[发明专利]鸿蒙操作系统用远程在线故障检测方法及系统、存储介质

说明书

本发明公开了鸿蒙操作系统用远程在线故障检测方法及系统、存储介质，属于数据存储、智能检测分析应用领域。包括建立知识库，将知识库升级为特征知识库，特征知识库用于对典型故障特征存储、研究和管理，特征知识库存储多个算法模型，建立边缘部署和云端部署，对故障数据进行计算和处理，云端部署与边缘部署的交互，并引入边云协同故障检测算法，从而构建智能故障特征库，实现故障的在线检测。本发明实现鸿蒙操作系统远程在线故障检测，进一步解决设备高效运维问题；保障智能量测设备在复杂运行工况下，远程高效的进行操作系统故障特征识别与提取，建立云端部署和边缘部署交互的方案，引入核心算法，实现自识别与自诊断。

技术领域

本发明属于数据存储、智能检测分析应用领域，特别是涉及鸿蒙操作系统用远程在线故障检测方法及系统、存储介质。

背景技术

目前鸿蒙操作系统实现了内核技术共享，并进一步增加开源组件，未来将进一步在分布式软总线、安全OS、设备驱动框架、以及新编程语言等方面实现共享，通过能力共享，实现生态互通及云边端协同，更好地服务数字化全场景。

鸿蒙系统设备市场运行数量大、系统复杂程度高、系统故障类型多且本地运维难度大，实现鸿蒙操作系统远程在线故障检测，可解决设备高效运维问题，因此如何保障智能量测设备在复杂运行工况下，远程并高效的进行操作系统故障特征识别与提取，进一步实现自识别故障、自诊断故障，这是目前鸿蒙系统故障检测关键点和难点。

发明内容

本发明为解决背景技术中存在的技术问题，提供了鸿蒙操作系统用远程在线故障检测方法及系统、存储介质。

本发明采用以下技术方案：鸿蒙操作系统用远程在线故障检测方法，包括：

构建边缘部署，从鸿蒙系统中采集原始故障数据；

构建云端部署，预先存储多个已知故障类型；

引入边云协同故障检测算法实现边缘部署与云端部署交互，对原始故障数据计算和分析，诊断当前的故障类型；

利用边缘部署提取原始故障数据中的典型故障特征并存储，创建典型故障特征与对应的故障类型关系并进行管理，构建智能特征故障库，实现远程在线检测。

在进一步的实施例中，所述边云协同故障检测算法包括边缘计算和云计算，所述云计算嵌入云端部署。

通过上述技术方案，基于边云协同计算的系统可以充分利用边缘计算和云计算的优势，在云端完成智能模型的训练，管理和调度各类资源来扩展服务模式并改善系统的动态性，边缘部署根据云端部署下发的策略迅速地请求，部署和销毁服务，根据云端部署训练好的模型实现数据的高效处理。

在进一步的实施例中，所述边缘部署的构建流程为：

搭建本地采集设备，接收原始故障数据；

在所述采集设备内设立特征知识库，对典型故障特征进行存储和管理；

引入边缘计算至所述特征知识库内。

通过上述技术方案，边缘计算模块靠近终端设备，用于对原始故障数据采集和预处理，用于进一步支撑云端应用。

在进一步的实施例中，所述特征知识库的构建包括以下步骤：

建立用户接口，接入鸿蒙系统；

引入故障诊断算法，建立特征知识获取模块，从原始故障数据获取初始故障特征数据；

嵌入推理机，基于初始故障特征数据推算出典型故障特征；

建立特征知识维护模块，并引入数据库管理系统对典型故障特征进行管理。

通过上述技术方案，特征知识库直接把数据库和数据库管理系统作为特征知识库的组成部分，让数据表对象（Table）来表示知识，用数据库管理系统来管理典型故障特征的存储、编辑、删改新查询和安全保护等工作。