【技術實現步驟摘要】
本申請涉及設備數據處理，尤其涉及設備故障預警方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著物聯網技術的廣泛應用，現代工業生產越來越依賴于高度自動化和智能化的設備。這些設備能夠產生大量的運行數據，包括但不限于溫度、壓力、振動、電流等參數。通過物聯網技術，這些數據可以被實時采集并傳輸到中央處理系統中，為數據分析提供了豐富的數據源。
2、隨著大數據和人工智能技術的進步，企業越來越傾向于采用數據驅動的方式來做出決策，現代工業生產要求設備能夠長時間穩定運行，任何意外的停機都可能導致巨大的經濟損失；傳統的預防性維護通常是基于固定的時間間隔來進行設備檢查和維護，這種方式往往不夠靈活且容易造成資源浪費。相比之下，預測性維護則更加注重通過實時監測設備的狀態來預測潛在的故障，從而在故障發生前采取措施，對于工業設備來說，這意味著需要從海量的運行數據中提取有價值的信息，以支持維護決策；但是，工廠的設備維護過程中，因設備多數據量大，故障類型復雜，無法快速準確的識別設備可能存在的故障。
3、上述內容僅用于輔助理解本申請的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。
技術實現思路
1、本申請的主要目的在于提供一種設備故障預警方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決工廠的設備維護過程中，因設備多數據量大，故障類型復雜，無法快速準確的識別設備可能存在的故障的技術問題。
2、為實現上述目的，本申請提出一種設備故障預警方法，所述設備故障預警方法包括：
3、獲取目標工業設備的運
4、根據所述運行數據和所述關聯數據之間關聯度進行異常分析得到異常數據；
5、根據預設故障圖譜對所述異常數據進行圖關聯分析，得到故障類型關聯度；
6、根據所述故障類型關聯度確定預警等級和預測故障類型；
7、基于所述預警等級和所述預測故障類型對所述目標工業設備進行故障預警。
8、在一實施例中，所述根據預設故障圖譜對所述異常數據進行圖關聯分析，得到故障類型關聯度，包括：
9、識別所述異常數據之間的異常點；
10、基于所述異常點得到各個異常數據之間的異常權重；
11、根據所述異常權重確定預設故障圖譜中的預設故障數據；
12、根據所述預設故障數據確定各個故障類型的關聯度。
13、在一實施例中，所述根據所述異常權重確定預設故障圖譜中的預設故障數據，包括：
14、提取所述異常數據的異常特征，將所述異常特征與預設故障數據進行匹配，得到初始故障數據；
15、根據所述故障數據的異常權重對初始故障數據進行排序，得到參考故障數據；
16、將所述參考故障數據中權重大于預設權重閾值的參考故障數據作為預設故障數據。
17、在一實施例中，所述根據所述預設故障數據確定各個故障類型的關聯度，包括：
18、獲取各個故障類型在所述預設故障圖譜中關聯的預設故障數據；
19、根據所述預設故障數據的權重得到各個故障類型的故障率；
20、根據所述各個異常數據之間的異常權重得到各個故障類型的關聯度。
21、在一實施例中，所述根據所述各個異常數據之間的異常權重得到各個故障類型的關聯度，包括：
22、獲取權重閾值；
23、比較所述權重閾值和所述各個異常數據之間的異常權重，得到比較結果；
24、根據所述比較結果得到所述各個異常點的連接節點數；
25、根據所述連接節點數和所述故障率得到各個故障類型的關聯度。
26、在一實施例中，所述根據所述連接節點數和所述故障率得到各個故障類型的關聯度之后，還包括：
27、在所述關聯度大于等于關聯度閾值時，則執行根據所述故障類型關聯度確定預警等級和預測故障類型的步驟；
28、在所述關聯度小于關聯度閾值時，根據所述異常數據生成異常信號，基于所述異常信號進行異常報警；
29、獲取用戶基于所述異常報警反饋的參考異常類型并生成異常解除信號；
30、根據所述參考異常類型和所述異常解除信號更新所述預設故障圖譜。
31、在一實施例中，所述根據所述故障類型關聯度確定預警等級和預測故障類型，包括：
32、將故障類型關聯度最大的故障類型作為預測故障類型；
33、根據所述異常數據和預設數據標準值得到數據異常度；
34、將預設故障等級表與所述數據異常度進行匹配，得到預警等級，所述預設故障等級表包括一一對應的數據異常度和故障等級。
35、此外，為實現上述目的，本申請還提出一種設備故障預警裝置，所述設備故障預警裝置包括：
