[发明专利]设备异常告警方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种设备异常告警方法、装置及电子设备，涉及设备告警技术领域，包括获取设备的采样数据；根据预设分类模型对采样数据进行分类判定，得到异常特征；获取设备的实时数据；根据预设分类模型将实时数据划分为不同数据类型；基于异常特征对不同数据类型进行比对，得到异常告警信号。本发明可以有效提高故障准确率，降低工作量。

技术领域

本发明涉及设备告警技术领域，尤其是涉及一种设备异常告警方法、装置及电子设备。

背景技术

当前，在物联网平台中，对物联网设备的故障检测非常重要。通常设备中一个温度传感器进行温度上报时，温度的可报范围为-55℃～125℃；设置低阈值为0℃，高阈值为40℃，当温度在正常范围以内时，每10分钟或每个小时进行一次数据上报；当温度异常时，温度传感器每1分钟进行一次数据上报，管理中心收到数据后，检查上报的异常标记和温度数据，判定温度是否正常，然后做进一步的处理。但是，在实际使用中，由于环境因素的影响和温度传感器的故障导致上报数据不准确，进而造成故障判断错误。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种设备异常告警方法、装置及电子设备，可以有效提高故障准确率，降低工作量。

第一方面，本发明提供了一种设备异常告警方法，其中，包括：

获取设备的采样数据；

根据预设分类模型对所述采样数据进行分类判定，得到异常特征；

获取设备的实时数据；

根据预设分类模型将所述实时数据划分为不同数据类型；

基于所述异常特征对所述不同数据类型进行比对，得到异常告警信号。

进一步的，所述根据预设分类模型对所述采样数据进行分类判定，得到异常特征的步骤之前，还包括：

根据K均值聚类算法进行建模，得到预设分类模型。

进一步的，所述根据K均值聚类算法进行建模，得到预设分类模型的步骤，包括：

将K个聚类中心点分为K个数据分类；

根据所述K个数据分类进行聚类计算，得到不再变化的K个聚类中心点；

根据预设建模数据对所述不再变化的K个聚类中心点进行建模，得到预设分类模型。

进一步的，所述根据预设分类模型对所述采样数据进行分类判定，得到异常特征的步骤，包括：

根据预设分类模型将所述采样数据分为多个数据种类；

当某个数据种类占全部数据种类的比例小于预设值时，所述某个数据种类为异常分类；

根据所述异常分类得到异常特征。

进一步的，所述基于所述异常特征对所述不同数据类型进行比对，得到异常告警信号的步骤，包括：

将所述不同数据类型依次与所述异常特征进行比对；

在数据类型中的特征与所述异常特征相同时，得到异常告警信号。

第二方面，本发明提供了一种设备异常告警装置，其中，包括：

采样数据单元，用于获取设备的采样数据；

分类判定单元，用于根据预设分类模型对所述采样数据进行分类判定，得到异常特征；

实时数据单元，用于获取设备的实时数据；

划分单元，用于根据预设分类模型将所述实时数据划分为不同数据类型；

比对单元，用于基于所述异常特征对所述不同数据类型进行比对，得到异常告警信号。