1.一种计量设备健康状态评估方法，其特征在于，包括：获取预设计量设备的计量设备信息和当前运行数据；对当前运行数据进行数据预处理，以确定去噪运行数据；根据计量设备信息和去噪运行数据获取历史运行数据；根据历史运行数据对预设的健康评估算法模型进行训练更新，并将去噪运行数据输入训练更新后的健康评估算法模型中进行分析，以生成设备健康指数；评估设备健康指数，以确定设备健康状态；将设备健康状态上传至预设的主站，并根据设备健康状态和预设的预警信息进行预警；根据计量设备信息和去噪运行数据获取历史运行数据的步骤包括：获取数据库历史信息；根据计量设备信息在数据库历史信息中查找，判断是否存在同类型设备信息；若存在，则将数据库历史信息中同类型设备信息的同类运行数据确定为历史运行数据；若不存在，则对比历史数据库信息与计量设备信息，确定相似设备信息和参考设备信息；根据相似设备信息在数据库历史信息中查找确定相似运行数据；对去噪运行数据进行时序提取，以生成运行数据序列；对运行数据序列和相似设备信息进行偏差分析，以确定历史数据偏差；根据历史数据偏差对参考设备信息进行校准，以确定历史运行数据；对运行数据序列和相似设备信息进行偏差分析，以确定历史数据偏差的步骤包括：获取设备温度序列、设备负载序列、历史温度序列和历史负载序列；根据预设的负载率权重和预设的工况温度权重对设备温度序列、设备负载序列、历史温度序列和历史负载序列的偏差进行加权，以确定工况相似度；判断工况相似度是否小于预设的工况相似度阈值；若小于，则将该历史温度序列和历史负载序列所对应相似运行数据剔除；若不小于，则将该历史温度序列和历史负载序列所对应的相似运行数据确定为同工况运行数据；对同工况运行数据和运行数据序列进行分析，以确定同维历史序列；对同维历史序列和运行数据序列进行分析，以确定历史数据偏差；对同维历史序列和运行数据序列进行分析，以确定历史数据偏差的步骤包括：将同维历史序列和运行数据序列输入预设的最小二乘系数模型，以确定多项式拟合系数；将运行数据序列、多项式拟合系数和同维历史序列输入预设的多项式拟合模型中，以确定拟合数据偏差；对拟合数据偏差进行时序排列，以确定历史数据偏差。
2.根据权利要求1所述的一种计量设备健康状态评估方法，其特征在于，对比历史数据库信息与计量设备信息，确定相似设备信息和参考设备信息的步骤包括：对历史数据库信息和计量设备信息进行信息提取，以确定设备运行环境和历史运行环境；对设备运行环境和历史运行环境进行相似度对比，以确定环境相似度；判断环境相似度是否大于预设的环境相似阈值；若大于，则将该历史运行环境对应的历史数据库信息确定为可用历史信息；若不大于，则将该历史运行环境对应的历史数据库信息剔除；对可用历史信息和计量设备信息进行分析，以确定相似设备信息和参考设备信息。
3.根据权利要求2所述的一种计量设备健康状态评估方法，其特征在于，对可用历史信息和计量设备信息进行分析，以确定相似设备信息和参考设备信息的步骤包括：对可用历史信息和计量设备信息进行信息提取，以确定当前核心部件信息、历史核心部件信息、当前协同逻辑信息和历史协同逻辑信息；对当前核心部件信息和历史核心部件信息进行相似度对比，以确定核心部件相似度；对当前协同逻辑信息和历史协同逻辑信息进行相似度对比，以确定逻辑信息相似度；根据预设的部件相似度占比和预设的逻辑相似度占比对核心部件相似度和逻辑信息相似度进行加权，以确定历史总相似度；将历史总相似度大于预设的总相似度阈值的可用历史信息确定为参考设备信息；将对应历史总相似度最大的可用历史信息确定为相似设备信息。
4.根据权利要求1所述的一种计量设备健康状态评估方法，其特征在于，对同工况运行数据和运行数据序列进行分析，以确定同维历史序列的步骤包括：获取同工况运行数据的同工况时间序列和运行数据序列的运行时间序列；对比同工况时间序列和运行时间序列，以确定覆盖时间点、未覆盖时间点和覆盖点数据；根据未覆盖时间点在同工况时间序列中确定左相邻时间点和右相邻时间点；根据左相邻时间点和右相邻时间点在同工况运行数据中确定左相邻运行数据和右相邻运行数据；将左相邻时间点、右相邻时间点、左相邻运行数据、右相邻运行数据和未覆盖时间点输入预设的线性插值模型中，以确定插值运行数据；将覆盖点数据和插值运行数据根据运行时间序列组合，以确定同维历史序列。
5.一种计量设备健康状态评估系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取计量设备信息、当前运行数据和历史运行数据；存储器，用于存储如权利要求1至4中任一项所述的一种计量设备健康状态评估方法的程序；处理器，存储器中的程序能够被处理器加载执行且实现如权利要求1至4中任一项所述的一种计量设备健康状态评估方法。
6.一种智能终端，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至4中任一项所述的一种计量设备健康状态评估方法的计算机程序。
