申请/专利权人：深圳市东昂科兴技术有限公司

申请日：2022-08-30

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN115526348B

主分类号：G06Q10/20

分类号：G06Q10/20;G06F30/27;G06F18/2433;G06F119/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2023.01.13#实质审查的生效;2022.12.27#公开

摘要：本申请涉及设备预测性维护技术领域，提供了一种设备维护计划生成方法、装置、设备及存储介质，方法部分包括：实时获取引起目标设备异常的异常因子，并记录各个异常因子引起目标设备异常的异常时长，得到各个异常因子的异常时长列表；通过对每一异常因子对目标设备使用寿命的影响程度进行分析，为每一异常因子分配权重系数，根据每一异常因子对应的权重系数与异常时长列表，来计算每一异常因子引起目标设备异常的分项累计异常时长，考虑到异常因子对目标设备的使用寿命的影响，能够更精确的预测目标设备的剩余使用寿命，及时触发制定设备维护计划，以避免设备事实已经损坏严重，却仍然不做维护处理，导致出现无法挽回的重大故障。

主权项：1.一种设备维护计划生成方法，其特征在于，所述设备维护计划生成方法包括：实时接收监测终端发送的目标设备的N个影响因子的状态值，并通过预设异常检测模型实时判断N个所述影响因子中是否存在异常因子；所述异常因子是指所述状态值异常的影响因子；当通过所述预设异常检测模型判定存在异常因子时，记录各个所述异常因子引起所述目标设备异常的异常时长，得到各个所述异常因子的异常时长列表，同时实时统计所有所述影响因子的状态值正常时的正常时长，得到所述目标设备的总正常累计时长；根据每一所述异常因子对应的所述异常时长列表与每一所述异常因子对应的权重系数，计算得到每一所述异常因子引起所述目标设备异常的分项累计异常时长，其中，所述每一所述异常因子的权重系数是基于每一所述异常因子对所述目标设备的使用寿命的影响程度分析得到的，所述每一所述异常因子的分项累计异常时长通过如下方式计算： 式中，Ti表示第i个异常因子的分项累计异常时长，λi表示第i个异常因子的权重系数，M表示异常因子的数量，M取等于或大于1，且等于或小于N的整数；m表示第i个异常因子对应异常时长列表中异常时长的段数，m取等于或大于1的整数；tj表示第i个异常因子对应异常时长列表中第j段异常时长的时长值；根据每一所述异常因子对应的所述分项累计异常时长，计算得到所有所述异常因子引起所述目标设备异常的总异常累计时长；基于所述总异常累计时长、所述总正常累计时长及预设使用寿命，计算得到所述目标设备的剩余使用寿命；其中，所述预设使用寿命是通过对同种所述目标设备的使用寿命进行大数据分析得到的；当所述剩余使用寿命达到预设报警条件时，基于目标异常原因识别模型与各个所述异常因子确定所述目标设备的异常部位与异常原因，其中，所述目标异常原因识别模型利用所述目标设备对应的各个影响因子、所述目标设备中受所述影响因子影响的设备部位与各个所述设备部位在所述影响因子影响存在的异常原因作为训练样本，对预设异常原因识别模型进行训练，以构建各个所述影响因子、设备部位及异常原因之间的映射关系得到的；基于所述异常部位和所述异常原因制定设备维护计划，所述设备维护计划用于指示用户对所述目标设备进行设备维护。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市东昂科兴技术有限公司 设备维护计划生成方法、装置、设备及存储介质

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