CN115204487A - 一种设备状态监控方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种设备状态监控方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种设备状态监控方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：确定目标设备对应的预警事件判定准则，并基于预警事件判定准则监测目标设备运行过程中的设备预警事件；建立目标可靠度评估模型，并基于目标可靠度评估模型确定设备预警事件发生时目标设备的可靠度；将可靠度与预先确定出的维护阈值进行比较得到相应的比较结果；基于比较结果判断目标设备是否处于故障状态，若是，则对目标设备进行维护。本申请通过确定目标设备对应的预警事件判定准则，解决了预警事件定义不准确的问题，进而基于建立的目标可靠度评估模型确定设备预警事件发生时目标设备的可靠度，实现基于预警事件与设备运行可靠性相结合的设备状态监控。

Description

一种设备状态监控方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种设备状态监控方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
当前，电厂在实现数字化转型进程中，为了提高设备的可靠性，降低设备维护成本，设备的维护技术已从传统的基于经验的预防性维护过渡到基于数据的预测性维护，其中预警技术就是实现预测性维护的重要技术手段，即通过监测设备状态数据，诊断当前设备状态是否超过阈值上下限造成预警事件并对设备运行的一个时间段的健康趋势基于算法进行判断。但是，基于简单的检测值与阈值上下限的大小比对，对预警事件的标准定义非常模糊，预警事件对设备健康造成的影响未在可靠性分析中体现，导致分析后的数据与实际数据偏差较大；预警事件产生的量化数据过于“浪费”，未有效挖掘其价值，同时缺少预警事件数据对设备运行可靠性的影响分析，没有将预警事件数据与可靠性数据有效融合
综上可知，现有技术中的预警技术并没有将预警事件数据进行有效挖掘，且也未与发电设备可靠性数据进行有机结合，不能充分实现设备的健康管理活动。因此，如何提供一种解决上述技术问题的方案是本领域技术人员目前需要解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种设备状态监控方法、装置、设备及存储介质，能够解决预警事件定义不准确的问题，实现基于预警事件与设备运行可靠性相结合的设备状态监控。其具体方案如下：
第一方面，本申请公开了一种设备状态监控方法，包括：
确定目标设备对应的预警事件判定准则，并基于所述预警事件判定准则监测所述目标设备运行过程中的设备预警事件；
建立目标可靠度评估模型，并基于所述目标可靠度评估模型确定所述设备预警事件发生时所述目标设备的可靠度；
将所述可靠度与预先确定出的维护阈值进行比较得到相应的比较结果；
基于所述比较结果判断所述目标设备是否处于故障状态，若是，则对所述目标设备进行维护。
可选的，所述确定目标设备对应的预警事件判定准则，包括：
确定所述目标设备的状态数据类型；
根据所述状态数据类型确定所述目标设备对应的状态数据上下限，并确定所述目标设备对应的状态数据控制域；
基于所述状态数据上下限和所述状态数据控制域确定所述目标设备对应的预警事件判定准则。
可选的，所述根据所述状态数据类型确定所述目标设备对应的状态数据上下限，包括：
根据所述状态数据类型确定所述目标设备的出厂时额定的第一状态数据，并基于所述目标设备在实际运行过程中产生的状态数据确定第二状态数据；
基于所述第一状态数据和所述第二状态数据确定所述目标设备对应的状态数据上下限。
可选的，所述确定所述目标设备对应的状态数据控制域，包括：
按照预设的数据采集时长和数据采集频率采集所述目标设备的在实际运行过程中产生的所述状态数据，得到相应的状态数据集，并基于所述状态数据集确定相应的数据分布参数；
基于所述数据分布参数确定所述目标设备对应的状态数据控制域。
可选的，所述建立目标可靠度评估模型，包括：
建立基于所述设备预警事件的逆幂律模型和所述目标设备在正常运行条件下的可靠性模型，并基于所述逆幂律模型和所述可靠性模型建立相应的可靠度评估模型；
为所述可靠度评估模型配置相应的模型参数，以得到相应的目标可靠度评估模型。
可选的，所述基于所述逆幂律模型和所述可靠性模型建立相应的可靠度评估模型，包括：
