CN114662709A - 一种设备保养分析方法及装置 - Google Patents
一种设备保养分析方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114662709A CN114662709A CN202011552742.7A CN202011552742A CN114662709A CN 114662709 A CN114662709 A CN 114662709A CN 202011552742 A CN202011552742 A CN 202011552742A CN 114662709 A CN114662709 A CN 114662709A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- maintenance
- equipment
- knowledge
- analysis
- operation data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 title claims abstract description 392
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 128
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 53
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 29
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 15
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 11
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 23
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 18
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000012856 packing Methods 0.000 description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 6
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000002332 oil field water Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000005461 lubrication Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
- G06F16/367—Ontology
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Operations Research (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种设备保养分析方法及装置，该方法通过预先根据设备的运行数据及保养触发条件与保养方案之间的关联创建保养分析模型。在需要对设备进行保养分析时，获取设备的运行数据；然后，将设备的运行数据输入至保养分析模型中进行分析，得到该设备的保养分析结果。由此过程可知，该方案实现了根据设备的运行数据自动分析得到设备的保养分析结果，实现根据设备的实际运行状态进行精准保养，提高了保养准确度。而且，对维护人员没有技术经验要求，降低了保养人工成本。
Description
技术领域
本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种设备保养分析方法及装置。
背景技术
在很多领域中，需要一些机械设备长时间运转。此类设备通常需要定期进行保养。
实际使用过程中，对设备的保养通常采用固定周期的固定保养方式，例如，固定周期可以根据设备的投产日期加生产天数的方法确定，这种采用固定周期的保养方式可能导致一些设备保养不及时，进而导致设备出现故障；还可能出现设备过度保养的现象，导致设备保养成本增加。而且，具体的保养措施对维护人员的专业经验要求较高，
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种设备保养分析方法及装置，以解决传统的设备保养方式无法实现精准保养的技术问题，其公开的具体技术方案如下：
第一方面，本发明提供了一种设备保养分析方法，包括：
获取设备的运行数据；
将所述运行数据输入预先训练得到的保养分析模型进行分析，得到所述设备的保养分析结果，其中，所述保养分析模型根据设备的运行数据及保养触发条件与保养方案之间的关联关系创建得到。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述将所述运行数据输入预先训练得到的保养分析模型进行分析，得到所述设备的保养分析结果，包括：
分析所述运行数据得到所述设备的运行状态特征；
