间。

对于排查时间信息的处理举例如表1所示。

表1排查时间处理方式

在本方案步骤S3中，可以根据需要展现的信息项，将获得的多种信息关联起来，形成完整的语句。具体地，可以将排查方式信息、排查过程信息和研判信息，按照预定的语句模版进行填充，形成目标设备运行指标的征兆信息语句。在一种实施例中，可以将设备编号、故障信息、工况信息、排查信息和排查时间信息按照模版进行填充，形成设备征兆信息语句。

此外，语句模版除了可以是语句段落外，还可以是图表等形式。例如，生成Excel表或逻辑脑图。

在本方案步骤S4中，可以根据设备的排查逻辑信息中的研判信息，来进一步判断哪些指标的历史排查是准确的，并将这些指标及其排查逻辑信息作为自动故障排查的依据。具体地，排查逻辑信息中的数据信息会形成排查证据链，通过排查证据链对应的研判置信度，对排查逻辑信息进行标记；提取标记的故障指标，作为能够自动排查的故障指标。例如，排查逻辑信息中描述有：在执行器检测时，转子轴部数据过高，超出了安全阈值，大概率确定转子出现故障。其中，“执行器检测”可以作为排查方式信息；“转子轴部”可以作为检测位置；“数据过高”和“超出了安全阈值”可以作为征兆信息；“确定”可以作为研判方式；“大概率”可以作为研判置信度。通过上述信息可以看出，转子轴不故障排查的信息较为明确，即可将转子轴部故障的指标确定为能够自动排查的指标。

再例如，排查逻辑信息中描述有：在执行器检测时，转动部件出现异响，怀疑转动部件出现松动，像是转动部件出现故障。其中，“执行器检测”可以作为排查方式信息；“转动部件”可以作为检测位置；“出现异响”可以作为征兆信息；“怀疑”可以作为研判方式；“像是”可以作为研判置信度。通过上述信息，即可将转动部件的故障排查信息不够明确，转动部件故障的指标不能作为自动排查的指标。

如图2所示，本方案进一步提供了配合上述设备排查信息获取方法实施的设备排查信息获取装置101，该装置包括：提取模块102、识别模块103、关联模块104和标记模块105。该装置在工作时，获取模块102基于设备历史排查数据，提取关键词语；利用识别模块103根据语法树等结构对关键词语进行识别，获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息；随后，利用关联模块104将排查方式信息、排查过程信息和研判信息进行关联，获得设备的排查逻辑信息；最后，利用标记模块105根据设备的排查逻辑信息中的研判信息，对排查逻辑信息进行标记，确定能够自动排查的故障指标。

本方案中，提取模块102进行关键词提取时，可以根据配置的标准关键词语匹配表和/或模糊关键词匹配表，在设备历史运维数据中，提取关键词语。其中，关键词可以包括：设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息等等。排查工单或案例集中除了上述关键词语以外，还具有很多可以作为关键词语的其他词语，因此，可以根据用户输入的目标关键词语，利用与目标关键词语相对应的关键词语匹配表，从运维工单或案例集中提取出多种关键词语。

本方案中，还可以在该装置中配置分类模块105，通过分类模块105对提取的关键词语进行分类，以提升后续识别信息的速度。

本方案中，识别模块103的识别方式是采用遍历关键词语，从中识别出与目标关键词语相匹配的短语信息。识别模块103既可以提取得到的所有关键词语中遍历，也可以在某一类别的关键词语中遍历，两种方案可以在装置使用前进行配置。若采用在提取得到的所有关键词语中遍历，则识别模块103将语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为目标关键词语衍生的短语；遍历提取得到的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，形成与目标关键词语相对应的短语信息。若采用在某一类别的关键词语中遍历，则识别模块103将某一词语类别的语法树中预先设定的最大匹配长度的词语作为目标关键词语衍生的短语；遍历与该语法树的词语类型相同的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，形成与目标关键词语相对应的短语信息。为了满足多种信息的独立识别，可以将识别模块103配置成多个识别单元，一个识别单元对应识别一种信息，具体每种信息的识别过程在方法步骤已经描述，此处不再赘述。

