融合特征矩阵的资产风险追溯维保调度方法及系统与流程

本发明涉及资产运维，具体涉及融合特征矩阵的资产风险追溯维保调度方法及系统。

背景技术：

1、随着企业数字化转型推进，企业的资产数量与资产类型持续增多，资产运行过程中产生的多源状态数据规模持续增长，传统资产风险追溯维保通常依赖人工台账与零散数据统计，难以实现全链路风险数据的闭环追溯与标准化处理。现有模式存在资产台账更新滞后、资产使用与调拨信息无法全程追溯，易出现账实不符、资产流失等问题；维保管理依赖人工记录与被动提醒，常常发生漏保、超保，缺乏智能预警与主动干预机制。同时，资产数据、维保记录、使用状态相互割裂形成信息孤岛，风险追溯过程中多源数据维度分散、特征融合程度低，缺乏统一的特征矩阵化数据建模机制，导致风险追溯数据处理效率低、风险关联追溯精度不足，无法支撑全生命周期追溯与高效维保决策，管理效率低且合规风险高，增加运维成本与系统风险。

2、现有公开号为cn121599374a的专利申请公开了基于bim的全生命周期数据资产管理方法及系统，包括：对bim模型中构件进行编码，生成构件属性向量；通过构件属性驱动的状态采集模板生成构件状态与数据逻辑与结构对齐补全方法；构建了嵌入构件属性信息的状态建模结构，基于状态预测模型输入状态数据流，得到预测风险评分序列，遍历风险评分序列中风险评分大于风险阈值的时间点设置为建议维保时间；设计构件资产包，包括可视标签集合，可视标签集合基于资产评分机制，输出构件资产包进行结构化封装、统一接口推送。该发明构建了一个全生命周期数据资产表达体系，使建筑bim构件从信息片段转变为可持续管理的数据资产。

3、尽管现有基于bim的全生命周期数据资产管理方法及系统，通过对bim模型构件唯一编码、生成构件属性向量、构建标准化时序状态数据流、基于状态预测模型智能输出维保建议、封装构件资产包并以统一接口完成数据推送，实现了建筑构件全生命周期数据贯通、运行风险智能预判与资产数字化闭环管控，但上述bim资产管理方案无法适配资产场景，传统资产风险数据处理存在特征建模不统一、风险追溯链路不完整、数据处理效率低下的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供融合特征矩阵的资产风险追溯维保调度方法及系统，通过五级层级编码规则生成全生命周期追溯码，实现资产全程可追溯，以资产状态特征矩阵为核心载体完成多源状态数据的标准化特征建模，生成资产状态数据流，结合风险行为链模板库及资产状态预测模型，预测风险评估指数并输出风险评估指数序列，完成资产风险的全链路追溯计算；差异化设置风险判定阈值确定初始维保时间并触发维保预提醒，基于资产健康度、剩余使用寿命预估值、维保紧迫度综合计算资产维保评分，实现维保任务优先级排序与资源动态调度，解决了资产风险追溯数据特征建模不统一、风险追溯链路不完整、数据处理效率低下的问题，提升企业资产风险追溯的数据处理精度与管控效率。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

3、融合特征矩阵的资产风险追溯维保调度方法，包括：

4、获取多源状态数据预处理后生成全生命周期追溯码，经结构化提取与归一化处理生成资产属性向量集；

5、构建资产状态特征矩阵，对各维度特征序列进行滑动窗口聚合、趋势去噪及异常点识别，提取资产状态向量生成资产状态数据流，关联全生命周期追溯码生成资产状态时序数据集；

6、获取历史风险数据构建风险行为链模板库，构建资产状态预测模型，匹配风险行为链模板库得到风险加速因子，结合资产业务重要性权重与环境影响因子建立风险评估函数，输出风险评估指数序列；

7、遍历风险评估指数序列确定初始维保时间并触发维保预提醒，综合计算资产维保评分，采用粒子群算法进行维保任务的优先级排序与维保资源动态调度，形成资产风险追溯维保调度报告。

