本发明专利技术公开了一种故障预测方法、装置、系统和设备，属于设备管理领域。该方法应用于包括至少一个功能模块的系统，该方法包括：获取功能模块当前采样时间片的运行数据；根据所述当前采样时间片的运行数据和所述功能模块的健康趋势图，得到所述当前采样时间片的运行数据在所述健康趋势图上所处的位置，并根据所述运行数据在所述健康趋势图上所处的位置所在的概率事件发生区，将所述概率事件发生区对应的健康分值作为所述功能模块当前运行状态的健康分值；根据该健康分值，预测该功能模块的运行状态。本发明专利技术在功能模块的运行状态可能会发生异常时，及时提醒系统用户，避免功能模块的崩溃，确保了系统运行时的稳定性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备管理领域，特别涉及一种故障预测方法、装置、系统和设备。
技术介绍
小型机系统按照功能来分可以分成若干个功能模块，在小型机作业时，各个功能模块硬件资源的健康状况影响着整个系统健康状况，在系统运行期间，小型机功能模块硬件资源的健康状态会呈现出健康、亚健康以及不健康状态。健康和不健康状态目前比较容易识别，但是对于亚健康状态，现有方法很难进行判定，往往会出现两个极端，把亚健康判定为不健康或者根本就置之不理。如果将亚健康判定为不健康，一旦停止小型机的作业，会影响正常的业务运行，而如果将亚健康状态置之不理，随着系统的运行，亚健康状态很有可能会恶化为不健康状态，从而导致小型机系统中功能模块崩溃，进而影响业务运行的稳定性以及性能。·
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种故障预测方法、装置、系统和设备，达到了预测系统的健康状况的目的，从而确保小型机系统在运行时的稳定性。所述技术方案如下第一方面，一种故障预测方法，所述方法应用于包括至少一个功能模块的系统，所述方法包括获取功能模块当前采样时间片的运行数据；根据所述当前采样时间片的运行数据和所述功能模块的健康趋势图，得到所述当前采样时间片的运行数据在所述健康趋势图上所处的位置，并根据所述运行数据在所述健康趋势图上所处的位置所在的概率事件发生区，将所述概率事件发生区对应的健康分值作为所述功能模块当前运行状态的健康分值；根据所述健康分值，预测所述功能模块的运行状态。在第一方面的第一种可能的实现方式中，获取功能模块当前采样时间片的运行数据，之前包括获取所述功能模块初始化阶段的运行数据；根据所述初始化阶段的运行数据，获取所述功能模块的健康趋势图。结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实现方式中，根据所述初始化阶段的运行数据，获取所述功能模块的健康趋势图，之后包括根据所述系统中各个功能模块的健康趋势图，获取所述系统的健康趋势图。相应地，根据所述当前采样时间片的运行数据和所述功能模块的健康趋势图，确定所述当前采样时间片的运行数据在所述健康趋势图上所处的概率事件发生区，将所述概率事件发生区对应的健康分值作为所述功能模块当前运行状态的健康分值，之后包括根据所述系统中各个功能模块的健康分值和所述系统的健康趋势图，获取所述系统的健康分值；根据所述系统的健康分值，预测所述系统的运行状态。结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，根据所述系统中各个功能模块的健康分值和所述系统的健康趋势图，获取所述系统的健康分值，包括根据所述系统中各个功能模块的健康分值、权重值和所述系统的业务场景权值，应用公式S = ^t(FiXQXCl)，获取所述系统当前运行状态的S值，确定所述系统的S值在所述系统的健康趋势图上所处的概率事件发生区，将所述S值 所处的概率事件发生区对应的健康分值作为所述系统当前运行状态的健康分值，其中，Fi为第i个功能模块的健康分值，Qi为第i个功能模块的权重值，Ci为系统运行的业务场景权值。结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，根据所述系统的健康分值，预测所述系统的运行状态，包括当所述系统的健康分值低于第一预设阈值时，则所述系统的运行状态为不健康状态，当所述系统的健康分值高于第一预设阈值且低于第二预设阈值，则所述系统的运行状态为亚健康状态；当所述系统的健康分值高于第二预设阈值，则所述系统的运行状态为健康状态。在第一方面的第五种可能的实现方式中，根据所述初始化阶段的运行数据，获取所述功能模块的健康趋势图，包括将所述初始化阶段的运行数据作为样本空间，获取所述样本空间的韦伯分布参数；根据所述韦伯分布参数，得到所述功能模块的健康趋势图。