本方案中，若识别的信息中存在排查时间信息，则需要对排查时间信息进行精准化处理，将排查时间信息的格式和精准度进行统一。因此，该装置中可以配置时间处理模块106将排查时间信息统一为完整的绝对时间。

时间处理模块106具体执行如下步骤：若所述排查时间信息为绝对时间时，则判断所述排查时间信息是否完整，若完整，则将当前故障排查的时间更新为该绝对时间；若不完整，则根据基准时间，对所述排查时间信息进行补全后，再将当前故障排查的时间更新为补全后的绝对时间。

若所述排查时间信息为相对时间时，则判断该相对时间的相邻排查数据中是否具有绝对时间；若有，则以相邻排查数据中的绝对时间作为参考，推算相对时间对应的绝对时间，并将当前故障排查的时间更新为推算后的绝对时间；若无，则在给定的若干绝对时间中，选择一个时间作为当前故障排查的时间。

关联模块104可以按照需要将排查方式信息、排查过程信息和研判信息等设备排查信息，按照预定的语句模版进行填充，形成设备的排查逻辑性信息的信息语句。本方案中，也可以根据用户需求，利用其他形式展示设备故障排查信息，例如，Excel表格或逻辑脑图。

标记模块105根据排查逻辑信息中的数据信息形成的排查证据链，通过排查证据链对应的研判置信度，对排查逻辑信息进行标记；提取标记的故障指标，作为能够自动排查的故障指标。

在上述设备排查信息获取方法实施方式的基础上，本方案进一步提供一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质用于实现上述设备排查信息获取方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本方案操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言-诸如"C"语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

在上述设备排查信息获取方法实施方式的基础上，本方案进一步提供一种电子设备。图3所示电子设备仅仅是一个示例，不应对本方案实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备201以通用计算设备的形式表现。电子设备201的组件可以包括但不限于：至少一个存储单元202、至少一个处理单元203、显示单元204和用于连接不同系统组件的总线205。

其中，所述存储单元202存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元203执行，使得所述处理单元203执行上述数据采集方法中描述的各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元203可以执行如图1中所示的步骤。

存储单元202可以包括易失性存储单元，例如随机存取存储单元(RAM)和/或高速缓存存储单元，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)。

存储单元202还可以包括具有程序模块的程序/实用工具，这样的程序模块包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线205可以包括数据总线、地址总线和控制总线。

电子设备201也可以与一个或多个外部设备207(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口206进行。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备201使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

在上述设备排查信息获取装置101实施方式的基础上，本方案进一步提供一种将上述设备排查信息获取装置101应用于设备故障排查的设备故障排查系统。

如图4所示，该系统作为为用户提供检索设备运维信息的工具，可以包括如下几个部分：数据采集模块401、比对模块402、排查模块403和信息展示模块404。

本方案中，信息展示模块404可以通过人机交互的方式来实现。该系统可以通过数据采集模块401实时获取设备的运行数据；比对模块402基于设备排查信息获取装置101根据该目标关键词语获得的已标记设备排查逻辑信息，对设备运行数据信息进行比对，获得比对结果；排查模块403根据比对结果，确定设备故障的类型及处理过程；将得到的设备故障类型和处理过程进行数据处理后(例如，数模转换等数据处理方式，形成可支持显示的数据)，通过人机交互屏幕显示给用户，也可支持下载存储。

本方案可以在设备运维系统中配置数据处理模块405，使对排查工单或案例集中数据进行处理的工作独立于设备征兆信息获取装置101来完成，从而能够统一、快捷的，按照预定格式，对运维工单或案例集中的数据进行排版，形成标准格式的设备历史运维数据。这样，设备征兆信息获取装置101就可以直接从数据处理模块405中获取标准格式的设备历史排查数据，无需在装置内单独对数据进行处理，大幅度提升了装置的执行效率。

