具体实施方式

本发明实施例提供了对设备的监控参数进行监控和根据监控参数数据估算剩余应急维修时间以及对监控参数的异常和剩余应急维修时间进行预警的方法和系统，主要通过对监控参数设置报警阈值和更大危害阈值实现。其中报警阈值是指偏离正常值、发生异常的门限值，而更大危害阈值是指监控参数的值达到该值时将发生更重大的危害，其中，报警阈值需要根据设备实际情况由维修工程师结合实际经验确定，而更大危害阈值则由设备厂商在使用手册中给出。本发明旨在通过为设备的监控参数设置报警阈值和更大危害阈值，通过设备监控参数的实际数据情况进行异常分析和剩余应急维修时间估算，并将估算出的剩余应急维修时间发送给用户，以进行预警，方便用户结合剩余应急维修时间尽早进行相应处理，避免更大危害的发生。其中，本发明实施例中的设备可以是任何能够对监控参数提供报警阈值和更大危害阈值的设备，例如医疗设备，具体例如可以是核磁共振设备、CT、超声等，监控参数例如可以是液氦压力、冷头温度、屏蔽层温度、水温、水流等任何能够设定报警阈值和更大危害阈值的设备参数。本发明实施例将重点以对核磁共振设备的液氦压力进行监控为例进行详细说明。本领域技术人员可以理解的是，当设备和监控参数发生变化时，只需要更改设置的报警阈值和更大危害阈值即可，具体的估算方法和预警方法的基本构思不变，因此当设备和监控参数变化时可参照下文进行适应性修改，从而实现对不同设备的监控参数进行异常预警分析和剩余应急维修时间估算。

下面结合附图对本发明的实施方式作详细的说明。

图1示意性地显示了本发明一种实施方式下的用于设备的剩余应急维修时间估算的方法的流程，以设备为核磁共振设备、监控参数为液氦压力为例，在本发明实施例中报警阈值为液氦压力报警阈值、更大危害阈值为液氦压力的泄露阈值(即高于该值，液氦就会发生泄露，产生更严重的危害)，如图1所示，该方法包括：

步骤S101：设置设备的液氦压力报警阈值和泄露阈值并存储。

通过页面接收用户对液氦压力报警阈值和泄露阈值的设置，并根据用户的设置将对各个设备设置的液氦压力报警阈值和泄露阈值存储到数据库中，即生成包括设备ID、液氦压力报警阈值和泄露阈值的数据表结构，并将接收到的阈值作为相应字段的内容存储。

其中，液氦压力报警阈值为开始预警的门限，该值由现场工程师根据设备的液氦配置情况依据经验设置，包括上限阈值和下限阈值，上限阈值用于表示液氦压力值的上限值，下限阈值用于表示液氦压力值的下限值，当实际采集到的液氦压力值超过上限阈值或低于下限阈值，则表示液氦压力出现异常，例如，打开和关闭加热器对应的液氦压力配置为3.9和4.1，则根据该配置情况，工程师可能会将下限阈值设置为3.85，将上限阈值设置为4.15。而泄露阈值则用于表示当液氦压力达到该值时，就会发生液氦泄露，由厂家磁体手册给出，如GE核磁的泄露压力为5.25，则将该设备的泄露阈值设置为5.25。

步骤S102：实时获取设备的液氦压力值及其发生时间。

该步骤可以通过多种方式实现，例如通过在设备上设置液氦压力传感器，通过直接读取液氦压力传感器数据的方式获取设备的液氦压力值及其发生时间；再如，通过实时从设备上读取显示的液氦压力值和发生时间，由专门人员根据读取结果进行实时录入等。在优选实施例中，实时获取设备的液氦压力值及其发生时间的实现方式为：实时获取设备日志，从设备日志中解析出各个设备的实时液氦压力值及其发生时间。其中，通过设备日志获取数据的方式具体可以实现为：将核磁共振设备与数据采集模块连接，以通过数据采集模块从设备中读取设备日志，并上传(例如通过网络发送)给服务器存储。其中，该数据采集模块可以设置为一数据采集盒，在每个设备上都设置一个数据采集盒，通过数据采集盒读取设备中的设备日志，之后将读取的设备日志通过数据采集盒的网络通讯模块(如3G/4G模块)发送到云端服务器上进行存储。之后，遍历采集模块上传来的设备日志进行解析，主要为通过特征匹配算法提取出设备日志中的关键信息，关键信息的内容根据具体设备进行定义，例如对于本发明实施例而言，关键信息为液氦压力值及其发生时间，则分别通过时间戳和液氦压力对应的关键词对设备日志进行特征匹配，获取液氦压力值和发生时间这些关键信息的数据值。在提取出关键信息之后，既可以直接进行下面的步骤S103，也可以先将提取的信息存储，再根据存储的信息进行下面的步骤S103。其中，提取后直接进行步骤S103的操作很直观，即将提取出的液氦压力值输出给步骤S103进行比较即可，因此，这里不进行过多的阐述。而提取后先存储的方式，具体为：将提取到的关键信息作为索引单元存储在数据库中，以生成各核磁共振设备的液氦压力信息数据库。具体实现为：从云端服务器上读取采集模块上传的设备日志，并根据预先设定的关键信息形成以关键信息为索引单元的数据库结构，之后通过特征匹配算法解析设备日志，从设备日志中获取与这些关键信息相关的历史记录包括液氦压力值和时间戳，然后，基于设备的设备ID生成某一设备的液氦压力数据记录存储到数据库中。由此，就形成了以设备ID、液氦压力值和发生时间为字段的磁共振设备的表结构，将设备日志中提取出的对应字段的内容存储到该表结构中，就形成了磁共振设备的液氦压力信息数据库，例如如下表所示的数据库内容：

