CN112582080A - 一种物联网设备状态监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种物联网设备状态监测方法及系统。在该方法中，首先获取待监测物联网设备的设备运行信息和设备运行参数集，其次根据工况运行参数的运行轨迹信息生成工况运行参数的设备运行状态信息集，进而以设备运行状态信息集为基础确定设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，根据运行轨迹信息预估设备环境运行参数的变化率，然后根据待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率对工况运行参数和设备环境运行参数进行监测，这样能够从多方面对物联网设备的运行状态进行监测，以确保物联网设备在运行过程中的安全性。

Description

一种物联网设备状态监测方法及系统

技术领域

本公开涉及物联网和设备状态监测技术领域，特别涉及一种物联网设备状态监测方法及系统。

背景技术

随着物联网技术的不断发展，物联网技术在人们的生活中应用越来越广泛，而在实际应用中，物联网设备的状态监测主要是基于监测系统进行的，这样难以对物联网设备进行全面的监测，同时也无法保证物联网设备在运行过程中的安全性。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本公开提供了一种物联网设备状态监测方法及系统。

本发明提供了一种物联网设备状态监测方法，所述方法包括：

获取待监测物联网设备的设备运行信息和设备运行参数集，所述设备运行参数集包括所述待监测物联网设备的工况运行参数和设备环境运行参数；

根据所述工况运行参数的运行轨迹信息生成所述工况运行参数的设备运行状态信息集；

基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集；

根据所述运行轨迹信息预估所述设备环境运行参数的变化率；

基于所述待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率，分别对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测。

在一种可替换的实施例中，所述基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，包括：

获取与所述工况运行参数之间的关联度大于第一预设关联度的参考工况运行参数；

确定与所述设备运行状态信息集中各状态参数之间的关联度大于第二预设关联度的参考状态参数；

根据所述参考工况运行参数和参考状态参数，确定与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息；

将确定的初始运行状态信息添加至所述设备运行状态信息集中，得到所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集。

在一种可替换的实施例中，所述根据所述参考工况运行参数和参考状态参数，确定与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，包括：

采集所述参考工况运行参数的运行轨迹信息，得到参考运行轨迹信息；将所述参考运行轨迹信息对应的状态参数以及所述参考状态参数，确定为与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息。

在一种可替换的实施例中，所述基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，包括：

对所述设备运行状态信息集中各状态参数匹配所述工况运行参数的情况进行记录，得到已记录的状态参数集；

采集未记录的状态参数集；其中，所述未记录的状态参数集包括多个未记录的样本状态参数；

获取预设状态参数集确定模型；

基于所述已记录的状态参数集和所述未记录的状态参数集对预设状态参数集确定模型进行配置，以确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集。

在一种可替换的实施例中，所述基于所述已记录的状态参数集和所述未记录的状态参数集对预设状态参数集确定模型进行配置，以确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，包括：

将所述已记录的状态参数集确定为全局样本参数集；

确定所述全局样本参数集中的状态参数数量，得到记录状态参数数量；

从所述未记录的状态参数集选择与记录状态参数数量对应数量的未记录状态参数，得到局部样本参数集；

基于所述全局样本参数集和局部样本参数集对预设状态参数集确定模型进行配置，以确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集。

在一种可替换的实施例中，所述根据所述运行轨迹信息预估所述设备环境运行参数的变化率，包括：

获取基础变化率预估模型；

根据所述运行轨迹信息对所述基础变化率预估模型进行配置，得到变化率预估模型；

基于所述变化率预估模型预估所述设备环境运行参数的变化率。

在一种可替换的实施例中，所述基于所述待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率，分别对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测，包括：