建立所述逆幂律模型与所述可靠性模型的关联点函数，并建立相应的过度函数；
基于所述关联点函数和所述过度函数确定相应的可靠度模型。
可选的，所述基于所述比较结果判断所述目标设备是否处于故障状态，若是，则对所述目标设备进行维护，包括：
如果所述比较结果表明所述可靠度小于所述预设阈值，则判定所述目标设备处于故障状态，并对所述目标设备进行维护；
如果所述比较结果表明所述可靠度不小于所述预设阈值，则判定所述目标设备处于非故障状态。
第二方面，本申请公开了一种设备状态监控装置，包括：
判定准则确定模块，用于确定目标设备对应的预警事件判定准则；
预警事件监测模块，用于基于所述预警事件判定准则监测所述目标设备运行过程中的设备预警事件；
模型建立模块，用于建立目标可靠度评估模型；
可靠度确定模块，用于基于所述目标可靠度评估模型确定所述设备预警事件发生时所述目标设备的可靠度；
比较模块，用于将所述可靠度与预先确定出的维护阈值进行比较得到相应的比较结果；
状态判断模块，用于基于所述比较结果判断所述目标设备是否处于故障状态，若是，则对所述目标设备进行维护。
第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：
存储器，用于保存计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的设备状态监控方法的步骤。
第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的设备状态监控方法的步骤。
可见，本申请提供了一种设备状态监控方法，包括：确定目标设备对应的预警事件判定准则，并基于所述预警事件判定准则监测所述目标设备运行过程中的设备预警事件；建立目标可靠度评估模型，并基于所述目标可靠度评估模型确定所述设备预警事件发生时所述目标设备的可靠度；将所述可靠度与预先确定出的维护阈值进行比较得到相应的比较结果；基于所述比较结果判断所述目标设备是否处于故障状态，若是，则对所述目标设备进行维护。由此可知，本申请通过基于确定出的目标设备对应的预警事件判定准则监测目标设备运行过程中的设备预警事件，进而基于建立的目标可靠度评估模型确定设备预警事件法发生时目标设备的可靠度，从而根据该可靠度与预先确定出的维护阈值的比较结果判断目标设备是否处于故障状态，若是，则对目标设备进行维护。因此，本申请能够解决预警事件定义不准确的问题，实现基于预警事件与设备运行可靠性相结合的设备状态监控。
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，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请公开的一种设备状态监控方法流程图；
图2为本申请公开的一种设备实际过程中可靠度变化示意图；
图3为本申请公开的一种设备状态监控装置结构示意图；
图4为本申请公开的一种电子设备结构图。
具体实施方式
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。
当前，现有技术中的预警技术并没有将预警事件数据进行有效挖掘，且也未与发电设备可靠性数据进行有机结合，不能充分实现设备的健康管理活动。为此，本申请提供了一种设备状态监控方案，能够解决预警事件定义不准确的问题，实现基于预警事件与设备运行可靠性相结合的设备状态监控。
本发明实施例公开了一种设备状态监控方法，参见图1所示，该方法包括：
步骤S11：确定目标设备对应的预警事件判定准则，并基于所述预警事件判定准则监测所述目标设备运行过程中的设备预警事件。
本实施例中，首先确定目标设备对应的预警事件判定准则，将设备预警事件标准化，解决预警事件定义不确定的问题。例如，当上述目标设备为电厂中广泛使用的柴油机消防泵时，制定该柴油机消防泵在日常运行时对应的预警事件判定准则。具体的，确定所述目标设备的状态数据类型；根据所述状态数据类型确定所述目标设备对应的状态数据上下限，并确定所述目标设备对应的状态数据控制域；基于所述状态数据上下限和所述状态数据控制域确定所述目标设备对应的预警事件判定准则。可以理解的是，上述状态数据上下限的确定过程可以包括：根据所述状态数据类型确定所述目标设备的出厂时额定的第一状态数据，并基于所述目标设备在实际运行过程中产生的状态数据确定第二状态数据；基于所述第一状态数据和所述第二状态数据确定所述目标设备对应的状态数据上下限。