表1

步骤S103：根据实时液氦压力值和预先设置的液氦压力报警阈值判断是否发生异常，根据判断结果生成异常数据信息记录。

在解析出实时液氦压力值时或者在从液氦压力信息数据库中获取实时液氦压力值后，获取存储的预设的液氦压力报警阈值，将实时液氦压力值与液氦压力报警阈值进行比较，判断其是否大于上限阈值或小于下限阈值，如果大于上限阈值或小于下限阈值，则说明当前的液氦压力值发生了异常。

当判断结果为发生异常时，就需要根据判断结果生成异常数据信息记录。其中，需要说明的是，本发明实施例中监控参数为液氦压力，而对核磁共振设备的液氦压力而言，只有液氦压力增大才会有泄露的风险，因此，只有基于增大的液氦压力异常数据进行剩余维修时间的估算才是合理的、且才会更准确，因此，在本发明实施例中根据判断结果生成异常数据信息记录时，只对超出上限阈值的液氦压力值进行收集，即只将高于上限阈值的异常数据生成为异常数据信息记录存储在数据库中。而在其他实施例中，针对监控参数的更大危险阈值的产生方式和特征，也可以是对所有发生异常的实时数据进行记录，生成异常数据信息记录，还可以是仅对低于下限阈值的实时数据进行记录，生成异常数据信息记录，本发明实施例不视为对收集的异常数据特征的限制，基本构思在于：只对趋向于更大危害阈值的异常数据(即向更大危害阈值的方向变化的异常数据)进行收集，生成异常数据信息记录，从而基于异常数据信息记录进行剩余应急维修时间的估算。

步骤S104：根据生成的异常数据信息记录和预设的泄露阈值，生成剩余应急维修时间。

在收集了一定数量的异常数据后，就可以通过曲线拟合的方式预测液氦压力恶化到泄露阈值的时间，并由此得到剩余应急维修时间。其中，通过曲线拟合的方式计算剩余应急维修时间可以是基于异常情况实时进行估算，即当在步骤S103中检测到超过上限阈值的异常并存储后，即可基于异常数据记录进行剩余应急维修时间的计算。而在优选实施例中，也可以是在异常数据为发生持续恶化的情况下，才进行剩余应急维修时间的计算。其中，由于发生异常即进行剩余应急维修时间的计算的实施例中，对剩余应急维修时间的计算操作可能会非常频繁，且由于有些异常并不是特别严重，因此，频繁计算的资源占用率会比较高，用户体验不够好。基于此，在优选实施例中，进行剩余应急维修时间的计算是在异常数据发生了恶化的情况下，才进行计算，其中，恶化是指异常的情况越来越严重，即当前的异常液氦压力值朝着越来越远离液氦压力报警阈值的方向发展，比上次异常更远离液氦压力报警阈值，因此，在判断是否异常后，还要判断异常是否恶化，如果持续恶化了，才会进行剩余应急维修时间的计算，否则不会计算，只会将异常数据进行存储。其中，当判断结果为发生异常时，进一步判断异常值是否为进一步恶化数据的方式可以为：获取当前异常值和其发生时间，通过数据库检索方式判断当前异常值是否为异常数据信息记录中的当天(即与当前异常值的发生时间为同一天)截止当前为止的最大值，如果是最大值，则说明该异常相比之前的异常发生了恶化，如果是不是最大值，说明并没有发生恶化。当判断为发生了恶化的情况下，将进行剩余应急维修时间的计算，其中，具体的计算方式为通过曲线拟合的方式基于异常数据信息记录和泄露阈值进行估算。曲线拟合可以是线性拟合，也可以是非线性拟合，如指数拟合、对数拟合和三角函数拟合等，通过线性拟合时，可以通过最小二乘法进行拟合参数的计算，而通过非线性拟合时可以根据相应拟合方式的特点和现有技术对应的常见拟合参数实现算法进行拟合参数的计算。由于曲线拟合需要具备一定数量的输入数据才能得到输出，因此，收集的异常数据信息记录的数量需要满足一定数量才符合能够计算的条件(即符合估算条件)，其中，收集的一定数量根据选用的拟合曲线确定。本发明实施例以曲线拟合选用线性拟合为例进行说明，其他拟合方式可以结合下文的实现方式如输入数据的确定方式，以及结合相应拟合方式下的参数及公式进行适当调整实现。以线性拟合为例，由于线性拟合需要的输入数据为最少二个，因此，在选用线性拟合的方式中收集的一定数量的异常数据是指收集的异常数据信息记录的条数不小于两条。图2以曲线拟合方式为最小二乘法线性拟合为例示出了生成剩余应急维修时间的方法，如图2所示，该方法包括：

步骤S1041：判断异常数据信息记录中的记录数是否不小于二，当不小于二时进行步骤S1042。

由于最小二乘法线性拟合方法是输入为2～n个x值和y值，输出为斜率和常数，因此，需要首先判断异常数据信息记录中的数据数量是否满足最小的输入需求，当数据数量不小于二条时，才进行计算操作，否则此次持续恶化的异常下，不进行剩余应急维修时间的计算。当异常数据信息记录中的数据数量满足条件时，进行步骤S1052，当不满足条件时，继续进行数据采集和判断实时液氦压力值是否异常的处理。

其中，在优选实施例中，判断的异常数据信息记录的条数为与当前异常值的发生时间为同一天的记录数量，即当天的异常记录数不小于二条。

步骤S1042：根据异常数据记录，通过最小二乘法线性拟合计算出斜率和常数。

当不小于二条时，以发生时间为x轴、以液氦压力值为y轴的数据，获取异常数据记录中的液氦压力值和发生时间分别作为y值和x值输入，以通过线性拟合获得y＝v*x+b中的斜率v和常数b。在该线性拟合曲线中，斜率v就表示了液氦压力值持续恶化的增长速率。