根据所述设备运行信息确定所述设备环境运行参数的损失参数；

基于所述损失参数，向当前设备运行状态信息集中预估变化率高于预设阈值的状态参数监测所述设备环境运行参数；

获取所述工况运行参数的运行时段信息；

基于所述设备运行信息以及运行时段信息，对所述工况运行参数进行监测。

在一种可替换的实施例中，所述方法还包括：

对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测得到监测结果，并将所述监测结果作为待分析业务数据；

根据所述待分析业务数据确定业务数据分析指令，并将所述业务数据分析指令下发给所述待分析业务数据对应的业务分析终端并对所述业务数据分析指令进行实时更新。

本发明还提供了一种物联网设备状态监测系统，所述系统包括相互通信的监测服务器和物联网设备；

其中，所述监测服务器，用于

获取待监测物联网设备的设备运行信息和设备运行参数集，所述设备运行参数集包括所述待监测物联网设备的工况运行参数和设备环境运行参数；

根据所述工况运行参数的运行轨迹信息生成所述工况运行参数的设备运行状态信息集；

基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集；

根据所述运行轨迹信息预估所述设备环境运行参数的变化率；

基于所述待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率，分别对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。

本公开提供了一种物联网设备状态监测方法及系统，首先获取待监测物联网设备的设备运行信息和设备运行参数集，其次根据工况运行参数的运行轨迹信息生成工况运行参数的设备运行状态信息集，进而以设备运行状态信息集为基础确定设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，根据运行轨迹信息预估设备环境运行参数的变化率，然后根据待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率对工况运行参数和设备环境运行参数进行监测，这样能够从多方面对物联网设备的运行状态进行监测，以确保物联网设备在运行过程中的安全性。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是本发明实施例提供的一种物联网设备状态监测系统的通信架构示意图。

图2是本发明实施例提供的一种物联网设备状态监测方法的流程图。

图3是本发明实施例提供的一种监测服务器的硬件结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本发明提供了如图1所示的一种物联网设备状态监测系统的通信架构示意图。其中，所述物联网设备状态监测系统100可以包括监测服务器110和物联网设备器120。其中，所述监测服务器110与所述物联网设备器120通信。在本实施例中，所述监测服务器110可以是台式电脑、笔记本电脑等，所述物联网设备器120可以是手机、智能电子设备、智能家具等，在此不作限定。

在上述基础上，请结合参阅图2，提供了一种物联网设备状态监测方法的流程示意图，在实现上述方法时具体执行以下步骤S210-步骤S250所描述的内容。

步骤S210，获取待监测物联网设备的设备运行信息和设备运行参数集，所述设备运行参数集包括所述待监测物联网设备的工况运行参数和设备环境运行参数。

步骤S220，根据所述工况运行参数的运行轨迹信息生成所述工况运行参数的设备运行状态信息集。

步骤S230，基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集。

步骤S240，根据所述运行轨迹信息预估所述设备环境运行参数的变化率。

步骤S250，基于所述待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率，分别对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测。

在执行上述步骤S210-步骤S250所描述的方法时可以达到如下有益技术效果：首先获取待监测物联网设备的设备运行信息和设备运行参数集，其次根据工况运行参数的运行轨迹信息生成工况运行参数的设备运行状态信息集，进而以设备运行状态信息集为基础确定设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，根据运行轨迹信息预估设备环境运行参数的变化率，然后根据待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率对工况运行参数和设备环境运行参数进行监测，这样能够从多方面对物联网设备的运行状态进行监测，以确保物联网设备在运行过程中的安全性。

在一种可替换的实施例中，所述基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，包括：

获取与所述工况运行参数之间的关联度大于第一预设关联度的参考工况运行参数；

确定与所述设备运行状态信息集中各状态参数之间的关联度大于第二预设关联度的参考状态参数；

根据所述参考工况运行参数和参考状态参数，确定与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息；

将确定的初始运行状态信息添加至所述设备运行状态信息集中，得到所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集。

在一种可替换的实施例中，所述根据所述参考工况运行参数和参考状态参数，确定与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，包括：

采集所述参考工况运行参数的运行轨迹信息，得到参考运行轨迹信息；将所述参考运行轨迹信息对应的状态参数以及所述参考状态参数，确定为与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息。

在一种可替换的实施例中，所述基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，包括：

对所述设备运行状态信息集中各状态参数匹配所述工况运行参数的情况进行记录，得到已记录的状态参数集；

采集未记录的状态参数集；其中，所述未记录的状态参数集包括多个未记录的样本状态参数；

获取预设状态参数集确定模型；

基于所述已记录的状态参数集和所述未记录的状态参数集对预设状态参数集确定模型进行配置，以确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集。