本方案可以在设备运维系统中配置词语库406，通过词语库406来存储系统应用领域的标准术语，以及标准术语的同义词语、近义词语、关联词语。利用词语库管理模块407，对词语库406进行更新、维护、管理等工作。在设备征兆信息获取装置101需要使用词语库406时，直接通过总线从词语库406中调取词语即可。

本方案中，该设备运维系统可以配置在用户端的工作平台或客户终端上，方便客户根据需要自行配置和维护。例如，可以将系统装配到客户的主机上或用户的局域网服务器等。

本方案中，也可以是将用户的终端设备作为登录端，设备运维系统配置在云服务器上，利用云服务器强大的计算能力，加快数据信息的处理速度，降低本地空间和计算资源的使用。利用云服务器或中间通信用的网关对用户身份进行验证，验证成功后，可以通过云服务器获取需要的设备征兆信息。

下面结合应用实例对本方案作进一步描述。

本实例以一组设备历史排查数据为例，对本实例所述设备排查信息获取装置和设备故障排查系统的应用进行描述。

设备历史排查数据：

“2012年3月10日19时18分，A引风机入口导叶执行器发故障报警，2秒钟后自动复位。热工人员接到运行人员通知后到就地检查执行器无异常，电机温度不高，控制头无报 警。检查执行器指令反馈曲线发现两者跟踪良好，没有发现异常，根据经验判断为力矩短时 间动作或电路板老化造成的报警，暂不影响运行进一步跟踪观察。3月11日，热控人员准备好相关备件，走完设备退备流程，编写控制头检查更换方案并走完审批流程，联系运行人员等待机会对该执行器进行检查，期间该执行器又发报警多次并自动复位。15时00分热控人员已做好检修所需各项准备工作，等待处理，运行人员以检修条件不适合未许可。

3月12日10时20分，运行许可检修工作牌，热控人员开始检查执行器，电机绝缘及 转动均正常，热敏开关阻值正常，电机无损伤及其他异常，可以排除电机故障。检查NORM内 力矩设置正常，各开关动作正常，无损伤及其他异常。根据AUMA厂家技术资料分析NORM部分导致出现综合报警的原因有：1、动力三相电源缺相；2、电机内热敏开关断开或者烧坏；3、开力矩或者关力矩开关故障或者接点线路出现问题；4、控制头内部电路板损坏导致误发报警。由此可以推断为MATIC内部电子板件老化故障导致误报警，遂将新的已经试验合格的控 制头MATIC更换，试运正常，11时46分投入自动运行，目前已运行正常无报警信号，指令反馈曲线跟踪良好。”

通过上述三种设备历史运维数据可以看出，设备历史排查数据中的排查过程的描述多为自然语言形式，并不规范。如采用人工从中筛选出有用数据(例如带有下划线的数据)比较困难。无法实现通过设备实时的运行数据，自动排查设备的故障情况。

因此，本实例中，可以利用设备排查信息获取装置，从历史排查数据中筛选出的能够自动排查的指标，然后，直接将实时检测得到设备运行信息与筛选出的指标及其排查逻辑信息进行比较，从而排查出设备是否发生故障及应对策略。

在利用设备排查信息获取装置进行指标筛选时，可以先利用设备故障排查系统中的数据处理模块对设备历史排查数据进行格式处理，按照分隔符或回车符，将设备历史排查数据整理成多条带有序号的语句文档，从而方便设备排查信息获取装置对关键词语的提取。

设备排查信息获取装置从设备故障排查系统中的词语库中调取词语，构成标准关键词语匹配表和模糊关键词语匹配表。利用标准关键词语匹配表和/或模糊关键词语匹配表，提取关键词语。与此同时，可以对提取得到的关键词进行分类，使关键词的类别归属更加清晰。

