CN112580837A - 一种设备检修方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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CN112580837A CN202011591871.7A CN202011591871A CN112580837A CN 112580837 A CN112580837 A CN 112580837A CN 202011591871 A CN202011591871 A CN 202011591871A CN 112580837 A CN112580837 A CN 112580837A
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Abstract

本发明公开了一种设备检修方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取对交通站点中的设备进行检修的业务数据；基于业务数据计算设备内的组件在多个状态下的初始概率；根据初始概率计算组件在多个检修周期之间状态发生改变的状态转移概率矩阵；当状态转移概率矩阵未发生变化时，根据组件在多个状态下的平均概率计算组件的有效度，有效度是指设备能正常工作或在发生故障后在规定时间里能修复而不影响正常工作的概率；基于有效度对设备设置检修的周期。通过初始概率可确定组件的初始状态，由初始状态确定状态转移概率矩阵能预测组件的状态变化，计算组件的有效度有利于为组件制定精确的检修周期，确定设备的检修策略，利于提供高效的设备检修。

Description

一种设备检修方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及检修技术，尤其涉及一种设备检修方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
设备检修旨在基于设备的日常运行信息来判断设备的异常状态，发现设备的潜在故障及故障，进而针对各类设备开展定制化的检修策略。
目前的设备检修相比较传统的定期检修模式在对不同设备的检修周期的制定方面也更加灵活、针对不同设备的检修强度也各有不同。检修周期的指定能够成为提升检修效率的关键因素。
然而，在城市轨道交通运维系统中，设备种类繁多、数量巨大，存在大量设备的运行状态无法实时感知，现有的设备检修策略仅能为运行状态明确的单个设备提供确切的轮训检修，却无法针对运行状态不明、或运行状态动态变化的设备制定有效的检修周期，若检修周期过长，则无法保证及时有效地发现设备的潜在故障；若检修周期过短，则会造成人力物力的浪费。
发明内容
本发明提供一种设备检修方法、装置、设备及存储介质，以解决无法为交通运维系统中运行状态不明的设备制定有效检修周期的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种设备检修方法，所述方法包括：
获取对交通站点中的设备进行检修的业务数据；
基于所述业务数据计算所述设备内的组件在多个状态下的初始概率；
根据所述初始概率计算所述组件在多个检修周期之间所述状态发生改变的状态转移概率矩阵；
当所述状态转移概率矩阵未发生变化时，根据所述组件在多个状态下的平均概率计算所述组件的有效度，所述有效度是指所述设备能正常工作或在发生故障后在规定时间里能修复而不影响正常工作的概率；
基于所述有效度对所述设备设置检修的周期。
第二方面，本发明实施例还提供了一种设备检修装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取对交通站点中的设备进行检修的业务数据；
第一计算模块，用于基于所述业务数据计算所述设备内的组件在多个状态下的初始概率；
第二计算模块，用于根据所述初始概率计算所述组件在多个检修周期之间所述状态发生改变的状态转移概率矩阵；
有效度计算模块，用于当所述状态转移概率矩阵未发生变化时，根据所述组件在多个状态下的平均概率计算所述组件的有效度，所述有效度是指所述设备能正常工作或在发生故障后在规定时间里能修复而不影响正常工作的概率；
周期设置模块，用于基于所述有效度对所述设备设置检修的周期。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的设备检修方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的设备检修方法。