步骤S1043：根据斜率、常数、预设的泄露阈值和最小二乘法线性公式，计算出达到泄露阈值的发生时间。

获取预先设置的泄露阈值，根据求得的斜率v和常数b，将泄露阈值作为y值，即可得到泄露阈值的发生时间x，即由此就可以计算出液氦压力值达到泄露阈值的发生时间。

步骤S1044：获取当前时间，根据泄露阈值的发生时间和当前时间，计算出剩余应急维修时间。

获取设备所在地的系统的当前时间(由于被监控设备与云服务器可能处于不同的时区，因此，要以设备所在地时间为准)，然后，将泄露阈值的发生时间减去当前时间，就可以得到剩余应急维修时间，即就可以得到按目前趋势估计出的液氦压力达到泄露阈值的时间，而这段时间即是提供给维修人员的剩余应急维修时间。在其他实施例中，该当前时间也可以不是系统当前时间，而是当前异常值的发生时间。

在其他实施例中，通过最小二乘法线性拟合方式获得剩余应急维修时间的方式还可以是在求得斜率v后，获取泄露阈值和当前的实时液氦压力值，由于斜率v为预估出的液氦压力增长速率，因此，通过公式(泄露阈值-当前的实时液氦压力值)/v求得剩余应急维修时间。

在优选实施例中，步骤S1042中输入的y值和x值，还可以不是异常数据记录中的全部异常信息，而是在持续恶化的情况下，从异常数据信息记录中获取一定数量的异常信息，例如提取距离当前恶化异常值(即最后一个需预警点)附近(如十分钟或二十分钟内)的异常点作为输入(即将十分钟或二十分钟范围内的异常的液氦压力值作为y值、发生时间作为x值输入)，从而计算出斜率和常数。这种情况下，由于选取的输入点是当前的需预警点(即当前恶化异常值)附近的异常值，因而得到的恶化速率v更贴近实际情况，使得计算出的剩余应急维修时间更加精准。该优选实施例的具体实现方式，举例说明如下：假设某一核磁设备的液氦压力阈值上限为4.15,2017年10月29日6点整，在异常数据信息记录中记录异常值4.16，假设这一天之前没有出现过异常值，那么对当前异常值进行是否为持续恶化的判断时，该异常值满足为当天截止当前的最大值的条件，因此判断为持续恶化值，即为预警值，此时，进行剩余应急维修时间的计算，从异常数据信息记录中获取记录数量进行判断，由于当天只有一个异常记录，不满足估算条件，因此，不计算剩余时间。接着，假设6点01分，在异常数据信息记录中记录第二个异常值4.19，此时判断该第二个异常值是否为持续恶化，由于4.19为当天截止当前的最大值，因此，判断为持续恶化，即为预警值，此时进行剩余应急维修时间的计算，从异常数据信息记录中获取记录数量进行判断，由于当天有两个异常记录，符合计算条件，因此获取该两条记录的异常值和发生时间，将两个发生时间点转换成unix时间戳，即分别为1509228000和1509228060，对应的液氦压力值分别为4.16和4.19，通过线性拟合求出v＝0.0005，b＝-7.546e+05，将液氦阈值5.25代入公式得到x＝1509230180，换回UTC时间为10月29日6点36分。由于该异常值即预警值的发生时间为10月29日6点01分，因此，在该异常值下，达到泄露阈值的剩余应急维修时间就为35分钟。接着，假设6点02分，在异常数据信息记录中记录了第三个异常值4.18，则由于第三个异常值不是截止当天当前时间的最大值，因此为非持续恶化的数据，即非预警值，因此，此时虽然发生异常，但不进行剩余应急维修时间的估算。假设接着在6点03分，在数据异常信息记录中记录了第四个异常值为4.21，对该异常值是否为持续恶化数据值进行判断，由于第四个异常值即当前异常值为当天截止当前的最大值，因此判断为预警值，此时进行剩余应急维修时间的计算，获取这四个异常值(即满足距离当前预警值，即最后一个预警值，10分钟以内的异常点)进行线性拟合，得到v＝0.00023，b＝-3.521e+05，剩余应急维修时间为1小时14分钟。

通过以上步骤，就可以根据目前设备的液氦压力值的恶化情况，估算出在这种恶化速率下，达到泄露阈值的时间和剩余应急维修时间，基于收集的各个设备的自身的异常数据进行分析计算，得到的结果更加符合实际情况，参考价值更高、更精准。而且，通过这种自动估算的方式，解放对维修工程师个人主观判断能力的依赖和避免了容易出错的不良，实现了设备维护检测的信息化。本领域技术人员可以理解的是，以上这种估算方式，也可以应用到其他设备的其他监控参数，只需要将液氦压力报警阈值换成相应监控参数的报警阈值，将泄露阈值换成相应监控参数的更大危害阈值，基于相同构思进行信息采集、异常判断和基于异常数据进行曲线拟合即可得到其他设备的监控参数的剩余应急维修时间。而在优选实施例中，计算剩余应急维修时间，可以是在异常为持续恶化数据，即达到预警值时才进行计算，曲线拟合的输入数据可以是预警值附近的异常点。

