CN118091406B - 电机检测修复方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电机检测修复方法、装置、电子设备及存储介质，电机检测修复方法包括：获取生产系统中至少一个电机的生产数据；根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态；根据第一电机的第一运行状态确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机；根据第二电机的第二运行状态确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机；获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，以及根据所述第三生产数据生成生产报警信息。本发明极大的降低了电机的设备故障发生概率，保证了电机及生产系统的可靠性。

Description

电机检测修复方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及高端装备制造技术领域，尤其涉及一种电机检测修复方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

当前的高端装备制造业普遍管理水平、数字化基础相对较好，且 OEE 普遍都已达到世界级水平；OEE，全称为Overall Equipment Effectiveness，中文翻译为设备综合效率，是一个独立的测量工具，用来表现实际的生产能力相对于理论产能的比率。它由可用率、表现性以及质量指数三个关键要素组成，计算公式为：OEE=可用率×表现性×质量指数；可用率是指操作时间占计划工作时间的比例，用来评价停工所带来的损失，包括设备故障、原料短缺以及生产方法的改变等因素；表现性则是指理想周期时间与实际操作时间（或总产量与生产速率）的比值，用来考虑生产速度上的损失，如设备磨损、材料不合格以及操作失误等因素；质量指数则是指良品占总产量的比例，用来反映产品质量上的损失。其中，设备故障是高端装备制造业中最为重要的考虑因素。

当前的普遍做法是通过监控设备实时检测每一电机的运行情况，以及时发现设备故障，并对发生故障的设备进行及时修复。

但是，发明人发现，当前的监控手段只能及时发现设备故障，而无法对设备故障进行有效预防，导致设备故障无法降低，进而导致生产系统的可靠性较低。

发明内容

本发明的目的是提供一种电机检测修复方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有技术存在的只能及时发现设备故障，而无法对设备故障进行有效预防，导致设备故障无法降低，进而导致生产系统的可靠性较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种电机检测修复方法，包括：

获取生产系统中至少一个电机的生产数据；其中，所述生产数据反映了电机的运行特征；

根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态；其中，所述运行状态用于反映电机的健康情况，所述运行状态的类别包括健康、亚健康、失效和故障；

根据第一电机的第一运行状态确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机；其中，所述第一电机是指运行状态为亚健康的电机；所述第一运行状态是第一电机的运行状态；所述第一修复信息是用于将电机的运行状态由亚健康修复为健康的方案；和/或

根据第二电机的第二运行状态确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机；其中，所述第二电机是指运行状态为失效的电机；所述第二运行状态是第二电机的运行状态；所述第二修复信息是用于将电机的运行状态由失效修复为健康的方案；和/或

获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，以及根据所述第三生产数据生成生产报警信息；其中，所述第三电机是指运行状态为故障的电机，所述第四电机是所述生产系统中与所述第三电机之间具有依赖关系的电机。

上述方案中，获取生产系统中至少一个电机的生产数据，包括：

获取待测电机的类型信息，根据所述类型信息确定所述待测电机的周期信息；其中，所述待测电机是生产系统中的一个电机，所述类型信息反映了电机的种类；所述周期信息定义了电机中生产数据的采集时间周期；

根据所述周期信息采集所述待测电机的生产数据。

上述方案中，根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态，包括：

根据待识别生产数据中的至少一个生产点，生成生产波形；其中，所述待识别生产数据是待识别电机的生产数据；所述待识别电机是所述生产系统中的一个电机；所述生产点是电机在一个时间点上的生产特征；所述生产波形反映了电机在工作时间上的生产特征的变化；

对所述生产波形进行预测运算，得到所述待识别生产数据的运行特征；所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；

根据所述运行特征，确定所述待识别生产数据的运行状态。

上述方案中，根据第一电机的第一运行状态确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机，包括：

根据所述第一运行状态确定第一修复模型；其中，所述第一修复模型是用于生成将亚健康状态的电机修复为健康状态的方案的机器学习模型；

获取所述第一电机的运行特征，调用所述第一修复模型根据所述第一电机的运行特征生成第一修复信息；其中，所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；

根据所述第一修复信息确定第一修复设备，调用所述第一修复设备根据所述第一修复信息修复所述第一电机；其中，所述第一修复设备是用于将亚健康状态的电机修复为健康状态的维修装置。

上述方案中，根据第二电机的第二运行状态确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机，包括：

根据所述第二运行状态确定第二修复模型；其中，所述第二修复模型是用于生成将失效状态的电机修复为健康状态的方案的机器学习模型；

获取所述第二电机的运行特征，调用所述第二修复模型根据所述第二电机的运行特征生成第二修复信息；其中，所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；

根据所述第二修复信息确定第二修复设备，调用所述第二修复设备根据所述第二修复信息修复所述第二电机；其中，所述第二修复设备是用于将失效状态的电机修复为健康状态的维修装置。

上述方案中，停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，包括：

获取生产系统中的逻辑信息；所述逻辑信息记载了生产系统中各电机之间的依赖关系；

识别所述逻辑信息中的第三编号；所述第三编号是所述逻辑信息中与所述第三电机对应的编号信息；

识别所述逻辑信息中的第四编号，并将与所述第四编号对应的电机设定为第四电机；其中，所述第四编号是所述逻辑信息中与所述第三编号之间具有依赖关系的编号信息。

上述方案中，根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态之后，所述方法还包括：

获取第五电机的分析期间，汇总所述第五电机在所述分析期间内的至少一个运行状态得到运行集合，根据所述运行集合确定所述第五电机的分析状态；

根据所述运行状态确定分析修复信息，并根据所述分析修复信息修复所述第五电机；或停止所述第五电机以及所述生产系统中的第六电机，并生成分析报警信息；

其中，所述第五电机是生产系统中的一个电机；所述分析期间定义了对电机的健康状况进行分析所需的时间段；所述分析状态用于反映电机在分析期间内的健康情况，所述分析状态的类别包括健康、亚健康、失效和故障；分析修复信息包括第一维护信息或第二维护信息；所述第六电机是所述生产系统中与所述第五电机之间具有依赖关系的电机；所述第一维护信息是用于将电机的分析状态由亚健康修复为健康的方案；所述第二维护信息是用于将电机的分析状态由失效修复为健康的方案。