本发明通过获取对交通站点中的设备进行检修的业务数据；基于所述业务数据计算所述设备内的组件在多个状态下的初始概率；根据所述初始概率计算所述组件在多个检修周期之间所述状态发生改变的状态转移概率矩阵；当所述状态转移概率矩阵未发生变化时，根据所述组件在多个状态下的平均概率计算所述组件的有效度，所述有效度是指所述设备能正常工作或在发生故障后在规定时间里能修复而不影响正常工作的概率；基于所述有效度对所述设备设置检修的周期。获取与设备历史检修相关的业务数据，基于业务数据确定设备的各个组件在历史检修中处于不同运行状态下的初始概率，无需对设备中的组件进行实时检测，针对某些运行状态波动变化的设备也可以确定初始概率、即得到设备中各个组件的初始状态，在初始概率的基础上计算组件在连续多个检修周期中状态改变的状态转移概率矩阵，该矩阵的变化可以表征组件的状态随时间变化的趋势，同时，该矩阵由组件的各个状态的转移概率组成，能够预测设备中各个组件的运行状态，了解组件状态的变化趋势，有利于为组件提供精确的检修，当状态转移概率矩阵未发生变化时计算组件的有效度，可以为设备中的组件制定精确的检修周期，进一步能够确定由组件构成的设备的检修策略，避免检修周期过长导致设备故障率升高，避免检修周期过短造成检修成本过高。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种设备检修方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种设备检修装置的结构示意图；
图3为本发明实施例三提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
应注意到：在本发明实施例的描述中，术语“第一”、“第二”等次序词仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种设备检修方法的流程图，本实施例可适用于为交通站点运维系统中的设备制定检修周期的情况，该方法可以由设备检修装置来执行，该设备检修装置可以由软件和/或硬件实现，可配置在计算机设备中，例如，服务器、工作站、个人电脑，等等，该方法具体包括如下步骤：
S101、获取对交通站点中的设备进行检修的业务数据。
交通站点可以包括地铁交通站点、轨道列车交通站点，等等。交通站点中的设备可以包括供电设备、机房设备、自动售检票设备、显示设备、闸机设备，等等。本实施例可以从不同的数据来源、不同渠道来获取对交通站点中的设备进行检修的业务数据，本实施例对此不作任何限定。
以交通站点为地铁交通站点为例，地铁设备运维系统涵盖地铁各专业设备的运行维护，包括AFC专业(含自动售检票设备、闸机设备、机房设备等)、供电专业(含高压与低压电缆、配电柜、馈电柜、进线柜、直流屏等100多种设备)、工建专业(含轨道设备、道岔设备等)、信号专业(含信号灯设备等)等将近20个专业。
每种设备由多个设备组件组成，例如供电专业直流屏设备包含充电柜、充电组件、监控组件、电池组件。电池组件的状态数据包括：直流测量精度(电池电压12.5V±10％范围内≤0.5％)、1路电池室温度(-40℃～125℃)、109路电池温度(-55℃～125℃)；充电组件的状态数据包括：充电电压(286～198V范围内≤0.5％)、充电控制参数(调压口输出电压0～8V，受控100mA)等。对于供电专业直流屏设备，其设备内的各组件的实时状态参数可以从电力监控系统(Power Supervisory Control And Data Acquisition，PSCADA)获得。
地铁行业电力监控子系统与地铁行业的综合监控系统(ISCS)紧密集成，实现PSCADA系统的功能，共同完成变电所主要供电设备及接触网(轨)等电力设备运行情况的分层分布远程实时监视和控制，处理供电系统的各种异常事故及报警事件，保障系统的正常运行，同时大大提升供电系统调度、管理及维修的自动化程度，提高供电质量，保证系统安全、可靠地运行。
对设备进行检修的目的在于对设备的异常状态进行处理，可以通过第三方监控系统(例如PSCADA系统)获取地铁交通站点中各个设备在地铁设备运维系统中的业务数据，业务数据包括设备维修记录(包括维修组件信息、维修时间信息、故障类型信息)、设备状态信息(正常状态、潜在故障状态、故障状态)，等等。本发明实施例对业务数据的类型不作任何限定。
S102、基于业务数据计算设备内的组件在多个状态下的初始概率。