图3示意性地显示了本发明一实施方式下的用于设备的剩余应急维修时间预警方法的方法流程，如图3所示，以设备为核磁共振设备、监控参数为液氦压力为例，该方法包括：

步骤S301：设置设备的液氦压力报警阈值、泄露阈值和报警策略并存储。

预设设备的液氦压力报警阈值、泄露阈值和报警策略，并将预设的液氦压力报警阈值、泄露阈值和报警策略存储到相应设备的异常配置信息数据库记录中。通过用户页面接收用户对液氦压力报警阈值、泄露阈值和报警策略的设置，其中设置方式与步骤S101的方法相同，故不再赘述。而对报警策略的设置可以是通过用户页面进行输入或选择，本发明实施例以选择为例进行说明。在本发明实施例中，可选的报警策略配置为可以包括持续恶化报警策略、周期限定报警策略和波动范围限定报警策略，生成的异常配置信息包括设备ID、报警阈值、泄露阈值、报警策略、报警周期和波动范围。在其他实施例中，也可以根据设备和关键参数的特征和实际情况，基于实际需求设定其他报警策略，本发明实施例对此不进行限制，只要是基于设定一定的优化策略，以对报警点进行过滤，从而达到减少报警消息噪声的构思而做出的变形和改进，都视为在本发明构思的范围之内。本发明实施例主要基于持续恶化报警策略、周期限定报警策略和波动范围限定报警策略进行详细阐述。

其中，持续恶化报警策略是指异常值与上次报警值比，发生恶化的情况下(即向着更远离报警阈值的方向发展)，才进行报警。该报警策略例如可以实现为：在每次报警后存储当次的报警值，当再次检测到异常时，首先将当前异常值与上次的预警值进行比较，以根据比较结果判断是否发生恶化，如果发生恶化才将当前异常值作为预警值，即，如果异常值大于上限阈值，且此次异常值高于上次的预警值，说明异常情况发生了恶化，此时进行报警；如果异常值小于下限阈值，且此次异常值低于上次的预警值时，说明异常情况发生了恶化，此时进行报警；而如果没有恶化，就不会进行报警。

周期限定报警策略是指指定报警周期，每个周期做一次异常检测，如果检测时的液氦压力值(即监控参数值)超过报警阈值就进行报警。该报警策略例如可以实现为：为周期限定报警策略设定报警周期，根据报警周期进行计时，当达到报警周期的时间间隔时，从存储单元获取最新的液氦压力值，并将这个液氦压力值与上限阈值和下限阈值分别作比较，如果该液氦压力值大于上限阈值或小于下限阈值，就将该值作为预警值，而将该值的发生时间作为预警点，进行报警。以核磁共振设备的液氦压力为例，该策略的具体实现方式例如可以是：为某核磁共振设备的液氦压力关键参数设定周期限定报警策略，同时设置报警周期为30分钟，获取报警策略进行判断，当判断为周期限定报警策略时，获取报警周期进行计时，每隔30分钟从存储单元读取一次液氦压力值，从中获取最新的一次液氦压力数据值，并将这个值分别与设置的液氦压力对应的上限阈值和下限阈值进行比较，当出现超过阈值的情况时，就将该值点作为预警点进行报警。在优选实施例中，周期限定报警策略还可以实现为基于变化的报警周期进行异常检测，例如设置两个报警周期，即第一报警周期和第二报警周期，第一报警周期设置为较长的时间间隔如30分钟，第二报警周期设置为较短的时间间隔例如5分钟，对关键参数的异常检测在第一报警周期和第二报警周期之间进行切换，即一段时间基于第一报警周期限定的时间间隔进行异常检测，接下来的一段时间基于第二报警周期限定的时间间隔进行异常检测，其中进行切换的方法可以是基于报警的频率，当报警频率较高时，就通过较短的报警周期进行异常检测，当报警频率较低时，就通过较长的报警周期进行异常检测。例如可以实现为对某一关键参数，一开始基于第一报警周期进行异常检测，即每30分钟检测一次异常，如果当时的最新数据值为异常时，就进行报警；当出现报警后(即首次报警后)，就切换为基于第二报警周期进行异常检测，即每5分钟检测一次异常，如果当时的最新数据值为异常时，就进行报警；而当在该较短的报警周期下，连续多次如三次都不需要报警时，再切换为基于第一报警周期进行异常检测，依次类推，当报警比较频繁，就采用短周期进行异常检测，而当报警比较稀疏，就采用长周期进行异常检测。这种变化周期的实现方式下，当出现报警后，如果是持续超出阈值，可以更加实时监测参数变化情况，如果只是偶尔出现超出阈值的个别数，又会马上恢复为长周期，避免频繁预警。

波动范围限定报警策略是指当指定周期内的监控参数数据的波动值超过波动范围阈值时，进行报警。该策略例如可以实现为：在设置波动范围限定报警策略时，设置报警周期和波动范围的报警策略参数信息，在获取到该报警策略的标识后，获取报警周期和波动范围的参数，根据报警周期进行计时，当达到报警周期的时间间隔时，从存储单元获取该报警周期时间间隔范围内的监控参数数据记录中的最大值和最小值，并根据最大值和最小值计算监控参数的波动值，将波动值与波动范围限定的阈值进行比较，当波动值超过波动范围限定的阈值时，就进行报警。以核磁共振设备的液氦压力为例，该策略的具体实现方式例如可以是：为某核磁共振设备的液氦压力关键参数设定波动范围限定报警策略，同时设置报警周期为30分钟，波动范围为10％，获取报警策略进行判断，当判断为波动范围限定报警策略时，获取报警周期进行计时，根据计时结果每隔30分钟进行一次异常检测，具体为从存储单元获取该30分钟内的液氦压力数据的最大值Amax和最小值Amin，之后将最大值Amax与最小值Amin做减法，得到其绝对值即为波动值，然后获取该设备的液氦压力对应的波动范围、上限阈值和下限阈值，计算出该设备的液氦压力的波动范围阈值为(上限阈值-下限阈值)*10％，然后将波动值与波动范围阈值进行比较，如果波动值大于波动范围阈值，即|Amax-Amin|>(上限阈值-下限阈值)*10％，就将最大值的发生时刻作为预警点，进行报警。