为实现上述目的，本发明还提供一种电机检测修复装置，包括：

数据采集模块，用于获取生产系统中至少一个电机的生产数据；其中，所述生产数据反映了电机的运行特征；

状态识别模块，用于根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态；其中，所述运行状态用于反映电机的健康情况，所述运行状态的类别包括健康、亚健康、失效和故障；

第一修复模块，用于根据第一电机的第一运行状态确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机；其中，所述第一电机是指运行状态为亚健康的电机；所述第一运行状态是第一电机的运行状态；所述第一修复信息是用于将电机的运行状态由亚健康修复为健康的方案；

第二修复模块，用于根据第二电机的第二运行状态确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机；其中，所述第二电机是指运行状态为失效的电机；所述第二运行状态是第二电机的运行状态；所述第二修复信息是用于将电机的运行状态由失效修复为健康的方案；

第三修复模块，获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，以及根据所述第三生产数据生成生产报警信息；其中，所述第三电机是指运行状态为故障的电机，所述第四电机是所述生产系统中与所述第三电机之间具有依赖关系的电机。

为实现上述目的，本发明还提供一种电子设备，其包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述电子设备的处理器执行所述计算机程序时实现上述电机检测修复方法的步骤。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述可读存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时实现上述电机检测修复方法的步骤。

本发明提供的电机检测修复方法、装置、电子设备及存储介质，通过根据每一所述电机的运行特征，确定每一所述电机的健康状况，通过将健康状况分类为健康、亚健康、失效和故障，以保证后续有针对性的对不同情况的电机进行修复，实现了保证电机修复的准确性和可靠性的有益效果。

通过获取第一电机的第一生产数据，根据所述第一生产数据确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机，实现获取亚健康状态下的修复方案，并对电机进行有针对性的修复，实现了在降低修复成本的前提下，保证电机修复的可靠性的有益效果。

通过获取第二电机的第二生产数据，根据所述第二生产数据确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机，实现获取失效状态下的修复方案，并对电机进行有针对性的修复，实现了在降低修复成本的前提下，保证电机修复的可靠性的有益效果。

通过获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机的方式，停止生产系统中出现故障的电机，以及与出现故障的电机之间具有依赖关系的电机，用以确保生产系统的整体安全；通过根据所述第三生产数据生成生产报警信息，以及时反映出现故障的电机，实现了确保故障的设备能够得到及时的维修，以减少生产系统的停机时间的有益效果。

由于电机从健康变为故障的过程中，会经历亚健康和失效的阶段，因此，本申请通过及时发现亚健康和失效的电机，并对其进行及时修复，避免了电机变成故障的情况发生，极大的降低了电机的设备故障发生概率，保证了电机及生产系统的可靠性，又由于电机的故障率降低，所以减少了生产系统的停机次数和停机时间，实现了保证生产系统及电机的可靠性的有益效果。

附图说明

图1为本发明实施例一的电机检测修复方法的流程图；

图2为本发明实施例二的电机检测修复方法中电机检测修复方法的环境应用示意图；

图3是本发明实施例二的电机检测修复方法中电机检测修复方法的具体方法流程图；

图4为本发明实施例二的电机检测修复方法中电机的健康状态为正常时的生产波形示例；

图5为本发明实施例二的电机检测修复方法中电机的健康状态为亚健康时的生产波形示例；

图6为本发明实施例二的电机检测修复方法中电机的健康状态为失效时的生产波形示例；

图7为本发明实施例二的电机检测修复方法中电机的健康状态为故障时的生产波形示例；

图8为本发明实施例三的电机检测修复装置的程序模块示意图；

图9为本发明实施例四的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。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。

本发明提供的电机检测修复方法、装置、电子设备及存储介质，适用于高端装备制造技术领域的技术领域，为提供一种基于数据采集模块、状态识别模块、第一修复模块、第二修复模块和第三修复模块的电机检测修复方法。本发明通过获取生产系统中至少一个电机的生产数据；根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态；根据第一电机的第一运行状态确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机；根据第二电机的第二运行状态确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机；获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，以及根据所述第三生产数据生成生产报警信息；实现了通过及时发现亚健康和失效的电机，并对其进行及时修复，避免了电机变成故障的情况发生，极大的降低了电机的设备故障发生概率，保证了电机及生产系统的可靠性，又由于电机的故障率降低，所以减少了生产系统的停机次数和停机时间，保证了生产系统及电机的可靠性。

实施例一：请参阅图1，本实施例的一种电机检测修复方法，包括：

S101：获取生产系统中至少一个电机的生产数据；其中，所述生产数据反映了电机的运行特征。

S102：根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态；其中，所述运行状态用于反映电机的健康情况，所述运行状态的类别包括健康、亚健康、失效和故障。

S103：根据第一电机的第一运行状态确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机；其中，所述第一电机是指运行状态为亚健康的电机；所述第一运行状态是第一电机的运行状态；所述第一修复信息是用于将电机的运行状态由亚健康修复为健康的方案。

S104：根据第二电机的第二运行状态确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机；其中，所述第二电机是指运行状态为失效的电机；所述第二运行状态是第二电机的运行状态；所述第二修复信息是用于将电机的运行状态由失效修复为健康的方案。

S105：获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，以及根据所述第三生产数据生成生产报警信息；其中，所述第三电机是指运行状态为故障的电机，所述第四电机是所述生产系统中与所述第三电机之间具有依赖关系的电机。

在示例性的实施例中，通过采集生产系统中每一电机的生产数据，以采集每一电机的运行特征。于本实施例中，所述运行特征可为电机负载、电机转速、伺服误差、双位置误差进给模态、流速、转动间隙、电流及流量等。

通过根据每一所述电机的运行特征，确定每一所述电机的健康状况，通过将健康状况分类为健康、亚健康、失效和故障，以保证后续有针对性的对不同情况的电机进行修复，保证了电机修复的准确性和可靠性。

通过获取第一电机的第一生产数据，根据所述第一生产数据确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机，实现获取亚健康状态下的修复方案，并对电机进行有针对性的修复，在降低修复成本的前提下，保证了电机修复的可靠性。

