动设备健康度评估方法、装置、设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种动设备健康度评估方法，其特征在于，所述动设备健康度评估方法包括：获取动设备的历史运行状态数据；根据所述历史运行状态数据建立动设备健康度评估模型；将所述动设备的当前运行状态数据输入至所述动设备健康度评估模型进行预测，得到预测结果；根据所述预测结果对所述动设备进行健康度评估。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史状态数据建立动设备健康度评估模型，包括：根据所述历史状态数据确定第一预设模型的第一模型参数和第二预设模型的第二模型参数；将所述历史状态数据划分为训练数据集和测试数据集；根据所述训练数据集和所述第一模型参数训练所述第一预设模型，得到第一健康度模型；根据所述训练数据集和所述第二模型参数训练所述第二预设模型，得到第二健康度模型；根据所述第一健康度模型、所述第二健康度模型和所述测试数据集确定动设备健康度评估模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一健康度模型、所述第二健康度模型和所述测试数据集确定动设备健康度评估模型，包括：根据所述测试数据集分别检验所述第一健康度模型和所述第二健康度模型，得到检验结果；根据所述检验结果选择所述第一健康度模型或所述第二健康度模型作为动设备健康度评估模型。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述动设备的当前运行状态数据输入至所述动设备健康度评估模型进行预测，得到预测结果，包括：根据所述当前运行状态数据确定当前测点数据；将所述当前测点数据输入至所述动设备健康度评估模型，得到所述动设备健康度评估模型基于所述当前测点数据模型输出的测点回归函数；根据所述测点回归函数确定预测结果。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述测点回归函数确定预测结果，包括：根据所述测点回归函数确定初始预测时刻的初始预测结果；根据所述初始预测结果和所述动设备健康度评估模型确定目标预测时刻的目标预测结果；根据所述初始预测结果和所述目标预测结果确定预测结果。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始预测结果和所述目标预测结果确定预测结果，包括：判断当前预测迭代次数是否达到目标迭代次数；当所述当前预测迭代次数达到目标迭代次数，停止预测，并将根据所述初始预测结果
和所述目标预测结果确定预测结果。7.如权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测结果对所述动设备进行健康度评估，包括：根据所述预测结果与预设状态数据确定数据偏离值；根据所述数据偏离值确定所述动设备的健康度；当所述健康度大于预设健康度时，认定所述动设备运行正常；当所述健康度小于预设健康度时，认定所述动设备存在潜在风险，并进行预测。8.一种动设备健康度评估装置，其特征在于，所述动设备健康度评估装置包括：获取模块，用于获取动设备的历史运行状态数据；建立模块，用于根据所述历史运行状态数据建立动设备健康度评估模型；预测模块，用于将所述动设备的当前运行状态数据输入至所述动设备健康度评估模型进行预测，得到预测结果；评估模块，用于根据所述预测结果对所述动设备进行健康度评估。9.一种动设备健康度评估设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的动设备健康度评估程序，所述动设备健康度评估程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的动设备健康度评估方法。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有动设备健康度评估程序，所述动设备健康度评估程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的动设备健康度评估方法。

技术总结
本发明属于大数据分析技术领域，公开了一种动设备健康度评估方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取动设备的历史运行状态数据；根据所述历史运行状态数据建立动设备健康度评估模型；将所述动设备的当前运行状态数据输入至所述动设备健康度评估模型进行预测，得到预测结果；根据所述预测结果对所述动设备进行健康度评估。通过上述方式，能够准确预测动设备的运行状态，并对动设备的健康度进行评估，从而及时发现预警动设备的故障，实现对动设备的高效管理。设备的高效管理。设备的高效管理。


技术研发人员：姚红昭
受保护的技术使用者：姚红昭
技术研发日：2022.04.01
技术公布日：2022/6/21