CN115049084A - 基于区块链的故障设备溯源方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

基于区块链的故障设备溯源方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明属于区块链技术领域，公开了一种基于区块链的故障设备溯源方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取区块链设备节点的运行数据；根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果；根据所述故障检测结果确定各运行数据中存在的故障数据；根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备。通过上述方式，根据对区块链设备节点的运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，能够快速检测各运行数据中存在的故障数据，并基于故障数据对故障设备进行定位，从而实现在区块链设备节点对应的设备中对故障设备快速定位溯源。

Description

基于区块链的故障设备溯源方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的故障设备溯源方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着通讯技术的发展，物联网设备在各行各业中被广泛应用，但随之而来的是物联网设备在实际运行中会出现故障，由于物联网中设备众多，一旦存在设备发生故障时，难以对发生故障的设备进行快速定位，从而导致后续维修过程需要花费大量的时间和精力，造成资源浪费，同时若不能及时对故障设备进行定位还可能威胁人员安全。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于区块链的故障设备溯源方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法快速高效地对故障设备进行定位溯源的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于区块链的故障设备溯源方法，所述基于区块链的故障设备溯源方法包括：
获取区块链设备节点的运行数据；
根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果；
根据所述故障检测结果确定各运行数据中存在的故障数据；
根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备。
可选地，所述根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果，包括：
对各运行数据进行字段提取，得到各运行数据的关键字段；
根据所述各关键字段对各区块链设备节点对应的设备进行故障字段分析，得到对应的分析结果；
根据所述分析结果确定故障检测结果。
可选地，所述根据所述各关键字段对各区块链设备节点对应的设备进行故障字段分析，得到分析结果，包括：
根据所述各关键字段确定各关键字段对应的运行参数类型；
根据所述各关键字段对应的运行参数类型确定各运行参数类型对应的预设运行条件；
根据各所述预设运行条件和所述各关键字段进行字段比对，得到比对结果；
根据所述比对结果得到分析结果。
可选地，所述根据各所述预设运行条件和所述各关键字段进行字段比对，得到比对结果，包括：
根据各所述预设运行条件和预设过滤词确定预设分词；
根据所述各关键字段和所述预设过滤词确定关键分词；
根据所述预设分词和所述关键分词计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的文本相似度；
根据所述预设分词和所述关键分词计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的语义相似度；
根据所述预设分词和所述关键分词确定目标权重；
根据所述文本相似度、所述语义相似度以及所述目标权重确定比对结果。
可选地，所述根据所述预设分词和所述关键分词计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的语义相似度，包括：
基于所述预设分词、所述关键分词以及预设相似度计算模型构建分词相似度矩阵；
获取所述分词相似度矩阵中的最大相似度值；
将所述最大相似度值和所述预设相似度阈值进行比较，得到相似度比较结果；
根据所述相似度比较结果和所述预设相似度阈值构建匹配序列；
根据所述匹配序列计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的语义相似度。
可选地，所述获取区块链设备节点的运行数据之前，还包括：
获取各设备的入网信息和设备信息；
根据所述设备信息建立各设备对应的标识信息；
根据各设备的标识信息和各设备的入网信息生成各设备对应的区块链设备节点。
可选地，所述根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备之后，还包括：
根据所述故障数据确定故障类型；
根据所述故障类型确定所述故障设备的故障修复等级；
当所述故障修复等级不超过预设等级阈值时，根据所述故障类型确定故障修复策略；
