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摘要：本发明提供了一种网联箱外设的故障评估方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：网联箱主机周期性主动获取与其通信连接的所有外设的设备数据；通过异常工作信息、设备数据和历史故障集进行故障定位获得每个当前故障的特征信息，用特征信息生成当前故障集；根据每个当前故障的特征信息之间的关联关系，计算每个当前故障的故障评分，根据故障评分采用分层报警策略输出故障报警消息；依据当前故障集、历史故障集和风险阈值进行风险评估得到外设风险预测结果。本发明能够实现网联箱主机主动对其连接的外设进行故障检查，进行分层报警，同时还可以对外设进行风险预估，大幅提高了故障响应速度，保证网联箱正常工作。

主权项：1.一种网联箱外设的故障评估方法，其特征在于，包括：网联箱主机周期性主动获取与其通信连接的所有外设的设备数据，包括：网联箱主机依据预设周期向与其通信连接的所有外设发送故障检查指令；依据所述故障检查指令遍历所有所述外设，获取所有所述外设的数据包，根据数据包格式对所有所述数据包解码得到设备数据；其中，所述外设包括传感器外设和被控外设，所述传感器外设的数据包括传感器读数和传感器工作参数，所述传感器外设实时采集的数据对不同的所述被控外设的工作进行控制；依据所述设备数据和状态判断集，采用异常检测算法获取异常工作信息，通过所述异常工作信息、所述设备数据和历史故障集进行故障定位，获得每个当前故障的特征信息，根据所有所述当前故障的特征信息生成当前故障集，其中，所述特征信息包括每个所述当前故障的发生位置、故障类型和累计发生次数；根据每个所述当前故障的所述特征信息之间的关联关系，计算每个所述当前故障的故障评分，根据所述故障评分采用分层报警策略输出故障报警消息，包括：将每个当前故障的发生位置、故障类型和累计发生次数分别作为顶点信息，根据所述顶点信息构建无向图，所述无向图中的每个节点对应一个所述顶点信息；根据所述无向图中各个节点的关联性确定不同所述顶点信息之间的关联性，根据不同所述顶点信息之间的关联性，计算每个所述顶点信息的第一权重；确定预存的故障的发生位置、故障类型和累计发生次数的权重，该权重称为第二权重；将每个所述顶点信息分别与预存的故障的发生位置、故障类型和累计发生次数进行一致性匹配，针对匹配成功的所述顶点信息，则将所述第一权重和所述第二权重按照各自的比例系数进行叠加，将叠加结果作为匹配成功的所述顶点信息的最终权重；针对匹配失败的所述顶点信息，则将所述第一权重作为所述顶点信息的最终权重；根据每个所述顶点信息的最终权重，计算每个所述当前故障的故障评分，所述故障评分的大小与故障程度成正比；依据所述当前故障集、所述历史故障集和风险阈值进行风险评估，得到外设风险预测结果，包括：根据所述当前故障集和所述历史故障集的匹配情况，统计得到每个所述外设的旧故障复发次数和发生新故障次数，计算所述旧故障复发次数与所述发生新故障次数的比值得到每个所述外设的风险得分；如果所述外设的所述风险得分≥风险阈值，判断该所述外设为高风险；如果所述外设的所述风险得分＜风险阈值，判断该所述外设为低风险。

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