[发明专利]一种设备状态评价方法、装置、设备及系统

说明书

本申请公开了一种设备状态评价方法、装置、设备及系统，事先判断至少一种设备相关数据是否满足定量规则的评价条件；若是，利用定量规则对所述至少一种设备相关数据进行处理，确定设备状态评价结果；若否，则利用机器学习模型对所述至少一种设备相关数据进行处理，确定设备状态评价结果。这样，有针对性地选择设备状态评价模型来对影响设备状态的设备相关数据进行处理，保证对确定性的设备状态评价的准确性，以及对复杂设备相关数据的设备状态评价的全面性，提升设备状态评价结果的精确度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种设备状态评价方法、装置、设备及系统。

背景技术

为人所知，业务系统的运行环境包括集成在一起的众多设备，各设备之间协同运行，提供业务服务。其中，设备的状态评价是业务设备运行于检修环节中最重要的环节之一，设备的状态跟评价用于评估设备的健康状态，确定设备是否出现或是否可能出现缺陷与故障问题。

在目前设备状态评价方案中，多以标准导则为主，基于设备的实时状态监测数据对设备状态进行评价。这种设备状态评价方案无法满足复杂运行环境的设备状态评价与预测情形。

发明内容

本说明书实施例提供了一种设备状态评价方法、装置、设备及系统，用于解决现有设备状态评价方案的精确度差的问题。

本说明书实施例采用下述技术方案：

本说明书实施例提供一种设备状态评价方法，包括：

判断至少一种设备相关数据是否满足定量规则的评价条件，所述设备相关数据包括设备业务数据和外部环境数据中的至少一种；

若是，则利用定量规则对所述至少一种设备相关数据进行处理，确定设备状态评价结果；

若否，则利用机器学习模型对所述至少一种设备相关数据进行处理，确定设备状态评价结果，所述机器学习模型是依据设备相关数据样本进行训练得到。

本说明书实施例还提供一种设备状态评价方法，包括：

判断至少一种设备相关数据样本是否满足定量规则的评价条件，所述设备相关数据样本包括设备业务数据和外部环境数据中的至少一种；

若是，则利用所述至少一种设备相关数据样本和对应的设备状态信息生成定量规则；

若否，则利用所述至少一种设备相关数据样本和对应的设备状态信息对机器学习模型进行训练，确定所述机器学习模型的参数值。

本说明书实施例还提供一种设备状态评价方法，包括：

利用定量规则对至少一种设备相关数据进行处理，得到所述设备相关数据包括设备业务数据和外部环境数据中的至少一种；

若所述定量规则的处理结果不符合预设评价值，则利用机器学习模型对所述至少一种设备相关数据进行处理，确定设备状态评价结果，所述机器学习模型是依据设备相关数据样本进行训练得到。

本说明书实施例还提供一种设备状态评价装置，包括：

判断模块，判断至少一种设备相关数据是否满足定量规则的评价条件，所述设备相关数据包括设备业务数据和外部环境数据中的至少一种；

第一处理模块，若是，则利用定量规则对所述至少一种设备相关数据进行处理，确定设备状态评价结果；

第二处理模块，若否，则利用机器学习模型对所述至少一种设备相关数据进行处理，确定设备状态评价结果，所述机器学习模型是依据设备相关数据样本进行训练得到。

本说明书实施例还提供一种设备状态评价装置，包括：