[发明专利]设备运行状态检测方法、装置、存储介质及计算机设备

权利要求书

1.一种设备运行状态检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测的目标设备对应的原始信号序列，所述原始信号序列包含多个原始信号值；

基于所述原始信号序列生成信号矩阵，其中，所述信号矩阵中的每个元素包括单个原始信号值与预设范围内的随机数的和；所述预设范围内的随机数不淹没所述原始信号值；

对所述信号矩阵进行奇异值分解，得到多个奇异值；

基于奇异值与运行状态的对应关系，对所述多个奇异值进行状态分类，得到所述目标设备的运行状态信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述原始信号序列生成信号矩阵，包括：

将所述原始信号序列中的各所述原始信号值作为初始元素，生成初始矩阵；

将各所述初始元素与随机数的和作为新的元素，并使用所述新的元素替换所述初始矩阵中对应位置的初始元素，得到所述信号矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述原始信号序列生成信号矩阵，包括：

将各所述原始信号值与随机数的和作为新的信号值，并将所述新的信号值替换所述原始信号序列中对应位置的原始信号值，得到新的信号序列；

将所述新的信号序列中的各所述新的信号值作为元素，生成所述信号矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号矩阵中每一条逆对角线上的元素对应的原始信号值相等。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于奇异值与运行状态的对应关系，对所述多个奇异值进行状态分类，得到所述目标设备的运行状态信息包括：

获取奇异值样本数据以及对应的状态类别，所述奇异值样本数据包括不同状态类别对应的奇异值；

基于所述奇异值样本数据以及对应的状态类别进行模型训练，得到训练好的状态分类模型；

通过所述状态分类模型对所述多个奇异值进行状态分类，得到所述目标设备的运行状态信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述状态分类模型包括神经网络。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

当所述目标设备的运行状态信息包含异常运行状态时，输出对应的提示信息。

8.一种设备运行状态检测装置，其特征在于，包括：

信号获取模块，用于获取待检测的目标设备在运行过程中产生的原始信号序列，所述原始信号序列包含多个原始信号值；

矩阵生成模块，用于基于所述原始信号序列生成信号矩阵，其中，所述信号矩阵中的每个元素为单个原始信号值与预设范围内的随机数的和；所述预设范围内的随机数不淹没所述原始信号值；

奇异值分解模块，用于对所述信号矩阵进行奇异值分解，得到多个奇异值；

状态分类模块，用于基于奇异值与运行状态的对应关系，对所述多个奇异值进行状态分类，得到所述目标设备的运行状态信息。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。