步骤S302：实时获取设备的液氦压力值及其发生时间。

该步骤的实现方法与图1中的步骤S102相同，可参照前文叙述，在此不再赘述。

步骤S303：根据实时液氦压力值和预先设置的液氦压力报警阈值判断是否发生异常，根据判断结果生成异常数据信息记录。

该步骤的实现方法可参照步骤S103的实现方式，在此不赘述。

步骤S304：根据报警策略进行预警值判断，获取最新预警点。

获取报警策略，基于报警策略判断当前异常值是否为预警值，即根据报警策略判断是否需要对当前的异常进行预警，当判断结果为当前异常值为预警值时，进行步骤S305，计算剩余应急维修时间，当判断结果为当前异常值为非预警值时，继续对下一个实时液氦压力值进行上述的异常分析。其中，根据报警策略判断当前异常值是否为预警值的具体实现方法可以为：首先根据当前检测的设备ID，从异常配置信息数据库中获取当前设备的液氦压力对应的报警策略，然后根据报警策略进行预警点检测，判断在当前的异常值中是否存在预警值。其中，获取报警策略的方法是通过数据库操作实现的，即将设备ID与异常配置信息中的设备ID进行匹配，从而获取到阈值类型和报警策略，其中阈值类型即对应设备的相应监控参数，本发明实施例中为液氦压力。而根据报警策略进行相应的预警值判断的处理，具体为，根据获取到的报警策略的标识内容进行判断，根据判断结果执行相应策略的预警值检测处理，包括以下三种情况：

情况一，如果获取到的报警策略内容是“持续恶化报警策略”，则从当前设备的液氦压力的异常数据信息记录中获取当日截止当前的最大值，具体可以是遍历在步骤S303中生成的异常数据信息记录，通过数据库检索公式获取当前设备当日截止当前异常数据信息记录中液氦压力的最大值。然后判断该最大值是否为已预警值，如果为已预警值则不进行再次预警，因此不进行剩余应急维修时间的计算，如果为非已预警值，则该值即为持续恶化的异常值，即作为预警值进行预警，此时进行步骤S305，计算剩余应急维修时间。其中，判断是否进行过重复报警，可以是将每次报警的信息都进行存储、在获取到最大值时进行匹配判断，也可以是对报警的记录进行状态标记等。通过将当日截止当前的最大值与已预警值进行比较以确定最新预警点的实现方式中，由于每次检测的都是当日当前的极值，因此，能够满足持续恶化才进行预警的策略要求，且由于对异常的检测和对预警值的判断是基于实时数据的，因此，也能满足异常报警的实时性要求，从而实现了在不妥协实时性的情况下减少警报噪声，避免多次计算剩余应急维修时间的不良。

情况二，如果报警策略的标识内容为“周期限定报警策略”，则根据当前检测的设备的设备ID，从异常配置信息数据库中获取液氦压力对应的上限阈值、下限阈值和报警周期。根据报警周期从液氦压力信息数据库中获取当时最新的液氦压力数据值，根据最新数据值和上限阈值、下限阈值判断当前设备是否发生异常，如果发生异常，就将当时的最新数据值作为预警值，进行步骤S305，计算剩余应急维修时间。具体为，在获取了报警周期之后，基于报警周期进行异常检测，即每个报警周期做一次异常检测，如果当时的液氦压力数据值超过阈值就判断为异常。例如，获取到设备ID为MR_000af77b8aa5的核磁共振设备的液氦压力的报警周期为30，则每隔30分钟就读取一次液氦压力信息数据库，从中获取最新一次的液氦压力数据值，将获取到的最新的液氦压力数据值分别与上限阈值和下限阈值作比较，如果最新数据值大于上限阈值或小于下限阈值，则判断最新数据值为预警值。其中每隔报警周期的时间间隔的计算方式可以是通过设置计时器进行计时实现。

情况三：如果报警策略的标识内容为“波动范围限定报警策略”，则从异常配置信息数据库中获取液氦压力值对应的上限阈值、下限阈值、报警周期和波动范围。根据报警周期进行计时，当达到报警周期的时间间隔时，从液氦压力信息数据库获取在报警周期时间间隔内的液氦压力的最大值和最小值，并将最大值和最小值做差值得到其差值的绝对值，将该绝对值作为液氦压力在报警周期时间范围内的波动值。得到波动值后，根据获取的液氦压力的上限阈值、下限阈值和波动范围，通过公式(上限阈值-下限阈值)*波动范围计算出液氦压力的波动范围阈值。例如获取设备ID为MR_000af77b8aa5的核磁共振设备的液氦压力的报警周期、上限阈值、下限阈值和波动范围，分别为：报警周期为10、上限阈值为4.95、下限阈值为3.85、波动范围为10％。这样就根据液氦压力的报警周期对其进行预警检测，具体为每隔10分钟就计算一次波动值：获取该10分钟内液氦压力信息数据库中的最大值和最小值，将最大值-最小值并取绝对值得到液氦压力在该10分钟内的波动值，并将(上限阈值-下限阈值)*10％得到波动范围阈值，即为(4.95-3.85)*10％。之后，将计算出的波动值与波动范围阈值进行比较，如果波动值超出即大于波动范围阈值，则判断当前为预警点，此时，进行步骤S305，计算剩余应急维修时间。

步骤S305：根据异常数据信息记录和预设的泄露阈值，生成剩余应急维修时间。

其中，根据异常数据信息记录和预设的泄露阈值计算剩余应急维修时间的方式也是通过曲线拟合实现。曲线拟合可以是线性拟合或非线性拟合，其中本发明实施例优选最小二乘法线性拟合的实现方式，其具体实现可参照图2所示和前文叙述，在此不再赘述。本发明实施例的该步骤与图1的相应步骤的不同在于，本步骤是在根据报警策略检测出预警点时才进行，而在输入值的选取上，本发明实施例可以是将检测到最新预警点时的异常数据信息记录中的全部数据作为曲线拟合的输入值，从而得到拟合参数斜率v即液氦压力的变化速率；也可以是取检测到的最新预警点附近(如预警点之前10分钟或20分钟范围内)的异常数据记录作为曲线拟合的输入值，从而得到拟合参数斜率v。其中，对于持续恶化报警策略，检测到的异常记录中当天截止当前的最大值为非已预警值时，最大值点即为最新预警点；对于周期限定报警策略，检测到的当时最新数据值为异常值时，最新数据值点即为最新预警点；对于波动范围限定报警策略，检测到当时的报警周期内波动值大于波动范围阈值时，该报警周期内的最大值点即为最新预警点。在确定了曲线拟合的输入值后，其他的计算过程可参照图2所示的方法和前文叙述。