例如，依据上述柴油机消防泵设备厂家提供的工况参数确定该消防泵的主要状态数据类型为：压力数据，并且上述柴油机消防泵的压力数据对应的额定压力大小为1.365MPa，即上述第一状态数据可以作为状态数据的上限数据，也就是说，将1.365MPa确定为压力数据的上限值，由于电厂日常发电量随季节性需求不断变化，该消防泵的使用需求也相应变化，工况数据也会不同，根据上述柴油机消防泵的实际使用需求确定上述柴油机消防泵在实际运行过程中的状态数据，从而分析在实际运行过程中的上述状态数据，得出柴油机消防泵在实际运行中的最小压力不得低于1.0MPa，即上述第二状态数据可以作为状态数据下限数据，也就是说，将1.0MPa确定为压力数据的下限值，因此确定出的目标设备对应的状态数据上下限为压力状态数据上下限(1.0，1.365)，单位为MPa。并且上述状态数据控制域的确定过程可以包括：按照预设的数据采集时长和数据采集频率采集所述目标设备的在实际运行过程中产生的所述状态数据，得到相应的状态数据集，并基于所述状态数据集确定相应的数据分布参数；基于所述数据分布参数确定所述目标设备对应的状态数据控制域。例如，确定数据采集时长为1个小时，数据采集频率为以5分钟为取数周期随机取5个数，采集的数据如表1所示，上述消防泵实际运行过程中的压力数据为连续型变量，使用均值-极差图表示。
表1
Figure BDA0003739927740000061
由于采集到的压力数据分布服从正态分布，因此确定出的均值为：
Figure BDA0003739927740000062
确定出的标准差为：
Figure BDA0003739927740000063
然后基于3σ原则，利用上述均值和上述标准差确定出压力数据控制域为：
Figure BDA0003739927740000064
其中，预警事件的上限值可以为：
Figure BDA0003739927740000071
预警事件的下限值可以为：
Figure BDA0003739927740000072
通过数据的统计分析可以知道数据分布在该控制域内的概率为0.9973，也就是说，目标设备在实际运行的过程中产生的状态数据超出该控制域的可能性很小。然后基于所述状态数据上下限和所述状态数据控制域确定所述目标设备对应的预警事件判定准则，进行更精细化、更准确化的预警事件管理。该准则可以包括但不限于：第一、数据在上述控制域范围外或者在上述控制域上；第二、在上述控制域内存在连续9个状态数据点在上述均值以上或者均值以下；第三、多个状态数据点屡屡靠近控制域，即多个数据点在2至3倍的标准差区域之间；第四、连续6个以上的数据点有上升或下降的趋势；第五、连续14个数据点中的相邻数据点交替上下；第六、状态数据集中的数据点集中在中心线附近，即在0.5倍的标准差之间。也就是说说，本实施例为预警事件制定合理的规范化标准，在判断上下阈值的基础上以设备在运行过程中的数据稳定性为切入点定义了什么预警事件。如果目标设备在实际运行的过程中产生的状态数据不在上述确定出的状态数据上下限范围内，则直接判定该状态数据为失效数据。然后基于上述预警事件判定准则监测所述目标设备运行过程中的设备预警事件，也就是说，根据上述预警事件判定准则为依据在目标设备实际运行过程中对预警事件进行记录。
步骤S12：建立目标可靠度评估模型，并基于所述目标可靠度评估模型确定所述设备预警事件发生时所述目标设备的可靠度。
本实施例中，建立目标可靠度评估模型，然后基于所述目标可靠度评估模型确定所述设备预警事件发生时所述目标设备的可靠度，解决了现有技术中只依靠时间参数进行设备可靠性评估的不准确性问题，将预警事件因素加入设备可靠度计算中，使得设备健康评估因素多维化，精确化。
本实施例中，所述建立目标可靠度评估模型可以包括：建立基于所述设备预警事件的逆幂律模型和所述目标设备在正常运行条件下的可靠性模型，并基于所述逆幂律模型和所述可靠性模型建立相应的可靠度评估模型；为所述可靠度评估模型配置相应的模型参数，以得到相应的目标可靠度评估模型。可以理解的是，目标设备在承受正常工作载荷之外的应力时，目标设备剩余的使用寿命往往与其对应的主导应力的幂呈反比。因此，可建立基于所述设备预警事件的逆幂律模型来反映目标设备的剩余使用寿命与主导应力之间的关系。
例如，建立的基于所述设备预警事件的逆幂律模型可以表示为：
Figure BDA0003739927740000081
其中，V表示应力水平，K和n表示基于样本元素确定的模型参数，L表示可量化的寿命指标。
由于应力水平V随预警事件的发生而产生，该应力水平V与时间t相关。因此，上述应力水平V可以表示为V(t)。