将所述设备的全部所述运行状态特征分别与所述保养触发条件进行匹配，得到目标保养触发条件；
根据所述目标保养触发条件获得相匹配的保养方案中的保养手段。
在第一方面的另一种可能的实现方式中，所述保养分析模型的训练过程，包括：
根据设备的保养知识建立保养知识图谱，所述保养知识图谱包括所述保养知识及所述保养触发条件；
根据保养实施过程中获得的保养反馈知识，以及补充的非结构化知识文档，对所述保养知识图谱进行迭代优化，得到基于所述保养知识图谱的保养分析模型。
在第一方面的又一种可能的实现方式中，根据设备的保养知识建立保养知识图谱，包括：
对所述设备的保养文档进行知识抽取获得保养知识，并基于保养知识创建保养知识体系；
将获得的标注保养知识填充至所述保养知识体系中，得到所述保养知识图谱，其中，所述标注保养知识包括已标注的与所述设备的各种保养手段相匹配的运行状态特征。
在第一方面的另一种可能的实现方式中，所述分析所述运行数据得到所述设备的运行状态特征，包括：
根据所述设备的标准运行参数分析所述设备的运行数据，得到所述设备的运行状态特征。
在第一方面的又一种可能的实现方式中，所述方法还包括：当所述保养分析结果是所述设备需要保养时，生成保养提示信息并发送至目标终端设备，所述保养提示信息用于提示所述设备需要进行保养。
第二方面，本发明还提供了一种设备保养分析装置，包括：
运行数据获取模块，用于获取设备的运行数据；
分析模块，用于将所述运行数据输入预先训练得到的保养分析模型进行分析，得到所述设备的保养分析结果，其中，所述保养分析模型根据设备的运行数据及保养触发条件与保养方案之间的关联关系创建得到。
在第二方面的一种可能的实现方式中，所述分析模块，包括：
运行特征分析子模块，用于分析所述运行数据得到所述设备的运行状态特征；
触发条件匹配子模块，用于将所述设备的全部所述运行状态特征分别与所述保养触发条件进行匹配，得到目标保养触发条件；
保养方案确定子模块，用于根据所述目标保养触发条件获得相匹配的保养方案。
第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；
其中，所述处理器、存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行第一方面任一种可能的实现方式所述的设备保养分析方法。
第四方面，本发明还提供了一种计算机可读的存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器加载并执行时实现第一方面任一种可能的实现方式所述的设备保养分析方法。
本发明提供的设备保养分析方法，通过预先根据设备的运行数据及保养触发条件与保养方案之间的关联创建保养分析模型。在需要对设备进行保养分析时，获取设备的运行数据；然后，将设备的运行数据输入至保养分析模型中进行分析，得到该设备的保养分析结果。由此过程可知，该方案实现了根据设备的运行数据自动分析得到设备的保养分析结果，实现根据设备的实际运行状态进行精准保养，提高了保养准确度。而且，对维护人员没有技术经验要求，降低了保养人工成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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是本申请实施例提供的一种设备保养分析方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的一种基于保养分析模型对设备进行保养分析过程的流程图；
图3是本申请实施例提供的一种保养分析模型训练过程的流程图；
图4是本申请实施例提供的一种建立保养知识图谱过程的流程图；
图5是本申请实施例提供的一种保养知识图谱的示意图；
图6是本申请实施例提供的一种设备保养分析装置的结构示意图；
图7是本申请实施例提供的一种分析模块的结构示意图；
图8是本申请实施例提供的另一种设备保养分析装置的结构示意图；
图9是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。
请参见图1，示出了本申请实施例提供的一种设备保养分析方法的流程图，该方法应用于具有计算能力的电子设备中，如PC机，上位机或服务器，如图1所示，该方法可以包括以下步骤：
S110，获取设备的运行数据。
随着物联网的广泛应用，在实际生产中，更多地引入数据采集与监控系统(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)，对生产过程进行监控，实现生产过程数据快速刷新(刷新时间达到秒级)，监控各种设备的运行情况。此种应用场景下，可以从SCADA系统中获得设备的运行数据。
在本申请的一个实施例中，SCADA系统采集的设备运行数据以秒级频率实时存入实序数据库中，实序数据库中的数据根据不同的统计指标按时间顺序记录为数据列。例如，运行参数包括泵前压力和泵后压力，则在实序数据库中存储有泵前压力的实序数据序列和泵后压力的实序数据序列，基于SCADA系统监控得到的实序数据序列能够实现设备的精细化保养。
以油田开采生产过程中的注水泵为例进行说明，注水泵的运行数据可以包括：泵前压力、泵前温度、泵后压力、泵后温度、泵后流量，电机转速、电机温度、电机震动、运行时间等参数。