设备排查信息获取装置利用预先构建的语法树，从众多关键词语中识别出运维时间信息、排查方式信息、排查过程信息和研判信息。其中，语法树的结构包括：预先设定了规则的具有最大匹配长度的词语，将这个词语作为目标关键词语衍生的短语。以这个短语为识别基础，遍历关键词语，形成与目标关键词语相对应的短语信息。

由于设备历史运维数据中运维时间信息的格式不统一，因此，还需要利用设备排查信息获取装置对运维时间信息进行格式统一和精准化处理，形成完整的绝对时间。

然后，利用设备排查信息获取装置将排查方式信息、排查过程信息和研判信息关联起来，形成excel表格形式的排查逻辑信息输出。

最后，根据排查逻辑信息中的数据信息形成的排查证据链，通过排查证据链对应的研判置信度，对排查逻辑信息进行标记；提取标记的指标，作为能够自动排查的指标。

本方案能够从设备历史排查数据中，自动提取设备的排查逻辑信息，通过排查逻辑信息中的研判信息，筛选出能够自动排查的指标，作为设备故障自动排查的依据，从而提高设备自动化预警的能力，保障设备的安全运营和快速维护，满足现代设备智能运维的需求。

本方案能够从冗长、不规范的排查工单或案例集中自动获取设备的排查逻辑信息，摆脱了通过人工阅读的方式对历史排查数据中关键数据进行归纳的工作方式，从而大幅度降低人力成本。

本领域内的技术人员应明白，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。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (21)

1.一种设备排查信息获取方法，其特征在于，该方法的步骤包括：

基于设备历史排查数据，提取关键词语；

对目标关键词语进行识别，至少获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息；

至少将排查方式信息、排查过程信息和研判信息，按照预定的语句模板进行填充，形成目标设备运行指标的征兆信息语句，并作为设备的排查逻辑信息；

根据排查逻辑信息中形成的排查证据链和对应所述排查证据链的研判置信度，对排查逻辑信息进行标记；提取标记的指标，作为能够自动排查的指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于设备历史排查数据，提取关键词语的步骤包括：

在设备历史排查数据中,根据标准关键词语匹配表和/或模糊关键词语匹配表,提取目标关键词语；

其中，所述目标关键词语包括:排查方式信息、排查过程信息、研判信息中的一种或多种；

所述标准关键词语中为标准术语；所述模糊关键词语为：标准术语的同义词语、近义词语、关联词语的以上一种或多种。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于设备历史排查数据，提取关键词语的步骤还包括：

按照预定类别，对提取得到的关键词语进行分类。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述对目标关键词语进行识别，至少获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息的步骤包括：

将语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为目标关键词语衍生的短语；

遍历提取得到的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，形成与目标关键词语相对应的短语信息；或，

将某一词语类别的语法树中预先设定的最大匹配长度的词语作为目标关键词语衍生的短语；

遍历与该语法树的词语类型相同的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，形成与目标关键词语相对应的短语信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对目标关键词语进行识别，至少获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息的步骤包括：

将第一语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为排查方式衍生的短语；

遍历提取得到的全部关键词语，或者，遍历与第一语法树的词语类型相同的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，获得与排查方式相对应的短语形式的排查方式信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对目标关键词语进行识别，至少获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息的步骤包括：

将第二语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为排查过程衍生的短语；

遍历提取得到的全部关键词语，或者，遍历与第一语法树的词语类型相同的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，获得与排查过程相对应的短语形式的排查过程信息；

其中，所述排查过程信息包括：部件信息、图表信息、工况信息、测量方式信息、征兆信息、故障现象信息、证据信息、判断结果信息、维修方式信息、故障原因信息的以上一种或多种。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对目标关键词语进行识别，至少获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息的步骤还包括：

将第三语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为研判衍生的短语；

遍历提取得到的全部关键词语，或者，遍历与第一语法树的词语类型相同的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，获得与研判相对应的短语形式的研判信息；