通过获取第二电机的第二生产数据，根据所述第二生产数据确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机，实现获取失效状态下的修复方案，并对电机进行有针对性的修复，在降低修复成本的前提下，保证了电机修复的可靠性。

通过获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机的方式，停止生产系统中出现故障的电机，以及与出现故障的电机之间具有依赖关系的电机，用以确保生产系统的整体安全；通过根据所述第三生产数据生成生产报警信息，以及时反映出现故障的电机，确保故障的设备能够得到及时的维修。

由于电机从健康变为故障的过程中，会经历亚健康和失效的阶段，因此，本申请通过及时发现亚健康和失效的电机，并对其进行及时修复，避免了电机变成故障的情况发生，极大的降低了电机的设备故障发生概率，保证了电机及生产系统的可靠性，又由于电机的故障率降低，所以减少了生产系统的停机次数和停机时间，保证了生产系统及电机的可靠性。

实施例二：本实施例为上述实施例一的一种具体应用场景，通过本实施例，能够更加清楚、具体地阐述本发明所提供的方法。

下面，以在运行有电机检测修复方法的服务器中，根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机，和/或根据所述第二修复信息修复所述第二电机,和/或停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，以及根据所述第三生产数据生成生产报警信息为例，来对本实施例提供的方法进行具体说明。需要说明的是，本实施例只是示例性的，并不限制本发明实施例所保护的范围。

图2示意性示出了根据本申请实施例二的电机检测修复方法的环境应用示意图。

在示例性的实施例中，电机检测修复方法所在的服务器21通过网络22分别连接生产系统23中的电机24；所述服务器21可以通过一个或多个网络22提供服务，网络22可以包括各种网络设备，例如路由器，交换机，多路复用器，集线器，调制解调器，网桥，中继器，防火墙，代理设备和/或等等。网络22可以包括物理链路，例如同轴电缆链路，双绞线电缆链路，光纤链路，它们的组合和/或类似物。网络22可以包括无线链路，例如蜂窝链路，卫星链路，Wi-Fi链路和/或类似物。

图3是本发明一个实施例提供的一种电机检测修复方法的具体方法流程图，该方法具体包括步骤S301至S306。

S301：获取生产系统中至少一个电机的生产数据；其中，所述生产数据反映了电机的运行特征。

本步骤中，通过采集生产系统中每一电机的生产数据，以采集每一电机的运行特征。于本实施例中，所述运行特征可为电机负载、电机转速、伺服误差、双位置误差进给模态、流速、转动间隙、电流及流量。

在一个优选的实施例中，获取生产系统中至少一个电机的生产数据，包括：

获取待测电机的类型信息，根据所述类型信息确定所述待测电机的周期信息；其中，所述待测电机是生产系统中的一个电机，所述类型信息反映了电机的种类；所述周期信息定义了电机中生产数据的采集时间周期；

根据所述周期信息采集所述待测电机的生产数据。

示例性地，每个电机都有类型信息，该类型信息是电机的种类，通过该种类确定电机最适合的生产数据的采集周期，以保证每个电机都能在使用最低的采集算力资源的前提下，全面采集电机的生产数据。例如：假设采集周期为24小时，每24小时采集一次待测电机在最近24小时内生成的生产数据，避免频繁采集电机的数据，导致采集算力消耗过大的情况发生。

具体地，根据所述周期信息采集所述待测电机的生产数据，包括：

访问所述待测电机中的至少一个传感器；其中，所述传感器是用于采集电机在运行时生成的数据参数；

提取所述周期信息中的采集周期，获取每一所述传感器采集时间段内从所述待测电机中采集的传感数据；其中，所述采集时间段是以当前时间为时间终点，且以所述周期信息中的采集时间为时间跨度的时间段；

汇总每一所述传感器的传感数据得到所述目标电机的生产数据。

示例性地，传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将检测感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。传感器包括电压表、电流表、位置传感器、温度传感器、压力传感器、转速传感器、流量传感器、液位传感器中的一个或多个。传感数据包括：电机负载数据、电机转速数据、伺服误差数据、双位置误差进给模态数据、流速数据、转动间隙数据、电流数据及流量数据。

同时，根据采集周期以当前时间为采集终点，并以周期信息中的采集时间为时间跨度的时间段，实现了对电机的生产数据的周期性采集，以及定义了周期性采集中的采集内容，保证了有针对性的采集生产数据的技术效果。

例如：假设周期信息中的采集周期为10小时，采集时间为1小时，则表征对电机每10小时采集一次生产数据，而每次采集的生产数据是距当前时间最近的1小时内的生产数据，因此，实现了对生产数据的有针对性的采集，避免了采集过多的生产数据导致数据量过大，而出现运算资源浪费的问题发生。

S302：根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态；其中，所述运行状态用于反映电机的健康情况，所述运行状态的类别包括健康、亚健康、失效和故障。

本步骤中，通过根据每一所述电机的运行特征，确定每一所述电机的健康状况，通过将健康状况分类为健康、亚健康、失效和故障，以保证后续有针对性的对不同情况的电机进行修复，保证了电机修复的准确性和可靠性。

在一个优选的实施例中，根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态，包括：

根据待识别生产数据中的至少一个生产点，生成生产波形；其中，所述待识别生产数据是待识别电机的生产数据；所述待识别电机是所述生产系统中的一个电机；所述生产点是电机在一个时间点上的生产特征；所述生产波形反映了电机在工作时间上的生产特征的变化；

对所述生产波形进行预测运算，得到所述待识别生产数据的运行特征；所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；

根据所述运行特征，确定所述待识别生产数据的运行状态。

具体地，根据待识别生产数据中的至少一个生产点，生成生产波形，包括：

提取所述待识别生产数据中的至少一个生产点，对至少一个生产点进行数据切片处理，得到至少一个有效点；其中，所述有效点是指工作时间上的生产点；所述工作时间是电机处于工作状态时的时间；