在本实施例的一种实现方式中，对于双故障模型，组件的状态包括设备内的组件的正常状态、组件的潜在故障状态、组件的故障状态。可以从业务数据中查询设备内的组件的参数(例如电压、电流等等)；计算参数在预设的时间周期内的数值范围；若数值范围归属于预设的正常值范围，则确定组件处于正常状态；若数值范围归属于预设的潜在故障值范围，则确定组件处于潜在故障状态；若数值范围既不归属于正常值范围、也不归属于潜在故障值范围，则确定组件处于故障状态；分别计算组件处于正常状态、处于潜在故障状态、处于故障状态的概率、作为初始概率。
在一个具体示例中，对于能够通过第三方监控系统(以供电专业PSCADA系统为例)获得地铁交通站点中的各个设备内组件状态数据的组件，建立双故障模型，在双故障模型中，能够通过获取设备中各个组件在一年内的历史状态数据，以确定各个组件状态值的初始概率。
以直流屏设备内的电池组组件为例，通过PSCADA系统获取电池组组件在一年内的电池电压参数的记录值，由行业专家设定电池电压参数的正常值和故障值阈值(例如正常值12.5V±10％，超出12.5V±15％为故障值)，则正常值范围为[11.25V，13.75V]，潜在故障值范围为[10.625V，11.25V]与[13.75V，14.375V]，其他为故障值范围。对于组件A，其状态参数为b1,b2,…,bn。当b1,b2,…,bn均处于正常状态时，组件A视为正常状态；当b1,b2,…,bn有至少一项处于故障状态时，组件A视为故障状态；其他情况组件A视为潜在故障状态。据此统计出近1年内直流屏电池组组件处于正常状态、故障状态与潜在故障状态的概率，作为电池组组件状态初始概率。
在本实施例的另一种实现方式中，对于单故障模型，组件的状态包括设备内的组件的正常状态、组件的故障状态；可以从业务数据中筛选出设备内的组件的检修时间，以统计组件在预设的时间周期内被检修的总时长；计算总时长与时间周期的比值，得到组件在故障状态下的初始概率；若从业务数据中查询到组件在时间周期内未被检修过，则确定组件处于正常状态，组件处于正常状态下的初始概率与组件在故障状态下的初始概率之和为1。
在另一个具体示例中，对于无法通过第三方监控系统得到地铁交通站点中各个设备内组件状态数据的组件，建立单故障模型，在单故障模型中，可以获取地铁运维系统内的设备组件的历史维修数据(设备组件、报修时间、维修时长)、作为业务数据，计算组件处于正常状态下的概率，作为该组件在正常状态下的初始概率，计算组件处于故障状态下的概率，作为该组件在故障状态下的初始概率；其中，组件处于正常状态下的初始概率与组件在故障状态下的初始概率之和为1。例如，AFC专业自动售票机票箱组件在过往1年中处于故障状态的总时长(票箱组件所有维修记录总时长)为T(分钟)，则T/525600*100％作为票箱组件过往1年中处于故障状态的概率，(1-T/525600)*100％作为票箱组件过往1年中处于正常状态的概率，分别作为状态转移的初始概率。
S103、根据初始概率计算组件在多个检修周期之间状态发生改变的状态转移概率矩阵。
在本实施例中，S103可以包括如下具体步骤：
S1031、基于初始概率计算组件从当前检修周期的状态转换至下一检修周期的状态的转移概率。
在具体实现中，可以分别确定组件在当前检修周期中处于多个状态下的第一状态概率，第一状态概率的初始值为初始概率；
分别确定具有第一状态概率的组件在下一检修周期中处于多个状态下的第二状态概率；
将第二状态概率与第一状态概率的比值作为组件从当前检修周期的状态转换至下一检修周期的状态的转移概率，以转移概率更新第一状态概率，继续执行分别确定组件在当前检修周期中处于多个状态下的第一状态概率，直至满足预设的收敛条件。
S1032、由转移概率组成组件在多个检修周期之间状态发生改变的状态转移概率矩阵，以建立状态转移概率矩阵与检修周期之间的关系。
通过如下公式可以计算状态转移概率矩阵与检修周期之间的关系：
dPi(t)/dt＝∑jfji(t)Pj(t)
其中，Pi(t)为组件在检修周期t时刻处于状态i的概率，fji(t)表示所述组件在检修周期t时刻从状态j转变为状态i的转移概率。
在本实施例的一种实现方式中，对于双故障模型，组件的状态包括设备内的组件的正常状态、组件的潜在故障状态、组件的故障状态，计算单位时间内的状态转移，得到设备模块状态转移概率矩阵，建立状态转移概率矩阵与检修周期之间的关系，上述公式中i和j的取值为0、1、2，i,j＝0表示正常状态，i,j＝1表示潜在故障状态，i,j＝2表示故障状态，公式满足∑Pi(t)＝1，对于任意i满足∑jfji(t)＝1。