在一种可替换的实施例中，所述基于所述已记录的状态参数集和所述未记录的状态参数集对预设状态参数集确定模型进行配置，以确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，包括：

将所述已记录的状态参数集确定为全局样本参数集；

确定所述全局样本参数集中的状态参数数量，得到记录状态参数数量；

从所述未记录的状态参数集选择与记录状态参数数量对应数量的未记录状态参数，得到局部样本参数集；

基于所述全局样本参数集和局部样本参数集对预设状态参数集确定模型进行配置，以确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集。

在一种可替换的实施例中，所述根据所述运行轨迹信息预估所述设备环境运行参数的变化率，包括：

获取基础变化率预估模型；

根据所述运行轨迹信息对所述基础变化率预估模型进行配置，得到变化率预估模型；

基于所述变化率预估模型预估所述设备环境运行参数的变化率。

在一种可替换的实施例中，所述基于所述待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率，分别对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测，包括：

根据所述设备运行信息确定所述设备环境运行参数的损失参数；

基于所述损失参数，向当前设备运行状态信息集中预估变化率高于预设阈值的状态参数监测所述设备环境运行参数；

获取所述工况运行参数的运行时段信息；

基于所述设备运行信息以及运行时段信息，对所述工况运行参数进行监测。

在上述内容的基础上，本发明还包括步骤S260：对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测得到监测结果，并将所述监测结果作为待分析业务数据；根据所述待分析业务数据确定业务数据分析指令，并将所述业务数据分析指令下发给所述待分析业务数据对应的业务分析终端并对所述业务数据分析指令进行实时更新。

进一步地，步骤S260所描述的对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测得到监测结果，并将所述监测结果作为待分析业务数据；根据所述待分析业务数据确定业务数据分析指令，并将所述业务数据分析指令下发给所述待分析业务数据对应的业务分析终端并对所述业务数据分析指令进行实时更新，具体还可以包括以下内容。

步骤S261，获取待分析业务数据在第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合。

在本实施例中，所述第一业务分析时间段包含至少两个业务指标分析时间节点，各个所述业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合包含所述待分析业务数据中的业务属性标记模块在对应的业务指标分析时间节点中标记到的或接收的目标业务数据的指标记录轨迹。

步骤S262，确定所述第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合之间的指标记录轨迹相似度；根据所述第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合之间的指标记录轨迹相似度，确定所述待分析业务数据在所述第一业务分析时间段内的业务运行状态数据。

步骤S263，根据所述业务运行状态数据确定所述待分析业务数据在所述第一业务分析时间段内的业务数据分析指令；将所述业务数据分析指令下发给所述待分析业务数据对应的业务分析终端并对所述业务数据分析指令进行实时更新。

可以理解，通过执行上述步骤S261-步骤S263，首先获取待分析业务数据在第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合，其次确定第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合之间的指标记录轨迹相似度并确定待分析业务数据在第一业务分析时间段内的业务运行状态数据，最后根据业务运行状态数据确定待分析业务数据在第一业务分析时间段内的业务数据分析指令并下发给待分析业务数据对应的业务分析终端，并对业务数据分析指令进行实时更新。

如此，通过对待分析业务数据对应的不同业务指标分析时间节点的业务指标记录轨迹集合进行分析，能够及时、精准地生成与待分析业务数据对应的业务数据分析指令，从而使待分析业务数据对应的业务分析终端基于业务数据分析指令实现对待分析业务数据的进行实时监测分析，避免机械式地对业务数据进行分析，进而避免在实际分析过程中遗漏待分析业务数据的相关重要分析角度或者分析内容，这样可以确保对待分析业务数据的深度分析和挖掘，从而尽可能多地得到待分析业务数据背后的数据价值。此外，通过对业务数据分析指令进行实时更新，能够将业务分析终端的实时更新数据状况考虑在内，从而基于物联网设备实现对新增业务数据指标或者其它业务的突发情况的应对调整，这样可以确保在对待分析业务数据进行分析时的完整性和有序性。