S120，将运行数据输入预先训练得到的保养分析模型进行分析，得到设备的保养分析结果。
在本申请的一个实施例中，保养分析模型根据设备的运行数据及保养触发条件与保养方案之间的关联关系创建得到，其中，保养分析结果包括该设备是否需要进行保养，若需要进行保养，包括对应的保养方案。
例如，仍以油田注水泵为例进行说明，若经分析确定注水泵需要进行保养，具体的保养方案包括：换盘根。
在本申请的另一个实施例中，当得到当前设备需要进行保养的保养分析结果后，进一步可以输出保养提示信息，该保养提示信息用于提示维护人员对该设备进行保养。
在一种可能的实现方案中，保养分析系统可以将保养提示信息发送至设备维护人员的移动终端设备、或者，发送至监控中心的显示设备，以便设备维护人员及时对设备进行保养维护，进而降低设备由于保养不及时出现故障的几率。
在本申请一种可能的实现方式中，如图2所示，利用保养分析模型分析得到设备的保养分析结果的过程包括：
S121，分析运行数据得到设备的运行状态特征。
在本申请的一个实施例中，将该设备的运行数据与该设备的标准运行参数进行对比分析，得到该设备的运行状态特征。其中，运行状态特征表征设备的当前运行状态所具有的特征，此种特征通过分析设备的运行数据得到，例如，通过分析注水泵的泵前压力和泵后压力可以确定注水泵的压力特征。
例如，仍以油田注水泵为例进行说明，将监测到注水泵的运行时间与注水泵的保养周期进行比较，当运行时间接近一个保养周期时，确定该注水泵的运行状态特征是：运行时间接近保养周期。
又如，将监测到注水泵的水量泄漏与对应的设定阈值进行比较，当水量泄漏超过设定阈值时，确定该注水泵泄漏水量大。
S122，将设备的全部所述运行状态特征分别与所述保养触发条件进行匹配，得到目标保养触发条件。
其中，保养触发条件包括至少一个运行状态特征，而且，同一运行状态特征可以属于多个不同的保养触发条件。
换言之，一个保养触发条件可以包括一个或多个不同的运行状态特征，同一个运行状态可以分别属于不同的保养触发条件。
例如，当监测到注水泵的运行状态特征是运行时间接近保养周期，与周期保养的保养触发条件(如，一个保养周期为500小时)相匹配。
又如，当监测到注水泵的出口压力低且泄漏水量大，与“换盘根”的保养方案的其中一个保养触发条件相匹配，该示例中“换盘根”的保养方案对应的保养触发条件包括两个运行状态特征分别是：注水泵的出口压力低，以及，泄漏水量大。
S123，根据目标保养触发条件获得相匹配的保养方案。其中，所述保养方案包括至少一个保养手段。
在本申请的一个实施例中，同一保养方案可以对应多个不同的保养触发条件，只要设备的运行状态特征满足该保养方案对应的至少一个保养触发条件，即认为该运行状态特征与该保养方案相匹配。
而且，同一设备的保养方案可能包括多个保养手段，例如，同一注水泵既需要进行“换阀门”又要“换盘根”，这里的“换阀门”和“换盘根”都是具体的保养手段。
在本申请的另一个实施例中，在分析确定设备需要进行保养时，生成保养提示信息并发送至目标终端设备，该保养提示信息用于提示设备维护人员该设备需要进行保养维护。
本实施提供的设备保养分析方法，通过预先根据设备的运行数据及保养触发条件与保养方案之间的关联创建保养分析模型。在需要对设备进行保养分析时，获取设备的运行数据；然后，将设备的运行数据输入至保养分析模型中进行分析，得到该设备的保养分析结果。由此过程可知，该方案实现了根据设备的运行数据自动分析得到设备的保养分析结果，实现根据设备的实际运行状态进行精准保养，提高了保养准确度。而且，对维护人员没有技术经验要求，降低了保养人工成本。
请参见图3，示出了本申请实施例提供的一种保养分析模型训练过程的流程图，该过程包括以下步骤：
S210，根据设备的保养知识建立保养知识图谱。
在本申请的一个实施例中，如图4所示，建立保养知识图谱的过程可以包括：
S211，对设备的保养文档进行知识抽取获得保养知识，并基于保养知识创建保养知识体系。
利用知识抽取工具从设备的保养文档(如，保养手册)中抽取设备的保养知识，例如，设备及其部件相关属性(如，型号、厂家、电气参数等)、保养手段、润滑部位、操作方式等，创建保养知识体系。
S212，将获得的标注保养知识填充至所述保养知识体系中，得到保养知识图谱。
标注保养知识包括已标注的与该设备的各种保养手段相匹配的运行状态特征。
在本申请的一个实施例中，标注保养知识包括由业务人员对其它与保养相关的文档(如，应急操作手册等非结构知识文档)进行标注和提取的标识信息，还包括业务人员在实际保养实施过程中，反馈的标注信息，比如，当业务人员在对设备进行保养时，发现当设备出现某些运行现象时表明需要进行某种保养手段，例如，当注水泵的出口压力低且泄漏水量大时，需要换盘根。
将这些标注保养知识补充到保养知识体系中，得到了保养知识图谱。
在本申请的一个实施例中，如图5所示，保养知识图谱中的节点包括设备、设备相关部件、运行状态特征及保养手段等节点，各节点之间相关联形成保养知识图谱。
其中，设备及部件节点的属性数据即该设备或相关部件的设备参数，以注水泵为例，设备参数包括：设备型号、设备厂家、泵径、电气参数。
运行状态特征的属性即运行状态特征的内容，如，运行时间接近保养周期；设备及相关部件节点与运行状态特征节点之间的关联关系，表明设备或相关部件的运行数据符合该运行状态特征节点对应的特点。
