CN112671585B - 智能家居设备的异常处理方法及装置、处理器、电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能家居设备的异常处理方法及装置、处理器、电子设备。其中，该方法包括：获取多个智能家居设备中每个智能家居设备的状态数据和事件数据；基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个智能家居设备之间构建关联关系并对上述多个智能家居设备进行异常检测；当检测到上述多个智能家居设备中存在至少一个智能家居设备发生异常时，采用上述关联关系对上述至少一个智能家居设备进行异常诊断。本发明解决了现有技术中无法诊断相互关联的多个智能家居设备之间由于服务协作所导致的异常的技术问题。

Description

智能家居设备的异常处理方法及装置、处理器、电子设备

技术领域

本发明涉及智能家居领域，具体而言，涉及一种智能家居设备的异常处理方法及装置、处理器、电子设备。

背景技术

随着5G技术、物联网技术的不断发展，智能家居作为物联网技术的重要应用场景，市场的接受度越来越高，智能家居设备为用户带来了舒适便捷的家居环境，然而随着智能设备的互联互通，家居设备的故障情况也随之增加。

目前市面上的设备故障诊断虽然可以对家居设备存在的故障进行诊断，但是现有技术中无法解决相互关联的多个智能家居设备之间由于服务协作所导致的异常或故障问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种智能家居设备的异常处理方法及装置、处理器、电子设备，以至少解决现有技术中无法诊断相互关联的多个智能家居设备之间由于服务协作所导致的异常的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种智能家居设备的异常处理方法，包括：获取多个智能家居设备中每个智能家居设备的状态数据和事件数据；基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个智能家居设备之间构建关联关系并对上述多个智能家居设备进行异常检测；当检测到上述多个智能家居设备中存在至少一个智能家居设备发生异常时，采用上述关联关系对上述至少一个智能家居设备进行异常诊断。

可选的，基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个智能家居设备之间构建上述关联关系包括：将上述多个智能家居设备设置为多个状态机；基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个状态机中互联的任意相邻两个状态机之间添加边，构建得到关联图。

可选的，基于上述状态数据和上述事件数据对上述多个智能家居设备进行异常检测包括：基于上述状态数据和上述事件数据在设备运行特征参数与设备运行故障原因之间建立映射关系；利用上述映射关系对上述多个智能家居设备进行异常检测。

可选的，基于上述状态数据和上述事件数据对上述多个智能家居设备进行异常检测还包括：将第一时间序列曲线与第二时间序列曲线进行比对，得到比对结果，其中，上述第一时间序列曲线为历史发生故障的时间序列曲线，上述第二时间序列曲线为上述多个智能家居设备中每个智能家居设备当前运行状态的时间序列曲线；基于上述比对结果对上述多个智能家居设备进行异常检测。

可选的，采用上述关联关系对上述至少一个智能家居设备进行异常诊断包括：基于上述关联关系确定上述多个智能家居设备中每个智能家居设备对应的链路信息，其中，每个智能家居设备所对应的链路信息各不相同；采用上述链路信息对上述多个智能家居设备中每个智能家居设备的当前运行状态进行回溯操作；在进行回溯操作的过程中，通过对每条链路相邻两端的智能家居设备的向量属性信息进行比对，得到比对结果，其中，上述比对结果用于获取上述多个智能家居设备在多个操作过程中发生异常的概率；按照上述比对结果确定上述至少一个智能家居设备所在的异常概率链路。

可选的，上述智能家居设备的异常处理方法还包括：基于上述异常概率链路确定异常发生原因，并将上述异常发生原因推送至目标用户。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种智能家居设备的异常处理装置，包括：获取模块，用于获取多个智能家居设备中每个智能家居设备的状态数据和事件数据；第一处理模块，用于基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个智能家居设备之间构建关联关系并对上述多个智能家居设备进行异常检测；第二处理模块，用于当检测到上述多个智能家居设备中存在至少一个智能家居设备发生异常时，采用上述关联关系对上述至少一个智能家居设备进行异常诊断。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，上述存储介质中存储有计算机程序，其中，上述计算机程序被设置为运行时执行任一项中上述的智能家居设备的异常处理方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序被设置为运行时执行任一项中上述的智能家居设备的异常处理方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为运行上述计算机程序以执行任一项中上述的智能家居设备的异常处理方法。

