一种数据中台运行故障预测方法与流程

本发明涉及数据中台运行故障预测方法，具体为一种数据中台运行故障预测方法。

背景技术：

1、数据中台可以将企业内部各个业务系统和数据源的数据进行整合，实现数据的共享和统一管理，提高数据的价值和应用效果，为数据挖掘而建，最重要的目标是支持各部门业务数据和提供计算服务。

2、数据中台需要定期进行故障预测，一般需要维修人员进行全线检查，这样数据中台故障或暂停数据中台原因查找的时间随之增长，数字化产线中设备稼动时间缩短，受到与故障相关数据较少，故障不均衡的影响，导致其准确率较低。

3、因此亟须一种更快的运行数据进行故障预测识别，输出故障预测结果，可以增加与故障相关的样本数量，更好地保证了数据集中正负样本的均衡性，方便快捷，避免了装备故障预测的方法对复杂的系统存在预测不准确的问题的故障预测方法。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、本发明的目的在于提供一种数据中台运行故障预测方法，以解决上述背景技术中提出一般需要维修人员进行全线检查，这样数据中台故障或暂停数据中台原因查找的时间随之增长，数字化产线中设备稼动时间缩短，受到与故障相关数据较少，故障不均衡的影响，导致其准确率较低的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种数据中台运行故障预测方法，包括有采集模块、故障分类模块、预测模块、温度数据读取模块、提取模块、缓存模块、处理器，包括如下步骤：

5、步骤一：采集模块，采集数据中台的性能指标的数据，可以采集性能指标包括cpu使用率、内存利用率和磁盘空间利用率；

6、步骤二：故障分类模块，用于将采集的信息停顿时长进行分类后排序，获得需要的目标设备各故障类型对应的停顿时长序列，传感器采集装备数据，对装备数据进行滤波处理；

7、步骤三：预测模块，用于将数据中台运行故障的历史数据输入至已训练的神经网络，获取神经网络输出的数据中台运行故障的故障预测结果；

8、步骤四：温度数据读取模块，用于根据当前数据中台端口的类型从开始参数数据信息中读取当前温度信息和温度阈值信息，开始参数数据信息中的温度数据格式与数据中台端口类型相呼应；

9、步骤五：提取模块，用于选取数据中台运行数据，作为每个数据中台的运行故障，并对数据中台运行数据进行离散化和归一化处理得到每个运行故障对应的故障样本；

10、步骤六：缓存模块，用于调用预设缓存介质缓存数据中台的信息、数据中台的变更信息、数据中台的异常报告和数据中台的故障预测信息，可以缓存重要的数据；

11、步骤七：处理器，可以将计算机程序在被处理器执行时，对命令实施的前一个命令实施例的智能锁故障预测方法。

12、优选的，所述从系统软件外部收集数据并将数据输入到系统软件内部的一个插口，便于对信息进行收集。

13、优选的，所述可以对数据中台内部的故障进行分类处理，便于最终确定待检测数据中台的故障分类结果。

14、优选的，所述预测模块涉及的作用是传入数据中台数据的未来预测，以便于更精确地做数据中台数据故障维修。

15、优选的，所述温度模块用于连接多路数据中台温度传感器，实现温度采集、数据上传功能，便于对数据中台的位温度进行检测。

16、优选的，所述提取模块直接数据中台需要连接数据库，并且对数据库进行增删改查修改。

17、优选的，所述模块缓存就在导入时候检查是否该模块已经被缓存起来，便于将数据中台的数据进行自动缓冲，避免丢失。

18、优选的，所述处理器解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。

19、与现有技术相比，本发明的有益效果是：该数据中台运行故障预测方法，对数据中台出现故障的时间以及具体的部件进行预测，提高了数据中台检测的效率，也保证了数据中台的运行稳定，也可以保证在故障预测过程当中，信息不被误删，可以增加与故障相关的样本数量，更好地保证了数据集中正负样本的均衡性，提高了故障预测的准确率，可以更快地运行数据进行故障预测识别，输出故障预测结果，方便快捷，避免了装备故障预测的方法对复杂的系统存在预测不准确的问题。

技术特征：

1.一种数据中台运行故障预测方法，包括有采集模块、故障分类模块、预测模块、温度数据读取模块、提取模块、缓存模块、处理器，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1一种数据中台运行故障预测方法，其特征在于：所述从系统软件外部收集数据并将数据输入到系统软件内部的一个插口，便于对信息进行收集。

3.根据权利要求2一种数据中台运行故障预测方法，其特征在于：所述可以对数据中台内部的故障进行分类处理，便于最终确定待检测数据中台的故障分类结果。

4.根据权利要求3一种数据中台运行故障预测方法，其特征在于：所述预测模块涉及的作用是传入数据中台数据的未来预测，以便于更精确地做数据中台数据故障维修。

5.根据权利要求4一种数据中台运行故障预测方法，其特征在于：所述温度模块用于连接多路数据中台温度传感器，实现温度采集、数据上传功能，便于对数据中台的位温度进行检测。

6.根据权利要求5一种数据中台运行故障预测方法，其特征在于：所述提取模块直接数据中台需要连接数据库，并且对数据库进行增删改查修改。

7.根据权利要求6一种数据中台运行故障预测方法，其特征在于：所述模块缓存就在导入时候检查是否该模块已经被缓存起来，便于将数据中台的数据进行自动缓冲，避免丢失。

8.根据权利要求7一种数据中台运行故障预测方法，其特征在于：所述处理器解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。

技术总结
本发明公开了一种数据中台运行故障预测方法，包括：采集模块、故障分类模块、预测模块、温度数据读取模块、提取模块、缓存模块、处理器。该数据中台运行故障预测方法，对数据中台出现故障的时间以及具体的部件进行预测，提高了数据中台检测的效率，也保证了数据中台的运行稳定，也可以保证在故障预测过程当中，信息不被误删，可以增加与故障相关的样本数量，更好地保证了数据集中正负样本的均衡性，提高了故障预测的准确率，可以更快地运行数据进行故障预测识别，输出故障预测结果，方便快捷，避免了装备故障预测的方法对复杂的系统存在预测不准确的问题。

技术研发人员：朱玉东,黄帅
受保护的技术使用者：南京六朝云智科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15