对至少一个所述有效点进行线性回归运算，得到生产波形。

示例性地，生产点的生产特征为电机在每一时间点（如每分钟）上的转速与电机的额定转速之间的差值；根据待识别生产数据中的至少一个生产点，生成生产波形；所述运行状态包括健康、亚健康、失效和故障，如图4-图7所示。其中，运行状态为健康的电机，其每一时间点上的转速与电机的额定转速之间的差值在±20r/min；运行状态为亚健康的电机，其每一时间点上的转速与电机的额定转速之间的差值在±40 r/min；运行状态为失效的电机，其每一时间点上的转速与电机的额定转速之间的差值在±60 r/min ；运行状态为故障的电机，其每一时间点上的转速与电机的额定转速之间的差值在±100r/min。

通过卷积神经网络提取所述待识别生产数据中的至少一个生产点，对至少一个生产点进行数据切片处理，得到至少一个有效点；其中，卷积神经网络（ConvolutionalNeural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。CNN最早是在计算机视觉领域中提出的，其结构模拟了人类视觉系统中的神经元信息处理方式。在处理图像和视频数据时，CNN模型可以自动提取有用的特征，从而完成分类、识别、检测等任务。CNN模型的主要特点是使用卷积层和池化层，以及全连接层。其中，卷积层通过卷积操作将输入层的特征图（或原始图像）与卷积核进行卷积运算，生成新的特征图。卷积核的参数可以通过训练学习得到，通过不断迭代优化参数，可以提高模型的准确性。卷积层可以提取输入图像的局部信息，比如边缘、纹理，以及高阶语义信息，比如物体的轮廓、形状等。池化层用于降低数据维度，过滤掉一些无用信息，同时保留主要信息。全连接层将池化后的特征图进行展平，再连接到一个或多个全连接层中，用于进行分类、回归等操作。

通过回归模型对至少一个所述有效点进行线性回归运算，得到生产波形；其中，回归模型（regression model）是一种对统计关系进行定量描述的数学模型，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。回归模型的基础或关键方法是回归分析，这是一种研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论，是建模和分析数据的重要工具。在回归模型中，如多元线性回归的数学模型可以表示为y=β0+β1·x+εi，其中β0，β1，…，βp是p+1个待估计的参数，εi是相互独立且服从同一正态分布N(0,σ2)的随机变量，y是随机变量；x可以是随机变量，也可以是非随机变量，βi称为回归系数，表征自变量对因变量影响的程度。

具体地，对所述生产波形进行预测运算，得到所述待识别生产数据的运行特征，包括：

根据所述待识别生产数据的生产类别，确定运算单元；其中，所述生产类别描述了生产特征的类别；所述运算单元是用于对生产波形进行预测运算的神经网络；

通过所述运算单元对所述生产波形进行预测运算，得到所述待识别生产数据的运行特征。

示例性地，通过多元神经网络的第一层识别生产波形的生产类别，并根据所述生产类别确定所述多元神经网络的第二层中的运算单元；通过所述运算模块对所述生产波形进行预测运算，得到所述待识别生产数据的运行特征。

通过多元神经网络对所述生产波形进行预测运算，得到所述待识别生产数据的运行特征；其中，多元神经网络是多元神经网络是一种复杂的网络系统，由大量类似于神经元的处理单元相互连接而成。这种网络试图通过模拟大脑神经元网络处理、记忆信息的方式，完成类似人脑的信息处理功能。它采用非线性的并行结构，并有多层网络，包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层可以找到数据内在的特点，后续层可以在这些特点（而不是嘈杂庞大的原始数据）基础上进行操作，所以隐藏层越多模型效果越好。神经网络有前馈式网络和反馈式网络两种运行方式。前馈式网络采用分层网络结构形式，实现从输入层结点的状态空间到输出层状态空间的非线性映射，这种模式广泛应用于模式分类、特征抽取等方面。

具体地，根据所述运行特征，确定所述待识别生产数据的运行状态，包括：

若确定所述运行特征中不具有故障特征，则确定所述待识别电机的运行状态为健康；

若确定所述运行特征中具有故障特征，则根据所述运行特征确定所述待识别生产数据的运行状态；

其中，所述运行情况包括正常特征和故障特征；正常特征反映电机在工作时间中运行正常；所述故障特征反映了电机在工作时间上出现的运行异常。

示例性地，通过故障树模型根据所述运行特征确定所述待识别生产数据的运行状态；其中，故障树模型是一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图，它用事件符号、逻辑门符号和转移符号描述系统中各种事件之间的因果关系。在故障树模型中，逻辑门的输入事件是输出事件的"因"，逻辑门的输出事件是输入事件的"果"。这种模型被广泛应用于系统可靠性分析和故障诊断，特别是在复杂系统的失效分析和安全性评估中。故障树模型可以看作是一个结构化的知识模型，用于表示系统中各个组件或事件之间的逻辑关系和因果关系。它可以帮助分析人员理解系统的故障传播路径和潜在的故障模式，从而采取相应的预防措施或进行故障修复。

S303：根据第一电机的第一运行状态确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机；其中，所述第一电机是指运行状态为亚健康的电机；所述第一运行状态是第一电机的运行状态；所述第一修复信息是用于将电机的运行状态由亚健康修复为健康的方案。

本步骤中，通过获取第一电机的第一生产数据，根据所述第一生产数据确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机，实现获取亚健康状态下的修复方案，并对电机进行有针对性的修复，在降低修复成本的前提下，保证了电机修复的可靠性。

在一个优选的实施例中，根据第一电机的第一运行状态确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机，包括：

根据所述第一运行状态确定第一修复模型；其中，所述第一修复模型是用于生成将亚健康状态的电机修复为健康状态的方案的机器学习模型；

获取所述第一电机的运行特征，调用所述第一修复模型根据所述第一电机的运行特征生成第一修复信息；其中，所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；

根据所述第一修复信息确定第一修复设备，调用所述第一修复设备根据所述第一修复信息修复所述第一电机；其中，所述第一修复设备是用于将亚健康状态的电机修复为健康状态的维修装置。

具体地，第一修复模型的训练方法包括：

获取至少一个训练样本；所述训练样本包括输入样本和输出样本；所述输入样本记载有电机的训练运行特征；所述输出样本记载有用于将电机从亚健康状态修复为健康状态的训练方案；

