【技术实现步骤摘要】
本申请属于数据处理，尤其涉及一种设备预测性维护方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
1、在工业领域中，电机是设备和产线的动力源，监控关键机器的电机状态，可以避免过程停机和实现投资回报的最大化。电机预测性维护也是工业互联网的重要应用，早期的电机故障预测只是人为的定期排查，一旦电机过多，效率就变得很低，准确率也不能保证。工业人工智能技术和边缘计算技术的逐步推进和成熟，从刚开始尝试被用于飞机发动机领域及高端装备的预测性维护到现在应用到工业领域大规模电机上，预测性维护是工业互联网中非常有价值的应用。
2、目前设备预测性维护方案，大都是通过对电机的速度、加速度、温度、振动等参数进行监控，从而实现电机的状态监测、健康评估、异常预警、故障诊断、维修决策等。而在整个预测性维护算法中，对大量前端数据的处理普遍是通过模糊聚类算法(fcm)来实现的。
3、在工业设备预测性维护过程中，需要每1ms采集一个数据，若连续采集1小时即有360万条数据，数据量处理极为庞大。而通过传统的模糊聚类算法完成数据量的处理，增加了系统耗时，导致工业设备预测性维护的效率较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种设备预测性维护方法、装置、设备及计算机存储介质，以解决通过传统的模糊聚类算法完成数据量的处理，增加了系统耗时，导致工业设备预测性维护的效率较低的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种设备预测性维护方法，方法包括：
3、获取设备的初始数据样本，所述初始数据样
4、对所述初始数据样本进行数据抽取，得到随机样本；
5、根据预设聚类数目，对所述随机样本进行模糊聚类，得到与所述聚类数目对应的聚类中心；
6、根据所述聚类中心，确定所述随机样本中的异常数据点；
7、剔除所述随机样本中的所述异常数据点，得到目标随机样本；
8、根据所述目标随机样本，预测所述设备的健康状态；
9、在所述健康状态为异常的情况下，对所述设备进行维护。
10、第二方面，本申请实施例提供了一种设备预测性维护装置，装置包括：
11、获取模块，用于获取设备的初始数据样本，所述初始数据样本包括待预测数据；
12、抽取模块，用于对所述初始数据样本进行数据抽取，得到随机样本；
13、聚类模块，用于根据预设聚类数目，对所述随机样本进行模糊聚类，得到与所述聚类数目对应的聚类中心；
14、确定模块，用于根据所述聚类中心，确定所述随机样本中的异常数据点；
15、剔除模块，用于剔除所述随机样本中的所述异常数据点，得到目标随机样本；
16、预测模块，用于根据所述目标随机样本，预测所述设备的健康状态；
17、维护模块，用于在所述健康状态为异常的情况下，对所述设备进行维护。
18、第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
19、处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面的设备预测性维护方法，或者实现如第二方面的设备预测性维护方法。
20、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面的设备预测性维护方法，或者实现如第二方面的设备预测性维护方法。
21、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其特征在于，计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行如第一方面的设备预测性维护方法，或者实现如第二方面的设备预测性维护方法。
22、本申请实施例提供的应用于电子设备的设备预测性维护方法，本方案借鉴小批量梯度下降法的思维，提出小批量聚类中心迭代方法。改进方法的核心思想是当样本空间庞大时，随机抽取一定比例的样本，其分布特征与原样本空间相同。在每次进行聚类中心迭代之前，随机选取小批量样本。由于减少了迭代计算的样本数量，将有效提升迭代计算时长；由于每次迭代样本数据均有差别，因此有效避免了使用相同样本迭代导致的局部最优问题。进而解决传统的模糊聚类算法完成数据量的处理，增加了系统耗时的问题，提高了工业设备预测性维护的效率。
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1.一种设备预测性维护方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述根据预设聚类数目，对所述随机样本进行模糊聚类，得到与所述聚类数目对应的聚类中心，包括：
3.如权利要求2所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述聚类中心表达式v′j通过下述表达式进行表示：
4.如权利要求1所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述根据所述聚类中心，确定所述随机样本中的异常数据点，包括：
5.如权利要求4所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述根据所述目标随机样本，预测所述设备的健康状态，包括：
6.如权利要求1所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述在所述健康状态为异常的情况下，对所述设备进行维护，包括：
7.一种设备预测性维护装置，其特征在于，装置包括：
8.一种终端设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理
10.一种计算机程序产品，其特征在于，计算机产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任意一项所述的设备预测性维护方法。
...【技术特征摘要】
1.一种设备预测性维护方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述根据预设聚类数目，对所述随机样本进行模糊聚类，得到与所述聚类数目对应的聚类中心，包括：
3.如权利要求2所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述聚类中心表达式v′j通过下述表达式进行表示：
4.如权利要求1所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述根据所述聚类中心，确定所述随机样本中的异常数据点，包括：
5.如权利要求4所述的设备预测性维护方法，其特征在于，所述根据所述目标随机样本，预测所述设备的健康状态，包括：
6.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈香明，沈越，赵芳梅，
申请(专利权)人：中国移动通信集团辽宁有限公司，
类型：发明
国别省市：
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