8、具体地，构建资产状态特征矩阵的具体步骤包括：

9、从资产属性向量集中筛选与资产健康状态强相关的特征域，对连续型特征标准化、类别型特征哑变量编码；

10、以资产实例为行、特征维度为列，构建初始特征矩阵以计算特征相关系数，提取资产业务影响因子；

11、设置平衡系数，结合特征相关系数计算特征关联贡献值，根据平衡系数与资产业务影响因子计算业务权重贡献值，求和得到特征重要性权重；

12、采用主成分分析降维算法，以特征重要性权重为方差缩放因子对初始特征矩阵进行缩放，得到加权协方差矩阵；

13、统计加权协方差矩阵中各主成分特征值与特征值总和计算累计方差解释率，保留累计方差解释率大于预设解释率阈值的前n个主成分，将初始特征矩阵投影至低维子空间，构建资产状态特征矩阵。

14、具体地，生成资产状态数据流的具体步骤包括：

15、对各资产，根据全生命周期追溯码从资产状态特征矩阵中提取状态特征向量，构成初始状态特征序列并设置自适应滑动窗口；

16、在各滑动窗口内基于初始状态特征序列计算加权均值向量与斜率向量，拼接为聚合特征向量以形成聚合特征序列；

17、对聚合特征序列进行平滑拟合得到趋势特征分量，结合聚合特征向量计算特征残差值以形成特征残差序列，建立基于滑动四分位距的异常判别准则标记候选异常点；

18、获取历史维保事件记录，结合候选异常点进行时序对齐和比对，保留有效异常点，通过过滤标记获得趋势特征序列及有效异常点列表；

19、对趋势特征分量，以各时间步相邻窗口内趋势特征序列为上下文信息，量化资产健康指标构成资产状态向量，并生成资产状态数据流。

20、具体地，生成资产状态时序数据集的具体步骤包括：

21、将全生命周期追溯码作为主键，与资产状态数据流以及有效异常点列表进行关联映射，按照资产维度汇聚生成资产状态时序数据集。

22、具体地，输出风险评估指数序列的具体步骤包括：

23、获取历史风险数据，对以历史风险事件为终点的资产状态前驱序列片段进行模式聚类，提取各类簇中心序列并关联历史风险类型与严重等级标签，构建风险行为链模板库；

24、根据时序卷积网络与长短期记忆网络构建资产状态预测模型；

25、以资产状态时序数据集为训练集，以加权交叉熵损失函数为损失函数，结合adam优化器训练资产状态预测模型；

26、训练完成后，输入资产状态时序数据集中的最新实时状态片段及风险行为链模板库，通过时序特征提取、状态预测及行为链引导的输出层，输出风险评估指数序列。

27、具体地，构建资产状态预测模型的具体步骤包括：

28、构建资产状态预测模型，包括输入层、时序特征提取层、状态预测层与输出层；

29、输入层，用于接收资产状态时序数据集与风险行为链模板库，对资产状态时序数据集按照资产实例与时间窗重塑，得到标准化状态向量张量；

30、时序特征提取层，由堆叠的膨胀因果卷积模块构成，膨胀因果卷积模块用于从标准化状态向量张量中逐层提取多尺度局部时序特征及故障前兆特征，通过逐层指数递增膨胀系数扩大感受野，进行残差连接与批归一化处理，输出特征图序列。

31、具体地，构建资产状态预测模型的具体步骤还包括：

32、状态预测层，由双层长短期记忆网络与注意力解码器构成，第一层lstm接收特征图序列，按时间步逐步更新隐含状态，输出第一隐含状态序列；第二层lstm接收第一隐含状态序列，进一步编码长时依赖并抑制时序噪声，输出第二隐含状态序列；

33、注意力解码器基于第二隐含状态序列加权求和计算上下文向量，将上下文向量与上一时间步的预测输出状态向量拼接后，循环生成预测状态向量序列；

34、输出层，用于对预测状态向量序列进行归一化映射得到基准风险值，计算预测状态向量序列与风险行为链模板库的相似度得分作为风险加速因子；获取资产业务重要性权重并确定环境影响因子，根据行为链引导机制建立风险评估函数以预测风险评估指数，输出风险评估指数序列。