发送所述故障修复策略至管理员处，以使所述管理员对所述故障设备进行设备修复。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于区块链的故障设备溯源装置，所述基于区块链的故障设备溯源装置包括：
获取模块，用于获取区块链设备节点的运行数据；
检测模块，用于根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果；
确定模块，用于根据所述故障检测结果确定各运行数据中存在的故障数据；
定位模块，用于根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于区块链的故障设备溯源设备，所述基于区块链的故障设备溯源设备包括：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基于区块链的故障设备溯源程序，所述基于区块链的故障设备溯源程序配置为实现如上文所述的基于区块链的故障设备溯源方法。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于区块链的故障设备溯源程序，所述基于区块链的故障设备溯源程序被处理器执行时实现如上文所述的基于区块链的故障设备溯源方法。
本发明通过获取区块链设备节点的运行数据；根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果；根据所述故障检测结果确定各运行数据中存在的故障数据；根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备。通过上述方式，根据对区块链设备节点的运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，能够高效准确检测各运行数据中存在的故障数据，并基于故障数据对故障设备进行定位，从而实现在区块链设备节点对应的设备中对故障设备快速定位溯源。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于区块链的故障设备溯源设备的结构示意图；
图2为本发明基于区块链的故障设备溯源方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于区块链的故障设备溯源方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明基于区块链的故障设备溯源装置第一实施例的结构框图。
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。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于区块链的故障设备溯源设备结构示意图。
如图1所示，该基于区块链的故障设备溯源设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器（Central Processing Unit，CPU），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。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（如无线保真（Wireless-Fidelity，Wi-Fi）接口）。存储器1005可以是高速的随机存取存储器（RandomAccess Memory，RAM）存储器，也可以是稳定的非易失性存储器（Non-Volatile Memory，NVM），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中示出的结构并不构成对基于区块链的故障设备溯源设备的限定，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、用户接口模块以及基于区块链的故障设备溯源程序。
在图1所示的基于区块链的故障设备溯源设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明基于区块链的故障设备溯源设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于区块链的故障设备溯源设备中，所述基于区块链的故障设备溯源设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于区块链的故障设备溯源程序，并执行本发明实施例提供的基于区块链的故障设备溯源方法。
本发明实施例提供了一种基于区块链的故障设备溯源方法，参照图2，图2为本发明一种基于区块链的故障设备溯源方法第一实施例的流程示意图。
基于区块链的故障设备溯源方法包括以下步骤：
步骤S10：获取区块链设备节点的运行数据。
需要说明的是，本实施例的执行主体为物联网终端设备，物联网终端设备可与物联网设备对应的区块链设备节点之间相互通信，物联网终端设备在获取到区块链设备节点的运行数据后，可根据各区块链设备节点的运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果，并根据故障检测结果确定各运行数据中存在的故障数据，根据故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备。
可以理解的是，物联网设备在入网时会形成各物联网设备对应的各区块链设备节点，各区块链设备节点之间可相互通信，当物联网设备出现故障时，会导致该区块链设备节点也出现故障，因此物联网终端设备实时获取各区块链设备节点的运行数据，运行数据指的是各物联网设备的运行状态对应数据。
