[发明专利]故障预警方法、预警装置、设备及计算机介质

权利要求书

1.一种基于多指标异动检测的故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待预警原始业务数据，对所述待预警原始业务数据进行指标抽取得到指标数据；

将所述指标数据输入异动检测算法权重组合中，得到异常指标数据；所述异动检测算法权重组合通过使用异动检测算法及对应的参数矩阵对所述指标数据进行遍历异动检测得到；

确定异常指标的类型为单指标类型或多指标类型；

当异常指标数据类型为单指标类型时，通过预设的单指标预警规则对所述异常指标数据进行分析，得到第一原始故障预警；

当异常指标数据类型为多指标类型时，通过预设的预警模型对所述异常指标数据进行分析，输出第二原始故障预警，其中，所述预设的预警模型是预先根据历史指标数据样本训练得到的；

根据第一原始故障预警和/或第二原始故障预警，输出目标业务故障预警。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述指标数据输入异动检测算法权重组合中，得到异常指标数据的步骤之前，还包括对所述指标数据进行预处理：

对所述指标数据进行数据分类，将所述指标数据分为周期性数据和非周期性数据；

对所述指标数据进行数据清洗，剔除无效数据；

对所述数据指标进行滤波处理，过滤噪声点；

对所述数据指标进行数据特征构造。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过GridSearch的方式使用多种所述异动检测算法和参数矩阵对所述指标数据进行遍历异动检测，得到所述异动检测算法权重组合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设预警模型为分别带权重的DNN模型、CNN模型及LSTM模型构成的权重混合模型，是预先根据历史指标数据样本及对应的业务故障标签对所述权重混合模型训练得到的。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据第一原始故障预警和/或第二原始故障预警，得到目标业务故障预警，进一步包括：

分析所述第一原始故障预警和/或第二原始故障预警的预警连续性，根据预警连续性输出目标业务故障预警。

6.一种基于多指标异动检测的故障预警装置，其特征在于，所述装置包括：

指标数据抽取模块，用于获取待预警原始业务数据，对所述待预警原始业务数据进行指标抽取得到指标数据；

异常指标数据确定模块，用于将所述指标数据输入异动检测算法权重组合中，得到异常指标数据；所述异动检测算法权重组合通过使用异动检测算法及对应的参数矩阵对所述指标数据进行遍历异动检测得到；

指标类型确定模块，用于确定异常指标的类型为单指标类型或多指标类型；

单指标预警模块，用于当异常指标数据类型为单指标类型时，通过预设的单指标预警规则对所述异常指标数据进行分析，得到第一原始故障预警；

多指标预警模块，用于当异常指标数据类型为多指标类型时，通过预设的预警模型对所述异常指标数据进行分析，输出第二原始故障预警，其中，所述预设的预警模型是预先根据历史指标数据样本训练得到的；

目标故障预警输出模块，用于根据第一原始故障预警和/或第二原始故障预警，输出目标业务故障预警。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预设预警模型为分别带权重的DNN模型、CNN模型及LSTM模型构成的权重混合模型，是预先根据历史指标数据样本及对应的业务故障标签对所述权重混合模型训练得到的。

8.一种基于多指标异动检测的故障预警设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-5任意一项所述的方法的操作。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在基于多指标异动检测的故障预警设备上运行时，使得基于多指标异动检测的故障预警设备执行如权利要求1-5任意一项所述的基于多指标异动检测的故障预警方法的操作。