一种设备状态自适应控制方法及装置与流程

本发明涉及设备实时状态监测控制，具体为一种设备状态自适应控制方法及装置。

背景技术：

1、随着电力系统信息化程度的提高，尤其是图像采集在电气系统状态信息中所占比重的提高，大规模的采集、存储、传输、处理等行为会放大有关负载硬件的工作状态异常或故障问题，同时由于规模庞大，传统依赖人工经验及操作的运检模式面对这样的情况显得捉襟见肘；以图像监控的硬盘录像机为例，其往往与几十台摄像头端口并联工作，当遭遇高温天气等异常情况的时候，经常导致硬盘录像机的感知能力缺失，大批量的机理性宕机，进而出现大规模摄像头不在线的情况，引发严重的监控事故；再者，随着越来越高的设备在线考核要求，以及通信设备运检信息化、智能化技术严重滞后等因素，有必要提出一种通过相关设备状态感知优化的重启操作方案，以保证监控设备的长期正常工作，降低事故发生概率。

2、中国专利，公开号：cn114859781a，公开日：2022年8月5日，公开了一种用于在线监测设备的供电管理方法及系统，包括：检测到在线监测设备启动时，控制各个模组处于休眠状态；每隔一预定时间，在线监测设备进入检测状态后，获取检测模组对应的激活时间；根据激活时间激活对应的检测模组；检测到各个检测模组激活后，控制各个检测模组进入工作状态，控制非检测模组继续保持在休眠状态；检测到在线监测设备的检测完成后，控制各个模组进入休眠状态；而该发明提出的这种用于在线监测设备的供电管理方法及系统，虽然可以根据激活时间控制相应监测设备的启动与休眠，却没有感知监测设备的实时状态优化所述监测设备的重启操作方案，从而不能降低监测设备事故发生率。

技术实现思路

1、本发明的目的是针对现有技术由于没有感知设备的实时状态优化所述设备的重启操作方案，从而不能保证设备长期正常工作并降低其事故发生率的问题；提出了一种设备状态自适应控制方法及装置，通过设备历史状态数据集中的状态类型获取历史状态特征因子和历史重启周期，同时采集设备实时状态数据进行分析得到实时状态特征因子，并对实时状态特征因子和历史状态特征因子进行比对确定重启因子，最后根据重启因子对历史重启周期进行修正，得到依据设备实时状态优化的设备重启操作方案，显著降低了所述设备的事故发生率。

2、第一方面，本发明实施例中提供的一种技术方案是，一种设备状态自适应控制方法，包括以下步骤：

3、s100、获取目标设备的历史状态数据集，根据状态类型获取历史状态数据集中的历史状态特征因子；

4、s200、基于历史状态特征因子结合状态类型获取对应目标设备的历史重启周期；

5、s300、对目标设备进行实时状态数据采集和分析确定目标设备的实时状态类型和实时状态特征因子；

6、s400、根据实时状态类型调取对应历史状态数据集中的历史状态特征因子，通过历史状态特征因子和实时状态特征因子进行对比分析确定重启因子；

7、s500、根据重启因子对目标设备的历史重启周期进行修正确定目标重启周期，所述目标设备响应于目标重启周期执行重启操作。

8、本方案中，获取目标设备的历史状态数据集，并根据状态类型获取历史状态数据集中的历史状态特征因子，以状态类型为基础筛选历史状态特征因子，为后续的分析提供更全面、准确的历史数据支持，使分析更精准、高效；接着根据历史状态特征因子结合状态类型获取对应目标设备的历史重启周期，了解目标设备在不同状态下的重启需求，为优化目标设备的重启操作方案提供依据；并采集目标设备的实时状态数据进行分析确定目标设备的实时状态类型和实时状态特征因子，准确判断目标设备的当前状态，且根据与目标设备实时状态对应的实时状态特征因子得到目标设备的状态种类，有效提升重启操作方案的规划效率；待实时状态特征因子确定后，先根据实时状态类型调取对应历史状态数据集中的历史状态特征因子，利用实时状态类型作为桥梁建立历史状态特征因子与实时状态特征因子的对应关系，并对具有对应关系的历史状态特征因子和实时状态特征因子进行对比分析确定重启因子，找到目标设备实时状态与历史状态之间的关联性；最后根据重启因子对目标设备的历史重启周期进行修正确定目标重启周期，得到依据设备实时状态优化的设备重启操作方案，且所述目标设备响应于目标重启周期执行重启操作，显著降低了所述设备的事故发生率。