在具体实现中，为了基于各设备形成准确的区块链设备节点，进一步地，所述获取区块链设备节点的运行数据之前，还包括：获取各设备的入网信息和设备信息；根据所述设备信息建立各设备对应的标识信息；根据各设备的标识信息和各设备的入网信息生成各设备对应的区块链设备节点。
需要说明的是，各设备即指的是各物联网设备，各设备在加入物联网时会产生对应的入网时间，根据入网时间可生成该设备对应的入网信息，根据各设备的设备类型、设备检修信息、设备编号等一系列与设备有关的数据内容生成设备信息，根据设备信息建立各设备对应的标识码，该标识码是唯一的，可用于区分物联网中的各设备，标识码即为各设备对应的标识信息，基于各标识信息和入网信息可生成各设备对应的区块链设备节点，同时基于各区块链设备节点形成物联网设备的区块链条。
步骤S20：根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果。
需要说明的是，在得到各运行数据后，可基于各运行数据中对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，确定各运行数据是否均为正常运行数据。基于各运行数据是否均为正常运行数据，当各运行数据中存在不为正常运行的数据时，在不正常运行数据中对故障部分进行标注，从而得到故障检测结果。例如，存在7个区块链设备节点对应的运行数据A~G，根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测后，得到运行数据中A、B、C、D、F、G为正常运行数据，运行数据中E不为正常运行数据，且运行数据E中的故障部分e被标注的故障检测结果。
步骤S30：根据所述故障检测结果确定各运行数据中存在的故障数据。
需要说明的是，在得到各运行数据中对应的故障检测结果后，可基于故障检测结果确定各运行数据中存在的不正常运行的数据，各运行数据中存在的不正常运行的数据即为故障数据。
步骤S40：根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备。
需要说明的是，在得到故障数据后，基于该故障数据的获取来源可确定其对应的区块链设备节点，该区块链设备节点对应的设备即为故障设备，从而实现故障设备的快速定位。
可以理解的是，为了保证故障设备能及时维修，且不浪费人力资源，进一步地，所述根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备之后，还包括：根据所述故障数据确定故障类型；根据所述故障类型确定所述故障设备的故障修复等级；当所述故障修复等级不超过预设等级阈值时，根据所述故障类型确定故障修复策略；发送所述故障修复策略至管理员处，以使所述管理员对所述故障设备进行设备修复。
在具体实现中，在得到故障数据后，基于故障数据中的标注部分可确定故障原因，根据该故障原因在原因类型映射表中确定该故障类型，并基于该故障类型进一步确定故障设备的修复等级，修复等级和故障类型之间存在映射关系表，修复等级分为低、中、高，修复等级可代表故障设备的故障程度，也可代表故障设备的自愈能力，当修复等级为低时，说明故障设备的故障程度高，此时故障设备的自愈能力较低。
需要说明的是，预设等级阈值指的是预先设定的等级临界值，当故障修复等级不超过预设等级阈值时，说明该故障类型下，故障设备的故障程度较高，自愈能力较低，需要根据故障类型确定故障修复策略，故障类型和修复策略之间存在映射关系表，此时将故障修复策略发送物联网设备对应的管理员处，以使管理员根据故障修复策略对故障设备进行设备修复。
本实施例通过获取区块链设备节点的运行数据；根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果；根据所述故障检测结果确定各运行数据中存在的故障数据；根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备。通过上述方式，根据对区块链设备节点的运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，能够高效准确检测各运行数据中存在的故障数据，并基于故障数据对故障设备进行定位，从而实现在区块链设备节点对应的设备中对故障设备快速定位溯源。
参考图3，图3为本发明一种基于区块链的故障设备溯源方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例基于区块链的故障设备溯源方法中所述步骤S20，包括：
步骤S21：对各运行数据进行字段提取，得到各运行数据的关键字段。
需要说明的是，由于运行数据中包含各种信息对应的字段，例如启动时间：2022年7月1日00：00：00，启动人员：张XX，运行速率：XX等各种信息对应的字段，此时需基于管理员设定的关键字段提取指标对各运行数据进行字段提取，从而得到各运行数据中的关键字段，基于该关键字段可对运行数据进行全面分析，关键字段可代表与区块链设备节点对应设备正常运行时所需的必要指标。
步骤S22：根据所述各关键字段对各区块链设备节点对应的设备进行故障字段分析，得到对应的分析结果。
需要说明的是，在得到各运行数据中的关键字段后，可基于关键字段进行字段分析，可确定各运行数据中是否存在关键字段不为正常字段的分析结果。