在本发明实施例中，通过获取多个智能家居设备中每个智能家居设备的状态数据和事件数据；基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个智能家居设备之间构建关联关系并对上述多个智能家居设备进行异常检测；当检测到上述多个智能家居设备中存在至少一个智能家居设备发生异常时，采用上述关联关系对上述至少一个智能家居设备进行异常诊断，达到了对多个智能家居设备之间由于服务协作所导致的异常进行诊断的目的，从而实现了有效诊断智能家居设备的异常发生概率的技术效果，进而解决了现有技术中无法诊断相互关联的多个智能家居设备之间由于服务协作所导致的异常的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种智能家居设备的异常处理方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的智能家居设备的异常处理方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的一种可选的智能家居设备的状态依赖示意图；

图4是根据本发明实施例的一种智能家居设备的异常处理装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种智能家居设备的异常处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种智能家居设备的异常处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取多个智能家居设备中每个智能家居设备的状态数据和事件数据；

步骤S104，基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个智能家居设备之间构建关联关系并对上述多个智能家居设备进行异常检测；

步骤S106，当检测到上述多个智能家居设备中存在至少一个智能家居设备发生异常时，采用上述关联关系对上述至少一个智能家居设备进行异常诊断。

在本发明实施例中，通过获取多个智能家居设备中每个智能家居设备的状态数据和事件数据；基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个智能家居设备之间构建关联关系并对上述多个智能家居设备进行异常检测；当检测到上述多个智能家居设备中存在至少一个智能家居设备发生异常时，采用上述关联关系对上述至少一个智能家居设备进行异常诊断，达到了对多个智能家居设备之间由于服务协作所导致的异常进行诊断的目的，从而实现了有效诊断智能家居设备的异常发生概率的技术效果，进而解决了现有技术中无法诊断相互关联的多个智能家居设备之间由于服务协作所导致的异常的技术问题。

可选的，上述智能家居设备包括：电视机、洗衣机、空调、电冰箱、音箱等等。

可选的，上述状态数据为设备运行状态数据，包括：用电状态、在离线状态、使用频次状态、使用时间和提供服务的状态、设备属性等；上述事件数据为故障事件，即包含软硬件指标的故障事件、网络堵塞、温度升高、电压不稳、设备发热、离线事件、设备异常事件和提供服务的故障等。

在本申请实施例中，通过采集智能家居设备中各个智能家居设备的状态数据与事件数据，例如，在本申请实施例中，通过采集设备运行状态和发生故障事件数据以及设备运行数据所对应的数据结构，对每个智能家居设备的运行数据进行缓存，并将上述每个智能家居设备的运行数据缓存在不同的链路，即智能家居设备通信时一个节点到相邻结点的物理线路。

需要说明的是，由于每个智能家居设备建立数据传输链路，用于对智能家居上传的设备运行数据进行接收，每个智能家居对应一个数据传输链路，不同数据传输链路的传输频道不同。动态缓存表征每个智能家居设备运行数据是实时更新的。

如图2所示，上述多个智能家居设备可以但不限于包括：设备1、设备2、设备3、设备4、设备5等，通过对多个智能家居设备之间的互联互通状态，通过构建关联图的方法进行建模，构建得到多个智能家居设备之间的关联关系，并对上述多个智能家居设备进行异常检测；其中，上述智能家居设备之间的互联互通与智能家居设备之间的关联性相对应，即通过在状态机之间添加边的方式表示上述多个智能家居设备之间的交互状态，各个智能家居设备之间均可以互联影响。

在本申请实施例中，一个状态机对应一个智能家居设备，如果两个智能家居设备之间存在通信交互，则添加边，如果两个智能家居设备之间不存在通信交互，则不添加边。

并且，在本申请实施例中，互联互通与多设备状态的关联性相对应，如图3所示的状态依赖示意图，如果智能家居设备1调用服务开启智能家居设备2，则智能家居设备1与智能家居设备2之间存在互联添加边，智能家居设备1与智能家居设备3互联添加边，智能家居设备2与智能家居设备3不存在互联，没有边。

可选的，在本申请实施例中，上述智能家居设备的数据特征异常检测，可以通过输入每个智能家居设备的状态数据，针对大量的不断更新的状态数据建立深度学习模型，并采用上述状态数据生成样本库，从样本库中查找出状态数据的内在规律，并提炼出故障特征信息，然后对样本库中的状态数据特征和对应的特征值进行学习，训练数据并预测出智能家居设备发生异常或者故障的概率。

在本申请实施例中，上述内在规律即状态数据什么数值是故障，建立故障原因的层次结构模型，分析和采集设备运行特征数据，建立设备运行特征参数与运行故障原因的关联映射关系，利用深度学习技术进行故障特征的提取。

