[发明专利]设备状态评估方法、装置、系统及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种设备状态评估方法、装置、系统及存储介质。该方法包括：将添加有正常状态标签和异常状态标签的设备状态数据输入至预测模型，得到第一预测数据和第二预测数据；根据所述第一预测数据和设备状态数据的误差值，以及所述第二预测数据和设备状态数据的误差值，确定设备的状态预测值。通过上述技术方案能够使设备状态评估无需人工参与，实现了设备状态评估的自动化和智能化，并且能够获知设备精确的指标值，另外，在设备性能发生变化的情况下，通过上述技术方案也能准确地对设备状态进行评估和监测，解决了通过经验规则评估而产生误判的问题。

技术领域

本发明实施例涉及设备监测技术领域，尤其涉及一种设备状态评估方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

目前，企业在产品生产中越来越重视生产的精益性，企业会根据市场、环境、生产目标和设备状态适应性制定最优化的决策，其中，对生产系统工况和设备状况监测是否准确和客观对企业生产优化决策的制定至关重要。

当前生产企业对设备的运行异常状况的评估主要依赖于设备实时运行的传感器、工艺设定、生产负荷等参数，根据既定规则判断设备的运行情况。

当前的设备状态评估方法具有一定的主观性，不能够客观准确地反映设备的运行状态，并且基于既定规则进行评估则没有考虑到设备工况状态、性能等漂移的状况，另外，不能确定有效地指标表征当前设备状态。

发明内容

本发明实施例提供一种设备状态评估方法、装置、系统及存储介质，以解决当前设备状态评估方法不具客观性、评估结果不精确的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种设备状态评估方法，该方法包括：

将添加有正常状态标签和异常状态标签的设备状态数据输入至预测模型，得到第一预测数据和第二预测数据；

根据所述第一预测数据和设备状态数据的误差值，以及所述第二预测数据和设备状态数据的误差值，确定设备的状态预测值。

第二方面，本发明实施例提供了一种设备状态评估装置，该装置包括：

预测模块，用于将添加有正常状态标签和异常状态标签的设备状态数据输入至预测模型，得到第一预测数据和第二预测数据；

状态预测值确定模块，用于根据所述第一预测数据和设备状态数据的误差值，以及所述第二预测数据和设备状态数据的误差值，确定设备的状态预测值。

第三方面，本发明实施例还提供了一种系统，该系统包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例中任一所述的设备状态评估方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的设备状态评估方法。

本发明实施例通过将添加有正常状态标签和异常状态标签的设备状态数据输入至预测模型，得到第一预测数据和第二预测数据；根据所述第一预测数据和设备状态数据的误差值，以及所述第二预测数据和设备状态数据的误差值，确定设备的状态预测值，能够使设备状态评估无需人工参与，实现了设备状态评估的自动化和智能化，并且能够获知设备精确的指标值，另外，在设备性能发生变化的情况下，通过上述技术方案也能准确地对设备状态进行评估和监测，解决了通过经验规则评估而产生误判的问题。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种设备状态评估方法的流程图；

图2是本发明实施例一中的设备状态评估流程示意图；