通过所述训练样本对初始机器学习模型进行训练，得到第一修复模型。

采用使用了Transformer模型架构的深度学习的自然语言处理模型作为初始机器学习模型，Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理领域表现出了强大的性能，被广泛应用于各种任务，如机器翻译、文本生成、文本分类等。

所述第一修复设备为自动维修设备，自动维修设备通常配备有先进的控制系统和数据分析软件，能够实时监控设备的运行状态，预测潜在故障，并自动执行修复任务。这些设备的引入不仅提高了维修效率和质量，还降低了对专业技术人员的依赖，并为实现智能化、自动化的维修管理提供了可能。

第一修复设备包括自动化生产线维修机器人、无人机维修系统、自动化测试设备、远程维修机器人中的一种或几种。

自动化生产线维修机器人：在汽车制造或其他制造行业中，生产线上的机器人可以配备自动检测和维修系统，用于识别和修复生产线上的故障。

无人机维修系统：在航空领域，无人机可以用于检查和维修飞机。这些无人机配备了高清摄像头、红外传感器等，能够识别飞机表面的损伤、裂缝等，并自动执行修复任务，如涂漆、更换零件等。

自动化测试设备：在电子设备维修中，自动化测试设备可以对电路板、芯片等元件进行测试和修复。这些设备能够快速准确地检测出故障，并自动执行修复程序。

远程维修机器人：在危险或难以接近的环境中，如核电站、深海等，远程维修机器人可以用于执行维修任务。这些机器人通过遥控或自主控制系统进行操作，能够减少人员暴露于危险环境中的风险。

示例性地，基于上述举例，电机处于亚健康状态，第一修复信息为需要通过第一修复设备（例如:自动化生产线维修机器人）对电机提供润滑油进行润滑，则调用自动化生产线维修机器人对电机提供润滑油，使电机恢复到健康状态。

S304：根据第二电机的第二运行状态确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机；其中，所述第二电机是指运行状态为失效的电机；所述第二运行状态是第二电机的运行状态；所述第二修复信息是用于将电机的运行状态由失效修复为健康的方案。

本步骤中，通过获取第二电机的第二生产数据，根据所述第二生产数据确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机，实现获取失效状态下的修复方案，并对电机进行有针对性的修复，在降低修复成本的前提下，保证了电机修复的可靠性。

在一个优选的实施例中，根据第二电机的第二运行状态确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机，包括：

根据所述第二运行状态确定第二修复模型；其中，所述第二修复模型是用于生成将失效状态的电机修复为健康状态的方案的机器学习模型；

获取所述第二电机的运行特征，调用所述第二修复模型根据所述第二电机的运行特征生成第二修复信息；其中，所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；

根据所述第二修复信息确定第二修复设备，调用所述第二修复设备根据所述第二修复信息修复所述第二电机；其中，所述第二修复设备是用于将失效状态的电机修复为健康状态的维修装置。

具体地，第二修复模型的训练方法包括：

获取至少一个训练样本；所述训练样本包括输入样本和输出样本；所述输入样本记载有电机的训练运行特征；所述输出样本记载有用于将电机从失效状态修复为健康状态的训练方案；

通过所述训练样本对初始机器学习模型进行训练，得到第二修复模型。

采用使用了Transformer模型架构的深度学习的自然语言处理模型作为初始机器学习模型，Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理领域表现出了强大的性能，被广泛应用于各种任务，如机器翻译、文本生成、文本分类等。

所述第二修复设备为自动维修设备，自动维修设备通常配备有先进的控制系统和数据分析软件，能够实时监控设备的运行状态，预测潜在故障，并自动执行修复任务。这些设备的引入不仅提高了维修效率和质量，还降低了对专业技术人员的依赖，并为实现智能化、自动化的维修管理提供了可能。

第二修复设备包括自动化生产线维修机器人、无人机维修系统、自动化测试设备、远程维修机器人中的一种或几种。

示例性地，基于上述举例，电机处于失效状态，第一修复信息为需要通过第一修复设备（例如:自动化生产线维修机器人）对更换电机中的丝杆，则调用自动化生产线维修机器人对电机进行停机处理，并更换电机的丝杆，使电机恢复到健康状态。

S305：获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，以及根据所述第三生产数据生成生产报警信息；其中，所述第三电机是指运行状态为故障的电机，所述第四电机是所述生产系统中与所述第三电机之间具有依赖关系的电机。

本步骤中，通过获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机的方式，停止生产系统中出现故障的电机，以及与出现故障的电机之间具有依赖关系的电机，用以确保生产系统的整体安全；通过根据所述第三生产数据生成生产报警信息，以及时反映出现故障的电机，确保故障的设备能够得到及时的维修。所述生产报警信息是记载有第三编号和第四编号的报文。

在一个优选的实施例中，停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，包括：

获取生产系统中的逻辑信息；所述逻辑信息记载了生产系统中各电机之间的依赖关系；

识别所述逻辑信息中的第三编号；所述第三编号是所述逻辑信息中与所述第三电机对应的编号信息；

识别所述逻辑信息中的第四编号，并将与所述第四编号对应的电机设定为第四电机；其中，所述第四编号是所述逻辑信息中与所述第三编号之间具有依赖关系的编号信息。

具体地，逻辑信息为用于描述生产系统中各电机之间以来关系的有向图；有向图（Directed Graph）是一种图论中的概念，它表示的是对象之间的有向关系。在有向图中，每条边（或称为弧）都有一个明确的起点和终点，表示从一个顶点到另一个顶点的有向关系。这种关系通常用于描述事物之间的单向联系，如道路网络中的单向道路、网络中的信息流向等。有向图可以使用邻接矩阵、邻接表等数据结构来表示。在有向图中，通常还会区分入度（进入某个顶点的边的数量）和出度（从某个顶点出发的边的数量）等概念。因此，本实施例中的依赖关系是指有向图中两个顶点之间的双向关系，双向关系中既包括两个顶点之间的直接联系，也包括两个顶点之间的间接联系，例如：在有向图中，一号顶点直接指向二号顶点，二号顶点直接指向三号顶点，三号顶点直接指向四号顶点；那么，对于二号顶点来说，一号顶点与二号顶点之间具有直接联系，三号顶点与二号顶点之间具有直接联系，四号顶点与二号顶点之间具有间接联系，因此，一号顶点、三号顶点和四号顶点与二号顶点之间，分别具有依赖关系。