可选的，上述深度学习模型是针对不断变化的设备状态信息建立的深度学习模型，深度学习模型实时预测设备软硬件指标的故障概率，并且可以添加用户人工标记，人工修正，其中，事件数据也在训练数据中，训练学习出什么样的数据属于异常数据，异常数据才是构成故障发生概率。

通过本申请实施例，可以解决由于服务协作所导致的相互关联的智能家居设备故障诊断问题，根据深度学习技术进行实时的状态数据和事件进行学习，预测发生故障的概率，本申请实施例能够对复杂且相互关联的智能家居设备进行故障诊断检测，并且可以诊断出由于服务协作导致的智能家居异常或故障问题，根据智能家居的大量数据进行建模学习以及与云端服务器进行数据交互，并诊断智能家居设备的发生异常或者故障的概率。

在一种可选的实施例中，基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个智能家居设备之间构建上述关联关系包括：

步骤S202，将上述多个智能家居设备设置为多个状态机；

步骤S204，基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个状态机中互联的任意相邻两个状态机之间添加边，构建得到关联图。

可选的，通过将多个智能家居设备设置为多个状态机，并基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个状态机中互联的任意相邻两个状态机之间添加边，构建得到关联图。

在一种可选的实施例中，基于上述状态数据和上述事件数据对上述多个智能家居设备进行异常检测包括：

步骤S302，基于上述状态数据和上述事件数据在设备运行特征参数与设备运行故障原因之间建立映射关系；

步骤S304，利用上述映射关系对上述多个智能家居设备进行异常检测。

可选的，本申请实施例中，基于上述状态数据和上述事件数据在设备运行特征参数与设备运行故障原因之间建立映射关系，并利用上述映射关系对上述多个智能家居设备进行异常检测。

在一种可选的实施例中，基于上述状态数据和上述事件数据对上述多个智能家居设备进行异常检测还包括：

步骤S402，将第一时间序列曲线与第二时间序列曲线进行比对，得到比对结果，其中，上述第一时间序列曲线为历史发生故障的时间序列曲线，上述第二时间序列曲线为上述多个智能家居设备中每个智能家居设备当前运行状态的时间序列曲线；

步骤S404，基于上述比对结果对上述多个智能家居设备进行异常检测。

可选的，上述第一时间序列曲线是指状态自动机中的数据组成的，违背智能设备状态自动机约束的异常组成发生故障的曲线。

在本申请实施例中，以基于时间序列的相似度比对，将历史发生故障的序列曲线与本设备序列曲线进行对比，如果两条曲线之间的差异较大则判定数据出现异常。

本申请实施例通过在多个智能家居设备之间的互联互通通过构建关联图(例如，状态依赖图)的方式，构建异常检测模型，并针对不断变化的多个智能家居设备状态信息建立深度学习模型，学习发生故障的数据，将历史发生故障的序列曲线与本设备序列曲线进行对比，预测故障发生的概率，基于状态依赖图进行故障诊断，并针对异常数据的状态节点回溯异常状态，对比链路中的相邻状态的向量属性信息，并将故障原因反馈给用户。

在一种可选的实施例中，采用上述关联关系对上述至少一个智能家居设备进行异常诊断包括：

步骤S502，基于上述关联关系确定上述多个智能家居设备中每个智能家居设备对应的链路信息，其中，每个智能家居设备所对应的链路信息各不相同；

步骤S504，采用上述链路信息对上述多个智能家居设备中每个智能家居设备的当前运行状态进行回溯操作；

步骤S506，在进行回溯操作的过程中，通过对每条链路相邻两端的智能家居设备的向量属性信息进行比对，得到比对结果，其中，上述比对结果用于获取上述多个智能家居设备在多个操作过程中发生异常的概率；

步骤S508，按照上述比对结果确定上述至少一个智能家居设备所在的异常概率链路。

如图3所示，上述设备1的联网状态是调用网关得到更新链路；设备1的开启状态是调用遥控器得到更新链路；由于互联互通与多设备状态的关联性相对应，例如，设备1调用服务开启设备2，其中，设备1与设备2之间的链路，与设备2和设备3之间的链路就是不同的链路，在链路状态算法中，每个节点都有完整地网络拓扑图，也就是完整的链路信息，节点向相邻节点广播本节点和邻居节点的信息，每当本节点收到这个信息，即采用dijkstra算法来重新计算。

