[發明專利]一種IT設備監測數據的健康評價系統及健康評價方法

有效

• 申請號: 202110161300.8
• 申請日: 2021-02-05
• 公開（公告）號: CN112990656B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發明（設計）人: 鐘保強;董天波;佘俊;王振乾;鐘建栩;王偉;陳黎;宣侃平
• 申請（專利權）人: 南方電網調峰調頻發電有限公司信息通信分公司
• 主分類號: G06Q10/0639
• 分類號: G06Q10/0639;G06N3/04;G06F16/36;G06F16/335
• 代理公司: 南寧智卓專利代理事務所(普通合伙) 45129
• 代理人: 譚月萍;鄧世江

1.一種IT設備監測數據的健康評價系統，其特征在于：所述健康評價系統包括：獲取模塊、知識抽取模塊、知識圖譜存儲模塊、知識圖譜轉換模塊和健康評審模塊；所述獲取模塊用于獲取IT設備狀態監測數據，并依據編碼規則對狀態監測數據進行編碼以獲取IT設備的健康信息；所述知識抽取模塊將IT設備的健康信息經過預處理獲取健康類信息文本，再通過知識關聯存儲在所述知識圖譜存儲模塊中，所述知識圖譜存儲模塊將所存儲的健康信息送入知識圖譜轉換模塊進行知識圖譜轉換以便獲取健康圖譜，將匹配的目標圖譜與健康圖譜進行比較分析，并將比較分析結果送入健康評審模塊進行健康評價，并將評價確認的健康圖譜進行可視化輸出；所述健康評價系統還包括知識圖譜推理模塊和知識圖譜學習模塊，所述知識圖譜推理模塊用于獲取知識圖譜存儲模塊中存儲的IT設備的健康數據，并對健康數據設置健康邊界上限值以及根據數據推理規則提供至少一個學習文本，所述知識圖譜學習模塊用于抽取符合規則的健康類文本和過濾干擾健康數據，并根據健康邊界上限值和學習文本進行深度學習整合，建立IT設備的健康圖譜。

2.根據權利要求1所述的一種IT設備監測數據的健康評價系統，其特征在于：所述深度學習整合的過程包括對大于健康邊界上限值的IT設備的健康數據提供所述學習文本，然后對所述學習文本進行挖掘、特征分類聚合和過濾，形成IT設備質量事件文本的分類指標，再結合語料庫進行主設備質量事件文本特征進行訓練，形成IT設備的健康指標深度神經網絡，以便自動識別文本中存在的質量事件特征，最后經過隨機二次抽樣和交叉驗證，轉化為可在健康圖譜中進行搜索和推理的IT設備的質量安全事件驗證集并再次存入所述知識圖譜存儲模塊中，根據質量安全事件驗證集建立IT設備的健康圖譜。

3.根據權利要求1所述的一種IT設備監測數據的健康評價系統，其特征在于：獲取IT設備的健康信息包括IT設備的實時監測數據、實時故障運行參數、歷史運行數據、歷史故障參數、故障頻率和維修報告。

4.一種利用權利要求1至3任一權利要求所述一種IT設備監測數據的健康評價系統進行健康評價方法，其特征在于：包括通過獲取模塊獲取IT設備的健康信息；所述知識抽取模塊將IT設備的健康信息經過預處理獲取健康類信息文本，再通過知識關聯進行存儲在知識圖譜存儲模塊中，通過知識圖譜轉換模塊獲取所存儲的健康信息進行知識圖譜轉換以便形成健康圖譜，將匹配的目標圖譜與健康圖譜進行比較分析，對比較分析結果進行健康評價，并將健康確認的健康圖譜進行可視化輸出。

5.根據權利要求4所述的健康評價方法，其特征在于：對IT設備的健康數據設置健康邊界上限值以及根據數據推理規則提供至少一個學習文本，抽取符合規則的健康類文本和過濾干擾數據，并根據健康邊界上限值和學習文本進行深度學習整合，建立IT設備的健康圖譜。

6.根據權利要求5所述的健康評價方法，其特征在于：對大于健康邊界上限值的IT設備的健康數據進行提供一個學習文本，然后對學習文本進行挖掘、特征分類聚合和過濾，形成IT設備質量事件文本的分類指標，再結合語料庫進行主設備質量事件文本特征進行訓練形成了IT設備的健康類事件深度神經網絡，從而自動識別文本中存在的質量事件特征，最后經過隨機二次抽樣和交叉驗證，轉化為可在健康圖譜中進行搜索和推理的IT設備的質量安全事件驗證集并再次存入所述知識圖譜存儲模塊中，根據質量安全事件驗證集建立IT設備的健康圖譜。