[发明专利]设备故障预测方法、装置、可读存储介质及电子设备

说明书

本发明公开了一种设备故障预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，方法包括：根据对目标域设备的描述信息和样本设备各自的描述信息的相似性比较结果，从所述样本设备中确定出源域设备；获取所述目标域设备的目标域样本集以及所述源域设备的源域样本集；根据所述目标域样本集以及所述源域样本集，构造携带设备类型标签的故障样本集；根据所述携带设备故障类型标签的故障样本集预测所述目标域设备的故障类型。通过本发明的技术方案，可增加故障预测的数据量，从而可较为准确的实现目标域设备的故障预测。

技术领域

本发明涉及能源技术领域，尤其涉及设备故障预测方法、装置、可读存储介质及电子设备。

背景技术

设备故障检测对设备的安全运行十分重要。

目前，主要通过机器学习算法训练故障预测模型，基于故障预测模型进行设备的故障预测。

但是，设备故障数据较少，尤其是对于新投入运行的设备，其故障数据更少，导致故障预测模型的精度较低。

发明内容

本发明提供了一种设备故障预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，可增加故障预测的数据量，从而可较为准确的实现目标域设备的故障预测。

第一方面，本发明提供了一种设备故障预测方法，包括：

根据对目标域设备的描述信息和样本设备各自的描述信息的相似性比较结果，从所述样本设备中确定出源域设备；

获取所述目标域设备的目标域样本集以及所述源域设备的源域样本集；

根据所述目标域样本集以及所述源域样本集，构造携带设备类型标签的故障样本集；

根据所述携带设备故障类型标签的故障样本集预测所述目标域设备的故障类型。

第二方面，本发明提供了一种设备故障预测装置，包括：

比较模块，用于根据对目标域设备的描述信息和样本设备各自的描述信息的相似性比较结果，从所述样本设备中确定出源域设备；

获取模块，用于获取所述目标域设备的目标域样本集以及所述源域设备的源域样本集；

构造模块，用于根据所述目标域样本集以及所述源域样本集，构造携带设备类型标签的故障样本集；

预测模块，用于根据所述携带设备故障类型标签的故障样本集预测所述目标域设备的故障类型。

第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述处理器执行如第一方面中任一所述的方法。

第四方面，本发明提供了一种电子设备，包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如第一方面中任一所述的方法。

本发明提供了一种设备故障预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，该方法通过根据对目标域设备的描述信息和样本设备各自的描述信息的相似性比较结果，从样本设备中确定出源域设备，然后，获取目标域设备的目标域样本集以及源域设备的源域样本集，之后，根据目标域样本集以及源域样本集，构造携带设备类型标签的故障样本集，之后，根据故障样本集以及目标域设备的运行数据，对目标域设备进行故障预测。综上所述，通过本发明的技术方案，将源域设备上的数据迁移到目标域设备构造携带故障类型标签的故障样本集，增加了用于故障预测的数据量，从而可较为准确的预测目标域设备的故障类型。

上述的非惯用的优选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明