CN114139733A - 智能公寓的设备管理方法、终端设备以及存储介质 - Google Patents

智能公寓的设备管理方法、终端设备以及存储介质 Download PDF

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CN114139733A CN202111259999.8A CN202111259999A CN114139733A CN 114139733 A CN114139733 A CN 114139733A CN 202111259999 A CN202111259999 A CN 202111259999A CN 114139733 A CN114139733 A CN 114139733A
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Abstract

本发明公开了智能公寓的设备管理方法、终端设备以及存储介质，该方法包括：在检测到设备故障时，获取故障设备在预设时间段内的网络连接情况、工作电流变化情况、工作电压变化情况以及运行数据；将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型，得到故障分析结果；根据所述故障分析结果确定故障解决方案，并输出所述故障解决方案的技术方案，解决了在设备发生故障时，无法确定引发设备故障的具体原因以及具体解决方案的问题，提高设备的维修效率。

Description

智能公寓的设备管理方法、终端设备以及存储介质
技术领域
本发明涉及设备管理技术领域，尤其涉及一种智能公寓的设备管理方法、终端设备以及存储介质。
背景技术
随着人们生活水平的提高，智能公寓成为人们居住的选择。智能公寓中的设备一般都是通过无线局域网络与终端建立连接，通过终端对设备进行监控以及时发现设备故障。目前，由于智能公寓内安装的设备种类众多，当设备发生故障时，只能确定设备发生了故障，但不能确定设备故障的具体原因以及具体的解决方案，导致设备的维修效率降低。
发明内容
本申请实施例通过提供一种智能公寓的设备管理方法、终端设备以及存储介质，旨在提高设备的维修效率。
本申请实施例提供了一种智能公寓的设备管理方法，所述智能公寓的设备管理方法，包括：
在检测到设备故障时，获取故障设备在预设时间段内的网络连接情况、工作电流变化情况、工作电压变化情况以及运行数据；
将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型，得到故障分析结果；
根据所述故障分析结果确定故障解决方案，并输出所述故障解决方案。
在一实施例中，所述将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型，得到故障分析结果的步骤包括：
将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型进行聚类分析，得到所述故障设备在所述预设时间段内对应的特征信息；
根据所述特征信息确定所述故障设备的类型；
根据所述故障设备的类型以及所述特征信息确定所述故障设备的故障分析结果。
在一实施例中，所述根据所述特征信息确定所述故障设备的类型的步骤包括：
将所述特征信息与预设数据库中的预设特征信息进行比对；
在所述预设数据库中存在与所述特征信息匹配的预设特征信息时，根据所述匹配的预设特征信息确定所述故障设备的类型。
在一实施例中，所述根据所述故障设备的类型以及所述特征信息确定所述故障设备的故障分析结果的步骤包括：
将所述特征信息与预设的故障状态下所述故障设备的类型对应的所有异常特征信息进行比对；
从所述所有异常特征信息中确定与所述特征信息匹配的异常特征信息类型；
根据所述异常特征信息类型确定所述故障设备的故障分析结果。
在一实施例中，所述将所述特征信息与预设的故障状态下所述故障设备的类型对应的所有异常特征信息进行比对的步骤之后还包括：
在所述所有异常特征信息中不存在与所述特征信息匹配的异常特征信息类型时，输出所述故障设备的故障提示信息；
接收到基于所述故障提示信息输入的故障分析结果时，建立所述特征信息和所述故障分析结果的关联关系；
采用所述关联关系更新所述故障设备所属的设备类型对应的异常特征信息。
在一实施例中，所述根据所述故障设备的类型以及所述特征信息确定所述故障设备的故障分析结果的步骤包括：
获取所述故障设备发生故障时所在的时间范围；
获取在所述时间范围内与所述故障设备连接于同一无线局域网的除所述故障设备之外的其他设备的特征信息；
根据所述故障设备的特征信息以及所述其他设备的所述特征信息得到所述故障设备的故障分析结果。
在一实施例中，所述根据所述故障分析结果确定故障解决方案，并输出所述故障解决方案的步骤包括：
根据所述故障分析结果确定所述故障设备的位置信息、设备编号以及风险等级；
确定所述位置信息、所述设备编号以及所述风险等级对应的故障解决方案。
在一实施例中，所述根据所述故障分析结果确定故障解决方案，并输出所述故障解决方案的步骤之后包括：
基于所述位置信息、所述设备编号、所述风险等级以及所述故障解决方案确定所述故障设备的位置分布图；
