【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障检测，尤其涉及一种设备隐性故障捕捉方法、装置、设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
1、目前关于设备中故障或者异常的判断，主要是通过传感器来实现，更是依赖于将传感器采集到的数据与对应预设的阈值进行比对，以此判断是否发生故障或异常。当传感器测量的物理量(如温度、压力、振动等)超出正常操作范围时，即超过设定的阈值，传感器会触发警报，提示可能的故障。然而，这种方法对于显性故障，即出现参数明显偏离正常范围的故障较为有效，但在检测隐性故障时存在一定的局限性和弊端。
2、因此，如何根据采集到的传感器数据，对设备中的隐性故障进行快速且准确的检测和捕捉，成为技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种设备隐性故障捕捉方法、装置、设备、存储介质及程序产品，以解决对设备中的隐性故障进行检测捕捉的技术问题。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种设备隐性故障捕捉方法，包括：
3、获取预设时间周期下不同功能类型传感器在至少一个相同时间戳下采集得到的传感器采集数据；所述不同功能类型传感器用于对至少一个设备进行不同数据类型的数据采集；
4、根据各所述相同时间戳下的传感器采集数据，生成至少一个待评估数据组合；所述待评估数据组合包括不同功能类型传感器的传感器采集数据；
5、将各所述待评估数据组合中的各传感器采集数据分别输入至预先训练得到的隐性故障预测模型中，得到模型输出的各所述待评估数据组合分别对应的隐性故障概率
6、根据各所述待评估数据组合的隐性故障概率值，对设备进行隐性故障捕捉。
7、根据本专利技术的另一方面，提供了一种设备隐性故障捕捉装置，包括：
8、数据获取模块，用于获取预设时间周期下不同功能类型传感器在至少一个相同时间戳下采集得到的传感器采集数据；所述不同功能类型传感器用于对至少一个设备进行不同数据类型的数据采集；
9、生成模块，用于根据各所述相同时间戳下的传感器采集数据，生成至少一个待评估数据组合；所述待评估数据组合包括不同功能类型传感器的传感器采集数据；
10、概率值获取模块，用于将各所述待评估数据组合中的各传感器采集数据分别输入至预先训练得到的隐性故障预测模型中，得到模型输出的各所述待评估数据组合分别对应的隐性故障概率值；
11、故障捕捉模块，用于根据各所述待评估数据组合的隐性故障概率值，对设备进行隐性故障捕捉。
12、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
13、至少一个处理器；以及
14、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
15、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的设备隐性故障捕捉方法。
16、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的设备隐性故障捕捉方法。
17、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的设备隐性故障捕捉方法。
18、本专利技术实施例的技术方案，通过获取预设时间周期下不同功能类型传感器在至少一个相同时间戳下采集得到的传感器采集数据；根据各相同时间戳下的传感器采集数据，生成至少一个待评估数据组合；将各待评估数据组合中的各传感器采集数据分别输入至预先训练得到的隐性故障预测模型中，得到模型输出的各待评估数据组合分别对应的隐性故障概率值；根据各待评估数据组合的隐性故障概率值，对设备进行隐性故障捕捉。本技术方案可以通过获取相同时间戳下的采集到不同类型的传感器数据，并以此生成不同的待评估数据组合，解决了单一传感器数据难以确定设备的状态，以及对隐性故障进行捕捉的技术问题。进一步的，还通过利用预先训练得到的隐性故障预测模型，对各待评估数据组合的隐性故障概率进行计算，提高了捕捉隐性故障的效率以及准确度。
19、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种设备隐性故障捕捉方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述相同时间戳下的传感器采集数据，生成至少一个待评估数据组合，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述待评估数据组合的隐性故障概率值，对设备进行隐性故障捕捉，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述基于所述隐性故障捕捉条件，对设备进行隐性故障捕捉之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述隐性故障预测模型的模型训练方式如下：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取历史时间周期下，至少一个异常时间点下的各类型功能传感器分别对应的历史采集数据，包括：
7.一种设备隐性故障捕捉装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的设备隐性故障捕捉方法。
...【技术特征摘要】
1.一种设备隐性故障捕捉方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述相同时间戳下的传感器采集数据，生成至少一个待评估数据组合，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述待评估数据组合的隐性故障概率值，对设备进行隐性故障捕捉，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述基于所述隐性故障捕捉条件，对设备进行隐性故障捕捉之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述隐性故障预测模型的模型训练方式如下：
6.根据权利要求5所述的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱舒峰，曹德发，刘宇文，邬奇林，李劲，刘新敏，刘国强，魏存良，李延亮，王心怡，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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