在本实施例的另一种实现方式中，对于单故障模型，组件的状态包括设备内的组件的正常状态、组件的故障状态，可以通过同一组件报修时间的平均时间间隔得到该组件从正常状态到故障状态的转移概率f01，通过平均维修时长得到从故障状态到正常状态的转移概率f10(反映维修工作效率)，进而得到组件的状态转移概率矩阵，建立状态转移概率矩阵与检修周期之间的关系，上述公式中i和j的取值为0、1，i,j＝0表示正常状态，i,j＝1表示故障状态，公式满足∑Pi(t)＝1，对于任意i满足∑jfji(t)＝1。
本实施例通过计算设备内各个组件在多状态下的转移概率，得到组件在多个检修周期之间所述状态发生改变的状态转移概率矩阵，可以建立设备的多状态转移模型，无需对设备的运行状态进行实时感知即能模拟设备在运行过程中可能出现的多种运行状态，通过求解微分方程组得到设备组件的状态概率与检修周期的关系，进一步能确定检修周期对组件的状态变化的影响趋势，使得检修周期可以通过概率进行精准量化，利于为设备设置有效的检修的周期。
S104、当状态转移概率矩阵未发生变化时，根据组件在多个状态下的平均概率计算组件的有效度。
其中，有效度是指设备能正常工作或在发生故障后在规定时间里能修复而不影响正常工作的概率。
进一步而言，有效度是在维修方面的定义，它指的是机械或设备能正常工作或在发生故障后在规定里能修复，而不影响正常生产的概率大小，也就是在某种使用条件下和规定的时间内，产品或系统(设备)保持正常使用状态的概率。有效度所包含的正常功能包含了修复的结果。
在本实施例的具体实现中，若组件在相邻的两个检修周期中的状态不发生变化，则确定状态转移概率矩阵未发生变化；当状态转移概率矩阵未发生变化时，查询状态转移概率矩阵对应的检修周期，作为目标检修周期；计算组件在多个状态下位于目标检修周期内的平均概率；对平均概率求和，得到组件在目标检修周期内的有效度。
在一个具体示例中，假设地铁交通站点中的设备经过一段时间的运行到达检测时间T(一个检修周期)时，设备内的组件处于正常状态、潜在故障状态、故障状态下的概率分别为P0(T)、P1(T)、P2(T)，满足P0(T)+P1(T)+P2(T)＝1。经过当前周期的检修后，各个组件处于正常状态、潜在故障状态、故障状态下的概率分别为P0(T)+P1(T)、0、P2(T)(检修操作会使处于潜在故障状态的组件变为正常状态)，然后以此组件的当前状态作为初始状态，即将当前检修周期中处于多个状态下的概率P0(T)+P1(T)、0、P2(T)作为第一状态概率，进入下一个周期的状态转移。再次经过检修周期T后，组件处于正常状态、潜在故障状态、故障状态下的概率分别为P0(2T)、P1(2T)、P2(2T)，经过检修后组件处于正常状态、潜在故障状态、故障状态下的概率分别为P0(2T)+P1(2T)、0、P2(2T)。经过几个周期的状态转移以后，组件的状态趋于稳定，即前一个检修周期的状态与下一个检修周期状态基本一致，此时组件在一个周期内处于正常状态、潜在故障状态、故障状态下的平均概率之和即为组件的有效度。
可以将不同的检修周期T代入进行仿真计算，找到满足组件有效度指标的最长(考虑检修成本指标)检修周期，作为该组件最优检修周期。
S105、基于有效度对设备设置检修的周期。
在本实施例中，可以确定有效度与检修周期的对应关系；确定有效度的最大值；基于对应关系查询最大值所对应的检修周期作为对设备进行检修的周期。
本发明实施例通过获取对交通站点中的设备进行检修的业务数据；基于业务数据计算设备内的组件在多个状态下的初始概率；根据初始概率计算组件在多个检修周期之间状态发生改变的状态转移概率矩阵；当状态转移概率矩阵未发生变化时，根据组件在多个状态下的平均概率计算组件的有效度，有效度是指设备能正常工作或在发生故障后在规定时间里能修复而不影响正常工作的概率；基于有效度对设备设置检修的周期。获取与设备历史检修相关的业务数据，基于业务数据确定设备的各个组件在历史检修中处于不同运行状态下的初始概率，无需对设备中的组件进行实时检测，针对某些运行状态波动变化的设备也可以确定初始概率、即得到设备中各个组件的初始状态，在初始概率的基础上计算组件在连续多个检修周期中状态改变的状态转移概率矩阵，该矩阵的变化可以表征组件的状态随时间变化的趋势，同时，该矩阵由组件的各个状态的转移概率组成，能够预测设备中各个组件的运行状态，了解组件状态的变化趋势，有利于为组件提供精确的检修，当状态转移概率矩阵未发生变化时计算组件的有效度，可以为设备中的组件制定精确的检修周期，进一步能够确定由组件构成的设备的检修策略，避免检修周期过长导致设备故障率升高，避免检修周期过短造成检修成本过高。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种设备检修装置的结构示意图，该装置具体可以包括如下模块：