显示所述位置分布图。
此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种终端设备，所述终端设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能公寓的设备管理程序，所述智能公寓的设备管理程序被所述处理器执行时实现上述的智能公寓的设备管理方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，其上存储有智能公寓的设备管理程序，所述智能公寓的设备管理程序被处理器执行时实现上述的智能公寓的设备管理方法的步骤。
本申请实施例中提供的一种智能公寓的设备管理方法、终端设备以及存储介质的技术方案，由于采用了在检测到设备故障时，从多维度获取故障设备的设备信息，通过获取故障设备在预设时间段内的网络连接情况、工作电流变化情况、工作电压变化情况以及运行数据，对上述获取的设备信息输入故障分析模型进行聚类分析，得到故障分析结果；在得到故障分析结果之后，根据所述故障分析结果确定故障解决方案，从而确定故障设备的故障解决方案的技术方案，解决了在设备发生故障时，无法确定引发设备故障的具体原因以及具体解决方案，本申请通过对设备信息进行聚类分析从而解决了上述问题，提高设备的维修效率。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图；
图2为本发明智能公寓的设备管理方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明智能公寓的设备管理方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明智能公寓的设备管理方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明智能公寓的设备管理方法第四实施例的流程示意图；
图6为本发明智能公寓的设备管理方法第五实施例的流程示意图；
图7为本发明智能公寓的设备管理方法第六实施例的流程示意图；
图8为本发明智能公寓的设备管理方法第七实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明，上述附图只是一个实施例图，而不是发明的全部。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
需要说明的是，图1即可为智能公寓的设备管理系统的硬件运行环境的结构示意图。
如图1所示，该智能公寓的设备管理系统可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的智能公寓的设备管理系统结构并不构成对智能公寓的设备管理系统限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及智能公寓的设备管理程序。其中，操作系统是管理和控制智能公寓的设备管理系统硬件和软件资源的程序，智能公寓的设备管理程序以及其它软件或程序的运行。
在图1所示的智能公寓的设备管理系统中，用户接口1003主要用于连接终端，与终端进行数据通信；网络接口1004主要用于后台服务器，与后台服务器进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智能公寓的设备管理程序。
在本实施例中，智能公寓的设备管理系统包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能公寓的设备管理程序，其中：
处理器1001调用存储器1005中存储的智能公寓的设备管理程序时，执行以下操作：
在检测到设备故障时，获取故障设备在预设时间段内的网络连接情况、工作电流变化情况、工作电压变化情况以及运行数据；
将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型，得到故障分析结果；
根据所述故障分析结果确定故障解决方案，并输出所述故障解决方案。
处理器1001调用存储器1005中存储的智能公寓的设备管理程序时，还执行以下操作：
将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型进行聚类分析，得到所述故障设备在所述预设时间段内对应的特征信息；
根据所述特征信息确定所述故障设备的类型；
根据所述故障设备的类型以及所述特征信息确定所述故障设备的故障分析结果。
处理器1001调用存储器1005中存储的智能公寓的设备管理程序时，还执行以下操作：
将所述特征信息与预设数据库中的预设特征信息进行比对；
在所述预设数据库中存在与所述特征信息匹配的预设特征信息时，根据所述匹配的预设特征信息确定所述故障设备的类型。
处理器1001调用存储器1005中存储的智能公寓的设备管理程序时，还执行以下操作：
将所述特征信息与预设的故障状态下所述故障设备的类型对应的所有异常特征信息进行比对；
从所述所有异常特征信息中确定与所述特征信息匹配的异常特征信息类型；
根据所述异常特征信息类型确定所述故障设备的故障分析结果。
