(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210612308.6 (22)申请日 2022.05.31 (71)申请人 济南浪潮数据技 术有限公司 地址 250101 山东省济南市自由贸易试验 区济南片区浪潮路1036号 浪潮科技园 S05楼S311室 (72)发明人 张源升　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 张倩 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/28(2019.01) G06F 17/18(2006.01)G06Q 10/00(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 设备运维方法、 设备运维装置、 设备运维设 备及存储介质 (57)摘要 本申请涉及计算机运行维护技术领域， 具体 公开了一种设备运维方法、 设备运维装置、 设备 运维设备及存储介质， 采用包括告警状态值、 转 换条件、 正常状态值的三元组结构作为训练数 据， 从设备资源信息和设备告警配置信息提取训 练数据、 构建训练数据集， 对基于TransE模型搭 建的文本信息标签处理框架进行训练， 得到以向 量形式描述 设备资源信息、 设备告警配置信息等 数据的关联性的设备故障诊断模 型。 当接收到设 备告警信息时， 基于设备告警信息和设备故障诊 断模型， 可以自动生成与设备告警信息对应的故 障反馈结果供运维人员参考， 减少了运维人员需 要到现场进行设备故障排 查的情况。 权利要求书3页 说明书12页 附图2页 CN 114996936 A 2022.09.02 CN 114996936 A 1.一种设备运维方法， 其特 征在于， 包括： 根据设备资源信息和设备告警配置信息， 构建训练数据集； 所述训练数据集的训练数 据为包括告警状态值、 转换 条件、 正常状态值的三元组结构； 利用所述训练数据集， 对基于TransE模型搭建的文本信息标签处理框架进行训练， 得 到设备故障诊断模型； 当接收到设备告警信息时， 基于所述设备告警信息和所述设备故障诊断模型， 得到与 所述设备告警信息对应的故障反馈结果； 关联输出 所述故障反馈结果与所述设备告警信息 。 2.根据权利要求1所述的设备运维方法， 其特征在于， 所述文本信 息标签处理框架具体 包括所述TransE模型、 多层感知机模型和置信学习模块； 所述利用 所述训练数据集， 对基于TransE模型搭建的文本信息标签处理框架进行训 练， 得到设备故障诊断模型， 具体包括： 将包含新增实例实体的三元组、 所述三元组中每一所述新增实例实体的本体概念以及 每一所述 新增实例实体的邻居实例实体集 合输入所述TransE模型； 对所述三元组中每一所述新增实例实体均通过双层注意力机制生成所述本体概念的 表征； 基于所有所述本体概念的表征与所述 三元组生成所述 新增实例实体的模板表征； 结合所述模板表征和所述邻居实例实体集 合生成所述 新增实例实体的最终表征向量； 基于所述 最终表征向量评估所述 三元组的合法性； 如果满足合法性要求， 则利用所述最终表征向量更新所述文本信 息标签处理框架的参 数； 其中， 所述本体概念为所述告警状态值或所述正常状态值， 所述邻居实例 实体集合包 括所述告警状态值的关联信息和/或所述 正常状态值的关联信息 。 3.根据权利要求2所述的设备运维方法， 其特征在于， 以所述告警状态值为所述三元组 中的头实体， 以所述 正常状态值 为所述三元组中的尾实体。 4.根据权利要求1所述的设备运维方法， 其特征在于， 所述利用所述训练数据集， 对基 于TransE模型 搭建的文本信息标签处 理框架进行训练， 得到设备故障诊断模型， 具体包括： 将所述告警状态值转换为头实体向量， 将所述转换条件转换为关系向量， 将所述正常 状态值转换为尾实体向量； 将所述头实体向量、 所述关系向量和所述尾实体向量代入距离函数， 以计算所述头实 体向量与所述关系向量之和与所述尾实体向量之间的向量间距； 选择最小的向量间距对应的所述头实体向量、 所述关系向量和所述尾实体向量的三元 组为当前迭代次数对应的正确三元组； 利用所述正确三元组更新所述文本信 息标签处理框架的参数， 直至将相邻 两次迭代计 算对应的所述正确三元组代入损失函数得到的损失值小于预设损失值， 得到所述设备故障 诊断模型。 5.根据权利要求4所述的设备运维方法， 其特征在于， 所述距离函数具体通过下述等式 表示： fr(h,t)＝| |h+r‑t||L1/L2；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114996936 A 2其中， fr(h,t)为所述向量间距， h为所述头实体向量， r为所述关系向量， t为所述尾实体 向量， L1为曼哈顿距离， L2为欧式距离 。 6.根据权利要求4所述的设备运维方法， 其特征在于， 所述损失函数具体通过下述等式 表示： 其中， L为所述损失函数值， h为所述头实体向量， r为所述关系向量， t为所述尾实体向 量， ∑(h,r,t)为h、 r、 t三个向量的输出， 为h、 r、 t三个向量方向的单位向量的输 出， 为h向量方向的单位向量， 为r向量方向的单位向量， 为t向量方向的单位向量， fr (h,t)为所述向量间距， 为单位向量间距。 7.根据权利要求1所述的设备运维方法， 其特征在于， 所述故障反馈结果包括故障诊断 结果和/或故障修复方案 。 8.根据权利要求1所述的设备运维方法， 其特征在于， 所述基于所述设备告警信 息和所 述设备故障诊断模型， 得到与所述设备告警信息对应的故障反馈结果， 具体包括： 以所述设备告警信 息为所述告警状态值， 自基于所述设备资源信 息和所述设备告警配 置信息建立的设备信息数据库中查询待选故障反馈结果； 若无法查询得到所述待选故障反馈结果， 则以未查询到故障原因为所述故障反馈结 果； 若仅查询得到一个所述待选故障反馈结果， 则以所述待选故障反馈结果为所述故障反 馈结果； 若查询得到多个所述待选故障反馈结果， 则将各所述待选故障反馈结果输入所述设备 故障诊断模型， 得到各所述待选故障反馈结果的置信度排序结果； 以所述置信度排序结果 靠前的一个或多个所述待选故障反馈结果 为所述故障反馈结果。 9.根据权利要求1所述的设备运维方法， 其特征在于， 所述基于所述设备告警信 息和所 述设备故障诊断模型， 得到与所述设备告警信息对应的故障反馈结果， 具体包括： 以所述设备告警信 息为所述告警状态值， 基于所述设备资源信 息和所述设备告警配置 信息建立的设备信息数据库中查询待选中间故障原因； 若无法查询得到所述待选中间故障原因， 则以未查询到故障原因为所述故障反馈结 果； 若仅查询得到一个所述待选中间故障原因， 则以所述待选 中间故障原 因为中间故障原 因； 若查询得到多个所述待选 中间故障原因， 则将各所述待选 中间故障原 因输入所述设备 故障诊断模型， 得到各所述待选中间故障原因的置信度排序结果； 以所述置信度排序结果 靠前的一个或多个所述待选中间故障原因为所述中间故障原因； 以所述中间故障原因为所述告警状态值， 返回所述基于所述设备资源信 息和所述设备 告警配置信息 建立的设备信息数据库中查询待选中间故障原因的步骤， 直至无法查询得到 所述待选中间故障原因， 并以最后的所述告警状态值 为所述故障反馈结果。 10.一种设备运维装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114996936 A 3