识别有向图中获取第三编号，再从有向图中获取与第三编号之间具有依赖关系的第四编号，将与所述第四编号对应的电机设定为第四电机。

S306：获取第五电机的分析期间，汇总所述第五电机在所述分析期间内的至少一个运行状态得到运行集合，根据所述运行集合确定所述第五电机的分析状态；

根据所述运行状态确定分析修复信息，并根据所述分析修复信息修复所述第五电机；或停止所述第五电机以及所述生产系统中的第六电机，并生成分析报警信息；

其中，所述第五电机是生产系统中的一个电机；所述分析期间定义了对电机的健康状况进行分析所需的时间段；所述分析状态用于反映电机在分析期间内的健康情况，所述分析状态的类别包括健康、亚健康、失效和故障；分析修复信息包括第一维护信息或第二维护信息；所述第六电机是所述生产系统中与所述第五电机之间具有依赖关系的电机；所述第一维护信息是用于将电机的分析状态由亚健康修复为健康的方案；所述第二维护信息是用于将电机的分析状态由失效修复为健康的方案。

本步骤中，通过在分析期间获取对每一电机的至少一个在分析状态进行分析，以实现对各电机在一定时间内的表现进行识别，并通过第一维护信息对分析状态的类别为亚健康的第五电机进行修复，通过第二维护信息对分析状态的类别为失效的第五电机进行修复，以及通过停止分析状态的类别为故障的第五电机，并停止第六电机，以及根据分析报警信息生成生产报警信息，并通过生成分析报警信息，实现了对亚健康和失效的电机进行及时修复，以及及时通知工作人员对故障的电机进行维修的技术效果，避免了电机长期处于亚健康、失效和故障的状态的问题发生，保证了生产系统的安全可靠。

其中，分析报警信息是记载有第五编号和第六编号的报文，第五编号是第五电机在生产系统中的编号，第六编号是第六电机在生产系统中的编号。

具体地，根据所述运行集合确定所述第五电机的分析状态，包括：

调用预置的分类模型根据所述运行集合，生成所述分析状态；或

若确定所述运行集合中不具有类别为亚健康、失效和故障的运行状态，则确定所述分析状态的类别为健康；或

若确定所述运行集合中具有类别为亚健康的运行状态，并且类别为亚健康的运行状态的数量未超过预置的亚健康阈值，则确定所述分析状态的类别为亚健康；或

若确定所述运行集合中类别为亚健康的运行状态的数量超过所述亚健康阈值，则确定所述分析状态的类别为失效；或

若确定所述运行集合中类别为失效的运行状态的数量未超过预置的失效阈值，则确定所述分析状态的类别为失效；或

若确定所述运行集合中类别为失效的运行状态的数量超过预置的失效阈值，则确定所述分析状态的类别为故障；或

若确定所述运行集合中出现类别为故障的运行状态，则确定所述分析状态为故障。

于本实施例中，每个电机具有不同的分析期间（例如：一周、一个月等），以确保对每一电机采用合适数量运行状态进行分析，采用逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型、朴素贝叶斯模型、随机森林模型、梯度提升树模型、以及运行有聚类分析方法和距离判别方法的机器学习模型中的一种或几种，作为所述分类模型。

逻辑回归模型：适用于二分类问题，通过预测概率值来进行分类。

决策树模型：通过构建树状结构，将数据分为不同的类别，适用于多分类问题。

支持向量机模型：通过构建分类超平面，将数据分为不同的类别，适用于二分类和多分类问题。

朴素贝叶斯模型：基于贝叶斯公式，通过计算条件概率将数据分为不同的类别，适用于文本分类等问题。

随机森林模型：基于多个决策树的集成学习方法，可以适用于多分类问题。

梯度提升树模型：通过迭代优化决策树的权重，将数据分为不同的类别，适用于多分类问题。

聚类分析是将给定的样品划分为不同的类型，而判别分析则是在已知分类的数据基础上，根据某些准则建立判别式，对未知类型的样品进行判别分析。

如果电机在分析期间内类别是亚健康的运行状态超过亚健康阈值，则说明电机出现了较多的亚健康情况，为保证电机的可靠性，将电机的分析状态设定为失效，以对电机进行及时修复；如果电机在分析期间内类别是失效的运行状态超过失效阈值，则说明电机出现了较多的失效情况，为保证电机的可靠性，将电机的分析状态设定为故障，以对电机进行及时修复。

具体地，停止所述第五电机以及所述生产系统中的第六电机，包括：

获取生产系统中的逻辑信息；所述逻辑信息记载了生产系统中各电机之间的依赖关系；

识别所述逻辑信息中的第五编号；所述第五编号是所述逻辑信息中与所述第五电机对应的编号信息；

识别所述逻辑信息中的第六编号，并将与所述第六编号对应的电机设定为第六电机；其中，所述第六编号是所述逻辑信息中与所述第五编号之间具有依赖关系的编号信息。

实施例三：请参阅图8，本申请提供一种电机检测修复装置8，包括：

数据采集模块81，用于获取生产系统中至少一个电机的生产数据；其中，所述生产数据反映了电机的运行特征。

状态识别模块82，用于根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态；其中，所述运行状态用于反映电机的健康情况，所述运行状态的类别包括健康、亚健康、失效和故障。

第一修复模块83，用于根据第一电机的第一运行状态确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机；其中，所述第一电机是指运行状态为亚健康的电机；所述第一运行状态是第一电机的运行状态；所述第一修复信息是用于将电机的运行状态由亚健康修复为健康的方案。

第二修复模块84，用于根据第二电机的第二运行状态确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机；其中，所述第二电机是指运行状态为失效的电机；所述第二运行状态是第二电机的运行状态；所述第二修复信息是用于将电机的运行状态由失效修复为健康的方案。

第三修复模块85，获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，以及根据所述第三生产数据生成生产报警信息；其中，所述第三电机是指运行状态为故障的电机，所述第四电机是所述生产系统中与所述第三电机之间具有依赖关系的电机。