保养手段节点的节点名即具体的保养手段，如，保养手段为换盘根。
运行状态特征节点与保养手段节点之间的关联关系，表明运行状态特征节点对应的运行状态特征可能会触发该保养手段节点对应的保养手段，具体可以根据保养手段对应的保养触发条件确定该保养手段所对应的各个运行状态特征。例如，保养触发条件为“出口压力低且泄漏水量大”，相匹配的保养手段是“换盘根”。
在一个实施例中，保养触发条件包括的各个运行状态特征及各运行状态特征之间的逻辑关系可以作为保养手段节点的附加数据进行存储。
同时，保养手段节点还与需要保养的部件的节点之间相关联，例如，“换盘根”的保养手段节点与“盘根”的部件节点相关联。
S220，根据保养实施过程中获得的保养反馈知识，以及补充的非结构化知识文档，对保养知识图谱进行迭代优化，得到基于保养知识图谱的保养分析模型。
在一种应用场景下，如果业务人员在具体实施保养的过程中，发现模型给出的保养方案与设备的实际情况不符时，向保养分析系统反馈正确的保养知识，即保养反馈知识。
在另一种应用场景下，在获得设备的其它保养知识文档时，对此类文档利用知识抽取工具抽取相应的保养知识。
将上述的保养反馈知识和抽取的保养知识补充到原知识图谱中，对知识图谱进行修正、完善，实现对保养知识图谱的优化。
本实施例提供的保养分析模型训练过程，根据已知保养知识构建保养知识体系，并将获得的标注保养知识填充到保养知识体系中得到保养知识图谱，其中，标注保养知识主要包括与设备的保养手段相匹配的运行状态特征。在建立保养知识图谱后，进一步根据保养反馈知识及其它补充文档的标注保养知识，对保养知识图谱进行迭代优化，最终得到保养分析模型。该保养分析模型主要基于保养知识图谱实现，而保养知识图谱的构建不需要复杂的模型算法和大量的标注数据，因此，模型构建过程更简单。
相应于上述的设备保养分析方法实施例，本申请还提供了设备保养分析装置实施例。
请参见图6，示出了本申请实施例提供的一种设备保养分析装置的结构示意图，该装置应用于具备计算能力的电子设备中，如图6所示，该装置可以包括：运行数据获取模块110和分析模块120。
运行数据获取模块110，用于获取设备的运行数据。
分析模块120，用于将所述运行数据输入预先训练得到的保养分析模型进行分析，得到所述设备的保养分析结果。
在本申请的一个实施例中，所述保养分析模型根据设备的运行数据及保养触发条件与保养方案之间的关联关系创建得到。
请参见图7，示出了本申请实施例提供的一种分析模块的结构示意图，如图7所示，该分析模块120包括：运行特征分析子模块121、触发条件匹配子模块122、保养方案确定子模块123。
运行特征分析子模块121，用于分析所述运行数据得到所述设备的运行状态特征。
在本申请的一个实施例中，根据所述设备的标准运行参数分析所述设备的运行数据，得到所述设备的运行状态特征。
触发条件匹配子模块122，用于将所述设备的全部所述运行状态特征分别与所述保养触发条件进行匹配，得到目标保养触发条件。
保养方案确定子模块123，用于根据所述目标保养触发条件获得相匹配的保养方案中的保养手段。
可选地，上述的设备保养分析装置还可以包括保养提示模块130。
所述保养提示模块130，用于当所述分析模块确定设备需要保养时，生成保养提示信息并发送至目标终端设备，保养提示信息用于提示设备需要进行保养。
目标终端可以是智能手机、平板电脑，或监控显示器等。
本发明提供的设备保养分析装置，通过预先根据设备的运行数据及保养触发条件与保养方案之间的关联创建保养分析模型。在需要对设备进行保养分析时，获取设备的运行数据；然后，将设备的运行数据输入至保养分析模型中进行分析，得到该设备的保养分析结果。由此过程可知，该方案实现了根据设备的运行数据自动分析得到设备的保养分析结果，实现根据设备的实际运行状态进行精准保养，提高了保养准确度。而且，对维护人员没有技术经验要求，降低了保养人工成本。
此外，该装置中的保养提示模块在分析确定设备需要进行保养时，生成保养提示信息并发送至目标终端设备，从而及时提醒设备维护人员需要进行保养维护的设备及对应的保养方案，及时设备维护人员及时对设备进行相应的保养维护，进而降低设备由于保养不及时出现故障的几率。
请参见图8，示出了本申请实施例提供的另一种设备保养分析装置的结构示意图，本实施例着重介绍保养分析模块的训练过程。如图8所示，该装置还可以包括：
知识图谱建立模块210，用于根据设备的保养知识建立保养知识图谱。
所述保养知识图谱包括所述保养知识及所述保养触发条件。
在本申请的一个实施例中，知识图谱建立模块具体用于：
对所述设备的保养文档进行知识抽取获得保养知识，并基于保养知识创建保养知识体系；
将获得的标注保养知识填充至所述保养知识体系中，得到所述保养知识图谱，其中，所述标注保养知识包括已标注的与所述设备的各种保养手段相匹配的运行状态特征。
知识图谱优化模块220，用于根据保养实施过程中获得的保养反馈知识，以及补充的非结构化知识文档，对所述保养知识图谱进行迭代优化，得到基于所述保养知识图谱的保养分析模型。
本实施例提供的设备保养分析装置，根据已知保养知识构建保养知识体系，并将获得的标注保养知识填充到保养知识体系中得到保养知识图谱，其中，标注保养知识主要包括与设备的保养手段相匹配的运行状态特征。在建立保养知识图谱后，进一步根据保养反馈知识及其它补充文档的标注保养知识，对保养知识图谱进行迭代优化，最终得到保养分析模型。该保养分析模型主要基于保养知识图谱实现，而保养知识图谱的构建不需要复杂的模型算法和大量的标注数据，因此，模型构建过程更简单。
