System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于知识挖掘的设备智能运维方法及系统技术方案_技高网

一种基于知识挖掘的设备智能运维方法及系统技术方案

技术编号:43767372 阅读:4 留言:0更新日期:2024-12-24 16:08
本发明专利技术公开了一种基于知识挖掘的设备智能运维方法及系统,方法包括:获取机电设备运维的历史监测数据,以生成初步数据集,其中,所述监测数据包括:运行数据及环境数据;对所述初步数据集进行预处理,生成预处理后的数据集;从预处理后的数据集中挖掘潜在的故障模式和设备性能的关联关系,并生成运维知识模型,将所述知识模型存储至运维知识库;获取设备运维的当前监测数据,基于所述当前监测数据和所述运维知识库,进行故障预测及运维策略生成。利用本发明专利技术实施例,能够高效处理和知识挖掘设备运维数据,实现准确的故障模式识别和预测,以提升运维决策的智能化水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于运维,特别是一种基于知识挖掘的设备智能运维方法及系统


技术介绍

1、随着工业技术的快速发展和工业设备的高度复杂化,设备的运维管理成为了现代制造业和其他相关行业的重要课题。传统的设备维护策略主要依赖于定期检修和故障后修复,这种方法在提高设备可靠性和减少停机时间方面的效果有限。尤其是在设备故障发生时,往往会带来生产停滞、经济损失和安全隐患。因此,传统的运维方式逐渐无法满足现代工业环境中对高效、精确和智能化运维管理的需求。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于知识挖掘的设备智能运维方法及系统,以解决现有技术中的不足,能够高效处理和知识挖掘设备运维数据,实现准确的故障模式识别和预测,以提升运维决策的智能化水平。

2、本申请的一个实施例提供了一种基于知识挖掘的设备智能运维方法,所述方法包括:

3、获取机电设备运维的历史监测数据,以生成初步数据集,其中,所述监测数据包括:运行数据及环境数据;

4、对所述初步数据集进行预处理,生成预处理后的数据集;

5、从预处理后的数据集中挖掘潜在的故障模式和设备性能的关联关系,并生成运维知识模型,将所述知识模型存储至运维知识库;

6、获取设备运维的当前监测数据,基于所述当前监测数据和所述运维知识库,进行故障预测及运维策略生成。

7、可选的,所述方法还包括:基于所述运维知识库设计知识搜索引擎,以支持基于用户查询的运维问题智能解答。

8、可选的,所述初步数据集包括:

9、d={(d_1,e_1),(d_2,e_2),...,(d_i,e_i),...,(d_n,e_n)}

10、其中,所述d_i为机电设备的第i项运行数据,所述e_i为对应的环境数据,所述n为项数;

11、所述预处理后的数据集包括:

12、d'={f_1(d_1,e_1),f_2(d_2,e_2),...,f_i(d_i,e_i),...,f_n(d_n,e_n)}

13、其中,所述f_i为第i项运行数据的特征提取函数。

14、可选的,所述运维知识库包括:

15、{(m_1 rightarrow r_1),...,(m_j rightarrow r_j),...,(m_p rightarrow r_p)}

16、其中,所述m_j为第j条故障模式,所述r_j为第j条故障模式对应的设备性能指标,所述rightarrow为因果关系映射。

17、本申请的又一实施例提供了一种基于知识挖掘的设备智能运维系统,所述系统包括:

18、获取模块,用于获取机电设备运维的历史监测数据,以生成初步数据集,其中,所述监测数据包括:运行数据及环境数据;

19、处理模块,用于对所述初步数据集进行预处理,生成预处理后的数据集;

20、生成模块,用于从预处理后的数据集中挖掘潜在的故障模式和设备性能的关联关系,并生成运维知识模型,将所述知识模型存储至运维知识库;

21、预测模块,用于获取设备运维的当前监测数据,基于所述当前监测数据和所述运维知识库,进行故障预测及运维策略生成。

22、本申请的又一实施例提供了一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。

23、本申请的又一实施例提供了一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项中所述的方法。

24、与现有技术相比,本专利技术提供的一种基于知识挖掘的设备智能运维方法,获取机电设备运维的历史监测数据,以生成初步数据集,其中,所述监测数据包括:运行数据及环境数据;对所述初步数据集进行预处理,生成预处理后的数据集;从预处理后的数据集中挖掘潜在的故障模式和设备性能的关联关系,并生成运维知识模型,将所述知识模型存储至运维知识库;获取设备运维的当前监测数据,基于所述当前监测数据和所述运维知识库,进行故障预测及运维策略生成,从而能够高效处理和知识挖掘设备运维数据,实现准确的故障模式识别和预测,以提升运维决策的智能化水平。

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【技术保护点】

1.一种基于知识挖掘的设备智能运维方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:基于所述运维知识库设计知识搜索引擎,以支持基于用户查询的运维问题智能解答。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述初步数据集包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述运维知识库包括:

5.一种基于知识挖掘的设备智能运维系统,其特征在于,所述系统包括:

6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:搜索模块,用于基于所述运维知识库设计知识搜索引擎,以支持基于用户查询的运维问题智能解答。

7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述初步数据集包括:

8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述运维知识库包括:

9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1-4中任一项所述的方法。

10.一种电子设备,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1-4中任一项所述的方法。

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【技术特征摘要】

1.一种基于知识挖掘的设备智能运维方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:基于所述运维知识库设计知识搜索引擎,以支持基于用户查询的运维问题智能解答。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述初步数据集包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述运维知识库包括:

5.一种基于知识挖掘的设备智能运维系统,其特征在于,所述系统包括:

6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:搜索模块,用于基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:孙蔡欢邵芳申海亭徐毅于浩石祥
申请(专利权)人:山东华方智联科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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