9、作为优选，所述s100中，获取目标设备的历史状态数据集，并根据状态类型获取历史状态数据集中的历史状态特征因子的具体过程为：

10、s111、获取目标设备的历史状态数据以及对应的历史环境数据和历史运行数据，并根据状态数据、环境数据和运行数据构建历史状态数据集；

11、s112、提取历史状态数据集的状态特征确定状态类型；

12、s113、对状态特征对应的历史环境数据和历史运行数据进行相关性分析确定历史状态特征因子；

13、其中，所述历史状态特征因子表征状态类型与历史环境数据和历史运行数据的关联程度，所述历史环境数据至少包括环境温度指标、设备表皮温度指标、设备积灰指标，所述历史运行数据至少包括硬件运行指标、软件运行指标、网络运行指标。

14、本方案中，获取的历史状态数据是包含多维度信息的目标设备历史运行数据，除所述目标设备自身运行变化外，还有工作环境的变化，全面综合的考虑可能影响目标设备工作异常进行重启操作的原因；并根据状态特征确定状态类型，细分历史状态数据中目标设备状态异常的数据，以及导致异常的原因，结合异常时的数据对目标设备的运行状态分类；最后根据划分的异常类型数据，采用相关性分析法分析同一异常类型数据中的环境数据与运行数据，得到环境数据影响运行数据最终使目标设备工作异常的关系，并确定这种关系为历史状态特征因子。

15、作为优选，所述s200中，基于历史状态特征因子结合状态类型获取对应目标设备历史重启周期的具体过程为：

16、s211、利用历史状态特征因子和状态类型筛选目标设备的历史状态数据得到特征历史运行数据；

17、s212、对所述特征历史运行数据进行时序分析确定所述目标设备的历史重启周期。

18、本方案中，先通过状态类型筛选得到目标设备工作状态异常时对应的历史状态数据，再通过历史状态特征因子，即历史状态数据中不同种类数据之间的相互影响关系筛选目标设备工作状态异常时对应的历史状态数据，得到与目标设备历史重启操作相关联的特征历史运行数据，并对所述特征历史运行数据进行时序分析，观察异常状态下相关状态数据的时序变化，确定所述目标设备的历史重启周期。

19、作为优选，所述s300中，对目标设备进行实时状态数据采集和分析确定目标设备的实时状态类型和实时状态特征因子的具体过程为：

20、s311、采集所述目标设备的实时状态数据，以及与所述实时状态数据对应的实时环境数据和实时运行数据，同时根据实时状态数据、实时环境数据和实时运行数据构建实时状态数据集；s312、基于所述实时状态数据集结合预设的实时状态标准条件进行所述目标设备的状态诊断，确定目标设备的实时状态类型；

21、s313、对实时状态类型对应的实时环境数据和实时运行数据进行相关性分析，得到实时状态特征因子。

22、本方案中，多维度采集所述目标设备的实时运行数据、实时环境数据以及实时状态数据，并利用这三种数据构建实时状态数据集；同时基于所述实时状态数据集结合预设的实时状态标准条件进行所述目标设备的状态诊断确定目标设备的实时状态类型，判断目标设备的实时运行状态，找到所述目标设备实时工作状态异常的情况；最后对实时状态类型对应的实时环境数据和实时运行数据进行相关性分析，得到实时环境数据和实时运行数据之间的相互影响关系，并将这种关系确定为实时状态特征因子。

23、作为优选，所述s400中，根据实时状态类型调取对应历史状态数据集中的历史状态特征因子的具体过程为：

24、s411、调取历史状态数据集中的状态类型，以及与所述状态类型对应的历史状态特征因子；s412、将实时状态类型与历史状态数据集中的状态类型进行相似性分析，得到相似状态类型数据集；

25、s413、将相似状态类型数据集中状态类型对应的历史状态特征因子与实时状态类型进行匹配，得到与实时状态类型对应的历史状态特征因子。

26、本方案中，对实时状态类型与历史状态数据集中的状态类型进行相似性分析，得到实时状态类型与历史状态类型之间的相似关系，并根据所述相似关系将实时状态类型与历史状态类型进行相似类型的分类建立相似状态类型数据集，同时将实时状态类型和历史状态类型对应的历史状态特征因子依据所述相似关系建立互相对应关系，即将所述实时状态和历史状态特征因子进行匹配。

27、作为优选，所述s400中，通过历史状态特征因子和实时状态特征因子进行对比分析确定重启因子的具体过程为：

28、s421、根据实时状态类型建立历史状态因子与实时状态因子的对应关系；

29、s422、将实时状态因子与对应的历史状态因子进行对比分析，得到所述实时状态因子与历史状态因子之间的对比关系，并根据所述对比关系确定重启因子。

30、本方案中，所述实时状态类型可以作为中间媒介将历史状态因子与实时状态因子联系起来，得到所述历史状态因子与实时状态因子相互对应的对应关系，并根据所述对应关系，将实时状态因子与对应的历史状态因子进行对比分析，得到所述实时状态因子与历史状态因子之间的相同性、差异性，最后根据所述差异性和相同性确定重启因子。