在具体实施时，步骤S261所描述的获取待分析业务数据在第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合可以包括以下步骤S2611和步骤S2612所描述的内容。

步骤S2611，获取所述待分析业务数据中的业务属性标记模块在第一业务指标分析时间节点开始后设定时段步长内标记到的目标业务数据的指标记录轨迹，并根据所述待分析业务数据中的业务属性标记模块在第一业务指标分析时间节点开始后设定时段步长内标记到的目标业务数据的指标记录轨迹，确定所述第一业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合，所述第一业务指标分析时间节点为所述第一业务分析时间段内的任一业务指标分析时间节点。

步骤S2612，在所述待分析业务数据中的业务属性标记模块在第二业务指标分析时间节点开始后设定时段步长内未标记目标业务数据的情况下，根据所述待分析业务数据中的业务属性标记模块接收的目标业务数据的指标记录轨迹，确定针对所述第二业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合，所述第二业务指标分析时间节点为所述第一业务分析时间段内所述第一业务指标分析时间节点以外的任一业务指标分析时间节点。

此外，在步骤S2611和步骤S2612的基础上，还可以包括以下步骤S2613和步骤S2614所描述的内容。

步骤S2613，在所述待分析业务数据中的业务属性标记模块在第三业务指标分析时间节点开始后的设定时段步长内未标记目标业务数据，且所述第三业务指标分析时间节点之前连续的第一设定累计数量的业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合均为根据所述业务属性标记模块接收的目标业务数据的指标记录轨迹确定的情况下，向所述业务属性标记模块发送目标业务数据标记指令，以使所述业务属性标记模块响应所述目标业务数据标记指令标记目标业务数据，所述第三业务指标分析时间节点为所述第一业务分析时间段内所述第一业务指标分析时间节点和所述第二业务指标分析时间节点以外的任一业务指标分析时间节点。

步骤S2614，获取所述业务属性标记模块响应所述目标业务数据标记指令标记到的目标业务数据的指标记录轨迹，并根据所述业务属性标记模块响应所述目标业务数据标记指令标记到的目标业务数据的指标记录轨迹，确定所述第三业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合。

如此设计，通过执行上述步骤S2611-步骤S2614能够基于业务属性标记模块在不同的业务指标分析时间节点对应的设定时段步长内对目标业务数据的标记情况实现对目标业务数据的指标记录轨迹的获取，从而确保业务指标记录轨迹集合的完整性，避免在某些时段下遗漏目标业务数据的指标记录轨迹。

可选地，步骤S262所描述的确定所述第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合之间的指标记录轨迹相似度，可以通过以下两种实施方式中的任一种实现。

第一种实施方式，从第一业务分析时间段内的各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合中，确定一个基准指标记录轨迹子集合；分别确定所述第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合中所述基准指标记录轨迹子集合以外的各个业务指标记录轨迹集合，与所述基准指标记录轨迹子集合之间的指标记录轨迹相似度。

第二种实施方式，分别确定所述第一业务分析时间段内每相邻两个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合之间的指标记录轨迹相似度。

这样一来，能够在业务分析时间段内精准地计算出指标记录轨迹相似度。

在实际应用过程中，所述第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合包含动态业务指标记录轨迹集合和静态业务指标记录轨迹集合，所述业务运行状态数据包含根据所述第一业务分析时间段内指定的各个业务指标分析时间节点的动态业务指标记录轨迹集合对应的指标记录轨迹相似度确定的第一业务运行状态数据，以及根据所述第一业务分析时间段内指定的各个业务指标分析时间节点的静态业务指标记录轨迹集合对应的指标记录轨迹相似度确定的第二业务运行状态数据。

在这一基础上，步骤S263所描述的根据所述业务运行状态数据确定所述待分析业务数据在所述第一业务分析时间段内的业务数据分析指令，包括：根据所述第一业务运行状态数据和所述第二业务运行状态数据，确定所述待分析业务数据在所述第一业务分析时间段内的业务数据分析指令。如此设计，能够确保业务数据分析指令能够将不同的业务运行状态数据考虑在内，从而对业务分析终端中的待分析业务数据进行全面分析。