可以理解的是，为了基于关键字段得到准确的分析结果，进一步地，所述根据所述各关键字段对各区块链设备节点对应的设备进行故障字段分析，得到分析结果，包括：根据所述各关键字段确定各关键字段对应的运行参数类型；根据所述各关键字段对应的运行参数类型确定各运行参数类型对应的预设运行条件；根据各所述预设运行条件和所述各关键字段进行字段比对，得到比对结果；根据所述比对结果得到分析结果。
在具体实现中，预设运行条件指的是预先设定的设备正常运行时的参数条件。根据各关键字段确定各关键字段对应的运行参数类型，例如关键字段为运行速率：20r/s，则运行参数类型为运行速率，获取运行速率对应的预设运行条件为运行速率：60r/s~80r/s。
需要说明的是，在得到关键字段对应的预设运行条件后，将预设运行条件和关键字段进行字段比对结果，根据比对结果可得到分析结果。例如，当运行数据A中的关键字段e与关键字段e对应的预设运行条件的比对结果为不相似，则说明运行数据A中的关键字段e为不正常字段。
可以理解的是，为了基于关键字段得到准确的比对结果。进一步地，所述根据各所述预设运行条件和所述各关键字段进行字段比对，得到比对结果，包括：根据各所述预设运行条件和预设过滤词确定预设分词；根据所述各关键字段和所述预设过滤词确定关键分词；根据所述预设分词和所述关键分词计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的文本相似度；根据所述预设分词和所述关键分词计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的语义相似度；根据所述预设分词和所述关键分词确定目标权重；根据所述文本相似度、所述语义相似度以及所述目标权重确定比对结果。
在具体实现中，预设过滤词指的是预先设定的对语义无影响的助词，如“的”、“啊”、“嗯”等。根据预设过滤词对预设运行条件和关键字段进行词语划分，得到预设运行条件对应的词向量和关键字段对应的词向量，预设运行条件对应的词向量即为预设分词，关键字段对应的词向量即为关键分词。在得到预设分析和关键分词后，可基于预设分词和关键分析计算预设运行条件和关键字段之间的向量空间模型相似度，向量空间模型相似度即为文本相似度
Figure 189446DEST_PATH_IMAGE001
，其中，
Figure 819141DEST_PATH_IMAGE002
，其中，
Figure 493836DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 889658DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 522765DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 905335DEST_PATH_IMAGE006
代表文本
Figure 586984DEST_PATH_IMAGE007
中代表的第k个分词对应的权重，TF代表某个分词在其关键字段中出现的频率，且D代表某个分词在所有关键字段中出现的频率。
需要说明的是，可基于预设分词和关键分词计算预设运行条件和关键字段之间的语义相似度
Figure 168138DEST_PATH_IMAGE008
，然后基于预设分词和预设关键词可确定目标权重
Figure 440987DEST_PATH_IMAGE009
，最终根据文本相似度、语义相似度以及目标权重确定比对结果
Figure 104662DEST_PATH_IMAGE010
。
可以理解的是，为了基于预设分词和关键分词得到准确的语义相似度，进一步地，所述根据所述预设分词和所述关键分词计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的语义相似度，包括：基于所述预设分词、所述关键分词以及预设相似度计算模型构建分词相似度矩阵；获取所述分词相似度矩阵中的最大相似度值；将所述最大相似度值和所述预设相似度阈值进行比较，得到相似度比较结果；根据所述相似度比较结果和所述预设相似度阈值构建匹配序列；根据所述匹配序列计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的语义相似度。
在具体实现中，根据预设相似度计算模型可计算预设分词和关键分词中两两分词之间的相似度，基于两两之间的相似度可构建分词相似矩阵
Figure 527684DEST_PATH_IMAGE011
，其中
Figure 228924DEST_PATH_IMAGE012
，m为关键字段的关键分词数量，
Figure 141517DEST_PATH_IMAGE013
，n为预设字段的预设分词数量，
Figure 498680DEST_PATH_IMAGE014
为关键字段中第m个关键分词和预设运行条件中第n个预设分词之间的相似度值。
需要说明的是，预设相似度计算模型是基于义原相似度计算和概念相似度计算训练后最终可进行词语语义相似度计算的模型。
可以理解的是，在得到分词相似度矩阵后，在分词相似度矩阵中的相似度最大值作为最大相似度值MAXq，并获取预先设定的预设相似度阈值，将最大相似度值和预设相似度阈值进行比基奥，若最大相似度值大于预设相似度阈值，则获取最大相似度值对应的两个分词在预设运行条件和关键字段中的权重值，并将最大相似度值所述行和列从分词相似度矩阵中删除，重复上述步骤直至分词相似度矩阵中的元素为0，得到所有与MAXq相关的关键字段中的关键分词的权重为
Figure 584447DEST_PATH_IMAGE015
，预设运行条件中的预设分词的权重为