31、作为优选，所述s500中，根据重启因子对目标设备的历史重启周期进行修正确定目标重启周期的具体过程为：

32、s511、基于重启因子确定所述目标设备在单位时间刻度上的重启节点，同时提取目标设备历史重启周期中在单位时间刻度上的历史重启节点；

33、s512、根据所述重启节点对所述历史重启节点进行调整；

34、s513、基于完成调整的历史重启节点修正所述历史重启周期，并将完成修正的历史重启周期确定为目标重启周期。

35、本方案中，利用重启因子确定目标设备在单位时间刻度上的重启节点后，并利用所述重启节点调整历史重启节点，得到目标设备准确的重启操作节点，同时基于完成调整的历史重启节点修正所述历史重启周期，使历史重启周期更契合目标设备的实时运行状态，得到目标设备当前状态下需要进行的重启操作，即目标重启周期。

36、另一方面，本发明实施例中还提供的一种技术方案是一种设备状态自适应控制装置，包括有：

37、智能控制模块、数据采集模块、电源控制模块、数据存储模块、分析周期模块、以及监测报警模块；

38、所述智能控制模块的控制端电连接电源控制模块的受控端；

39、所述数据采集模块的收集端与数据存储模块的第一采集端电连接；

40、所述数据存储模块的第一收集端与分析周期模块的采集端电连接，所述所述数据存储模块的第二收集端与监测报警模块的第一采集端电连接；

41、所述分析周期模块的收集端与监测报警模块的第二采集端电连接；

42、所述监测报警模块的数据传送端与智能控制模块的数据接收端电连接，所述监测报警模块的收集端与数据存储模块第二采集端电连接。

43、本方案中，所述智能控制模块用于规划目标设备的重启操作，以确定目标重启周期；所述数据采集模块按照预设周期采集目标设备的实时运行数据；所述电源控制模块结合智能控制模块发出的指令控制目标设备进行重启操作；所述数据存储模块用于存储目标设备重启操作过程中涉及到的数据；所述分析周期模块用于对目标设备历史状态数据进行分析，获取不停数据之间的内部特征及关系；所述监测报警模块用于对所述目标设备的实时运行数据进行分析，得到目标设备的工作状态并分析导致目标设备状态异常的数据与实时数据间的关系，以及实时数据与历史数据之间的内部特征关系，同时根据分析结果进行报警操作。

44、作为优选，所述分析周期模块包括有：数据分析单元和周期分析单元；

45、所述数据分析单元的采集端作为分析周期模块的采集端，所述数据分析单元的收集端与周期分析单元的收集端电连接；

46、所述周期分析单元的收集端作为分析周期模块的收集端。

47、作为优选，所述监测报警模块包括有：设备监测单元和异常报警单元；

48、所述设备监测单元的第一采集端作为监测报警模块的第一采集端，所述设备监测单元的第二采集端作为监测报警模块的第二采集端，所述设备监测单元的收集端与异常报警单元的采集端电连接；

49、所述异常报警单元的数据传送端作为监测报警模块的数据传送端，所述异常报警单元的收集端作为监测报警模块的收集端。

50、本发明至少具备如下实质性效果：

51、本技术通过获取目标设备的历史状态数据集，并根据状态类型获取历史状态数据集中的历史状态特征因子，以状态类型为基础筛选历史状态特征因子，为后续的分析提供更全面、准确的历史数据支持，使分析更精准、高效；接着根据历史状态特征因子结合状态类型获取对应目标设备的历史重启周期，了解目标设备在不同状态下的重启需求，为优化目标设备的重启操作方案提供依据；并采集目标设备的实时状态数据进行分析确定目标设备的实时状态类型和实时状态特征因子，准确判断目标设备的当前状态，且根据与目标设备实时状态对应的实时状态特征因子得到目标设备的状态种类，有效提升重启操作方案的规划效率；待实时状态特征因子确定后，先根据实时状态类型调取对应历史状态数据集中的历史状态特征因子，利用实时状态类型作为桥梁建立历史状态特征因子与实时状态特征因子的对应关系，并对具有对应关系的历史状态特征因子和实时状态特征因子进行对比分析确定重启因子，找到目标设备实时状态与历史状态之间的关联性；最后根据重启因子对目标设备的历史重启周期进行修正确定目标重启周期，得到依据设备实时状态优化的设备重启操作方案，且所述目标设备响应于目标重启周期执行重启操作，显著降低了所述设备的事故发生率。