[發明專利]識別設備運行狀態的方法、狀態識別模型訓練方法及裝置有效
| 申請號： | 201810994762.6 | 申請日： | 2018-08-29 |
| 公開（公告）號： | CN110874601B | 公開（公告）日： | 2023-05-26 |
| 發明（設計）人： | 袁敏 | 申請（專利權）人： | 阿里巴巴集團控股有限公司 |
| 主分類號： | G06F18/2415 | 分類號： | G06F18/2415;G06F18/2433;G06F18/15;G06F18/214;G06F18/2113 |
| 代理公司： | 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 英屬開曼群島大開*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 識別 設備 運行 狀態 方法 模型 訓練 裝置 | ||
本說明書一個或多個實施例提供一種識別設備運行狀態的方法、狀態識別模型訓練方法及裝置，該識別設備運行狀態的方法可以包括：根據目標設備的運行狀態時序數據包含的拐點，將所述運行狀態時序數據沿所述拐點劃分為多個待識別子序列；生成待識別特征集合，所述待識別特征集合包括分別對應于各個待識別子序列的待識別特征；將所述待識別特征集合輸入至狀態識別模型，所述狀態識別模型的訓練樣本集合包括分別對應于各個歷史子序列的樣本特征，其中所述歷史子序列由歷史運行狀態時序數據基于所包含的拐點進行劃分得到；根據所述狀態識別模型的輸出結果，確定所述目標設備的運行狀態。
技術領域
本說明書一個或多個實施例涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種識別設備運行狀態的方法、狀態識別模型訓練方法及裝置。
背景技術
在工業領域，設備的運行狀態屬于生產過程中極為復雜的環節，同時也是對生產結果影響最大的環節。當然，除了工業領域之外，在基于設備運行實現相關功能的其他領域中，設備的運行狀態同樣至關重要。因此，需要通過對設備的運行狀態進行監控，以確保識別出設備的運行狀態是否為正常狀態或異常狀態。
發明內容
有鑒于此，本說明書一個或多個實施例提供一種識別設備運行狀態的方法、狀態識別模型訓練方法及裝置。
為實現上述目的，本說明書一個或多個實施例提供技術方案如下：
根據本說明書一個或多個實施例的第一方面，提出了一種識別設備運行狀態的方法，包括：
根據目標設備的運行狀態時序數據包含的拐點，將所述運行狀態時序數據沿所述拐點劃分為多個待識別子序列；
生成待識別特征集合，所述待識別特征集合包括分別對應于各個待識別子序列的待識別特征；
將所述待識別特征集合輸入至狀態識別模型，所述狀態識別模型的訓練樣本集合包括分別對應于各個歷史子序列的樣本特征，其中所述歷史子序列由歷史運行狀態時序數據基于所包含的拐點進行劃分得到；
根據所述狀態識別模型的輸出結果，確定所述目標設備的運行狀態。
根據本說明書一個或多個實施例的第二方面，提出了一種狀態識別模型訓練方法，包括：
根據設備的歷史運行狀態時序數據包含的拐點，將所述歷史運行狀態時序數據沿所述拐點劃分為多個歷史子序列；
生成訓練樣本集合，所述訓練樣本集合包括分別對應于各個歷史子序列的樣本特征；
對所述訓練樣本集合進行模型訓練，得到狀態識別模型。
根據本說明書一個或多個實施例的第三方面，提出了一種識別設備運行狀態的裝置，包括：
劃分單元，根據目標設備的運行狀態時序數據包含的拐點，將所述運行狀態時序數據沿所述拐點劃分為多個待識別子序列；
生成單元，生成待識別特征集合，所述待識別特征集合包括分別對應于各個待識別子序列的待識別特征；
輸入單元，將所述待識別特征集合輸入至狀態識別模型，所述狀態識別模型的訓練樣本集合包括分別對應于各個歷史子序列的樣本特征，其中所述歷史子序列由歷史運行狀態時序數據基于所包含的拐點進行劃分得到；
確定單元，根據所述狀態識別模型的輸出結果，確定所述目標設備的運行狀態。
根據本說明書一個或多個實施例的第四方面，提出了一種狀態識別模型訓練裝置，包括：
劃分單元，根據設備的歷史運行狀態時序數據包含的拐點，將所述歷史運行狀態時序數據沿所述拐點劃分為多個歷史子序列；
生成單元，生成訓練樣本集合，所述訓練樣本集合包括分別對應于各個歷史子序列的樣本特征；
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