Figure 74947DEST_PATH_IMAGE016
，最终构建匹配序列MAXQ={MAX1...MAX q}，根据匹配序列得到
Figure 220758DEST_PATH_IMAGE017
，同时目标权重
Figure 799638DEST_PATH_IMAGE018
。
步骤S23：根据所述分析结果确定故障检测结果。
需要说明的是，在得到分析结果后，可基于分析结果确定各运行数据的故障检测结果。例如，当分析结果为运行数据A中的关键字段e不为正常字段，说明运行数据A~E中存在不正常运行数据，即存在故障数据A，且故障数据A中的故障部分为关键字段e。
本实施例中通过对各运行数据进行字段提取，得到各运行数据的关键字段；根据所述各关键字段对各区块链设备节点对应的设备进行故障字段分析，得到对应的分析结果；根据所述分析结果确定故障检测结果。通过对各运行数据进行关键字段提取，基于关键字段对各区块链设备节点对应的设备进行故障字段分析，可提高分析结果的准确性，保证故障检测结果的精确，同时能达到高效检测的目的。
此外，参照图4，本发明实施例还提出一种基于区块链的故障设备溯源装置，所述基于区块链的故障设备溯源装置包括：
获取模块10，用于获取区块链设备节点的运行数据。
检测模块20，用于根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果。
确定模块30，用于根据所述故障检测结果确定各运行数据中存在的故障数据。
定位模块40，用于根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备。
本实施例通过获取区块链设备节点的运行数据；根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果；根据所述故障检测结果确定各运行数据中存在的故障数据；根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备。通过上述方式，根据对区块链设备节点的运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，能够高效准确检测各运行数据中存在的故障数据，并基于故障数据对故障设备进行定位，从而实现在区块链设备节点对应的设备中对故障设备快速定位溯源。
在一实施例中，所述检测模块20，还用于对各运行数据进行字段提取，得到各运行数据的关键字段；
根据所述各关键字段对各区块链设备节点对应的设备进行故障字段分析，得到对应的分析结果；
根据所述分析结果确定故障检测结果。
在一实施例中，所述检测模块20，还用于根据所述各关键字段确定各关键字段对应的运行参数类型；
根据所述各关键字段对应的运行参数类型确定各运行参数类型对应的预设运行条件；
根据各所述预设运行条件和所述各关键字段进行字段比对，得到比对结果；
根据所述比对结果得到分析结果。
在一实施例中，所述检测模块20，还用于根据各所述预设运行条件和预设过滤词确定预设分词；
根据所述各关键字段和所述预设过滤词确定关键分词；
根据所述预设分词和所述关键分词计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的文本相似度；
根据所述预设分词和所述关键分词计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的语义相似度；
根据所述预设分词和所述关键分词确定目标权重；
根据所述文本相似度、所述语义相似度以及所述目标权重确定比对结果。
在一实施例中，所述生成模块30，还用于基于所述预设分词、所述关键分词以及预设相似度计算模型构建分词相似度矩阵；
获取所述分词相似度矩阵中的最大相似度值；
将所述最大相似度值和所述预设相似度阈值进行比较，得到相似度比较结果；
根据所述相似度比较结果和所述预设相似度阈值构建匹配序列；
根据所述匹配序列计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的语义相似度。
在一实施例中，所述获取模块10，还用于获取各设备的入网信息和设备信息；
根据所述设备信息建立各设备对应的标识信息；
根据各设备的标识信息和各设备的入网信息生成各设备对应的区块链设备节点。
在一实施例中，所述定位模块40，还用于根据所述故障数据确定故障类型；
根据所述故障类型确定所述故障设备的故障修复等级；
当所述故障修复等级不超过预设等级阈值时，根据所述故障类型确定故障修复策略；
发送所述故障修复策略至管理员处，以使所述管理员对所述故障设备进行设备修复。
由于本装置采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于区块链的故障设备溯源程序，所述基于区块链的故障设备溯源程序被处理器执行时实现如上文所述的基于区块链的故障设备溯源方法的步骤。
由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的基于区块链的故障设备溯源方法，此处不再赘述。
此外，需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