在第一方面的第六种可能的实现方式中，获取功能模块当前采样时间片的运行数据，包括当接收到采样指令时，在当前采样时间片内对耦合在所述功能模块的电路模块进行采样，得到所述功能模块的运行数据，将所述运行数据按照采样时间片、单元标号以及系统的负载区间进行存储。在第一方面的第七种可能的实现方式中，获取功能模块当前采样时间片的运行数据,还包括从所述功能模块的存储介质中获取所述功能模块的模块信息，所述存储介质用于存储所述功能模块的模块信息。在第一方面的第八种可能的实现方式中，根据所述健康分值，预测所述功能模块的运行状态，之后包括当确定所述功能模块的运行状态为误判时，根据修正因子/=，对所述功能模块的健康趋势图进行修正，其中，j为样本数，m为该采样时间片内的样本总数。在第一方面的第九种可能的实现方式中，获取功能模块当前采样时间片的运行数据，之后包括当对所述功能模块的运行状态未发生误判时，将所述功能模块当前采样时间片的运行数据作为增量，填加到生成所述功能模块的健康趋势图的样本空间；根据增量后的样本空间，更新所述功能模块的健康趋势图。在第一方面的第十种可能的实现方式中，根据所述健康分值，预测所述功能模块的运行状态，包括当所述健康分值低于第一预设阈值时，则所述功能模块的运行状态为不健康状态，当所述健康分值高于第一预设阈值且低于第二预设阈值，则所述功能模块的运行状态为亚健康状态；当所述健康分值高于第二预设阈值，则所述功能模块的运行状态为健康状态。第二方面，一种故障预测装置，所述装置应用于包括至少一个功能模块的系统，所述装置包括第一获取单元，用于获取功能模块当前采样时间片的运行数据；第一比较单元，用于根据所述当前采样时间片的运行数据和所述功能模块的健康·趋势图，得到所述当前采样时间片的运行数据在所述健康趋势图上所处的位置，并根据所述运行数据在所述健康趋势图上所处的位置所在的概率事件发生区，将所述概率事件发生区对应的健康分值作为所述功能模块当前运行状态的健康分值；第一预测单元，用于根据所述健康分值，预测所述功能模块的运行状态。在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述装置还包括第二获取单元，用于获取所述功能模块初始化阶段的运行数据；功能模块健康趋势图获取单元，用于根据所述初始化阶段的运行数据，获取所述功能模块的健康趋势图。结合第二方面，在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述装置还包括系统健康趋势图获取单元，用于根据所述系统中各个功能模块的健康趋势图，获取所述系统的健康趋势图；第二比较单元，用于根据所述系统中各个功能模块的健康分值和所述系统的健康趋势图，获取所述系统的健康分值；第二预测单元，用于根据所述系统的健康分值，预测所述系统的运行状态。结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述第二比较单元具体用于根据所述系统中各个功能模块的健康分值、权重值和所述系统的业务场景权值，应用公式^，获取所述系统当前运行状态的s值，确定所述系统的S值在所述系统的健康趋势图上所处的概率事件发生区，将所述S值所处的概率事件发生区对应的健康分值作为所述系统当前运行状态的健康分值，其中,Fi为第i个功能模块的健康分值，Qi为第i个功能模块的权重值，Ci为系统运行的业务场景权值。结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中，所述第二预测单元具体用于当所述系统的健康分值低于第一预设阈值时，则所述系统的运行状态为不健康状态，当所述系统的健康分值高于第一预设阈值且低于第二预设阈值，则所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种故障预测方法，其特征在于，所述方法应用于包括至少一个功能模块的系统，所述方法包括：获取功能模块当前采样时间片的运行数据；根据所述当前采样时间片的运行数据和所述功能模块的健康趋势图，得到所述当前采样时间片的运行数据在所述健康趋势图上所处的位置，并根据所述运行数据在所述健康趋势图上所处的位置所在的概率事件发生区，将所述概率事件发生区对应的健康分值作为所述功能模块当前运行状态的健康分值；根据所述健康分值，预测所述功能模块的运行状态。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：符德煌，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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