数据获取模块201，用于获取对交通站点中的设备进行检修的业务数据；
第一计算模块202，用于基于所述业务数据计算所述设备内的组件在多个状态下的初始概率；
第二计算模块203，用于根据所述初始概率计算所述组件在多个检修周期之间所述状态发生改变的状态转移概率矩阵；
有效度计算模块204，用于当所述状态转移概率矩阵未发生变化时，根据所述组件在多个状态下的平均概率计算所述组件的有效度，所述有效度是指所述设备能正常工作或在发生故障后在规定时间里能修复而不影响正常工作的概率；
周期设置模块205，用于基于所述有效度对所述设备设置检修的周期。
在本发明的一个实施例中，所述状态包括所述设备内的组件的正常状态、所述组件的潜在故障状态、所述组件的故障状态；所述第一计算模块202包括：
参数查询子模块，用于从所述业务数据中查询所述设备内的组件的参数；
数值范围计算子模块，用于计算所述参数在预设的时间周期内的数值范围；
正常状态确定子模块，用于若所述数值范围归属于预设的正常值范围，则确定所述组件处于所述正常状态；
潜在故障状态确定子模块，用于若所述数值范围归属于预设的潜在故障值范围，则确定所述组件处于所述潜在故障状态；
故障状态确定子模块，用于若所述数值范围既不归属于所述正常值范围、也不归属于所述潜在故障值范围，则确定所述组件处于所述故障状态；
初始概率计算子模块，用于分别计算所述组件处于所述正常状态、处于所述潜在故障状态、处于所述故障状态的概率、作为初始概率。
在本发明的一个实施例中，所述状态包括所述设备内的组件的正常状态、所述组件的故障状态；所述第一计算模块202包括：
检修时间确定子模块，用于从所述业务数据中筛选出所述设备内的组件的检修时间，以统计所述组件在预设的时间周期内被检修的总时长；
第一计算子模块，用于计算所述总时长与所述时间周期的比值，得到所述组件在所述故障状态下的初始概率；
第二计算子模块，用于若从所述业务数据中查询到所述组件在所述时间周期内未被检修过，则确定所述组件处于正常状态，所述组件处于所述正常状态下的初始概率与所述组件在所述故障状态下的初始概率之和为1。
在本发明的一个实施例中，所述第二计算模块203包括：
转移概率计算子模块，用于基于所述初始概率计算所述组件从当前检修周期的状态转换至下一检修周期的状态的转移概率；
关系确定子模块，用于由所述转移概率组成所述组件在多个检修周期之间所述状态发生改变的状态转移概率矩阵，以建立所述状态转移概率矩阵与所述检修周期之间的关系；通过如下公式计算所述关系：
dPi(t)/dt＝∑jfji(t)Pj(t)
其中，Pi(t)为所述组件在检修周期t时刻处于状态i的概率，fji(t)表示所述组件在检修周期t时刻从状态j转变为状态i的转移概率。
在本发明的一个实施例中，所述转移概率计算子模块包括：
第一状态概率确定单元，用于分别确定所述组件在当前检修周期中处于多个所述状态下的第一状态概率，所述第一状态概率的初始值为所述初始概率；
第二状态概率确定单元，用于分别确定具有所述第一状态概率的所述组件在下一检修周期中处于多个所述状态下的第二状态概率；
转移概率确定单元，用于将所述第二状态概率与所述第一状态概率的比值作为所述组件从所述当前检修周期的状态转换至所述下一检修周期的状态的转移概率，以所述转移概率更新所述第一状态概率，继续执行所述分别确定所述组件在当前检修周期中处于多个所述状态下的第一状态概率，直至满足预设的收敛条件。
在本发明的一个实施例中，所述有效度计算模块204包括：
状态转移概率矩阵确定子模块，用于若所述组件在相邻的两个检修周期中的所述状态不发生变化，则确定所述状态转移概率矩阵未发生变化；
目标检修周期确定子模块，用于当所述状态转移概率矩阵未发生变化时，查询所述状态转移概率矩阵对应的检修周期，作为目标检修周期；
平均概率确定子模块，用于计算所述组件在多个所述状态下位于所述目标检修周期内的平均概率；
有效度确定子模块，用于对所述平均概率求和，得到所述组件在所述目标检修周期内的有效度。
在本发明的一个实施例中，所述周期设置模块205包括：
对应关系确定子模块，用于确定所述有效度与所述检修周期的对应关系；