所述设备保养分析装置包括处理器和存储器，上述运行数据获取模块、分析模块、保养提示模块、知识图谱建立模块和知识图谱优化模块等均作为程序模块存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序模块来实现相应的功能。
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。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现设备的精准保养。
本发明实施例提供了一种计算机可读的存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述设备保养分析方法。
本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述设备保养分析方法。
本发明实施例提供了一种电子设备，如图9所示，该电子设备包括至少一个处理器310、以及与处理器310连接的至少一个存储器320、总线330；其中，处理器310、存储器320通过总线330完成相互间的通信；处理器用于调用存储器中的程序指令，以执行上述的设备保养分析方法。本文中的电子设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当其在电子设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：
获取设备的运行数据；
将所述运行数据输入预先训练得到的保养分析模型进行分析，得到所述设备的保养分析结果，其中，所述保养分析模型根据设备的运行数据及保养触发条件与保养方案之间的关联关系创建得到。
在一种可能的实现方式中，所述将所述运行数据输入预先训练得到的保养分析模型进行分析，得到所述设备的保养分析结果，包括：
分析所述运行数据得到所述设备的运行状态特征；
将所述设备的全部所述运行状态特征分别与所述保养触发条件进行匹配，得到目标保养触发条件；
根据所述目标保养触发条件获得相匹配的保养方案中的保养手段。
在一种可能的实现方式中，所述保养分析模型的训练过程，包括：
根据设备的保养知识建立保养知识图谱，所述保养知识图谱包括所述保养知识及所述保养触发条件；
根据保养实施过程中获得的保养反馈知识，以及补充的非结构化知识文档，对所述保养知识图谱进行迭代优化，得到基于所述保养知识图谱的保养分析模型。
在另一种可能的实现方式中，根据设备的保养知识建立保养知识图谱，包括：
对所述设备的保养文档进行知识抽取获得保养知识，并基于保养知识创建保养知识体系；
将获得的标注保养知识填充至所述保养知识体系中，得到所述保养知识图谱，其中，所述标注保养知识包括已标注的与所述设备的各种保养手段相匹配的运行状态特征。
在另一种可能的实现方式中，所述分析所述运行数据得到所述设备的运行状态特征，包括：
根据所述设备的标准运行参数分析所述设备的运行数据，得到所述设备的运行状态特征。
在另一种可能的实现方式中，所述方法还包括：当所述保养分析结果是所述设备需要保养时，生成保养提示信息并发送至目标终端设备，所述保养提示信息用于提示所述设备需要进行保养。
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。
在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(CPU)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。
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。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，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。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种设备保养分析方法，其特征在于，包括：
获取设备的运行数据；
将所述运行数据输入预先训练得到的保养分析模型进行分析，得到所述设备的保养分析结果，其中，所述保养分析模型根据设备的运行数据及保养触发条件与保养方案之间的关联关系创建得到。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述运行数据输入预先训练得到的保养分析模型进行分析，得到所述设备的保养分析结果，包括：
分析所述运行数据得到所述设备的运行状态特征；
将所述设备的全部所述运行状态特征分别与所述保养触发条件进行匹配，得到目标保养触发条件；
根据所述目标保养触发条件获得相匹配的保养方案中的保养手段。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述保养分析模型的训练过程，包括：
根据设备的保养知识建立保养知识图谱，所述保养知识图谱包括所述保养知识及所述保养触发条件；
