[發明專利]一種設備狀態評價方法、裝置、設備及系統

有效

• 申請號: 201810921544.X
• 申請日: 2018-08-14
• 公開（公告）號: CN110874652B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發明（設計）人: 邱劍;吳云崇;楊斌
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F17/00
• 分類號: G06F17/00;G06Q10/00;G06Q10/06;G06N20/00
• 代理公司: 廣州鑄智知識產權代理有限公司 44886
• 代理人: 徐瑞紅

1.一種設備狀態評價方法，包括：

判斷至少一種設備相關數據是否滿足定量規則的評價條件，所述設備相關數據包括設備業務數據和外部環境數據中的至少一種；

若是，則利用定量規則對所述至少一種設備相關數據進行處理，確定設備狀態評價結果；

若否，則利用機器學習模型對所述至少一種設備相關數據進行處理，確定設備狀態評價結果，所述機器學習模型是依據設備相關數據樣本進行訓練得到。

2.如權利要求1所述的設備狀態評價方法，判斷所述至少一種設備相關數據是否滿足定量規則的評價條件，包括：

判斷所述至少一種設備相關數據是否屬于所述定量規則的特征。

3.如權利要求2所述的設備狀態評價方法，判斷所述至少一種設備相關數據是否屬于所述定量規則的特征，包括：

將所述至少一種設備相關數據輸入所述定量規則；

根據所述定量規則的輸出，判斷所述至少一種設備相關數據是否屬于所述定量規則的特征。

4.如權利要求2所述的設備狀態評價方法，判斷所述至少一種設備相關數據是否屬于所述定量規則的特征，包括：

確定所述定量規則的至少一項特征；

匹配所述至少一種設備相關數據與所述至少一項特征；

根據匹配結果，判斷所述至少一種設備相關數據是否屬于所述定量規則的特征。

5.如權利要求1所述的設備狀態評價方法，判斷至少一種設備相關數據是否滿足定量規則的評價條件，還包括：

在檢測到所述至少一種設備相關數據更新時，判斷更新的所述至少一種設備相關數據是否滿足定量規則的評價條件。

6.如權利要求1所述的設備狀態評價方法，當所述機器學習模型包括多個預測模型時，利用機器學習模型對所述至少一種設備相關數據進行處理，包括：

將所述至少一種設備相關數據輸入所述多個預測模型；

根據各所述預測模型的預測結果確定所述設備狀態評價結果。

7.如權利要求6所述的設備狀態評價方法，利用機器學習模型對所述至少一種設備相關數據進行處理，還包括：

確定所述至少一種設備相關數據對所述設備狀態評價結果的貢獻值。

8.如權利要求7所述的設備狀態評價方法，確定所述至少一種設備相關數據對所述設備狀態評價結果的貢獻值，包括：

當各所述預測結果包括所述至少一種設備相關數據的貢獻值時，對各所述預測結果中所述至少一種設備相關數據的貢獻值進行加權計算，確定所述至少一種設備相關數據對所述設備狀態評價結果的貢獻值。

9.如權利要求7所述的設備狀態評價方法，在確定所述至少一種設備相關數據對所述設備狀態評價結果的貢獻值之后，還包括：

輸出所述至少一種設備相關數據對所述設備狀態評價結果的貢獻值。

10.一種設備狀態評價方法，包括：

判斷至少一種設備相關數據樣本是否滿足定量規則的評價條件，所述設備相關數據樣本包括設備業務數據和外部環境數據中的至少一種；

若是，則利用所述至少一種設備相關數據樣本和對應的設備狀態信息生成定量規則；

若否，則利用所述至少一種設備相關數據樣本和對應的設備狀態信息對機器學習模型進行訓練，確定所述機器學習模型的參數值。

11.如權利要求10所述的設備狀態評價方法，判斷所述至少一種設備相關數據樣本是否滿足定量規則的評價條件，包括：

判斷所述至少一種設備相關數據樣本是否屬于定量規則的特征。