[发明专利]异常预警方法与装置、存储介质、计算机设备

说明书

本发明公开了一种异常预警方法与装置、存储介质、计算机设备，其中，异常预警方法包括：获取机器每次运行时的实际运行数据；对实际运行数据进行处理，获得机器的每次启动时间和启动成功总次数；确定机器的机型，根据机型的所有机器的每次启动时间确定机型的单次异常判断标准，并根据启动成功总次数确定平均每天启动次数，以及根据机型的单次异常判断标准和平均每天启动次数对机器的每次启动时间进行赋值计算，获得机器的评分结果；根据机器的评分结果对机器进行异常预警。由此，该机器运行时的异常预警方法能够对机器进行异常预警，进而及时对机器进行维修保养，充分提高机器的使用寿命。

技术领域

本发明涉及异常预警技术领域，尤其涉及一种机器运行时的异常预警方法、一种计算机可读存储介质、一种计算机设备和一种机器运行时的异常预警装置。

背景技术

工业大数据是指由工业设备高速产生的大量数据，对应不同时间下的设备状态，是物联网中的讯息。基于工业大数据的应用目前大部分处于对当前状态的数值展示进行统计分析的阶段，例如对机器当前位置，实时运行数据的展示，对机器当前一段时间的运行时间、油耗、报警信息的统计求和等。传统的工业大数据的分析方法，需要最终报告的阅读者综合多份报告，非常麻烦，不利于对机器的及时维修和保养。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种机器运行时的异常预警方法，能够对机器进行异常预警，进而及时对机器进行维修保养，充分提高机器的使用寿命。

本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种机器运行时的异常预警装置。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种机器运行时的异常预警方法，该方法包括：获取机器每次运行时的实际运行数据；对所述实际运行数据进行处理，获得所述机器的每次启动时间和启动成功总次数；确定所述机器的机型，根据所述机型的所有机器的每次启动时间确定所述机型的单次异常判断标准，并根据启动成功总次数确定平均每天启动次数，以及根据所述机型的单次异常判断标准和平均每天启动次数对所述机器的每次启动时间进行赋值计算，获得所述机器的评分结果；根据所述机器的评分结果对所述机器进行异常预警。

本发明实施例的机器运行时的异常预警方法首先获取机器每次运行时的实际运行数据，然后根据该运行数据获得机器的每次启动时间和启动成功总次数，再根据与该机器机型相同的所有机器的每次启动时间和启动成功总次数确定该机型的单次异常判断标准，并根据启动成功总次数确定平均每天启动次数，然后根据该机型的单次异常判断标准和平均每天启动次数对该机器的每次启动时间进行赋值计算，从而获得机器的评分结果，最后根据机器的评分结果对机器进行异常预警。由此，该机器运行时的异常预警方法能够对机器进行异常预警，进而及时对机器进行维修保养，充分提高机器的使用寿命。

在本发明的一些示例中，对所述实际运行数据进行处理，获得所述机器的每次启动时间，包括：在所述机器每次启动时，根据所述实际运行数据确定启动开始时间和启动成功时间；根据所述启动开始时间和所述启动成功时间确定所述机器的每次启动时间。

在本发明的一些示例中，所述实际运行数据包括所述机器的实际转速、所述机器的设定转速、所述机器的负载和数据采集时间点，其中，根据所述实际运行数据确定启动开始时间和启动成功时间，包括：根据所述机器的设定转速、所述机器的负载和所述数据采集时间点确定所述启动开始时间；根据所述机器的实际转速和所述数据采集时间点确定所述启动成功时间。

在本发明的一些示例中，根据所述机器的设定转速、所述机器的负载和所述数据采集时间点确定启动开始时间，包括：在所述机器的设定转速从零变成所述机器的设定的额定转速、且所述机器的负载为零时，根据所述数据采集时间点确定本次处理的待筛选时间段，并在所述机器的负载首次大于零时，根据所述数据采集时间点确定所述启动开始时间。