36、數據獲取模塊，用于獲取目標工業設備的運行數據和各個運行數據的關聯數據；
37、故障分析模塊，用于根據所述運行數據和所述關聯數據之間關聯度進行異常分析得到異常數據；
38、所述故障分析模塊，還用于根據預設故障圖譜對所述異常數據進行圖關聯分析，得到故障類型關聯度；
39、故障預警模塊，用于根據所述故障類型關聯度確定預警等級和預測故障類型；
40、所述故障預警模塊，用于基于所述預警等級和所述預測故障類型對所述目標工業設備進行故障預警。
41、此外，為實現上述目的，本申請還提出一種設備故障預警設備，所述設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現如上文所述的設備故障預警方法的步驟。
42、此外，為實現上述目的，本申請還提出一種存儲介質，所述存儲介質為計算機可讀存儲介質，所述存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上文所述的設備故障預警方法的步驟。
43、此外，為實現上述目的，本申請還提供一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上文所述的設備故障預警方法的步驟。
44、本申請提出的一個或多個技術方案，至少具有以下技術效果：
45、通過實時采集工業設備的各種傳感器數據并根據設備各個數據之間的關聯性，通過故障圖譜基于不同故障時各個數據的關聯性進行異常數據圖譜分析，可以識別出導致問題的根本原因，從而提高診斷的準確性和效率；進而量化不同故障類型的關聯程度，確定故障類型并確定預警級別，快速準確的識別設備的潛在故障問題并采取預防措施，能夠向操作人員發出及時有效的警報，避免嚴重的設備損壞或生產中斷。
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1.一種設備故障預警方法，其特征在于，所述設備故障檢測方法，包括：
2.如權利要求1所述的設備故障預警方法，其特征在于，所述根據預設故障圖譜對所述異常數據進行圖關聯分析，得到故障類型關聯度，包括：
3.如權利要求2所述的設備故障預警方法，其特征在于，所述根據所述異常權重確定預設故障圖譜中的預設故障數據，包括：
4.如權利要求2所述的設備故障預警方法，其特征在于，所述根據所述預設故障數據確定各個故障類型的關聯度，包括：
5.如權利要求4所述的設備故障預警方法，其特征在于，所述根據所述各個異常數據之間的異常權重得到各個故障類型的關聯度，包括：
6.如權利要求5所述的設備故障預警方法，其特征在于，所述根據所述連接節點數和所述故障率得到各個故障類型的關聯度之后，還包括：
7.如權利要求1-6中任一項所述的設備故障預警方法，其特征在于，所述根據所述故障類型關聯度確定預警等級和預測故障類型，包括：
8.一種設備故障預警裝置，其特征在于，所述設備故障預警裝置包括：
9.一種設備故障預警設備，其特征在
10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有設備故障預警程序，所述設備故障預警程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的設備故障預警方法。
...【技術特征摘要】
1.一種設備故障預警方法，其特征在于，所述設備故障檢測方法，包括：
2.如權利要求1所述的設備故障預警方法，其特征在于，所述根據預設故障圖譜對所述異常數據進行圖關聯分析，得到故障類型關聯度，包括：
3.如權利要求2所述的設備故障預警方法，其特征在于，所述根據所述異常權重確定預設故障圖譜中的預設故障數據，包括：
4.如權利要求2所述的設備故障預警方法，其特征在于，所述根據所述預設故障數據確定各個故障類型的關聯度，包括：
5.如權利要求4所述的設備故障預警方法，其特征在于，所述根據所述各個異常數據之間的異常權重得到各個故障類型的關聯度，包括：
6.如權利要求5所述的設備故障預警方法，其特征在于，所述根據所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王瀟，廉潤澤，葉鴻儒，王青春，孫思齊，魏常寧，馬戈，
申請(專利權)人：中國工業互聯網研究院，
類型：發明
國別省市：
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