并且当
Figure BDA0003739927740000082
时，逆幂律模型为可以表示为：
Figure BDA0003739927740000083
由于目标设备内的组件较多，且各组件失效规律都不相同，可采用指数分布模型评估设备正常运行下的可靠性，例如，可靠性概率密度模型可以表示为：
f(t)＝λe-λt；
当
Figure BDA0003739927740000084
时，其中，m表示设备的使用寿命。根据指数分布的性质可知，上述可靠性概率密度模型可以表示为：
Figure BDA0003739927740000085
本实施例中，上述基于所述逆幂律模型和所述可靠性模型建立相应的可靠度评估模型，可以包括：建立所述逆幂律模型与所述可靠性模型的关联点函数，并建立相应的过度函数；基于所述关联点函数和所述过度函数确定相应的可靠度模型。可以理解的是，在预警事件发生时，设备在正常故障的基础上又因为预警事件加速了故障速度，故可将逆幂律模型和可靠性概率密度模型相结合来评估预警事件发生时设备的可靠度。因此，基于所述逆幂律模型和所述可靠性模型建立预警事件参与可靠度的目标可靠度评估模型。例如，由可靠性概率密度模型可知目标设备的寿命m与时间t和应力水平V相关，结合上述逆幂律模型，得到上述关联点函数为：
m(t，V)＝L(V(t))；
上述建立的相应的过度函数可以表示为：
Figure BDA0003739927740000091
因此结合上述关联点函数和上述过度函数确定出的预警事件参与可靠度的可靠度评估模型为：
Figure BDA0003739927740000092
需要指出的是，为所述可靠度评估模型配置相应的模型参数时，可以利用极大似然法确定所述可靠度评估模型的模型参数。例如，为上述可靠度评估模型f(ti，V)模型选取z个样本元素，分别为：t1，t2，t3，…，tz，将上述可靠度评估模型f(ti，V)模型进行累乘，得到的结果为：
Figure BDA0003739927740000093
相应的，对该结果取对数得到相应的似然函数为：
Figure BDA0003739927740000094
然后分别对该似然函数中的参数A和n求偏导数后，并令其结果为0，得到：
Figure BDA0003739927740000101
Figure BDA0003739927740000102
从而计算出使似然函数最大的A0和n0，即上述可靠度评估模型的模型参数可以为A0和n0，进而利用该A0和n0配置所述可靠度评估模型，得到目标可靠度评估模型可以为：
R(t)＝P(X≥t)＝∫t ∞f(t，V)dx。
步骤S13：将所述可靠度与预先确定出的维护阈值进行比较得到相应的比较结果。
本实施例中，预先确定出的维护阈值一般通过设备可靠性分析小组基于专家经验共同确认，固化的维护阈值L即可作为评判设备是否健康的标准。
步骤S14：基于所述比较结果判断所述目标设备是否处于故障状态，若是，则对所述目标设备进行维护。
本实施例中，如果所述比较结果表明所述可靠度小于所述预设阈值，则判定所述目标设备处于故障状态，并对所述目标设备进行维护，即表明目标设备不健康，需要进行维护，如果所述比较结果表明所述可靠度不小于所述预设阈值，则判定所述目标设备处于非故障状态，即表明目标设备健康，不需要对设备进行维护。如图2所示，t0时设备可靠度即将低于维护阈值，此时对设备进行维护。
可见，本申请实施例中通过基于确定出的目标设备对应的预警事件判定准则监测目标设备运行过程中的设备预警事件，进而基于建立的目标可靠度评估模型确定设备预警事件法发生时目标设备的可靠度，从而根据该可靠度与预先确定出的维护阈值的比较结果判断目标设备是否处于故障状态，若是，则对目标设备进行维护。因此，本申请能够解决预警事件定义不准确的问题，实现基于预警事件与设备运行可靠性相结合的设备状态监控。
相应的，本申请实施例还公开了一种设备状态监控装置，参见图3所示，该装置包括：
判定准则确定模块11，用于确定目标设备对应的预警事件判定准则；
预警事件监测模块12，用于基于所述预警事件判定准则监测所述目标设备运行过程中的设备预警事件；
模型建立模块13，用于建立目标可靠度评估模型；
可靠度确定模块14，用于基于所述目标可靠度评估模型确定所述设备预警事件发生时所述目标设备的可靠度；
比较模块15，用于将所述可靠度与预先确定出的维护阈值进行比较得到相应的比较结果；
状态判断模块16，用于基于所述比较结果判断所述目标设备是否处于故障状态，若是，则对所述目标设备进行维护。