可选的，所述电机检测修复装置8还包括：

分析修复模块86，用于获取第五电机的分析期间，汇总所述第五电机在所述分析期间内的至少一个运行状态得到运行集合，根据所述运行集合确定所述第五电机的分析状态；

根据所述运行状态确定分析修复信息，并根据所述分析修复信息修复所述第五电机；或停止所述第五电机以及所述生产系统中的第六电机，并生成分析报警信息；

其中，所述第五电机是生产系统中的一个电机；所述分析期间定义了对电机的健康状况进行分析所需的时间段；所述分析状态用于反映电机在分析期间内的健康情况，所述分析状态的类别包括健康、亚健康、失效和故障；分析修复信息包括第一维护信息或第二维护信息；所述第六电机是所述生产系统中与所述第五电机之间具有依赖关系的电机；所述第一维护信息是用于将电机的分析状态由亚健康修复为健康的方案；所述第二维护信息是用于将电机的分析状态由失效修复为健康的方案。

实施例四：为实现上述目的，本发明还提供一种电子设备9，实施例三的电机检测修复装置的组成部分可分散于不同的电子设备中，电子设备9可以是执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器（包括独立的服务器，或者多个应用服务器所组成的服务器集群）等。本实施例的电子设备至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器91、处理器92，如图9所示。需要指出的是，图9仅示出了具有组件-的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

本实施例中，存储器91（即可读存储介质）包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器91可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器91也可以是电子设备的外部存储设备，例如该电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（SecureDigital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。当然，存储器91还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器91通常用于存储安装于电子设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例三的电机检测修复装置的程序代码等。此外，存储器91还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

处理器92在一些实施例中可以是中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器92通常用于控制电子设备的总体操作。本实施例中，处理器92用于运行存储器91中存储的程序代码或者处理数据，例如运行电机检测修复装置，以实现实施例一和实施例二的电机检测修复方法。

实施例五：为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器92执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储实现所述电机检测修复方法的计算机程序，被处理器92执行时实现实施例一和实施例二的电机检测修复方法。

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。

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 (7)

1.一种电机检测修复方法，其特征在于，包括：

获取生产系统中至少一个电机的生产数据；其中，所述生产数据反映了电机的运行特征；

根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态；其中，所述运行状态用于反映电机的健康情况，所述运行状态的类别包括健康、亚健康、失效和故障；根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态，包括：根据待识别生产数据中的至少一个生产点，生成生产波形；其中，所述待识别生产数据是待识别电机的生产数据；所述待识别电机是所述生产系统中的一个电机；所述生产点是电机在一个时间点上的生产特征；所述生产波形反映了电机在工作时间上的生产特征的变化；对所述生产波形进行预测运算，得到所述待识别生产数据的运行特征；其中，包括：根据所述待识别生产数据的生产类别，确定运算单元；其中，所述生产类别描述了生产特征的类别；所述运算单元是用于对生产波形进行预测运算的神经网络；通过所述运算单元对所述生产波形进行预测运算，得到所述待识别生产数据的运行特征；所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；根据所述运行特征，确定所述待识别生产数据的运行状态；

根据第一电机的第一运行状态确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机；其中，包括：根据所述第一运行状态确定第一修复模型；其中，所述第一修复模型是用于生成将亚健康状态的电机修复为健康状态的方案的机器学习模型；获取所述第一电机的运行特征，调用所述第一修复模型根据所述第一电机的运行特征生成第一修复信息；其中，所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；根据所述第一修复信息确定第一修复设备，调用所述第一修复设备根据所述第一修复信息修复所述第一电机；其中，所述第一修复设备是用于将亚健康状态的电机修复为健康状态的维修装置；所述第一电机是指运行状态为亚健康的电机；所述第一运行状态是第一电机的运行状态；所述第一修复信息是用于将电机的运行状态由亚健康修复为健康的方案；通过输出样本记载有用于将电机从亚健康状态修复为健康状态的训练方案的训练样本，对初始机器学习模型进行训练得到第一修复模型；所述初始机器学习模型是使用Transformer模型架构的深度学习的自然语言处理模型；所述第一修复设备包括自动化生产线维修机器人、无人机维修系统、自动化测试设备、远程维修机器人中的一种或几种；和/或

根据第二电机的第二运行状态确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机；其中，包括：根据所述第二运行状态确定第二修复模型；其中，所述第二修复模型是用于生成将失效状态的电机修复为健康状态的方案的机器学习模型；获取所述第二电机的运行特征，调用所述第二修复模型根据所述第二电机的运行特征生成第二修复信息；其中，所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；根据所述第二修复信息确定第二修复设备，调用所述第二修复设备根据所述第二修复信息修复所述第二电机；其中，所述第二修复设备是用于将失效状态的电机修复为健康状态的维修装置；所述第二电机是指运行状态为失效的电机；所述第二运行状态是第二电机的运行状态；所述第二修复信息是用于将电机的运行状态由失效修复为健康的方案；通过输出样本记载有用于将电机从失效状态修复为健康状态的训练方案的训练样本，对初始机器学习模型进行训练得到第二修复模型；所述初始机器学习模型是使用Transformer模型架构的深度学习的自然语言处理模型；所述第二修复设备包括自动化生产线维修机器人、无人机维修系统、自动化测试设备、远程维修机器人中的一种或几种；和/或

获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，以及根据所述第三生产数据生成生产报警信息；其中，所述第三电机是指运行状态为故障的电机，所述第四电机是所述生产系统中与所述第三电机之间具有依赖关系的电机。

2.根据权利要求1所述的电机检测修复方法，其特征在于，获取生产系统中至少一个电机的生产数据，包括：

获取待测电机的类型信息，根据所述类型信息确定所述待测电机的周期信息；其中，所述待测电机是生产系统中的一个电机，所述类型信息反映了电机的种类；所述周期信息定义了电机中生产数据的采集时间周期；

根据所述周期信息采集所述待测电机的生产数据。

3.根据权利要求1所述的电机检测修复方法，其特征在于，停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，包括：