35、具体地，综合计算资产维保评分的具体步骤包括：

36、查询阈值基准表获取基础阈值，确定历史参考值与业务敏感调节因子，对基础阈值与历史参考值加权求和经区间约束形成风险判定阈值；

37、遍历风险评估指数序列，将首个风险评估指数大于风险判定阈值的时间步标记为初始维保时间并触发维保预提醒；

38、从资产状态时序数据集中提取性能衰退指数、故障发生频率及系统响应时间，加权求和得到健康偏离度并换算为资产健康度；

39、设置失效阈值结合退化轨迹外推方法确定剩余使用寿命预估值；

40、基于初始维保时间统计预测总步数计算时间紧迫度，结合风险评估指数序列滑动平均斜率经sigmoid变换得到的趋势紧迫度，加权求和得到维保紧迫度；

41、对资产健康度、剩余使用寿命预估值、维保紧迫度加权求和，综合计算资产维保评分。

42、具体地，形成资产风险追溯维保调度报告的具体步骤包括：

43、将所有待维保资产按照资产维保评分降序排序，若资产维保评分相同，则初始维保时间更早的待维保资产优先进行维保；

44、检查滑动窗口内风险评估指数小于等于风险判定阈值但资产健康度小于预设健康度阈值的资产，标记为预防性维保候选并赋予最低优先级后保存至调度队列；

45、对调度队列中的各任务，采用粒子群算法迭代求解最优维保任务分配方案，根据任务优先级、所需备件可用性与维修人员技能匹配度进行资源动态配置与调度；

46、整合本次评估周期内的风险评估指数序列、维保优先级说明、资源调度情况及相关信息，形成资产风险追溯维保调度报告。

47、融合特征矩阵的资产风险追溯维保调度系统，包括：多源数据处理模块、特征矩阵构建模块、风险追溯评估模块和维保调度模块；

48、所述多源数据处理模块，用于获取多源状态数据，预处理后为各资产生成全生命周期追溯码，经结构化提取与归一化处理生成资产属性向量集；

49、所述特征矩阵构建模块，用于构建资产状态特征矩阵，对各维度特征序列进行滑动窗口聚合、趋势去噪及异常点识别，提取资产状态向量生成资产状态数据流，关联全生命周期追溯码生成资产状态时序数据集；

50、所述风险追溯评估模块，用于获取历史风险数据构建风险行为链模板库，构建资产状态预测模型，匹配风险行为链模板库得到风险加速因子，结合资产业务重要性权重与环境影响因子建立风险评估函数，输出风险评估指数序列；

51、所述维保调度模块，用于遍历风险评估指数序列确定初始维保时间并触发维保预提醒，综合计算资产维保评分，采用粒子群算法进行维保任务的优先级排序与维保资源动态调度，形成资产风险追溯维保调度报告。

52、本发明的有益效果：

53、1.本发明通过获取多源状态数据并生成唯一全生命周期追溯码，以资产状态特征矩阵为核心载体完成多源状态数据的标准化建模与降维融合，构建资产状态时序数据集，使每一资产从入库到报废的全过程状态均可实时追踪、动态追溯，克服传统管理中追溯信息滞后、数据孤岛严重的缺陷。融合时序卷积网络与长短期记忆网络构建状态预测模型，有效提取多尺度局部时序特征及故障前兆特征，结合风险行为链模板库匹配风险加速因子，并引入资产业务重要性权重与环境影响因子，建立风险评估函数输出风险评估指数序列，完成资产风险演化的全链路追溯计算，差异化设置风险判定阈值，定位初始维保时间并触发维保预提醒，使维保时间不再依赖固定周期或人工经验，从而从根本上避免漏保、超保现象，提升资产运行可靠性与风险追溯精度。

54、2.本发明综合计算资产健康度、剩余使用寿命预估值与维保紧迫度，得到资产维保评分，采用粒子群算法对所有待维保资产进行优先级排序，确保高紧迫、高重要性资产优先获得维保服务。针对预防性维保候选资产，通过差异化优先级标记及滑动窗口内健康度阈值检查，避免低效或冗余维保任务。在资源调度层面，结合任务优先级、所需备件可用性与维修人员技能匹配度进行动态配置与调度，形成资产风险追溯维保调度报告，使有限的人力与备件资源得到最大化利用，整体降低资产全生命周期运维成本，并提升运营管控效率。