进一步地，根据所述第一业务运行状态数据和所述第二业务运行状态数据，确定所述待分析业务数据在所述第一业务分析时间段内的业务数据分析指令，进一步可以包括以下步骤(1)-步骤(3)所描述内容。

步骤(1)，在所述第一业务运行状态数据对应的业务状态异常系数不大于预设的第一目标异常系数，且所述第二业务运行状态数据对应的业务状态异常系数不大于预设的第二目标异常系数的情况下，确定所述待分析业务数据在所述第一业务分析时间段内的业务数据分析指令为连续性分析指令。

步骤(2)，在所述第一业务运行状态数据对应的业务状态异常系数不大于所述第一目标异常系数，且所述第二业务运行状态数据对应的业务状态异常系数小于所述第二目标异常系数的情况下，确定所述待分析业务数据在所述第一业务分析时间段内的业务数据分析指令为间断性分析指令。

步骤(3)，在所述第一业务运行状态数据对应的业务状态异常系数小于所述第一目标异常系数，且所述第二业务运行状态数据对应的业务状态异常系数小于所述第二目标异常系数的情况下，确定所述待分析业务数据在所述第一业务分析时间段内的业务数据分析指令为延时性分析指令。

如此，可以通过执行上述步骤(1)-步骤(3)所描述的内容来确定出不同业务运行状态数据的业务状态异常系数在不同情况所对应的业务数据分析指令，基于不同的业务数据分析指令对待分析业务数据进行分析时，能够避免在实际分析过程中遗漏待分析业务数据的相关重要分析角度或者分析内容

在一个可能的示例中，步骤S262所描述的根据所述第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合之间的指标记录轨迹相似度，确定所述待分析业务数据在所述第一业务分析时间段内的业务运行状态数据，可以通过以下两种实施方式中的任一种实现。

第一种实施方式，从所述第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合中，确定目标业务数据对应的标记的辨识权重低于第一预设辨识权重的至少一个目标动态业务指标记录轨迹集合，以及目标业务数据对应的标记的辨识权重低于第二预设辨识权重的至少一个目标静态业务指标记录轨迹集合；根据所述至少一个目标动态业务指标记录轨迹集合对应的指标记录轨迹相似度确定所述第一业务运行状态数据，并根据所述至少一个目标静态业务指标记录轨迹集合对应的指标记录轨迹相似度确定所述第二业务运行状态数据。

第二种实施方式，分别根据所述第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合包含的业务指标记录轨迹的轨迹特征分布，确定各个所述指标记录轨迹相似度的完整性系数；根据所述第一业务分析时间段内各个业务指标分析时间节点对应的业务指标记录轨迹集合之间的指标记录轨迹相似度，以及各个所述指标记录轨迹相似度的完整性系数，确定所述待分析业务数据在所述第一业务分析时间段内的业务运行状态数据。

如此，通过以上两种实施方式中的任一方式确定业务运行状态数据，能够从目标业务数据对应的标记的辨识权重层面或者完整性系数层面进行考虑，从而灵活、准确地确定业务运行状态数据。

在具体实施时，在对业务数据分析指令进行下发和实时更新时，需要考虑与业务分析终端中各业务数据之间的指令格式的匹配性，从而避免业务分析终端无法接收或者无法执行对应的业务数据分析指令。进一步还要考虑实时更新时的业务类别信息。为实现上述目的，步骤S263所描述的将所述业务数据分析指令下发给所述待分析业务数据对应的业务分析终端并对所述业务数据分析指令进行实时更新，进一步可以通过以下步骤S2631-步骤S2635所描述的内容实现。

步骤S2631，确定所述业务数据分析指令中的指令格式序列，并生成与所述指令格式序列对应的第一格式特征集合，所述指令格式序列为物联网设备基于所述业务数据分析指令采用预设格式解析模型解析得到的序列，所述序列所对应的格式文本是不变化的；获取所述业务分析终端的终端配置参数列表，并根据所述第一格式特征集合计算所述指令格式序列与所述终端配置参数列表之间的匹配性描述权重。