在本申请实施例中，采用状态依赖图诊断多个智能家居设备是否出现异常，对当前状态进行回溯处理，即基于上述关联关系确定上述多个智能家居设备中每个智能家居设备对应的链路信息，采用上述链路信息对上述多个智能家居设备中每个智能家居设备的当前运行状态进行回溯操作。

若当前状态是经过其他设备的服务调用、互联操作等过程更新而来，需要考虑设备内的更新链路以及其他设备的调用链路，即每个智能家居设备都有不同的链路，不同链路的频道不同，但如果检测到本链路与其他链路有关联则更新链路；否则只考虑单链路。

需要说明的是，在回溯的过程中，通过对比链路中的相邻状态的向量属性信息，基于预定约束与规则，可以得到各个操作过程导致故障的概率。不断重复步骤上述采用上述链路信息对上述多个智能家居设备中每个智能家居设备的当前运行状态进行回溯操作，以及通过对比链路中的相邻状态的向量属性信息，基于一定的约束与规则，可以得到各个操作过程导致异常的概率。

在本申请实施例中，上述预定约束与规则是指状态自动机约束与链路状态(LS)规则，使用设备状态主成分分析方法结合状态图回溯，设备4与设备5关联之间的链路的故障概率80％；设备3与设备6之间的链路的故障概率10％，显然设备4与设备5之间链路故障概率高，根据设备状态的时序和操作依赖关系图就可回溯定位与故障相关的时间序列，可以判断出设备1与设备2之间联网状态链路关联发生的故障，检测设备1与设备2之间的联网状态链路即可。

在一种可选的实施例中，上述智能家居设备的异常处理方法还包括：

步骤S602，基于上述异常概率链路确定异常发生原因，并将上述异常发生原因推送至目标用户。

可选的，在本申请实施例中，在检测到异常概率减小到预设阈值时，结束回溯过程，再根据上述回溯过程，得到一条故障概率链路，将其中概率最高的一个或几个故障原因呈现给用户。

实施例2

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述智能家居设备的异常处理方法的装置实施例，图4是根据本发明实施例的一种智能家居设备的异常处理装置的结构示意图，如图4所示，上述智能家居设备的异常处理装置，包括：获取模块400、第一处理模块402和第二处理模块404，其中：

获取模块400，用于获取多个智能家居设备中每个智能家居设备的状态数据和事件数据；第一处理模块402，用于基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个智能家居设备之间构建关联关系并对上述多个智能家居设备进行异常检测；第二处理模块404，用于当检测到上述多个智能家居设备中存在至少一个智能家居设备发生异常时，采用上述关联关系对上述至少一个智能家居设备进行异常诊断。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，例如，对于后者，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的方式位于不同的处理器中。

此处需要说明的是，上述获取模块400、第一处理模块402和第二处理模块404对应于实施例1中的步骤S102至步骤S106，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在计算机终端中。

需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。

上述的智能家居设备的异常处理装置还可以包括处理器和存储器，上述获取模块400、第一处理模块402和第二处理模块404等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元，上述内核可以设置一个或以上。存储器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)，存储器包括至少一个存储芯片。

根据本申请实施例，还提供了一种非易失性存储介质的实施例。可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述非易失性存储介质所在设备执行上述任意一种智能家居设备的异常处理方法。

可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中，上述非易失性存储介质包括存储的程序。

可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：获取多个智能家居设备中每个智能家居设备的状态数据和事件数据；基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个智能家居设备之间构建关联关系并对上述多个智能家居设备进行异常检测；当检测到上述多个智能家居设备中存在至少一个智能家居设备发生异常时，采用上述关联关系对上述至少一个智能家居设备进行异常诊断。

可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：将上述多个智能家居设备设置为多个状态机；基于上述状态数据和上述事件数据在上述多个状态机中互联的任意相邻两个状态机之间添加边，构建得到关联图。

可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：基于上述状态数据和上述事件数据在设备运行特征参数与设备运行故障原因之间建立映射关系；利用上述映射关系对上述多个智能家居设备进行异常检测。

可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：将第一时间序列曲线与第二时间序列曲线进行比对，得到比对结果，其中，上述第一时间序列曲线为历史发生故障的时间序列曲线，上述第二时间序列曲线为上述多个智能家居设备中每个智能家居设备当前运行状态的时间序列曲线；基于上述比对结果对上述多个智能家居设备进行异常检测。

