一种设备异常的检测方法、装置、电子设备、介质及产品与流程

本申请涉及机器学习,尤其涉及一种设备异常的检测方法、装置、电子设备、介质及产品。
背景技术:
1、在设备的全生命周期管理中,设备的运维阶段扮演着至关重要的角色。运维阶段不仅关乎设备的日常运行监控,还涉及到故障预防、性能优化以及安全保障等多个方面。
2、在实际运维过程中,设备往往会因为各种原因(如老化、操作不当、外部环境变化等)出现异常情况。这些异常情况如果未能及时发现并处理,可能会引发更严重的故障,甚至导致设备停机,给生产运营带来巨大损失。
3、在目前的设备运维过程中,可能需要依赖人工手动进行检测设备是否存在异常情况。这样的方式过于依赖人工经验,可能导致无法及时发现异常情况。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题,本申请提供了一种设备异常的检测方法、装置、电子设备、介质及产品。
2、根据本申请任一实施例的第一方面,提供了一种设备异常的检测方法,所述方法包括:
3、获取待检测监控数据;
4、将所述待检测监控数据作为数据重构模型的输入数据,获得所述数据重构模型重构的预测运行数据;其中,所述数据重构模型是基于设备在最新的预设时间周期内的运行数据训练得到;
5、计算所述待检测监控数据与所述预测运行数据之间的重构误差;
6、在所述重构误差超过预设阈值的情况下,触发所述设备的异常报警提醒。
7、根据本申请任一实施例的第二方面,提供了一种设备异常的检测装置,所述装置包括:
8、数据获取模块,用于获取待检测监控数据;
9、数据重构模块,用于将所述待检测监控数据作为数据重构模型的输入数据,获得所述数据重构模型重构的预测运行数据;其中,所述数据重构模型是基于设备在最新的预设时间周期内的运行数据训练得到;
10、误差计算模块,用于计算所述待检测监控数据与所述预测运行数据之间的重构误差;
11、报警提醒模块,用于在所述重构误差超过预设阈值的情况下,触发所述设备的异常报警提醒。
12、根据本申请任一实施例的第三方面,提供了一种电子设备,包括:
13、处理器;
14、用于存储处理器可执行指令的存储器;
15、其中,所述处理器通过运行所述可执行指令以实现本申请任一实施例中所述的方法。
16、根据本申请任一实施例的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机指令,该指令被处理器执行时实现如上述本申请任一实施例中所述的方法。
17、根据本申请任一实施例的第五方面,提供了一种计算机程序产品,其上存储有计算机程序/指令,该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述本申请任一实施例中所述的方法。
18、本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果:
19、根据上述实施例可知,通过获取待检测监控数据,将待检测监控数据作为数据重构模型的输入数据,获得数据重构模型重构的预测运行数据,计算待检测监控数据与预测运行数据之间的重构误差,在重构误差超过预设阈值的情况下,触发设备的异常报警提醒,由于数据重构模型是基于设备在最新的预设时间周期内的运行数据训练得到,使得模型及时学习设备的当前运行状态,更准确地反映设备的正常运行模式,在提高异常检测的实时性的同时,通过异常报警提醒缩短从异常发生到被发现的时间,确保在较早时期检测出设备的异常情况。
20、应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
技术特征:
1.一种设备异常的检测方法,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,所述将所述待检测监控数据作为数据重构模型的输入数据,获得所述数据重构模型重构的预测运行数据之前,所述方法还包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述数据重构模型中包括:编码器和解码器;
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述待检测监控数据作为数据重构模型的输入数据,获得所述数据重构模型重构的预测运行数据,包括以下至少一项:
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法应用于docker容器中的异常检测服务;
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述触发所述设备的异常报警提醒,包括:
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将所述待检测监控数据作为数据重构模型的输入数据,获得所述数据重构模型重构的预测运行数据之前,所述方法还包括:
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述异常报警提醒中的报警信息,包括以下至少一项:所述待检测监控数据、所述设备的设备信息、所述重构误差。
9.一种设备异常的检测装置,其特征在于,所述装置包括:
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
11.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机指令,其特征在于,该指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
12.一种计算机程序产品,其上存储有计算机程序/指令,其特征在于,该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
技术总结
本申请提供一种设备异常的检测方法、装置、电子设备、介质及产品。根据本申请的实施例,该方法可以包括:获取待检测监控数据;将待检测监控数据作为数据重构模型的输入数据,获得数据重构模型重构的预测运行数据;其中,数据重构模型是基于设备在最新的预设时间周期内的运行数据训练得到;计算待检测监控数据与预测运行数据之间的重构误差;在重构误差超过预设阈值的情况下,触发设备的异常报警提醒。
技术研发人员:程子健,张宁,周希波,文晋晓,胡亚龙,赵鹏,郝吉芳
受保护的技术使用者:京东方科技集团股份有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/18
技术研发人员:程子健,张宁,周希波,文晋晓,胡亚龙,赵鹏,郝吉芳
技术所有人:京东方科技集团股份有限公司
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