步骤S2632，若所述指令格式序列与所述终端配置参数列表之间的匹配性描述权重小于预设的匹配性阈值，则将所述业务分析终端对应的指令接收日志与所述第一格式特征集合进行匹配，得到第二格式特征集合；将所述指令接收日志转换为指令列表，并以所述指令列表为第一待处理对象，以所述业务数据分析指令为第二待处理对象，进行指令匹配性匹配，得到第一匹配性匹配结果；根据所述第二格式特征集合对所述第一匹配性匹配结果进行筛选，得到置信权重高于所述第一匹配性匹配结果的置信权重的第二匹配性匹配结果；确定所述第二匹配性匹配结果与所述指令列表的第一指令操作信息，并将所述第一指令操作信息对应的操作逻辑信息与所述指令接收日志进行匹配，得到指令操作指示信息。

步骤S2633，若所述指令格式序列与所述终端配置参数列表之间的匹配性描述权重大于或等于所述匹配性阈值，则确定所述第一匹配性匹配结果与所述指令列表的第二指令操作信息，并将所述第二指令操作信息内的操作逻辑信息与所述指令接收日志进行匹配，得到指令操作指示信息。

步骤S2634，基于所述指令操作指示信息对所述业务数据分析指令进行操作以得到目标指令，将所述目标指令发送给所述业务分析终端；在将所述目标指令发送给所述业务分析终端之后，基于所述业务数据分析指令对应的生成时刻信息对目标区域内的目标业务数据进行多维度信息提取，得到所述目标业务数据对应的第一多维度信息集合和第二多维度信息集合；其中，所述第一多维度信息集合用于表征所述目标业务数据对应的业务价值信息对应的特征集合，第二多维度信息集合用于表征所述目标业务数据对应的新增业务数据指标对应的特征集合。

步骤S2635，在获取到所述第一多维度信息集合与所述第二多维度信息集合之后，获取所述第一多维度信息集合的第一业务变化数据集和所述第二多维度信息集合的第二业务变化数据集，其中，所述第一多维度信息集合中包括第一业务类别信息，所述第二多维度信息集合中包括第二业务类别信息；获取所述第一业务变化数据集中的每一组数据节点与所述第二业务变化数据集中的每一组数据节点，得到业务变化节点分布；确定所述业务变化节点分布中的任意两组数据节点之间的关联性指数，得到初始关联性指数队列；将所述初始关联性指数队列中的小于设定关联性指数的关联性指数调整为设定关联性指数，得到当前关联性指数队列；对所述当前关联性指数队列进行更新频率识别，得到实时业务需求识别结果，其中，所述实时业务需求识别结果用于指示所述第一业务类别信息与所述第二业务类别信息为相同业务类别信息或者为不同业务类别信息；基于所述实时业务需求识别结果对所述业务数据分析指令进行实时更新更新并返回执行将所述业务数据分析指令下发给所述待分析业务数据对应的业务分析终端的步骤。

应当注意，在实时更新更新之后，返回执行将所述业务数据分析指令下发给所述待分析业务数据对应的业务分析终端时，业务数据分析指令是不同的。

可以理解，通过执行上述步骤S2631-步骤S2635所描述的内容，能够在对业务数据分析指令进行下发和实时更新时，考虑到与业务分析终端业务分析终端中各业务数据之间的指令格式的匹配性，从而避免业务分析终端无法接收或者无法执行对应的业务数据分析指令。此外，还考虑了实时更新时的业务类别信息，从而确保对业务数据分析指令的精准、实时更新更新。

基于同样的发明构思，本发明还提供了一种物联网设备状态监测系统，所述系统包括相互通信的监测服务器和物联网设备；

其中，所述监测服务器，用于

获取待监测物联网设备的设备运行信息和设备运行参数集，所述设备运行参数集包括所述待监测物联网设备的工况运行参数和设备环境运行参数；

根据所述工况运行参数的运行轨迹信息生成所述工况运行参数的设备运行状态信息集；

基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集；

根据所述运行轨迹信息预估所述设备环境运行参数的变化率；

基于所述待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率，分别对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测。