需要说明的是，在周期限定报警策略中，最新数据值为异常值的情况，也可能是最新数据值小于下限阈值的情况，这种情况下可以取异常值的发生时间进行附近异常点的选取，也可以取距该次异常值最近的一次高异常值点(即异常值为大于上限阈值的情况的值点)作为最新预警点，从而获取高异常值点附近的异常值进行剩余应急维修时间的估算。在优选实施例中，周期限定报警策略可以只对大于上限阈值的情况，进行剩余应急维修时间的估算。

步骤S306：根据最新预警点和生成的剩余应急维修时间生成报警信息输出。

得到剩余应急维修时间之后，将根据报警策略检测到的最新预警点的信息和剩余应急维修时间，生成报警信息输出，报警信息可以设置为包括设备ID、预警点的液氦压力值和发生时间、泄露阈值、按现在的趋势从最新预警点达到泄露阈值的时间，以及剩余应急维修时间，也可以包括其他内容，例如设备名称或地址等，本发明实施例不对此进行限制，以方便维修人员阅读和理解的报警信息为优选实现方式。

通过该方法，就可以实现基于核磁共振设备的实时液氦压力值和报警策略进行剩余维修时间的估算，并在估算出剩余时间后根据用户设置的报警策略进行报警。这样就可以根据用户需求和实际情况，进行准确的估算，并将估算结果及时报警给用户，以在可能会发生泄漏前，提前告知用户剩余时间，方便用户及时采取措施，避免发生损失。并且，该预警不需要人工观察设备液氦压力情况，解决人力成本、提高效率。在其他实施例中，上述的核磁共振设备可以扩展到其他设备，而液氦压力可以扩展为其他监控参数，只需根据设备和监控参数的特征，基于上述基本构思，适应性改变报警阈值和更大危害阈值以及报警策略的具体实现方式即可。

在本发明的实施例中，生成报警信息输出是指生成包括设备标识、预警点的液氦压力值及其发生时间、泄露阈值和剩余应急维修时间的信息输出，该输出可以是输出到用户页面，也可以是通过手机短信或邮件方式发送给用户(手机号和邮件地址可以在分配账号时录入)，还可以是输出到用户终端，该用户终端例如可以是微信或与本发明实施例的系统对应的客户端APP等。图4以用户终端为微信为例，示意性地显示了将报警信息输出至用户终端的具体实现方式，如图4所示，该方法包括：

步骤S401：为用户分配账户信息，并将设备与账户信息相关联。

为各个用户分配账户信息，并为分配了账户的用户指定其负责的设备，可以通过用户页面新增包括用户名和密码的账户信息，并通过页面为各个账户分配与之关联的设备ID，之后根据页面输入生成包括用户名-密码-设备ID的用户信息数据库。

步骤S402：将用户的账户信息与用户的微信相关联。

用户通过微信关注公众号，通过公众号进入系统的页面执行绑定操作，其中，执行绑定操作包括：首先通过步骤S401分配的用户名和密码从公众号的系统页面登录系统，之后发送绑定请求给系统，系统获取绑定请求，并解析出绑定请求中的用户名、密码和微信号，首先根据用户名和密码进行身份验证，在验证通过后，将请求中的账户信息与用户的微信账号关联，即生成包括用户名-密码-设备ID-微信号的用户信息数据库。

步骤S403：将生成的报警信息输出至相应用户的微信终端。

之后，在生成报警信息后，系统就根据需要报警的设备ID，从用户信息数据库中获取该用户绑定的微信号，将生成的报警信息发送至该微信号对应的微信终端上。

通过以上步骤，用户就可以将自己的微信与本发明实施例的方法系统绑定，从而根据用户的习惯，将报警提醒发送到用户常用的通讯工具上，实现对用户的及时提醒，提高用户体验，高效快捷。

图5示意性地显示根据本发明的一种实施方式的用于设备的剩余应急维修时间估算系统的框架结构。如图5所示，该估算系统1包括存储单元10、信息配置模块11、异常数据收集模块12和剩余应急维修时间估算模块13。其中，信息配置模块11用于接收用户设定设备监控参数、报警阈值和更大危害阈值并存储至存储单元10，异常数据收集模块12用于获取实时监控参数数据，并根据实时监控参数数据值和预先设置的报警阈值判断是否发生异常，根据判断结果收集异常数据信息，生成异常数据信息记录存储到存储单元10，而剩余应急维修时间估算模块13则用于根据异常数据信息记录和预设的更大危害阈值生成剩余应急维修时间。在具体实现中，存储单元10可以是数据库，也可以是其他存储方式例如文件存储系统或自定义存储结构等，本发明实施例优选数据库存储方式。用户或管理员通过页面设定报警阈值和更大危害阈值，信息配置模块11接收用户输入进行存储，存储的信息包括设备ID、上限阈值、下限阈值和更大危害阈值。而异常数据收集模块12则实时获取监控参数数据信息与报警阈值进行比较，当监控参数数据信息超过报警阈值，且是向着更大危害阈值方向发展时(例如更大危害阈值是随着监控参数数据的增大发生的，此时大于上限阈值的异常情况为向着更大危害阈值方向发展；相反，如果更大危害阈值是随着监控参数数据的减小发生的，此时小于下限阈值的异常情况为向着更大危害阈值方向发展)，获取该监控参数数据信息生成异常数据信息记录存储，其中异常数据信息记录包括设备ID、异常的关键参数值和发生时间。其中，异常数据收集模块12获取实时关键参数数据可以是从存储单元10中获取也可以是实时从设备读取，而存储单元10中的实时数据可以是实时录入的，也可以是定时录入的，还可以是从设备实时采集的。当发生向着更大危害阈值方向发展的异常时，剩余应急维修时间估算模块13获取异常数据信息记录，通过曲线拟合的方式计算出剩余应急维修时间输出，其中，具体的计算方式可参照前文叙述，本实施例在此不再赘述。通过本发明实施例的系统，就可以实现利用设备的实时关键参数数据对设备的监控参数如液氦的恶化情况进行预估和预测出剩余应急维修时间，即当前监控参数值按照当前恶化速度距离达到更大危害阈值的时间，计算结果准确且处理速度快，可以实现高效、自动化预测。