获取生产系统中的逻辑信息；所述逻辑信息记载了生产系统中各电机之间的依赖关系；

识别所述逻辑信息中的第三编号；所述第三编号是所述逻辑信息中与所述第三电机对应的编号信息；

识别所述逻辑信息中的第四编号，并将与所述第四编号对应的电机设定为第四电机；其中，所述第四编号是所述逻辑信息中与所述第三编号之间具有依赖关系的编号信息。

4.根据权利要求1所述的电机检测修复方法，其特征在于，根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态之后，所述方法还包括：

获取第五电机的分析期间，汇总所述第五电机在所述分析期间内的至少一个运行状态得到运行集合，根据所述运行集合确定所述第五电机的分析状态；

根据所述运行状态确定分析修复信息，并根据所述分析修复信息修复所述第五电机；或停止所述第五电机以及所述生产系统中的第六电机，并生成分析报警信息；

其中，所述第五电机是生产系统中的一个电机；所述分析期间定义了对电机的健康状况进行分析所需的时间段；所述分析状态用于反映电机在分析期间内的健康情况，所述分析状态的类别包括健康、亚健康、失效和故障；分析修复信息包括第一维护信息或第二维护信息；所述第六电机是所述生产系统中与所述第五电机之间具有依赖关系的电机；所述第一维护信息是用于将电机的分析状态由亚健康修复为健康的方案；所述第二维护信息是用于将电机的分析状态由失效修复为健康的方案；

根据所述运行集合确定所述第五电机的分析状态，包括：

调用预置的分类模型根据所述运行集合，生成所述分析状态；或

若确定所述运行集合中不具有类别为亚健康、失效和故障的运行状态，则确定所述分析状态的类别为健康；或

若确定所述运行集合中具有类别为亚健康的运行状态，并且类别为亚健康的运行状态的数量未超过预置的亚健康阈值，则确定所述分析状态的类别为亚健康；或

若确定所述运行集合中类别为亚健康的运行状态的数量超过所述亚健康阈值，则确定所述分析状态的类别为失效；或

若确定所述运行集合中类别为失效的运行状态的数量未超过预置的失效阈值，则确定所述分析状态的类别为失效；或

若确定所述运行集合中类别为失效的运行状态的数量超过预置的失效阈值，则确定所述分析状态的类别为故障；或

若确定所述运行集合中出现类别为故障的运行状态，则确定所述分析状态为故障。

5.一种电机检测修复装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于获取生产系统中至少一个电机的生产数据；其中，所述生产数据反映了电机的运行特征；

状态识别模块，用于根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态；其中，所述运行状态用于反映电机的健康情况，所述运行状态的类别包括健康、亚健康、失效和故障；根据每一所述生产数据，确定每一所述电机的运行状态，包括：根据待识别生产数据中的至少一个生产点，生成生产波形；其中，所述待识别生产数据是待识别电机的生产数据；所述待识别电机是所述生产系统中的一个电机；所述生产点是电机在一个时间点上的生产特征；所述生产波形反映了电机在工作时间上的生产特征的变化；对所述生产波形进行预测运算，得到所述待识别生产数据的运行特征；其中，包括：根据所述待识别生产数据的生产类别，确定运算单元；其中，所述生产类别描述了生产特征的类别；所述运算单元是用于对生产波形进行预测运算的神经网络；通过所述运算单元对所述生产波形进行预测运算，得到所述待识别生产数据的运行特征；所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；根据所述运行特征，确定所述待识别生产数据的运行状态；

第一修复模块，用于根据第一电机的第一运行状态确定第一修复信息，并根据所述第一修复信息修复所述第一电机；其中，包括：根据所述第一运行状态确定第一修复模型；其中，所述第一修复模型是用于生成将亚健康状态的电机修复为健康状态的方案的机器学习模型；获取所述第一电机的运行特征，调用所述第一修复模型根据所述第一电机的运行特征生成第一修复信息；其中，所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；根据所述第一修复信息确定第一修复设备，调用所述第一修复设备根据所述第一修复信息修复所述第一电机；其中，所述第一修复设备是用于将亚健康状态的电机修复为健康状态的维修装置；所述第一电机是指运行状态为亚健康的电机；所述第一运行状态是第一电机的运行状态；所述第一修复信息是用于将电机的运行状态由亚健康修复为健康的方案；通过输出样本记载有用于将电机从亚健康状态修复为健康状态的训练方案的训练样本，对初始机器学习模型进行训练得到第一修复模型；所述初始机器学习模型是使用Transformer模型架构的深度学习的自然语言处理模型；所述第一修复设备包括自动化生产线维修机器人、无人机维修系统、自动化测试设备、远程维修机器人中的一种或几种；

第二修复模块，用于根据第二电机的第二运行状态确定第二修复信息，并根据所述第二修复信息修复所述第二电机；其中，包括：根据所述第二运行状态确定第二修复模型；其中，所述第二修复模型是用于生成将失效状态的电机修复为健康状态的方案的机器学习模型；获取所述第二电机的运行特征，调用所述第二修复模型根据所述第二电机的运行特征生成第二修复信息；其中，所述运行特征反映了电机在工作时间上的运行情况；根据所述第二修复信息确定第二修复设备，调用所述第二修复设备根据所述第二修复信息修复所述第二电机；其中，所述第二修复设备是用于将失效状态的电机修复为健康状态的维修装置；所述第二电机是指运行状态为失效的电机；所述第二运行状态是第二电机的运行状态；所述第二修复信息是用于将电机的运行状态由失效修复为健康的方案；通过输出样本记载有用于将电机从失效状态修复为健康状态的训练方案的训练样本，对初始机器学习模型进行训练得到第二修复模型；所述初始机器学习模型是使用Transformer模型架构的深度学习的自然语言处理模型；所述第二修复设备包括自动化生产线维修机器人、无人机维修系统、自动化测试设备、远程维修机器人中的一种或几种；

第三修复模块，获取第三电机的第三生产数据，并停止所述第三电机以及所述生产系统中的第四电机，以及根据所述第三生产数据生成生产报警信息；其中，所述第三电机是指运行状态为故障的电机，所述第四电机是所述生产系统中与所述第三电机之间具有依赖关系的电机。

6.一种电子设备，其包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述电子设备的处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述电机检测修复方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述可读存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述电机检测修复方法的步骤。