处理器1001调用存储器1005中存储的智能公寓的设备管理程序时，还执行以下操作：
在所述所有异常特征信息中不存在与所述特征信息匹配的异常特征信息类型时，输出所述故障设备的故障提示信息；
接收到基于所述故障提示信息输入的故障分析结果时，建立所述特征信息和所述故障分析结果的关联关系；
采用所述关联关系更新所述故障设备所属的设备类型对应的异常特征信息。
处理器1001调用存储器1005中存储的智能公寓的设备管理程序时，还执行以下操作：
获取所述故障设备发生故障时所在的时间范围；
获取在所述时间范围内与所述故障设备连接于同一无线局域网的除所述故障设备之外的其他设备的特征信息；
根据所述故障设备的特征信息以及所述其他设备的所述特征信息得到所述故障设备的故障分析结果。
处理器1001调用存储器1005中存储的智能公寓的设备管理程序时，还执行以下操作：
根据所述故障分析结果确定所述故障设备的位置信息、设备编号以及风险等级；
确定所述位置信息、所述设备编号以及所述风险等级对应的故障解决方案。
处理器1001调用存储器1005中存储的智能公寓的设备管理程序时，还执行以下操作：
基于所述位置信息、所述设备编号、所述风险等级以及所述故障解决方案确定所述故障设备的位置分布图；
显示所述位置分布图。
本发明实施例提供了智能公寓的设备管理方法的实施例，需要说明的是，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。
如图2所示，在本申请的第一实施例中，本申请的智能公寓的设备管理方法，包括以下步骤：
步骤S110，在检测到设备故障时，获取故障设备在预设时间段内的网络连接情况、工作电流变化情况、工作电压变化情况以及运行数据；
步骤S120，将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型，得到故障分析结果；
步骤S130，根据所述故障分析结果确定故障解决方案，并输出所述故障解决方案。
在本实施例中，为了解决相关技术中在智能公寓内安装的设备种类众多时，若在设备发生故障时，只能确定设备发生了故障，而无法确定引发设备故障的具体原因以及具体解决方案，导致设备的维修效率降低的技术问题；本申请设计了一种智能公寓的设备管理方法，通过终端设备对设备进行检测，在检测到设备故障时，多维度获取设备信息；对所述设备信息进行聚类分析，得到故障分析结果；进一步的根据所述故障分析结果确定故障解决方案，并输出所述故障解决方案。
在本实施例中，本申请应用于智能公寓的设备管理技术领域。本申请可在智能公寓的每个房间内安装设备采集装置；所述设备采集装置通过网络连接所述设备采集装置所在房间的所有联网设备；同时，每个房间的所述设备采集装置均与终端设备进行连接。在检测到设备故障时，从设备采集装置获取故障的联网设备的设备信息并传输至终端设备进行分析处理，从而确定故障解决方案。
在本实施例中，在设备采集装置检测到设备故障时，获取故障设备在预设时间段内的设备信息。具体的，所述设备信息包括故障设备的网络连接情况、工作电流变化情况、工作电压变化情况以及运行数据；其中，所述网络连接情况可以是使用带宽、掉线次数以及累计掉线时长中的至少一个；所述工作电流变化情况可以是单位时间电流变化幅值或者电流峰值等；所述工作电压变化情况可以是单位时间电压变化幅值或者电压峰值等。在其他应用场景下，所述设备信息还可包括功率变化情况。所述预设时间段可为故障设备发生故障时所在的时间范围；例如，故障设备发生故障时对应的时刻为10:50，则故障设备发生故障时所在的时间范围可为[10:30，11:00]。
在本实施例中，在获取到故障设备在预设时间段内的网络连接情况、工作电流变化情况、工作电压变化情况以及运行数据之后，将所述网络连接情况、工作电流变化情况、工作电压变化情况以及运行数据输入预先训练的故障分析模型，得到故障分析结果。具体的，所述故障分析模型实质采用聚类分析的工作原理，将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型进行聚类分析，从而得到所述故障设备在预设时间段内对应的特征信息；根据所述特征信息确定所述故障设备的类型；根据所述故障设备的类型以及所述特征信息确定所述故障设备的故障分析结果。
在本实施例中，在得到故障分析结果时，根据所述故障分析结果确定故障解决方案，并输出所述故障解决方案；具体的，可根据所述故障分析结果确定所述故障设备的位置信息、设备编号以及风险等级；根据所述位置信息、所述设备编号以及所述风险等级确定对应的故障解决方案。
在本实施例的技术方案中，由于采用了在检测到设备故障时，从多维度获取故障设备的设备信息，通过获取故障设备在预设时间段内的网络连接情况、工作电流变化情况、工作电压变化情况以及运行数据，对上述获取的设备信息输入故障分析模型进行聚类分析，得到故障分析结果；在得到故障分析结果之后，根据所述故障分析结果确定故障解决方案，从而确定故障设备的故障解决方案的技术方案，解决了在设备发生故障时，无法确定引发设备故障的具体原因以及具体解决方案，本申请通过对设备信息进行聚类分析从而解决了上述问题，提高设备的维修效率。
如图3所示，在本申请的第二实施例中，本申请的智能公寓的设备管理方法，包括以下步骤：