图6示意性地显示了根据本发明一种实施方式的用于设备的剩余应急维修时间预警系统，如图6所示，该预警系统2包括存储单元20、参数设定模块21、剩余应急维修时间估算模块22和报警模块23。其中，参数设定模块21用于接收用户输入，以根据需求设定相应的参数信息，其中，用户设定参数信息可以包括监控参数、报警阈值(包括上限阈值和下限阈值)和更大危害阈值，在其他实施例中，设置的参数信息还可以包括有报警策略，本发明实施例以只包括报警阈值和更大危害阈值为例进行说明。参数设定模块21接收到用户对各个设备设置的参数信息后，将设备ID及相应的参数信息，例如设备ID、上限阈值、下限阈值和泄露阈值，存储到存储单元20。之后，剩余应急维修时间估算模块22就获取实时监控参数值进行剩余应急维修时间估算的处理，并在处理后输出剩余应急维修时间给报警模块23。报警模块23在接收到剩余应急维修时间后，就生成包括当前的设备ID、当前关键参数值、更大危害阈值和剩余应急维修时间的报警信息输出，其中该输出可以是输出到用户页面，也可以是输出到用户手机短信，还可以是输出到邮件，还可以是输出到用户的智能终端上的通讯应用软件。其中，剩余应急维修时间估算模块22获取实时关键参数值进行剩余应急维修时间估算的具体处理方法，可以参照前文叙述。

图7示意性地显示了根据本发明另一种实施方式的用于设备的剩余应急维修时间预警系统，该实施例以通过实时采集核磁共振设备的液氦压力数据(即设备为核磁共振设备、监控参数为液氦压力)、通过用户终端接收报警信息为例进行说明，如图7所示，该系统2包括信息采集模块25、用户终端26和系统平台24，其中，信息采集模块25与各个核磁共振设备1相连，用于实时获取设备1输出的实时液氦压力数据及其发生时间并上传到系统平台24，系统平台24与用户终端26相互通信，用于将报警信息输出到用户终端26。本发明实施例中的系统平台24包括有存储单元240、参数设定模块241、剩余应急维修时间估算模块242、用户管理模块244、终端绑定模块245和报警模块243，参数设定模块241用于接收用户输入的参数信息存储到存储单元240，包括液氦压力报警阈值和更大危害阈值(即泄露阈值)，剩余应急维修时间估算模块242用于根据信息采集模块25实时上传的液氦压力信息数据进行分析处理，生成剩余应急维修时间输出，报警模块243用于根据设备信息和剩余应急维修时间生成包括设备ID、当前液氦压力值、泄露阈值和剩余应急维修时间的报警信息输出到用户终端26。其中，剩余应急维修时间估算模块242包括异常数据收集单元和时间计算单元(图未示出)，异常数据收集单元用于获取信息采集模块25实时上传的液氦压力信息数据进行判断是否发生异常，并根据判断结果生成异常数据信息记录；而时间计算单元用于根据生成的异常数据信息记录和预设的泄露阈值，生成剩余应急维修时间。异常数据收集单元具体进行异常判断和生成异常数据信息记录的处理方法可参照前文叙述，同样地，时间计算单元生成剩余应急维修时间的方法也可以参照前文叙述。

在本发明实施例中为了实现报警模块243将报警信息直接输出到用户终端26，在具体使用时，需要先将用户终端26与系统平台24绑定。具体地，用户终端26需要通过用户管理模块244和终端绑定模块245与各个用户设备关联，具体为：设置用户管理模块244，以用于为用户分配账号信息，并为分配的账号信息关联相应的设备信息，且设置终端绑定模块245，以用于接收用户终端3发送的绑定请求，并根据绑定请求将用户终端3与用户管理模块244分配的账号信息关联。用户管理模块244为用户分配的账号信息为包括用户名和密码，该账号信息生成为用户信息数据库存储在存储单元240中，而将分配的账号信息关联相应的设备信息是指在用户名对应的记录中设置与其关联的设备ID，以为每个用户指定为其分配的设备，这样，就可以将设备的报警信息发送给指定的用户，由指定的用户对其进行相应处理，例如维修等。而终端绑定模块245则根据用户从其用户终端3发送来的绑定请求，从中获取用户的账号信息和终端信息(用户在通过用户终端3实行绑定时，需要输入用户名和密码)，并根据账号信息进行身份验证，以在验证通过时将各用户与相应的用户终端3关联绑定，该关联绑定可以是将获取的用户终端信息保存到相应用户的用户信息数据库记录中，例如生成包括用户名-密码-关联的设备ID-关联的用户终端ID数据库结构的用户信息数据库记录。通过本发明实施例的系统，就可以根据需求为用户分配账号信息和为相应用户指定其管辖的设备，之后用户也可以根据自身的方便，将其常用的用户终端绑定到本发明实施例提供的系统平台下，以实现将报警信息输出到绑定的用户终端，方便用户随时查看报警信息，实现对设备的及时监管和维修。这样，在发生异常时，报警模块243就可以根据发生异常的设备ID找到相应的用户及其用户终端，从而将生成的报警信息输出到该用户的用户页面或用户终端，实现将相应设备的报警提醒输出到指定用户。这样本发明实施例的系统就同时实现了各个设备和用户终端的通信，为监控参数值的监测和剩余应急维修时间的预警提供了更便捷的实现方案。其中，本发明实施例中的参数设定模块241的具体实现方式可参照前文叙述，信息采集模块25则可以通过现有的数据采集盒子实现，采集的数据可以是传感器数据，也可以是设备日志文件。