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。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，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，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如只读存储器（Read Only Memory，ROM）/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，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。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于区块链的故障设备溯源方法，其特征在于，所述基于区块链的故障设备溯源方法包括：
获取区块链设备节点的运行数据；
根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果；
根据所述故障检测结果确定各运行数据中存在的故障数据；
根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备。
2.如权利要求1所述的基于区块链的故障设备溯源方法，其特征在于，所述根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果，包括：
对各运行数据进行字段提取，得到各运行数据的关键字段；
根据所述各关键字段对各区块链设备节点对应的设备进行故障字段分析，得到对应的分析结果；
根据所述分析结果确定故障检测结果。
3.如权利要求2所述的基于区块链的故障设备溯源方法，其特征在于，所述根据所述各关键字段对各区块链设备节点对应的设备进行故障字段分析，得到分析结果，包括：
根据所述各关键字段确定各关键字段对应的运行参数类型；
根据所述各关键字段对应的运行参数类型确定各运行参数类型对应的预设运行条件；
根据各所述预设运行条件和所述各关键字段进行字段比对，得到比对结果；
根据所述比对结果得到分析结果。
4.如权利要求3所述的基于区块链的故障设备溯源方法，其特征在于，所述根据各所述预设运行条件和所述各关键字段进行字段比对，得到比对结果，包括：
根据各所述预设运行条件和预设过滤词确定预设分词；
根据所述各关键字段和所述预设过滤词确定关键分词；
根据所述预设分词和所述关键分词计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的文本相似度；
根据所述预设分词和所述关键分词计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的语义相似度；
根据所述预设分词和所述关键分词确定目标权重；
根据所述文本相似度、所述语义相似度以及所述目标权重确定比对结果。
5.如权利要求4所述的基于区块链的故障设备溯源方法，其特征在于，所述根据所述预设分词和所述关键分词计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的语义相似度，包括：
基于所述预设分词、所述关键分词以及预设相似度计算模型构建分词相似度矩阵；
获取所述分词相似度矩阵中的最大相似度值；
将所述最大相似度值和所述预设相似度阈值进行比较，得到相似度比较结果；
根据所述相似度比较结果和所述预设相似度阈值构建匹配序列；
根据所述匹配序列计算各所述预设运行条件和各所述关键字段的语义相似度。
6.如权利要求1至5中任一项所述的基于区块链的故障设备溯源方法，其特征在于，所述获取区块链设备节点的运行数据之前，还包括：
获取各设备的入网信息和设备信息；
根据所述设备信息建立各设备对应的标识信息；
根据各设备的标识信息和各设备的入网信息生成各设备对应的区块链设备节点。
7.如权利要求1至5中任一项所述的基于区块链的故障设备溯源方法，其特征在于，所述根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备之后，还包括：
根据所述故障数据确定故障类型；
根据所述故障类型确定所述故障设备的故障修复等级；
当所述故障修复等级不超过预设等级阈值时，根据所述故障类型确定故障修复策略；
发送所述故障修复策略至管理员处，以使所述管理员对所述故障设备进行设备修复。
8.一种基于区块链的故障设备溯源装置，其特征在于，所述基于区块链的故障设备溯源装置包括：
获取模块，用于获取区块链设备节点的运行数据；
检测模块，用于根据各运行数据对各区块链设备节点对应的设备进行故障检测，得到故障检测结果；
确定模块，用于根据所述故障检测结果确定各运行数据中存在的故障数据；
定位模块，用于根据所述故障数据对故障设备进行定位，以确定各区块链设备节点对应的故障设备。
9.一种基于区块链的故障设备溯源设备，其特征在于，所述设备包括：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基于区块链的故障设备溯源程序，所述基于区块链的故障设备溯源程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的基于区块链的故障设备溯源方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于区块链的故障设备溯源程序，所述基于区块链的故障设备溯源程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于区块链的故障设备溯源方法。
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