根据保养实施过程中获得的保养反馈知识，以及补充的非结构化知识文档，对所述保养知识图谱进行迭代优化，得到基于所述保养知识图谱的保养分析模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据设备的保养知识建立保养知识图谱，包括：
对所述设备的保养文档进行知识抽取获得保养知识，并基于保养知识创建保养知识体系；
将获得的标注保养知识填充至所述保养知识体系中，得到所述保养知识图谱，其中，所述标注保养知识包括已标注的与所述设备的各种保养手段相匹配的运行状态特征。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分析所述运行数据得到所述设备的运行状态特征，包括：
根据所述设备的标准运行参数分析所述设备的运行数据，得到所述设备的运行状态特征。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述保养分析结果是所述设备需要保养时，生成保养提示信息并发送至目标终端设备，所述保养提示信息用于提示所述设备需要进行保养。
7.一种设备保养分析装置，其特征在于，包括：
运行数据获取模块，用于获取设备的运行数据；
分析模块，用于将所述运行数据输入预先训练得到的保养分析模型进行分析，得到所述设备的保养分析结果，其中，所述保养分析模型根据设备的运行数据及保养触发条件与保养方案之间的关联关系创建得到。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分析模块，包括：
运行特征分析子模块，用于分析所述运行数据得到所述设备的运行状态特征；
触发条件匹配子模块，用于将所述设备的全部所述运行状态特征分别与所述保养触发条件进行匹配，得到目标保养触发条件；
保养方案确定子模块，用于根据所述目标保养触发条件获得相匹配的保养方案。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；
其中，所述处理器、存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行权利要求1-6任一项所述的设备保养分析方法。
10.一种计算机可读的存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器加载并执行时实现权利要求1-6任一项所述的设备保养分析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011552742.7A CN114662709A (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 一种设备保养分析方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011552742.7A CN114662709A (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 一种设备保养分析方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114662709A true CN114662709A (zh) | 2022-06-24 |
Family
ID=82024444
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011552742.7A Pending CN114662709A (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 一种设备保养分析方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114662709A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118037266A (zh) * | 2024-01-31 | 2024-05-14 | 北京纪新泰富机电技术股份有限公司 | 制冷机保养方案生成方法、装置、设备和计算机可读介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017190595A1 (zh) * | 2016-05-04 | 2017-11-09 | 斑马网络技术有限公司 | 一种交通工具数据处理方法、装置和终端设备 |
| CN109101583A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-28 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种针对非结构化文本的知识图谱构建方法及系统 |
| CN109460010A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-03-12 | 彩虹无线（北京）新技术有限公司 | 基于知识图谱的车辆故障检测方法、装置及存储介质 |
| CN111563606A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-21 | 新智数字科技有限公司 | 一种设备预测性维护方法及装置 |