步骤S121，将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型进行聚类分析，得到所述故障设备在所述预设时间段内对应的特征信息；
步骤S122，根据所述特征信息确定所述故障设备的类型；
步骤S123，根据所述故障设备的类型以及所述特征信息确定所述故障设备的故障分析结果。
在本实施例中，在将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型进行聚类分析，得到所述故障设备在所述预设时间段内对应的特征信息；其中，所述特征信息可以是网络特征信息，例如网速、网络使用率以及网络连接状态中的至少一个；所述特征信息可以是工作电流特征信息，例如电流峰值以及电流变化幅值中的至少一个；所述特征信息还可以是电压峰值以及电压变化幅值中的至少一个；所述特征信息还可以是故障设备的运行数据的特征信息。在将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型进行聚类分析，得到所述故障设备在所述预设时间段内对应的网络特征信息、工作电压信息、工作电流信息以及运行数据特征信息。
在本实施例中，设备类型较多，例如，所述设备类型可根据工作功率的大小进行划分。在每个工作功率下再细分具体的设备类型，例如空调、洗衣机以及电视等。因此，在得到故障设备在预设时间段内对应的特征信息之后，需要根据所述特征信息确定所述故障设备的类型。在确定所述故障设备的类型之后，根据所述故障设备的类型以及所述特征信息确定所述故障设备的故障分析结果。例如，故障设备的类型为电视，所述电视在预设时间段内对应的特征信息为：断网、工作电压以及工作电流为零、不运行，则可确定所述故障设备的故障分析结果为短路。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型进行聚类分析，得到所述故障设备在所述预设时间段内对应的特征信息；根据所述特征信息确定所述故障设备的类型；根据所述故障设备的类型以及所述特征信息确定所述故障设备的故障分析结果的技术手段，从而确定了故障分析结果。
如图4所示，在本申请的第三实施例中，本申请的智能公寓的设备管理方法，包括以下步骤：
步骤S1221，将所述特征信息与预设数据库中的预设特征信息进行比对；
步骤S1222，在所述预设数据库中存在与所述特征信息匹配的预设特征信息时，根据所述匹配的预设特征信息确定所述故障设备的类型。
在本实施例中，设备的种类众多，一般获取的是不同设备类型的特征信息，当要知道故障设备的类型，还需根据所述特征信息确定故障设备的特征信息。在得到所述特征信息之后，会将所述特征信息与预设数据库中的预设特征信息进行比对；其中，所述预设数据库中存储着预设特征信息与设备类型的关联关系。将所述特征信息与预设数据库中的预设特征信息进行比对，确定所述预设数据库中是否存在与所述特征信息匹配的预设特征信息；在所述预设数据库中存在与所述特征信息匹配的预设特征信息时，根据所述匹配的预设特征信息确定所述故障设备的类型，具体可根据所述匹配的预设特征信息的类型确定所述故障设备的类型。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了将所述特征信息与预设数据库中的预设特征信息进行比对，在所述预设数据库中存在与所述特征信息匹配的预设特征信息时，根据所述匹配的预设特征信息确定所述故障设备的类型的技术手段，从而确定故障设备的具体类型。
如图5所示，在本申请的第四实施例中，本申请的智能公寓的设备管理方法，包括以下步骤：
步骤S1231，将所述特征信息与预设的故障状态下所述故障设备的类型对应的所有异常特征信息进行比对；
步骤S1232，从所述所有异常特征信息中确定与所述特征信息匹配的异常特征信息类型；
步骤S1233，根据所述异常特征信息类型确定所述故障设备的故障分析结果。
在本实施例中，可进一步确定所述故障设备的故障分析结果。具体的，预设数据库可存储的内容包括：预设的故障状态下故障设备的类型对应的异常特征信息以及所述异常特征信息对应的故障分析结果，或者是预设的正常状态下正常设备的类型对应的正常特征信息以及所述正常特征信息对应的分析结果。在确定故障设备的类型之后，将所述特征信息与预设的故障状态下所述故障设备的类型对应的所有异常特征信息进行比对。从所述所有异常特征信息中获取与所述特征信息匹配的异常特征信息类型，将所述预设数据库中所述异常特征信息类型对应的分析结果确定为所述故障设备的故障分析结果。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了将所述特征信息与预设的故障状态下所述故障设备的类型对应的所有异常特征信息进行比对；从所述所有异常特征信息中确定与所述特征信息匹配的异常特征信息类型；根据所述异常特征信息类型确定所述故障设备的故障分析结果的技术手段，从而确定了故障分析结果。
如图6所示，在本申请的第五实施例中，本申请的智能公寓的设备管理方法，包括以下步骤：
步骤S210，在所述所有异常特征信息中不存在与所述特征信息匹配的异常特征信息类型时，输出所述故障设备的故障提示信息；
