一种异常信息诊断的方法、装置、设备及可读存储介质与流程

本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种异常信息诊断的方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术：

1、当前，客户需求日益增长，结合不同客户的实际情况，在诸多项目上面出现客户端出现信息异常的问题。并且伴随着客户客户群体的扩大，共性问题反复出现，对于这类问题的解决的人力和时间消耗也逐渐增加。所以致力于寻求一个可以解决较大范围解决异常信息诊断的方案。

2、传统的方法主要依赖于人工观察和手动记录，其主要缺点包括：

3、人力资源消耗高： 传统方法需要大量的人力资源信息记录，包括检查人员、培训人员和管理人员等，成本较高。

4、效率低下： 人工观察和手动记录需要较长的时间，并且容易出现疏漏和错误。再对记录进行人工检查，工作重复效率低。

5、主观性影响： 由于依赖于人工观察，信息检查结果容易受到观察者主观因素的影响，导致结果不够客观和准确。

6、数据分析困难： 传统方法采集的数据通常是非结构化的，难以进行系统化的分析和挖掘，限制了检查结果依赖检查人员的经验，难以进行数据分析和推广应用。

7、为了解决这些问题，近年来出现了一些基于信息诊断的方法，但仍存在一些局限性：

8、单一模态数据分析： 部分现有方法只关注单一模态数据（如图像或语音），而忽视了多模态数据融合的优势，导致特征表征不够全面和准确。

9、数据处理复杂性： 多模态数据的处理和分析需要涉及多个领域的专业知识，如计算机视觉、语音识别等，技术复杂度较高。

10、实时性和适用性： 部分方法在实际应用中存在实时性不足、适用性差等问题，无法满足快速变化的市场需求。

11、因此，需要一种更为智能、高效、准确的快销品巡店督导方法，以应对市场竞争的挑战，并提高巡店管理的水平和效率。

技术实现思路

1、为了解决以上技术问题，本发明提供了一种异常信息诊断的方法，能够有效地识别和诊断设备中的异常信息，从而提高设备运行效率和减少故障率。

2、本发明的技术方案是：

3、一种异常信息诊断的方法，一是对设备的运行状态进行实时监测，收集温度、振动、电压、电流等数据信息。二是收集与设备异常相关的数据，包括实时数据、历史数据和日志信息。三是利用异常诊断装置和诊断算法，对收集到的数据进行分析，识别异常模式，并定位故障源。四是当检测到异常时，通过声音、光闪或其他方式发出报警信号，及时通知运维人员进行处理。五是将诊断结果和异常信息记录在非暂时性计算机记录介质中，并生成诊断报告，供运维人员参考和分析。

4、进一步的，

5、具体包括

6、1）数据种类存储与判断，通过数据种类存储部保存有判断运转数据是性能信息还是设备运转条件信息的数据种类信息，从而为后续的异常诊断提供基础。

7、2）监测与记录，使用高密度、高精度的监测设备，捕捉和记录供配电系统中的局部异常或局部故障信息。远程监测设备状态（如振动、温度、转速、电压、电流等），并通过智能诊断提前发现设备异常信息。

8、3）在线监测与智能告警：结合新一代信息技术与设备故障诊断技术，对工业设备进行24小时在线状态监测，并提供故障智能告警和故障智能诊断。实时发现设备的异常情况并提前预警，以减少设备的故障停机时间，提高生产效率。

9、4）综合分析：通过基础信息、指标监控、影响因素等多维度数据，确认设备的异常诊断结果。考虑实际应用中设备运维数据的缺失问题，优化异常检测算法以提高准确性。

10、再进一步的，本发明还采用了镜像校验，用于对应用程序进行诊断，包括所述应用程序的主运行环境及其至少一个镜像环境，所述镜像环境是通过对所述主运行环境进行复制而得到的，该系统还至少包括所述主运行环境中的诊断模块和所述镜像环境中的诊断模块，二者之间可以关于应用程序的故障而进行交互作用。

11、再进一步的，

12、包括：基于知识图谱的异常数据诊断，通过获取异常数据，并根据异常数据和预设知识图谱确定异常事件，从而实现对异常信息的诊断。

13、指标拆解与数值变化率计算，将异常指标拆解为多个子指标，计算每个子指标的数值变化率，将数值变化率最大的子指标确定为异常指标，提高了异常指标的诊断效率和准确性。

14、基于日志数据的分布式软件系统故障诊断，利用日志数据中的异常信息，如分布异常、序列异常、变量异常等，定位到特定的出错日志及事件信息。

15、传输异常诊断，通过实时提取以及记录的诊断相关信息进行传输异常诊断，简化了传输异常诊断的繁琐步骤。

16、此外，本发明还提供了一种异常信息诊断的装置，包括：

17、数据种类存储与判断部分：具备数据种类存储部，用于保存和判断运转数据的种类信息；

18、异常信息捕捉及故障诊断分析部分，具备监测电压、电流的动态特性，用于捕捉和记录系统中的异常信息，能准确记录大量波形信息及事件。

19、故障诊断系统，实时监测备状态并进行故障诊断，通过故障计算模型准确评估设备故障部位，匹配相应处理措施与维修建议，支持多设备故障概览、异常设备诊断以及设备故障处理；

20、存储介质，用于记录和存储异常诊断过程中产生的大量数据和日志信息。例如，error_info类是exception对象的信息存储体，用于记录异常处理信息。

21、中央处理系统，通过对传感器采集的数据进行分析和处理，识别设备运行过程中存在的故障和异常情况，并生成报警信号或预警信息，以便及时采取相应的维修和处理措施。

22、进一步的，

23、本发明还采用了镜像校验，用于对应用程序进行诊断，包括所述应用程序的主运行环境及其至少一个镜像环境，所述镜像环境是通过对所述主运行环境进行复制而得到的，该系统还至少包括所述主运行环境中的诊断模块和所述镜像环境中的诊断模块，二者之间可以关于应用程序的故障而进行交互作用。

24、再进一步的，

25、采用s.m.a.r.t 自监控，分析和报告技术（smartctl）：用于查看和检测磁盘硬件信息，可以打印smart自检和错误日志，启用并禁用smart自动检测，以及初始化设备自检。

26、本发明可以够提高搭载于车辆的检测器状态的诊断结果的可靠性，诊断检测车辆周围的信息的检测器的异常。也可用于内燃机异常诊断，在节流阀开度恒定的规定的运转状态下进行异常诊断。还可以用于检测和诊断采样通道中的异常情况。在长时间运行过程中应保持高可靠性和稳定性，确保诊断结果的准确性和可靠性。

27、本发明还提供了一种设备，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计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现上述任一项所述的方法。

28、本发明还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现上述任一项所述的方法。

29、本发明的有益效果是：

30、一是提升性能指标：通过分析平均事务响应时间、每秒点击数和业务成功率等指标，可以评估系统在不同负载下的表现。二是提高资源利用率：监控系统资源（如cpu、内存和磁盘使用率）以及web服务器和数据库服务器的资源使用情况，可以帮助识别瓶颈和潜在问题。三是优化并发处理能力：通过模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测，可以预测系统在高并发场景下的行为和性能，从而查找和解决问题。四是测试结果的可视化：loadrunner提供了丰富的图表和报告功能，使得测试结果更加直观易懂，便于分析和决策

31、总之，本发明旨在利用先进的人工智能技术，打造一种异常信息诊断的方法及装置、介质、设备，为企业提供更好信息诊断解决方案，提升市场竞争力。