最大有效度确定子模块，用于确定所述有效度的最大值；
检修周期确定子模块，用于基于所述对应关系查询所述最大值所对应的检修周期作为对所述设备进行检修的周期。
本发明实施例所提供的设备检修装置可执行本发明任意实施例所提供的设备检修方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种计算机设备的结构示意图，如图3所示，该计算机设备包括处理器300、存储器301、通信模块302、输入装置303和输出装置304；计算机设备中处理器300的数量可以是一个或多个，图3中以一个处理器300为例；计算机设备中的处理器300、存储器301、通信模块302、输入装置303和输出装置304可以通过总线或其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
存储器301作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的设备检修方法对应的模块(例如，如图2所示的设备检修装置中的数据获取模块201、第一计算模块202、第二计算模块203、有效度计算模块204和周期设置模块205)。处理器300通过运行存储在存储器301中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的设备检修方法。
存储器301可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器301可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器301可进一步包括相对于处理器300远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
通信模块302，用于与显示屏建立连接，并实现与显示屏的数据交互。
输入装置303可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。
输出装置304可包括显示屏等显示设备。
需要说明的是，输入装置303和输出装置304的具体组成可以根据实际情况设定。
本实施例提供的计算机设备，可执行本发明任一实施例提供的设备检修方法，具备相应的功能和有益效果。
实施例四
本发明实施例四还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例的设备检修方法。
该设备检修方法包括：
获取对交通站点中的设备进行检修的业务数据；
基于所述业务数据计算所述设备内的组件在多个状态下的初始概率；
根据所述初始概率计算所述组件在多个检修周期之间所述状态发生改变的状态转移概率矩阵；
当所述状态转移概率矩阵未发生变化时，根据所述组件在多个状态下的平均概率计算所述组件的有效度，所述有效度是指所述设备能正常工作或在发生故障后在规定时间里能修复而不影响正常工作的概率；
基于所述有效度对所述设备设置检修的周期。
当然,本发明实施例所提供的计算机可读存储介质,其计算机程序不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的设备检修方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述设备检修装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种设备检修方法，其特征在于，包括：
获取对交通站点中的设备进行检修的业务数据；
基于所述业务数据计算所述设备内的组件在多个状态下的初始概率；
根据所述初始概率计算所述组件在多个检修周期之间所述状态发生改变的状态转移概率矩阵；
当所述状态转移概率矩阵未发生变化时，根据所述组件在多个状态下的平均概率计算所述组件的有效度，所述有效度是指所述设备能正常工作或在发生故障后在规定时间里能修复而不影响正常工作的概率；
基于所述有效度对所述设备设置检修的周期。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态包括所述设备内的组件的正常状态、所述组件的潜在故障状态、所述组件的故障状态；
所述基于所述业务数据计算所述设备内的组件在多个状态下的初始概率，包括：
从所述业务数据中查询所述设备内的组件的参数；
计算所述参数在预设的时间周期内的数值范围；
若所述数值范围归属于预设的正常值范围，则确定所述组件处于所述正常状态；