步骤S220，接收到基于所述故障提示信息输入的故障分析结果时，建立所述特征信息和所述故障分析结果的关联关系；
步骤S230，采用所述关联关系更新所述故障设备所属的设备类型对应的异常特征信息。
在本实施例中，将所述特征信息与预设的故障状态下所述故障设备的类型对应的所有异常特征信息进行比对，在所述所有异常特征信息中不存在与所述特征信息匹配的异常特征信息类型时，输出所述故障设备的故障提示信息；其中，所述故障提示信息可以在终端设备上以文本形式进行显示，所述故障提示信息还可以是语音提示，所述故障提示信息还可以是颜色提示。
在本实施例中，得到故障设备的故障提示信息表示预设数据库中不存在与所述故障设备匹配的异常特征信息，因此，需要对所述预设数据库进行更新；具体的，可根据实际经验确定所述故障设备的特征信息对应的故障分析结果；在终端设备接收到基于所述故障提示信息输入的故障分析结果时，建立所述特征信息和所述故障分析结果之间的关联关系。采用所述关联关系更新所述预设数据库中所述故障设备所属的设备类型对应的异常特征信息以及所述异常特征信息对应的故障分析结果，使得下一次匹配时，能在所述预设数据库中找到匹配的故障分析结果。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了在所述所有异常特征信息中不存在与所述特征信息匹配的异常特征信息类型时，输出所述故障设备的故障提示信息；接收到基于所述故障提示信息输入的故障分析结果时，建立所述特征信息和所述故障分析结果的关联关系；采用所述关联关系更新所述故障设备所属的设备类型对应的异常特征信息的技术手段，实现了在预设数据库中不存在与故障设备匹配的异常特征信息时，更新所述故障设备所属的设备类型对应的异常特征信息。
如图7所示，在本申请的第六实施例中，本申请的智能公寓的设备管理方法，包括以下步骤：
步骤S3231，获取所述故障设备发生故障时所在的时间范围；
步骤S3232，获取在所述时间范围内与所述故障设备连接于同一无线局域网的除所述故障设备之外的其他设备的特征信息；
步骤S3233，根据所述故障设备的特征信息以及所述其他设备的所述特征信息得到所述故障设备的故障分析结果。
在本实施例中，引发设备发生故障可能是故障设备本身运行过程引起的故障，也可能是与所述故障设备连接于同一无线局域网的除所述故障设备之外的其他设备引起的故障；因此，在确定故障设备的故障分析结果时，需要考虑其他设备。具体的，获取所述故障设备发生故障时所在的时间范围，获取在所述时间范围内与所述故障设备连接于同一无线局域网的除所述故障设备之外的其他设备的特征信息；根据所述故障设备的特征信息以及所述其他设备的所述特征信息得到所述故障设备的故障分析结果；例如，所述故障设备为电视，与所述故障设备连接于同一无线局域网的可以是电脑，获取所述电视的特征信息以及所述电脑的特征信息；从预设数据库中确定与所述电视的特征信息匹配的电视异常特征信息类型，根据所述电视异常特征信息类型确定所述电视的故障分析结果；同时，从预设数据库中确定与所述电脑的特征信息匹配的电脑异常特征信息类型，根据所述电脑异常特征信息类型确定所述电脑的故障分析结果。根据所述电视的故障分析结果以及所述电脑的故障分析结果共同确定故障分析结果。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了获取所述故障设备发生故障时所在的时间范围；获取在所述时间范围内与所述故障设备连接于同一无线局域网的除所述故障设备之外的其他设备的特征信息；根据所述故障设备的特征信息以及所述其他设备的所述特征信息得到所述故障设备的故障分析结果的技术手段，通过结合其他设备的故障分析结果确定最终的故障分析结果，使得故障分析结果更加准确。
如图8所示，在本申请的第七实施例中，本申请的智能公寓的设备管理方法，包括以下步骤：
步骤S131，根据所述故障分析结果确定所述故障设备的位置信息、设备编号以及风险等级；
步骤S132，确定所述位置信息、所述设备编号以及所述风险等级对应的故障解决方案。
在本实施例中，在得到故障分析结果之后，根据所述故障分析结果确定故障设备的位置信息、设备编号以及风险等级；其中，所述设备编号具有唯一标识，所述风险等级可根据实际情况进行设置。在确定所述故障设备的位置信息、设备编号以及风险等级之后，根据所述位置信息、所述设备编号以及所述风险等级确定对应的故障解决方案，根据所述故障解决方案可以指派相关人员到现场进行检修。
在其他实施例中，在确定故障解决方案之后，还可基于所述位置信息、所述设备编号以及所述风险等级确定故障设备的位置分布图，每台故障设备对应一个位置分布图；在得到所述位置分布图之后，在终端设备上显示所述位置分布图；通过所述位置分布图使得快速定位故障设备并对所述故障设备进行检修。在所述位置分布图上除了显示故障设备的位置信息、设备编号以及风险等级之外，还可以显示所述故障设备的解决方案、故障设备的类型等信息。