可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：基于上述关联关系确定上述多个智能家居设备中每个智能家居设备对应的链路信息，其中，每个智能家居设备所对应的链路信息各不相同；采用上述链路信息对上述多个智能家居设备中每个智能家居设备的当前运行状态进行回溯操作；在进行回溯操作的过程中，通过对每条链路相邻两端的智能家居设备的向量属性信息进行比对，得到比对结果，其中，上述比对结果用于获取上述多个智能家居设备在多个操作过程中发生异常的概率；按照上述比对结果确定上述至少一个智能家居设备所在的异常概率链路。

可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：基于上述异常概率链路确定异常发生原因，并将上述异常发生原因推送至目标用户。

根据本申请实施例，还提供了一种处理器的实施例。可选地，在本实施例中，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述任意一种智能家居设备的异常处理方法。

根据本申请实施例，还提供了一种电子装置的实施例，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为运行上述计算机程序以执行上述任意一种的智能家居设备的异常处理方法。

根据本申请实施例，还提供了一种计算机程序产品的实施例，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有上述任意一种的智能家居设备的异常处理方法步骤的程序。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种智能家居设备的异常处理方法，其特征在于，包括：

获取多个智能家居设备中每个智能家居设备的状态数据和事件数据；

基于所述状态数据和所述事件数据在所述多个智能家居设备之间构建关联关系并对所述多个智能家居设备进行异常检测；

当检测到所述多个智能家居设备中存在至少一个智能家居设备发生异常时，采用所述关联关系对所述至少一个智能家居设备进行异常诊断；

基于所述状态数据和所述事件数据对所述多个智能家居设备进行异常检测包括：

基于所述状态数据和所述事件数据在设备运行特征参数与设备运行故障原因之间建立映射关系；

利用所述映射关系对所述多个智能家居设备进行异常检测。

2.根据权利要求1所述的智能家居设备的异常处理方法，其特征在于，基于所述状态数据和所述事件数据在所述多个智能家居设备之间构建所述关联关系包括：

将所述多个智能家居设备设置为多个状态机；

基于所述状态数据和所述事件数据在所述多个状态机中互联的任意相邻两个状态机之间添加边，构建得到关联图。

3.根据权利要求2所述的智能家居设备的异常处理方法，其特征在于，基于所述状态数据和所述事件数据对所述多个智能家居设备进行异常检测还包括：

将第一时间序列曲线与第二时间序列曲线进行比对，得到比对结果，其中，所述第一时间序列曲线为历史发生故障的时间序列曲线，所述第二时间序列曲线为所述多个智能家居设备中每个智能家居设备当前运行状态的时间序列曲线；

基于所述比对结果对所述多个智能家居设备进行异常检测。

4.根据权利要求2所述的智能家居设备的异常处理方法，其特征在于，采用所述关联关系对所述至少一个智能家居设备进行异常诊断包括：

基于所述关联关系确定所述多个智能家居设备中每个智能家居设备对应的链路信息，其中，每个智能家居设备所对应的链路信息各不相同；

采用所述链路信息对所述多个智能家居设备中每个智能家居设备的当前运行状态进行回溯操作；

在进行回溯操作的过程中，通过对每条链路相邻两端的智能家居设备的向量属性信息进行比对，得到比对结果，其中，所述比对结果用于获取所述多个智能家居设备在多个操作过程中发生异常的概率；

按照所述比对结果确定所述至少一个智能家居设备所在的异常概率链路。

5.根据权利要求4所述的智能家居设备的异常处理方法，其特征在于，所述智能家居设备的异常处理方法还包括：

基于所述异常概率链路确定异常发生原因，并将所述异常发生原因推送至目标用户。

6.一种智能家居设备的异常处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多个智能家居设备中每个智能家居设备的状态数据和事件数据；

第一处理模块，用于基于所述状态数据和所述事件数据在所述多个智能家居设备之间构建关联关系并对所述多个智能家居设备进行异常检测；

第二处理模块，用于当检测到所述多个智能家居设备中存在至少一个智能家居设备发生异常时，采用所述关联关系对所述至少一个智能家居设备进行异常诊断；

所述第一处理模块还用于基于所述状态数据和所述事件数据在设备运行特征参数与设备运行故障原因之间建立映射关系；利用所述映射关系对所述多个智能家居设备进行异常检测。

7.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至5任一项中所述的智能家居设备的异常处理方法。

8.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序被设置为运行时执行所述权利要求1至5任一项中所述的智能家居设备的异常处理方法。

9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至5任一项中所述的智能家居设备的异常处理方法。

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