在上述基础上，请结合参阅图3，提供了一种监测服务器110，包括处理器111以及与所述处理器111连接的存储器112和总线113；其中，所述处理器111和所述存储器112通过所述总线113完成相互间的通信；所述处理器111用于调用所述存储器112中的程序指令，以执行上述的方法。

进一步地，还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (9)

1.一种物联网设备状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待监测物联网设备的设备运行信息和设备运行参数集，所述设备运行参数集包括所述待监测物联网设备的工况运行参数和设备环境运行参数；

根据所述工况运行参数的运行轨迹信息生成所述工况运行参数的设备运行状态信息集；

基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集；

根据所述运行轨迹信息预估所述设备环境运行参数的变化率；

基于所述待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率，分别对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，包括：

获取与所述工况运行参数之间的关联度大于第一预设关联度的参考工况运行参数；

确定与所述设备运行状态信息集中各状态参数之间的关联度大于第二预设关联度的参考状态参数；

根据所述参考工况运行参数和参考状态参数，确定与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息；

将确定的初始运行状态信息添加至所述设备运行状态信息集中，得到所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考工况运行参数和参考状态参数，确定与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，包括：

采集所述参考工况运行参数的运行轨迹信息，得到参考运行轨迹信息；将所述参考运行轨迹信息对应的状态参数以及所述参考状态参数，确定为与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，包括：

对所述设备运行状态信息集中各状态参数匹配所述工况运行参数的情况进行记录，得到已记录的状态参数集；

采集未记录的状态参数集；其中，所述未记录的状态参数集包括多个未记录的样本状态参数；

获取预设状态参数集确定模型；

基于所述已记录的状态参数集和所述未记录的状态参数集对预设状态参数集确定模型进行配置，以确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述已记录的状态参数集和所述未记录的状态参数集对预设状态参数集确定模型进行配置，以确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集，包括：

将所述已记录的状态参数集确定为全局样本参数集；

确定所述全局样本参数集中的状态参数数量，得到记录状态参数数量；

从所述未记录的状态参数集选择与记录状态参数数量对应数量的未记录状态参数，得到局部样本参数集；

基于所述全局样本参数集和局部样本参数集对预设状态参数集确定模型进行配置，以确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行轨迹信息预估所述设备环境运行参数的变化率，包括：

获取基础变化率预估模型；

根据所述运行轨迹信息对所述基础变化率预估模型进行配置，得到变化率预估模型；

基于所述变化率预估模型预估所述设备环境运行参数的变化率。

7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率，分别对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测，包括：

根据所述设备运行信息确定所述设备环境运行参数的损失参数；

基于所述损失参数，向当前设备运行状态信息集中预估变化率高于预设阈值的状态参数监测所述设备环境运行参数；

获取所述工况运行参数的运行时段信息；

基于所述设备运行信息以及运行时段信息，对所述工况运行参数进行监测。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测得到监测结果，并将所述监测结果作为待分析业务数据；

根据所述待分析业务数据确定业务数据分析指令，并将所述业务数据分析指令下发给所述待分析业务数据对应的业务分析终端并对所述业务数据分析指令进行实时更新。

9.一种物联网设备状态监测系统，其特征在于，所述系统包括相互通信的监测服务器和物联网设备；

其中，所述监测服务器，用于

获取待监测物联网设备的设备运行信息和设备运行参数集，所述设备运行参数集包括所述待监测物联网设备的工况运行参数和设备环境运行参数；

根据所述工况运行参数的运行轨迹信息生成所述工况运行参数的设备运行状态信息集；

基于与所述设备运行状态信息集中各状态参数相匹配的初始运行状态信息，以所述设备运行状态信息集为基础确定所述设备环境运行参数的当前设备运行状态信息集；

根据所述运行轨迹信息预估所述设备环境运行参数的变化率；

基于所述待监测物联网设备的设备运行信息、当前设备运行状态信息集以及预估的变化率，分别对所述工况运行参数和设备环境运行参数进行监测。

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