本实施例根据上述技术方案，由于采用了根据所述故障分析结果确定所述故障设备的位置信息、设备编号以及风险等级；确定所述位置信息、所述设备编号以及所述风险等级对应的故障解决方案的技术手段，通过确定所述故障解决方案从而提高故障设备的维修效率。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有智能公寓的设备管理程序，所述智能公寓的设备管理程序被处理器执行时实现如上所述的智能公寓的设备管理的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
由于本申请实施例提供的存储介质，为实施本申请实施例的方法所采用的存储介质，故而基于本申请实施例所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该存储介质的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本申请实施例的方法所采用的存储介质都属于本申请所欲保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种智能公寓的设备管理方法，其特征在于，所述智能公寓的设备管理方法包括：
在检测到设备故障时，获取故障设备在预设时间段内的网络连接情况、工作电流变化情况、工作电压变化情况以及运行数据；
将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型，得到故障分析结果；
根据所述故障分析结果确定故障解决方案，并输出所述故障解决方案。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型，得到故障分析结果的步骤包括：
将所述网络连接情况、所述工作电流变化情况、所述工作电压变化情况以及所述运行数据输入预先训练的故障分析模型进行聚类分析，得到所述故障设备在所述预设时间段对应的特征信息；
根据所述特征信息确定所述故障设备的类型；
根据所述故障设备的类型以及所述特征信息确定所述故障设备的故障分析结果。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征信息确定所述故障设备的类型的步骤包括：
将所述特征信息与预设数据库中的预设特征信息进行比对；
在所述预设数据库中存在与所述特征信息匹配的预设特征信息时，根据所述匹配的预设特征信息确定所述故障设备的类型。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述故障设备的类型以及所述特征信息确定所述故障设备的故障分析结果的步骤包括：
将所述特征信息与预设的故障状态下所述故障设备的类型对应的所有异常特征信息进行比对；
从所述所有异常特征信息中确定与所述特征信息匹配的异常特征信息类型；
根据所述异常特征信息类型确定所述故障设备的故障分析结果。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述特征信息与预设的故障状态下所述故障设备的类型对应的所有异常特征信息进行比对的步骤之后还包括：
在所述所有异常特征信息中不存在与所述特征信息匹配的异常特征信息类型时，输出所述故障设备的故障提示信息；
接收到基于所述故障提示信息输入的故障分析结果时，建立所述特征信息和所述故障分析结果的关联关系；
采用所述关联关系更新所述故障设备所属的设备类型对应的异常特征信息。
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述故障设备的类型以及所述特征信息确定所述故障设备的故障分析结果的步骤包括：
获取所述故障设备发生故障时所在的时间范围；
获取在所述时间范围内与所述故障设备连接于同一无线局域网的除所述故障设备之外的其他设备的特征信息；
根据所述故障设备的特征信息以及所述其他设备的所述特征信息得到所述故障设备的故障分析结果。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述故障分析结果确定故障解决方案，并输出所述故障解决方案的步骤包括：
根据所述故障分析结果确定所述故障设备的位置信息、设备编号以及风险等级；
确定所述位置信息、所述设备编号以及所述风险等级对应的故障解决方案。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述故障分析结果确定故障解决方案，并输出所述故障解决方案的步骤之后包括：
基于所述位置信息、所述设备编号、所述风险等级以及所述故障解决方案确定所述故障设备的位置分布图；
显示所述位置分布图。
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能公寓的设备管理程序，所述智能公寓的设备管理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的智能公寓的设备管理方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有智能公寓的设备管理程序，所述智能公寓的设备管理程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的智能公寓的设备管理方法的步骤。
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