由上可见，本实施例中通过基于确定出的目标设备对应的预警事件判定准则监测目标设备运行过程中的设备预警事件，进而基于建立的目标可靠度评估模型确定设备预警事件法发生时目标设备的可靠度，从而根据该可靠度与预先确定出的维护阈值的比较结果判断目标设备是否处于故障状态，若是，则对目标设备进行维护。因此，本申请能够解决预警事件定义不准确的问题，实现基于预警事件与设备运行可靠性相结合的设备状态监控。
在一些具体的实施例中，所述判定准则确定模块11，具体可以包括：
类型确定单元，用于确定所述目标设备的状态数据类型；
上下限确定单元，用于根据所述状态数据类型确定所述目标设备对应的状态数据上下限；
控制域确定单元，用于确定所述目标设备对应的状态数据控制域；
判定准则确定单元，用于基于所述状态数据上下限和所述状态数据控制域确定所述目标设备对应的预警事件判定准则。
在一些具体的实施例中，所述上下限确定单元，具体可以包括：
第一数据确定子单元，用于根据所述状态数据类型确定所述目标设备的出厂时额定的第一状态数据；
第二数据确定子单元，用于基于所述目标设备在实际运行过程中产生的状态数据确定第二状态数据；
上下限确定子单元，用于基于所述第一状态数据和所述第二状态数据确定所述目标设备对应的状态数据上下限。
在一些具体的实施例中，所述控制域确定单元，具体可以包括：
数据采集子单元，用于按照预设的数据采集时长和数据采集频率采集所述目标设备的在实际运行过程中产生的所述状态数据，得到相应的状态数据集；
分布参数确定子单元，用于基于所述状态数据集确定相应的数据分布参数；
控制域确定子单元，用于基于所述数据分布参数确定所述目标设备对应的状态数据控制域。
在一些具体的实施例中，所述模型建立模块13，具体可以包括：
第一模型建立单元，用于建立基于所述设备预警事件的逆幂律模型和所述目标设备在正常运行条件下的可靠性模型；
第二模型建立单元，用于基于所述逆幂律模型和所述可靠性模型建立相应的可靠度评估模型；
模型参数配置单元，用于为所述可靠度评估模型配置相应的模型参数，以得到相应的目标可靠度评估模型。
在一些具体的实施例中，所述第二模型建立单元，具体可以包括：
函数建立子单元，用于建立所述逆幂律模型与所述可靠性模型的关联点函数，并建立相应的过度函数；
模型确定子单元，用于基于所述关联点函数和所述过度函数确定相应的可靠度模型。
在一些具体的实施例中，所述状态判断模块16，具体可以包括：
第一判定单元，用于当所述比较结果表明所述可靠度小于所述预设阈值，则判定所述目标设备处于故障状态，并对所述目标设备进行维护；
第一判定单元，用于当所述比较结果表明所述可靠度不小于所述预设阈值，则判定所述目标设备处于非故障状态。
进一步的，本申请实施例还提供了一种电子设备。图4是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本申请的使用范围的任何限制。
图4为本申请实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、通信接口24、输入输出接口25和通信总线26。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的设备状态监控方法中的相关步骤。另外，本实施例中的电子设备20具体可以为电子计算机。
本实施例中，电源23用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口24能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本申请技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口25，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括操作系统221、计算机程序222等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。
其中，操作系统221用于管理与控制电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序222，其可以是Windows Server、Netware、Unix、Linux等。计算机程序222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的设备状态监控方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。
