一种基于模型的设备状态预测方法、电子设备及存储介质
摘要文本
本发明提供了一种基于模型的设备状态预测方法、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域，该方法包括：确定目标设备集群的待识别运行向量；将待识别运行向量中的最后一个特征信息对应的目标观测值和目标隐藏状态值重复输入至马尔可夫模型中Y次，得到Y个预测观测序列；将Y个预测观测序列输入至历史数据标准差椭圆中，确定存在于历史数据标准差椭圆外的预测观测序列的数量Z；若Z/Y大于观测序列比例阈值，则确定目标设备集群在第三目标时间段内处于异常运行状态。本发明通过将目标设备集群对应的目标观测值和目标隐藏状态值输入至马尔可夫模型中重复计算，确定目标设备集群的运行状态趋势，来判断目标设备集群是否可能会发生异常。
申请人信息
- 申请人:山东云天安全技术有限公司
- 申请人地址:250014 山东省济南市历下区经十路12111号中润世纪中心1号楼3901室
- 发明人: 山东云天安全技术有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于模型的设备状态预测方法、电子设备及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410139121.8 |
| 申请日 | 2024/2/1 |
| 公告号 | CN117688342A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06F18/20 |
| 权利人 | 山东云天安全技术有限公司 |
| 发明人 | 李峰; 刘鹏; 车得璐; 郭举 |
| 地址 | 山东省济南市历下区经十路12111号中润世纪中心1号楼3901室 |
专利主权项内容
1.一种基于模型的设备状态预测方法，其特征在于，应用于设备状态预测系统，所述设备状态预测系统连接有目标设备集群，所述目标设备集群包括n个目标设备，每一所述目标设备对应有k个运行参数标识；所述方法包括如下步骤：步骤S100、每隔第一目标时间段，获取每一所述目标设备在第二目标时间段内的每一运行参数标识对应的若干运行参数；所述第二目标时间段的结束时间为当前时间；所述第二目标时间段的长度大于所述第一目标时间段的长度；步骤S200、根据每一所述目标设备在第二目标时间段内的若干运行参数，确定所述目标设备集群在第二目标时间段内的待识别运行向量；步骤S300、将所述待识别运行向量与若干预设的目标运行向量进行对比，若所述待识别运行向量和每一预设的目标运行向量的匹配度均小于预设的匹配度阈值，则获取所述待识别运行向量中的最后一个特征信息对应的特征点的观测值和隐藏状态值，并分别将其确定为目标观测值和目标隐藏状态值；所述目标运行向量根据所述目标设备集群在历史安全时段内的若干运行参数得到；所述历史安全时段的长度与所述第二目标时间段的长度相等；且所述目标设备集群在历史关键时段内处于安全运行状态；所述历史关键时段的开始时间为所述历史安全时段的结束时间；所述目标观测值为对应的特征点的特征信息；所述目标隐藏状态值为对应的特征点与该特征点之前的特征点之间的连线方向和连线长度；步骤S400、将所述目标观测值和所述目标隐藏状态值重复输入至预设的马尔可夫模型中Y次，得到预设的马尔可夫模型输出的Y个预测观测序列；所述马尔可夫模型通过所述待识别运行向量中的每一特征信息对应的特征点的观测值和隐藏状态值得到；步骤S500、将Y个预测观测序列输入至预设的历史数据标准差椭圆中，确定Y个预测观测序列中，存在于所述历史数据标准差椭圆外的预测观测序列的数量Z；所述历史数据标准差椭圆根据所述目标设备集群在历史时段内处于安全运行状态时的运行参数得到；步骤S600、若Z/Y大于预设的观测序列比例阈值，则确定所述目标设备集群在第三目标时间段内处于异常运行状态；所述第三目标时间段的开始时间为所述第二目标时间段的结束时间，且所述第三目标时间段的长度与所述历史关键时段的长度相等。 马 克 数 据 网