[发明专利]一种故障检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取物理硬件的监控数据和工单数据；

利用所述工单数据为所述监控数据设置标签值；

根据所述监控数据和所述标签值检测物理硬件是否发生故障；

其中，所述根据所述监控数据和所述标签值检测物理硬件是否发生故障，包括：根据所述监控数据和所述标签值确定特征向量与标签值的映射关系；根据所述映射关系检测物理硬件是否发生故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述获取物理硬件的监控数据和工单数据，包括：

基于所述物理硬件的序列号，将所述物理硬件的监控数据与所述物理硬件的工单数据进行关联，得到所述物理硬件的监控数据和工单数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述利用所述工单数据为所述监控数据设置标签值，包括：

从所述工单数据中获取所述物理硬件的故障时间；

若所述监控数据的产生时间位于所述故障时间之前，则为所述监控数据设置第一标签值，所述第一标签值表示所述物理硬件未发生故障；

若所述监控数据的产生时间位于所述故障时间之后，则为所述监控数据设置第二标签值，所述第二标签值表示所述物理硬件已经发生故障。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述监控数据和所述标签值检测物理硬件是否发生故障之前，所述方法还包括：

若不存在物理硬件的工单数据，则为所述物理硬件的监控数据设置第一标签值，其中，所述第一标签值表示所述物理硬件未发生故障。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

根据所述监控数据和所述标签值确定特征向量与标签值的映射关系，包括：

根据所述监控数据构造特征集合，所述特征集合包括多个特征；

根据所述特征集合确定特征向量，并根据所述特征向量与所述监控数据对应的标签值，确定特征向量与标签值的映射关系。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述根据所述特征集合确定特征向量，包括：

将所述特征集合包括的特征确定为特征向量；或者，

从所述特征集合包括的特征中筛选出特征向量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述从所述特征集合包括的特征中筛选出特征向量，具体包括以下之一或者任意组合：

基于统计相关性，从所述特征集合包括的特征中筛选出特征向量；

基于统计模型，从所述特征集合包括的特征中筛选出特征向量；

基于机器学习模型，从所述特征集合包括的特征中筛选出特征向量；

基于变化点检测模型，从所述特征集合包括的特征中筛选出特征向量；

基于特定的策略，从所述特征集合包括的特征中筛选出特征向量。

8.根据权利要求5-7任一所述的方法，其特征在于，所述特征向量包括以下之一或任意组合：统计特征；时域特征；模型特征；频域特征；经验特征。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述映射关系检测物理硬件是否发生故障，包括：

针对待检测的物理硬件，获取所述物理硬件的监控数据；

根据所述监控数据确定所述物理硬件的硬件特征；

通过所述硬件特征查询所述映射关系，得到所述硬件特征对应的标签值；

根据所述标签值检测所述物理硬件是否发生故障。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，

所述根据所述监控数据确定所述物理硬件的硬件特征，包括：

根据所述监控数据构造特征集合，所述特征集合包括多个特征；

根据所述特征集合确定所述物理硬件的硬件特征。