进一步的，本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行时，实现前述任一实施例公开的设备状态监控方法步骤。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种设备状态监控方法、装置、设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种设备状态监控方法，其特征在于，包括：
确定目标设备对应的预警事件判定准则，并基于所述预警事件判定准则监测所述目标设备运行过程中的设备预警事件；
建立目标可靠度评估模型，并基于所述目标可靠度评估模型确定所述设备预警事件发生时所述目标设备的可靠度；
将所述可靠度与预先确定出的维护阈值进行比较得到相应的比较结果；
基于所述比较结果判断所述目标设备是否处于故障状态，若是，则对所述目标设备进行维护。
2.根据权利要求1所述的设备状态监控方法，其特征在于，所述确定目标设备对应的预警事件判定准则，包括：
确定所述目标设备的状态数据类型；
根据所述状态数据类型确定所述目标设备对应的状态数据上下限，并确定所述目标设备对应的状态数据控制域；
基于所述状态数据上下限和所述状态数据控制域确定所述目标设备对应的预警事件判定准则。
3.根据权利要求2所述的设备状态监控方法，其特征在于，所述根据所述状态数据类型确定所述目标设备对应的状态数据上下限，包括：
根据所述状态数据类型确定所述目标设备的出厂时额定的第一状态数据，并基于所述目标设备在实际运行过程中产生的状态数据确定第二状态数据；
基于所述第一状态数据和所述第二状态数据确定所述目标设备对应的状态数据上下限。
4.根据权利要求2所述的设备状态监控方法，其特征在于，所述确定所述目标设备对应的状态数据控制域，包括：
按照预设的数据采集时长和数据采集频率采集所述目标设备的在实际运行过程中产生的所述状态数据，得到相应的状态数据集，并基于所述状态数据集确定相应的数据分布参数；
基于所述数据分布参数确定所述目标设备对应的状态数据控制域。
5.根据权利要求1所述的设备状态监控方法，其特征在于，所述建立目标可靠度评估模型，包括：
建立基于所述设备预警事件的逆幂律模型和所述目标设备在正常运行条件下的可靠性模型，并基于所述逆幂律模型和所述可靠性模型建立相应的可靠度评估模型；
为所述可靠度评估模型配置相应的模型参数，以得到相应的目标可靠度评估模型。
6.根据权利要求5所述的设备状态监控方法，其特征在于，所述基于所述逆幂律模型和所述可靠性模型建立相应的可靠度评估模型，包括：
建立所述逆幂律模型与所述可靠性模型的关联点函数，并建立相应的过度函数；
基于所述关联点函数和所述过度函数确定相应的可靠度模型。
7.根据权利要求1至6任一项所述的设备状态监控方法，其特征在于，所述基于所述比较结果判断所述目标设备是否处于故障状态，若是，则对所述目标设备进行维护，包括：
如果所述比较结果表明所述可靠度小于所述预设阈值，则判定所述目标设备处于故障状态，并对所述目标设备进行维护；
如果所述比较结果表明所述可靠度不小于所述预设阈值，则判定所述目标设备处于非故障状态。
8.一种设备状态监控装置，其特征在于，包括：
判定准则确定模块，用于确定目标设备对应的预警事件判定准则；
预警事件监测模块，用于基于所述预警事件判定准则监测所述目标设备运行过程中的设备预警事件；
模型建立模块，用于建立目标可靠度评估模型；
可靠度确定模块，用于基于所述目标可靠度评估模型确定所述设备预警事件发生时所述目标设备的可靠度；
比较模块，用于将所述可靠度与预先确定出的维护阈值进行比较得到相应的比较结果；
状态判断模块，用于基于所述比较结果判断所述目标设备是否处于故障状态，若是，则对所述目标设备进行维护。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于保存计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至7任一项所述的设备状态监控方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的设备状态监控方法的步骤。
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