一种自动化设备诊断自修复方法及系统与流程

本发明涉及自动诊断修复，具体涉及一种自动化设备诊断自修复方法及系统。

背景技术：

1、随着物联网技术的飞速发展，万物互联成为时代趋势，促使大量设备接入云端，设备智能化水平显著提升，极大地增强了对设备的监控、管理及维护能力。这一进步依赖于设备标准物模型的建立和设备故障规则引擎的应用，二者共同作用下，能够实现实时监控设备状态，一旦设备运行参数偏离正常范围，触及预设阈值，即可触发警告机制，并启动远程控制程序进行问题干预。尽管如此，现行技术方案仍面临若干挑战，主要体现在故障响应的即时性和处理效率上。

2、现有技术的不足：

3、1.故障感知延迟：现有技术体系在设备故障识别上存在滞后性，往往直至客户实际使用中发现问题，才意识到设备异常，这导致了故障处理的被动性，影响了用户体验和服务质量。

4、2.运维成本高昂：面对设备故障，传统做法通常依赖运维人员实地检查与维修。然而，许多情况下故障根源并非硬件损坏，而是网络通讯、信号传输等软件层面的问题，这类问题通过远程即可解决。派遣人员现场处理不仅耗时长，而且人力成本高昂，降低了运维效率。

5、因此，现有技术存在不足，需要进一步改进。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供一种自动化设备诊断自修复方法及系统。

2、为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

3、本发明提供一种自动化设备诊断自修复系统，包括：

4、设备物模型构建模块，用于定义标准物模型与自定义物模型，标准化设备属性、事件及行为，以实现设备间及设备与云服务器之间的高效数据交换；

5、规则引擎模块，用于配置针对不同设备属性的故障阈值及恢复条件，对设备上报信息进行实时计算分析，触发故障告警；

6、规则联动执行模块，接收规则引擎的触发指令，基于预先配置的联动规则向设备下发自修复操作指令，包括重启、重置网络连接，实现设备的自动修复功能。

7、进一步地，所述设备物模型构建模块支持动态扩展，允许用户根据新设备特性实时添加或修改物模型属性，以适应多样化的设备接入需求。

8、进一步地，所述规则引擎模块具备多维度规则配置能力，能够基于时间、次数或复合条件设定故障阈值，提高故障识别的精准度和灵活性。

9、进一步地，所述规则联动执行模块包含指令优化单元，用于根据设备当前状态和历史维修记录，选择最合适的自修复指令，优化修复效果。

10、进一步地，该系统还包括数据分析模块，用于对设备上报的历史数据进行深度学习与分析，为规则引擎提供故障预测模型，提前预防潜在故障。

11、本发明提供一种自动化设备诊断自修复方法，基于上述自修复系统，其特征在于，该方法包括以下步骤：

12、s1，定义设备物模型，涵盖设备属性、事件及行为，构建标准化数据接口；

13、s2，配置规则引擎，根据设备物模型设定的各类故障预警阈值及恢复策略，实现对设备状态的智能监控；

14、s3，实时收集设备上报的运行状态信息，利用规则引擎分析判断是否触发设定的故障条件；

15、s4，当故障条件被满足时，自动触发规则联动机制，向目标设备下发预设的自修复指令；

16、s5，设备接收并执行自修复指令，完成故障自我修复过程，提升设备运行稳定性和运维效率，减少人工介入需求。

17、进一步地，步骤s1，定义设备物模型过程中，还包括对设备进行分类管理，根据不同设备类别预设基础物模型模板，加速物模型部署进程。

18、进一步地，步骤s2，配置规则引擎过程中，用户通过图形化界面直观设定故障条件和恢复条件，简化规则配置流程，提升用户体验。

19、进一步地，步骤s3，实时收集设备状态信息过程中，集成异常检测算法，能够自动识别设备上报信息中的异常模式，增强故障预警的及时性。

20、进一步地，步骤s5，执行自修复指令后，自动记录修复日志并进行效果评估，反馈至规则引擎模块，持续迭代优化自修复策略。

21、采用本发明的技术方案，具有以下有益效果：

22、1.即时故障感知与高效响应：通过建立设备物模型和实时监控设备状态，本发明能够即时发现设备异常，相较于传统依赖用户反馈的模式，大幅缩短了故障感知时间，确保问题得到迅速响应，提升了服务质量和用户体验。

