【技術實現步驟摘要】
本申請涉及人工智能領域及城市交通運維管理領域，尤其涉及一種設備運維故障的排查方法、裝置、設備及介質。
技術介紹
1、隨著城市化進程的加速和智能交通系統的快速發展，城市交通運維管理面臨著前所未有的挑戰。傳統的運維模式，盡管在一定程度上保障了城市交通系統的基本運行，但其固有的局限性和效率低下問題日益凸顯，已難以滿足現代城市交通對高效、精準運維的迫切需求。
2、在當前的運維管理體系中，設備故障的排查與處理高度依賴于運維人員的個人經驗和現場操作。這種方式不僅效率低下，而且存在諸多弊端。首先，人工響應速度慢，從故障發現到定位問題根源，再到采取措施解決，整個流程耗時較長，往往導致交通系統長時間處于非最優運行狀態，影響城市交通流暢度和公眾出行體驗。其次，由于故障排查過程缺乏系統化的故障診斷流程和標準化的數據支持，運維人員在面對復雜或新型故障時，往往難以迅速準確地定位問題，容易出現誤判或漏判的情況，進一步加劇了故障處理的難度和成本。
3、此外，傳統的故障排查手段還面臨著誤報率高的問題。一些基于固定規則的故障檢測系統，雖然在一定程度上提高了故障檢測的自動化水平，但由于規則設定往往難以覆蓋所有可能的故障場景，且易受環境變化和系統升級等因素的影響，導致誤報現象頻發，不僅浪費了運維資源，還可能引發不必要的恐慌和混亂。
技術實現思路
1、本申請提供了一種設備運維故障的排查方法、裝置、設備及介質，用于解決現有故障排查系統故障排查效率低且質量差的問題。
2、第一方面，本申請提
3、獲取目標類型的待分析設備的實時運行數據，以及所述待分析設備的歷史故障案例；
4、通過預先訓練的支持所述目標類型的設備故障診斷模型，基于排障提示，確定所述待分析設備的故障原因及維修建議；其中，所述排障提示包括所述實時運行數據、所述歷史故障案例以及預先配置的指令模板，所述指令模板用于指示對所述實時運行數據進行故障診斷；
5、其中，所述設備故障診斷模型基于所述排障提示，確定所述待分析設備的故障原因及維修建議，包括：
6、通過所述設備故障診斷模型的推理層，基于所述排障提示，確定所述待分析設備對應的目標排障思維鏈；其中，所述目標排障思維鏈包括各層級分別對應的排查問題和所述各層級之間的執行關系，所述執行關系包括所述各層級之間的執行條件以及所述各層級之間的執行順序；
7、通過所述設備故障診斷模型的分級處理層，按照所述執行關系，依次排查所述實時運行數據是否匹配當前層級所對應的排查問題，直至確定匹配的排查問題；
8、通過所述設備故障診斷模型的輸出層，基于所述匹配的排查問題，結合所述設備排障知識庫，確定所述故障原因及所述維修建議；其中，所述設備排障知識庫中維護有各排查問題分別對應的故障原因和維修建議。
9、第二方面，本申請還提供了一種設備運維故障的排查裝置，所述裝置包括：
10、獲取單元，用于獲取目標類型的待分析設備的實時運行數據，以及所述待分析設備的歷史故障案例；
11、處理單元，用于通過預先訓練的支持所述目標類型的設備故障診斷模型，基于排障提示，確定所述待分析設備的故障原因及維修建議；其中，所述排障提示包括所述實時運行數據、所述歷史故障案例以及預先配置的指令模板，所述指令模板用于指示對所述實時運行數據進行故障診斷；
12、其中，所述設備故障診斷模型基于所述排障提示，確定所述待分析設備的故障原因及維修建議，包括：
13、通過所述設備故障診斷模型的推理層，基于所述排障提示，確定所述待分析設備對應的目標排障思維鏈；其中，所述目標排障思維鏈包括各層級分別對應的排查問題和所述各層級之間的執行關系，所述執行關系包括所述各層級之間的執行條件以及所述各層級之間的執行順序；
14、通過所述設備故障診斷模型的分級處理層，按照所述執行關系，依次排查所述實時運行數據是否匹配當前層級所對應的排查問題，直至確定匹配的排查問題；
15、通過所述設備故障診斷模型的輸出層，基于所述匹配的排查問題，結合所述設備排障知識庫，確定所述故障原因及所述維修建議；其中，所述設備排障知識庫中維護有各排查問題分別對應的故障原因和維修建議。
16、第三方面，本申請提供了一種計算機設備，所述計算機設備包括處理器，所述處理器用于執行存儲器中存儲的計算機程序時實現如上述所述設備運維故障的排查方法的步驟。
17、第四方面，本申請提供了一種計算機可讀存儲介質，其存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述所述設備運維故障的排查方法的步驟。
18、本申請的有益效果如下：
19、1、通過預先訓練的設備故障診斷模型，結合實時運行數據、歷史故障案例及指令模板，能夠迅速定位待分析設備的故障原因并確定了維修建議，提高了故障排查的效率，減少人工故障排查所需的時間，從而提高整體運維效率。
20、2、通過該設備故障診斷模型中的推理層，可以基于輸入的排障提示，確定目標排障思維鏈，明確了各層級的排查問題和執行關系，使得診斷過程條理清晰，減少了冗余和重復的排查工作。
21、3、通過該設備故障診斷模型中的分級處理層按照執行關系依次排查實時運行數據，能夠快速鎖定故障問題所在，避免了傳統人工排查的盲目性和低效性，減少了人工介入的機會，避免了由于人為判斷失誤導致的誤診或漏診，增強了排障的可靠性和穩定性。
22、4、設備排障知識庫為故障診斷提供了強大的知識支持。每個排查問題都對應有詳細的故障原因和維修建議，這有助于運維人員快速理解問題并采取有效措施，也將專業性的專家人才運維經驗數字化沉淀成資產、規模性應用指導一線員工日常運維運營工作。
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1.一種設備運維故障的排查方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述設備故障診斷模型通過如下方式進行訓練：
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標類型的待分析設備的實時運行數據，以及所述待分析設備的歷史故障案例之后，所述通過預先訓練的支持所述目標類型的設備故障診斷模型，基于排障提示，確定所述待分析設備的故障原因及維修建議之前，所述方法還包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述實時運行數據是從多個模態在所述待分析設備上采集到的，所述多個模態包括以下至少兩種：音頻、視頻和數值。
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.如權利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.一種設備運維故障的排查裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括處理器，所述處理器用于執行存儲器中存儲的計算機程序時實現如上述權利要
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其存儲有可由計算機設備執行的計算機程序，當所述程序在計算機設備上運行時，使得所述計算機設備執行如上述權利要求1-7任一所述設備運維故障的排查方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種設備運維故障的排查方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述設備故障診斷模型通過如下方式進行訓練：
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標類型的待分析設備的實時運行數據，以及所述待分析設備的歷史故障案例之后，所述通過預先訓練的支持所述目標類型的設備故障診斷模型，基于排障提示，確定所述待分析設備的故障原因及維修建議之前，所述方法還包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述實時運行數據是從多個模態在所述待分析設備上采集到的，所述多個模態包括以下至少兩種：音頻、視頻和數值。
5.如權利要求1所述的方法，其特征...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李旭濱，劉軍，
申請(專利權)人：云知聲智能科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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