其中，所述研判信息包括：研判置信度和判断的方式。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语句模板为按照不同类型的信息，具有一定排序的语句段落或图表。

9.一种设备排查信息获取装置，其特征在于，该装置包括：

提取模块，基于设备历史排查数据，提取关键词语；

处理模块，对目标关键词语进行识别，至少获得设备的排查方式信息、排查过程信息和研判信息；

关联模块，至少将排查方式信息、排查过程信息和研判信息，按照预定的语句模板进行填充，形成目标设备运行指标的征兆信息语句，并作为设备的排查逻辑信息；

标记模块，根据排查逻辑信息中形成的排查证据链和对应所述排查证据链的研判置信度，对排查逻辑信息进行标记；提取标记的指标，作为能够自动排查的指标。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述提取模块具体执行如下步骤：

在设备历史排查数据中,根据标准关键词语匹配表和/或模糊关键词语匹配表,提取关键词语；

其中，所述关键词语包括:排查方式信息、排查过程信息和研判信息的以上一种或多种；

所述标准关键词语中为标准术语；所述模糊关键词语为：标准术语的同义词语、近义词语、关联词语的以上一种或多种。

11.根据权利要求9或10所述的装置，其特征在于，该装置还包括：分类模块，按照预定类别，对提取的目标关键词语进行分类。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体执行如下步骤：

将语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为目标关键词语衍生的短语；

遍历提取得到的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，形成与目标关键词语相对应的短语信息；或，

将某一词语类别的语法树中预先设定的最大匹配长度的词语作为目标关键词语衍生的短语；

遍历与该语法树的词语类型相同的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，形成与目标关键词语相对应的短语信息。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括：

第一识别单元，将第一语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为排查方式衍生的短语；

遍历提取得到的全部关键词语，或者，遍历与第一语法树的词语类型相同的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，获得与排查方式相对应的短语形式的排查方式信息。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括：

第二识别单元，将第二语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为排查过程衍生的短语；

遍历提取得到的全部关键词语，或者，遍历与第一语法树的词语类型相同的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，获得与排查过程相对应的短语形式的排查过程信息；

其中，所述排查过程信息包括：部件信息、图表信息、测量方式信息、故障征兆信息、证据信息、判断结果信息、维修方式信息、故障原因信息的以上一种或多种。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括：

第三识别单元，将第三语法树中预先设定规则的最大匹配长度的词语作为研判衍生的短语；

遍历提取得到的全部关键词语，或者，遍历与第一语法树的词语类型相同的关键词语，提取所述短语覆盖的关键词语，获得与研判相对应的短语形式的研判信息；

其中，所述研判信息包括：研判置信度和判断的方式。

16.根据权利要求9或15所述的装置，其特征在于，所述标记模块具体执行如下步骤：根据排查逻辑信息中形成的排查证据链和对应所述排查证据链的研判置信度，对排查逻辑信息进行标记；

提取标记的指标，作为能够自动排查的指标。

17.一种设备，其特征在于，包括：存储器，一个或多个处理器；存储器与处理器通过通信总线相连；处理器被配置为执行存储器中的指令；所述存储器中存储有用于执行如权利要求1至8任一项所述方法中各个步骤的指令。

18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

19.一种设备故障排查系统，其特征在于，该系统包括：

数据采集模块，获取设备运行数据信息；

比对模块，基于权利要求9至16任一项所述设备排查信息获取装置获得的排查逻辑信息，对设备运行数据信息进行比对，获得比对结果；

排查模块，根据比对结果，确定设备故障类型。

20.根据权利要求19所述的设备故障排查系统，其特征在于，该系统包括：

数据处理模块，按照预定格式，对排查工单或案例集中的数据进行排版，形成设备历史排查数据。

21.根据权利要求19所述的设备故障排查系统，其特征在于，该系统包括：

包含系统应用领域的标准术语，以及标准术语的同义词语、近义词语、关联词语的词语库；

词语库管理模块，用于对词语库进行维护和管理。