若所述数值范围归属于预设的潜在故障值范围，则确定所述组件处于所述潜在故障状态；
若所述数值范围既不归属于所述正常值范围、也不归属于所述潜在故障值范围，则确定所述组件处于所述故障状态；
分别计算所述组件处于所述正常状态、处于所述潜在故障状态、处于所述故障状态的概率、作为初始概率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态包括所述设备内的组件的正常状态、所述组件的故障状态；
所述基于所述业务数据计算所述设备内的组件在多个状态下的初始概率，包括：
从所述业务数据中筛选出所述设备内的组件的检修时间，以统计所述组件在预设的时间周期内被检修的总时长；
计算所述总时长与所述时间周期的比值，得到所述组件在所述故障状态下的初始概率；
若从所述业务数据中查询到所述组件在所述时间周期内未被检修过，则确定所述组件处于正常状态，所述组件处于所述正常状态下的初始概率与所述组件在所述故障状态下的初始概率之和为1。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始概率计算所述组件在多个检修周期之间所述状态发生改变的状态转移概率矩阵，包括：
基于所述初始概率计算所述组件从当前检修周期的状态转换至下一检修周期的状态的转移概率；
由所述转移概率组成所述组件在多个检修周期之间所述状态发生改变的状态转移概率矩阵，以建立所述状态转移概率矩阵与所述检修周期之间的关系；
通过如下公式计算所述关系：
dPi(t)/dt＝∑jfji(t)Pj(t)
其中，Pi(t)为所述组件在检修周期t时刻处于状态i的概率，fji(t)表示所述组件在检修周期t时刻从状态j转变为状态i的转移概率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始概率计算所述组件从当前检修周期的状态转换至下一检修周期的状态的转移概率，包括：
分别确定所述组件在当前检修周期中处于多个所述状态下的第一状态概率，所述第一状态概率的初始值为所述初始概率；
分别确定具有所述第一状态概率的所述组件在下一检修周期中处于多个所述状态下的第二状态概率；
将所述第二状态概率与所述第一状态概率的比值作为所述组件从所述当前检修周期的状态转换至所述下一检修周期的状态的转移概率，以所述转移概率更新所述第一状态概率，继续执行所述分别确定所述组件在当前检修周期中处于多个所述状态下的第一状态概率，直至满足预设的收敛条件。
6.根据权利要求1或2或3或5所述的方法，其特征在于，所述当所述状态转移概率矩阵未发生变化时，根据所述组件在多个状态下的平均概率计算所述组件的有效度，包括：
若所述组件在相邻的两个检修周期中的所述状态不发生变化，则确定所述状态转移概率矩阵未发生变化；
当所述状态转移概率矩阵未发生变化时，查询所述状态转移概率矩阵对应的检修周期，作为目标检修周期；
计算所述组件在多个所述状态下位于所述目标检修周期内的平均概率；
对所述平均概率求和，得到所述组件在所述目标检修周期内的有效度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述有效度对所述设备设置检修的周期，包括：
确定所述有效度与所述检修周期的对应关系；
确定所述有效度的最大值；
基于所述对应关系查询所述最大值所对应的检修周期作为对所述设备进行检修的周期。
8.一种设备检修装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取对交通站点中的设备进行检修的业务数据；
第一计算模块，用于基于所述业务数据计算所述设备内的组件在多个状态下的初始概率；
第二计算模块，用于根据所述初始概率计算所述组件在多个检修周期之间所述状态发生改变的状态转移概率矩阵；
有效度计算模块，用于当所述状态转移概率矩阵未发生变化时，根据所述组件在多个状态下的平均概率计算所述组件的有效度，所述有效度是指所述设备能正常工作或在发生故障后在规定时间里能修复而不影响正常工作的概率；
周期设置模块，用于基于所述有效度对所述设备设置检修的周期。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的设备检修方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述设备检修方法。
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