图8示意性地显示了本发明的又一种实施方式下的用于设备的剩余应急维修时间预警系统的框架结构。如图8所示，本发明实施例的系统与图7所示的系统相似，不同之处仅在于，本发明实施例中参数设定模块设定的参数信息还包括报警策略，本发明实施例的系统平台中还包括预警点获取模块247，且本发明实施例的信息采集模块25设置为从与之连接的核磁共振设备上获取存储的设备日志，而相应地本发明实施例的系统中还在系统平台24中提供有设备日志解析模块246，以用于对上传的设备日志进行解析。该实施例中的设备日志的形式可以是一个存储在设备本身的存储系统内的文件，也可以是其他形式，只要是随着设备使用为持续更新的且处于可提取状态，能够被外部设备访问和利用即可，本发明实施例对此不做限制。本发明实施例中的数据采集模块25可以是数据采集盒，其直接设置在需要采集设备日志的设备上，通过数据采集盒的数据收集功能读取设备上的设备日志，并通过网络将设备日志发送给系统平台24。系统平台24可以通过软件编程方式实现，并部署在服务器上(可以是部署在云端服务器上，也可以是部署在医院本地的服务器上)。系统平台24通过网络接收到设备日志后，首先将设备日志存储在存储单元240，之后设备日志解析模块246会遍历存储单元240的设备日志，以对设备日志进行解析。其中，进行解析的方法可以是通过特征匹配算法(例如基于正则表达式的筛选算法)提取需要的关键信息，例如液氦压力值和其发生时间(即时间戳)等，关键信息可以根据需要和设备的类型自定义，但至少需要包括发生时间和监控参数值。解析出关键信息后，提取关键信息并将提取出的关键信息按照“设备ID或名称-发生时间-监控参数值”的最小索引单元存储为数据库的数据记录。而剩余应急维修时间估算模块242则通过异常数据收集单元实时从数据库的监控参数信息记录例如液氦压力信息数据记录中实时获取监控参数值并与预设的报警阈值进行比较，根据比较结果判断是否发生异常，在发生异常时生成异常数据信息记录存储，其中，异常数据信息记录中存储的异常需要是向着更大危害阈值方向发展的异常。预警点获取模块则获取预警策略信息进行判断(例如在发生异常时或在采集到新的实时监控参数数据时)，以根据报警策略进行预警检测，从而在不同的报警策略下，根据报警阈值、更大危害阈值、预警策略信息和监控参数数据记录确定最新预警点，并在确定了最新预警点时，通知时间计算单元进行剩余应急维修时间的计算。时间计算单元则在确定了最新预警点时，根据异常数据信息记录和曲线拟合方法生成剩余应急维修时间输出给报警模块243。报警模块243将根据最新预警点信息和剩余应急维修时间生成包括设备ID、最新预警点监控参数值及其发生时间、更大危害阈值和剩余应急维修时间的报警信息输出至用户终端26。其中，预警点获取模块和时间计算单元的具体实现过程，可以参照前文方法部分的叙述。这样，对设备的监控参数数据的监测分析和对剩余应急维修时间的估算及预警，就可以通过本发明实施例的系统进行，由本发明实施例的系统中的数据采集模块直接与相应的设备连接，采集设备日志，由系统平台进行日志解析和异常分析，并在报警策略符合的条件下计算剩余应急维修时间和生成报警信息输出到相应的用户终端，而不用通过人工对维修时间进行判断，减少人力成本。而且，本发明实施例的时间估算是根据针对不同设备情况设置的阈值以及根据设备日志的实时分析结果进行分析计算，估算结果更加准确，因而通过提前预警能极大地避免损失。

本领域技术人员可以理解的是，本发明实施例中的输出终端用可以仅为微信、手机短信、邮件或客户端APP的其中一种，也可以是两种以上的任意组合。

需要说明的是，本发明实施例对实时获取设备的监控参数信息数据的方式不做限制，不论通过何种方式，只要能够获取到设备的实时监控参数数据即可，本发明的核心构思在于对获取到的实时监控参数数据进行分析计算，基于实时监控参数数据预测出剩余应急维修时间并进行警报。通过本发明实施例的方法和系统，可以实现各个医院对自己院内的所有医疗设备的监测和预警，也可以通过一个云端系统实现对所有医院的各个医疗设备的监测和预警，只需要能够获取各个设备的监控参数信息数据，并根据每个设备的情况为其设置阈值和报警策略，就可以根据其恶化情况和更大危害阈值更加快速准确地预测出其距离达到更大危害阈值的时间，并能及时有效地进行报警，有效提高效率。

另外，本发明实施例的方法和系统还可以通过一种电子装置实现，该电子装置只需要包括存储介质和控制单元，将实现了本发明实施例的方法或系统的应用程序存储在存储介质中，通过控制单元执行该应用程序即可实现本发明的目的。这种电子装置例如可以是能够承载和执行应用程序的智能终端设备(如智能手机、智能手表)，也可以是平板电脑等等。

以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。