-
2020
- 2020-12-24 CN CN202011552742.7A patent/CN114662709A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017190595A1 (zh) * | 2016-05-04 | 2017-11-09 | 斑马网络技术有限公司 | 一种交通工具数据处理方法、装置和终端设备 |
| CN109101583A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-28 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种针对非结构化文本的知识图谱构建方法及系统 |
| CN109460010A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-03-12 | 彩虹无线（北京）新技术有限公司 | 基于知识图谱的车辆故障检测方法、装置及存储介质 |
| CN111563606A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-21 | 新智数字科技有限公司 | 一种设备预测性维护方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 涂鹏飞;裴加富;熊金红;: "城市轨道交通全自动驾驶车辆智能维护系统方案研究", 铁道通信信号, no. 06, 17 June 2020 (2020-06-17) * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118037266A (zh) * | 2024-01-31 | 2024-05-14 | 北京纪新泰富机电技术股份有限公司 | 制冷机保养方案生成方法、装置、设备和计算机可读介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103927314B (zh) | 一种数据批量处理的方法和装置 | |
| CN106547658B (zh) | 一种自动化测试方法及装置 | |
| CN112579118B (zh) | 微服务的配置信息更新方法、装置、系统、介质和设备 | |
| CN115878421B (zh) | 一种数据中心设备级故障预测方法、系统及介质 | |
| CN111435367B (zh) | 知识图谱的构建方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN110362547A (zh) | 日志文件的编码、解析、存储方法和装置 | |
| CN114490641A (zh) | 一种工业互联网数据的共享方法、设备及介质 | |
| CN114662709A (zh) | 一种设备保养分析方法及装置 | |
| CN109656922B (zh) | 数据处理方法及装置 | |
| CN110532773B (zh) | 恶意访问行为识别方法、数据处理方法、装置和设备 | |
| CN106557483B (zh) | 一种数据处理、数据查询方法及设备 | |
| CN114500676A (zh) | 一种工业互联网设备间的信息交互方法、设备及存储介质 | |
| CN114238402A (zh) | 告警数据处理方法、装置、存储介质以及电子设备 | |
| US11539730B2 (en) | Method, device, and computer program product for abnormality detection | |
| CN113919683A (zh) | 工艺工时的计算方法、装置、存储介质及处理器 | |
| CN113794696A (zh) | 一种基于因果模型的网络安全信息处理方法和系统 | |
| CN106201818B (zh) | 一种应用程序运行时间的统计方法和装置 | |
| CN109068286B (zh) | 一种信息解析的方法、介质及设备 | |
| CN114841267B (zh) | 实时预测方法、装置、电子设备及计算机程序产品 | |
| CN110851400B (zh) | 文本数据的处理方法及装置 | |
| CN107562703A (zh) | 字典树重构方法及系统 | |
| CN112526959A (zh) | 一种抽油泵故障诊断方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113123955A (zh) | 柱塞泵异常检测方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN114882414A (zh) | 异常视频检测方法、装置、电子设备、介质及程序产品 | |
| CN110019198B (zh) | 数据查询方法和装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |