1.一种机械设备故障检测方法，其特征在于，包括：获取所述机械设备中的每个部件的当前数据；根据每个部件的当前数据确定每个部件的评分；根据每个部件的评分确定所述机械设备的评分；根据所述机械设备的评分确定所述机械设备当前是否存在故障；根据预先训练的评分模型中的故障持续时长权重系数对所述每个部件的评分进行调整，得到调整后的每个部件的评分：score i ＝W t *score I其中，score i 为调整后的每个部件的评分，W t 为实时累计每个部件的故障时长权重系数，score I 为调整前的每个部件的评分。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：获取所述机械设备的预设评分参数；根据预先训练的评分模型中特征系数和所述预设评分参数计算所述机械设备的基础分。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述每个部件的当前数据包括每个部件的多个特征的当前数据，根据每个部件的当前数据确定每个部件的评分包括：根据所述预先训练的评分模型中特征系数和每个特征的当前数据确定每个部件的每个特征的评分；根据每个部件的每个特征的评分和所述机械设备的基础分确定每个部件的评分。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个部件的评分确定所述机械设备的评分包括：根据所述预先训练的评分模型中的每个部件的综合权重系数和每个部件的评分确定所述机械设备的评分；或者根据所述预先训练的评分模型中的每个部件的综合权重系数和调整后的每个部件的评分确定所述机械设备的评分。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取所述机械设备中的每个部件的当前数据之前，该方法还包括：获取所述机械设备中的每个部件的历史数据，所述每个部件的历史数据包括每个部件的多个特征的历史正常数据和每个部件的多个特征的历史故障数据；对每个部件的历史数据进行分箱离散化处理，得到每个部件的每个特征的多组离散化历史数据；根据每个部件的每个特征的多组离散化历史数据确定每个特征的每组离散化历史数据的证据权重；根据确定每个特征的每组离散化历史数据的证据权重确定每个特征的信息价值；根据每个特征的信息价值从每个部件的每个特征的多组离散化历史数据中选取特征；基于被选取特征的多组离散化历史数据训练初始模型，得到所述预先训练的评分模型和所述预先训练的评分模型中的各个特征系数及各个部件的评分和各个部件的各个特征的评分。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当每个部件的多个特征的历史故障数据中包含宕机故障数据时，该方法还包括：根据所述宕机故障数据中的宕机故障发生次数计算宕机故障权重系数；根据所述宕机故障权重系数调整所述预先训练的评分模型中的各个部件的评分。
7.一种机械设备故障检测装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取所述机械设备中的每个部件的当前数据；第一确定模块，根据每个部件的当前数据确定每个部件的评分；第二确定模块，用于根据每个部件的评分确定所述机械设备的评分；第三确定模块，用于根据所述机械设备的评分确定所述机械设备当前是否存在故障；第一调整模块，用于根据预先训练的评分模型中的故障持续时长权重系数对所述每个部件的评分进行调整，得到调整后的每个部件的评分：score i ＝W t *score I其中，score i 为调整后的每个部件的评分，W t 为实时累计每个部件的故障时长权重系数，score I 为调整前的每个部件的评分。
8.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现根据权利要求1～6中任意一项所述的方法。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现根据权利要求1～6中任意一项所述的方法。
转果果小程序
转果果公众号