[发明专利]识别设备运行状态的方法、状态识别模型训练方法及装置

说明书

本说明书一个或多个实施例提供一种识别设备运行状态的方法、状态识别模型训练方法及装置，该识别设备运行状态的方法可以包括：根据目标设备的运行状态时序数据包含的拐点，将所述运行状态时序数据沿所述拐点划分为多个待识别子序列；生成待识别特征集合，所述待识别特征集合包括分别对应于各个待识别子序列的待识别特征；将所述待识别特征集合输入至状态识别模型，所述状态识别模型的训练样本集合包括分别对应于各个历史子序列的样本特征，其中所述历史子序列由历史运行状态时序数据基于所包含的拐点进行划分得到；根据所述状态识别模型的输出结果，确定所述目标设备的运行状态。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种识别设备运行状态的方法、状态识别模型训练方法及装置。

背景技术

在工业领域，设备的运行状态属于生产过程中极为复杂的环节，同时也是对生产结果影响最大的环节。当然，除了工业领域之外，在基于设备运行实现相关功能的其他领域中，设备的运行状态同样至关重要。因此，需要通过对设备的运行状态进行监控，以确保识别出设备的运行状态是否为正常状态或异常状态。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例提供一种识别设备运行状态的方法、状态识别模型训练方法及装置。

为实现上述目的，本说明书一个或多个实施例提供技术方案如下：

根据本说明书一个或多个实施例的第一方面，提出了一种识别设备运行状态的方法，包括：

根据目标设备的运行状态时序数据包含的拐点，将所述运行状态时序数据沿所述拐点划分为多个待识别子序列；

生成待识别特征集合，所述待识别特征集合包括分别对应于各个待识别子序列的待识别特征；

将所述待识别特征集合输入至状态识别模型，所述状态识别模型的训练样本集合包括分别对应于各个历史子序列的样本特征，其中所述历史子序列由历史运行状态时序数据基于所包含的拐点进行划分得到；

根据所述状态识别模型的输出结果，确定所述目标设备的运行状态。

根据本说明书一个或多个实施例的第二方面，提出了一种状态识别模型训练方法，包括：

根据设备的历史运行状态时序数据包含的拐点，将所述历史运行状态时序数据沿所述拐点划分为多个历史子序列；

生成训练样本集合，所述训练样本集合包括分别对应于各个历史子序列的样本特征；

对所述训练样本集合进行模型训练，得到状态识别模型。

根据本说明书一个或多个实施例的第三方面，提出了一种识别设备运行状态的装置，包括：

划分单元，根据目标设备的运行状态时序数据包含的拐点，将所述运行状态时序数据沿所述拐点划分为多个待识别子序列；

生成单元，生成待识别特征集合，所述待识别特征集合包括分别对应于各个待识别子序列的待识别特征；

输入单元，将所述待识别特征集合输入至状态识别模型，所述状态识别模型的训练样本集合包括分别对应于各个历史子序列的样本特征，其中所述历史子序列由历史运行状态时序数据基于所包含的拐点进行划分得到；

确定单元，根据所述状态识别模型的输出结果，确定所述目标设备的运行状态。

根据本说明书一个或多个实施例的第四方面，提出了一种状态识别模型训练装置，包括：

划分单元，根据设备的历史运行状态时序数据包含的拐点，将所述历史运行状态时序数据沿所述拐点划分为多个历史子序列；

生成单元，生成训练样本集合，所述训练样本集合包括分别对应于各个历史子序列的样本特征；