23、2.标准化与个性化并存的接入能力：标准化物模型的运用促进了不同设备间的互操作性和数据一致性，同时，自定义物模型的支持使得系统能够灵活适应各种设备的特殊需求，实现了快速接入和高效管理，降低了设备接入的技术门槛和时间成本。

24、3.智能预警与故障预防：规则引擎的引入允许针对不同设备属性配置个性化的故障阈值和恢复条件，结合丰富的判断逻辑，能够准确预警多种类型的故障，不仅限于硬件问题，还包括网络、信号等软性故障，有效预防了问题的恶化，减轻了运维负担。

25、4.自动化自修复机制：通过规则联动，系统能够自动下发自修复指令，实现设备的自我修复，如重启、重置或网络重连等，大大减少了需要运维人员现场干预的情况，显著降低了人工成本和运维时间，提高了设备的连续运行时间和整体可用性。

26、5.运维成本与效率的优化：综合以上特点，本发明通过高度自动化和智能化的故障管理流程，极大减少了设备因故障停机的时间，优化了资源分配，同时降低了因故障排查和修复造成的直接和间接成本，为设备运维领域带来了革命性的效率提升和成本节约。

技术特征：

1.一种自动化设备诊断自修复系统，特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述设备物模型构建模块支持动态扩展，允许用户根据新设备特性实时添加或修改物模型属性，以适应多样化的设备接入需求。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述规则引擎模块具备多维度规则配置能力，能够基于时间、次数或复合条件设定故障阈值，提高故障识别的精准度和灵活性。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述规则联动执行模块包含指令优化单元，用于根据设备当前状态和历史维修记录，选择最合适的自修复指令，优化修复效果。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，该系统还包括数据分析模块，用于对设备上报的历史数据进行深度学习与分析，为规则引擎提供故障预测模型，提前预防潜在故障。

6.一种自动化设备诊断自修复方法，基于权利要求1-5任意一项所述的自修复系统，其特征在于，该方法包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤s1，定义设备物模型过程中，还包括对设备进行分类管理，根据不同设备类别预设基础物模型模板，加速物模型部署进程。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤s2，配置规则引擎过程中，用户通过图形化界面直观设定故障条件和恢复条件，简化规则配置流程，提升用户体验。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤s3，实时收集设备状态信息过程中，集成异常检测算法，能够自动识别设备上报信息中的异常模式，增强故障预警的及时性。

10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤s5，执行自修复指令后，自动记录修复日志并进行效果评估，反馈至规则引擎模块，持续迭代优化自修复策略。

技术总结本发明提供一种自动化设备诊断自修复方法及系统，包括：设备物模型构建模块，用于定义标准物模型与自定义物模型，标准化设备属性、事件及行为，以实现设备间及设备与云服务器之间的高效数据交换；规则引擎模块，用于配置针对不同设备属性的故障阈值及恢复条件；规则联动执行模块，接收规则引擎的触发指令，基于预先配置的联动规则向设备下发自修复操作指令，包括重启、重置网络连接，实现设备的自动修复功能。本发明通过构建一套集设备物模型、规则引擎与联动规则于一体的自动化诊断与修复系统，实现了对设备状态的全方位、实时监控与智能管理，显著增强了设备的自我维护能力，为物联网时代的设备健康管理提供了高效、经济的解决方案。技术研发人员：鲁延龙,魏日锐,谭志星,单新宁受保护的技术使用者：深圳市丰宜科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/9