基于电子气体生产制造系统的故障分析方法及系统

技术领域

本申请涉及运维技术领域，具体而言，涉及一种基于电子气体生产制造系统的故障分析方法及系统。

背景技术

电子气体生产制造系统是现代工业中的重要设备，其稳定性和可靠性直接影响到生产效率和产品质量。在电子气体生产制造系统的运行过程中，由于各种因素可能会出现故障，一旦发生故障，可能会导致整个生产制造流程的中断，甚至引发严重的安全事故。因此，对这些可能出现的故障进行准确预测，并及时做出应对措施，对保证系统稳定运行具有极其重要的意义。

传统的故障预测方法主要依赖于历史数据和经验规则，但这种方法存在一些问题。首先，由于生产环境和条件的复杂多变，使得基于历史数据的预测方法可能无法准确捕捉到所有可能的故障模式；其次，基于经验规则的预测方法往往需要大量的专家知识和人工参与，无法适应大规模和高速度的生产环境。

因此，目前急需一种新的故障预测方法，能够更准确地预测电子气体生产制造系统中可能发生的故障，提高故障预测的精度和效率，从而保证系统的稳定运行，并降低由于故障导致的生产中断或损失。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于电子气体生产制造系统的故障分析方法及系统。

第一方面，本申请提供一种基于电子气体生产制造系统的故障分析方法，应用于远程维护系统，所述方法包括：

获取所述电子气体生产制造系统的运行过程中的候选系统控制实例数据中的候选运行节点对应的第一运行控制拓扑图谱；所述候选系统控制实例数据属于目标生产制造控制事件，所述目标生产制造控制事件包括故障活动，所述候选运行节点反映所述故障活动在所述候选系统控制实例数据中的故障运行节点；

基于所述目标生产制造控制事件的第x个系统控制实例数据中的故障活动所关联的第一故障渗透数据，在所述目标生产制造控制事件的第x+1个系统控制实例数据中获取参考运行节点数据，获取所述参考运行节点数据对应的第二运行控制拓扑图谱；所述第x个系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置不先于所述候选系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置，所述第x个系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置先于所述第x+1个系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置；

将所述第二运行控制拓扑图谱和所述第一运行控制拓扑图谱进行集成输出为目标运行控制拓扑图谱，基于所述目标运行控制拓扑图谱确定所述参考运行节点数据对应的故障评价参数，基于所述目标运行控制拓扑图谱，获取所述第一故障渗透数据在所述第x+1个系统控制实例数据中的渗透迁移参数；

依据所述故障评价参数、所述第一故障渗透数据以及所述渗透迁移参数，在所述第x+1个系统控制实例数据中确定反映所述故障活动的故障运行节点的第二故障渗透数据。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述获取所述电子气体生产制造系统的运行过程中的候选系统控制实例数据中的候选运行节点对应的第一运行控制拓扑图谱，包括：

获取所述目标生产制造控制事件，对所述目标生产制造控制事件进行实例拆分，生成目标系统控制实例数据序列，获取所述目标系统控制实例数据序列中的首个系统控制实例数据；

如果解析到所述首个系统控制实例数据中包含所述故障活动，则将所述首个系统控制实例数据输出为所述目标生产制造控制事件中的候选系统控制实例数据，将所述故障活动在所述候选系统控制实例数据中的故障运行区域输出为候选运行节点；

将所述候选运行节点在所述候选系统控制实例数据中涵盖的生产制造控制行为，输出为候选运行节点数据，获取所述候选运行节点数据对应的第一运行控制拓扑图谱。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

在所述首个系统控制实例数据中获取K个初始运行节点，获取所述K个初始运行节点分别对应的知识抽取向量，对所述知识抽取向量进行故障估计，生成所述K个初始运行节点分别对应的故障分类数据；K为正整数；

当所述K个初始运行节点分别对应的故障分类数据中存在与所述故障活动匹配的故障分类数据时，确定所述首个系统控制实例数据中包含所述故障活动。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述将所述故障活动在所述候选系统控制实例数据中的故障运行区域输出为候选运行节点，包括：

在所述K个初始运行节点中，将与所述故障活动匹配的故障分类数据所对应的初始运行节点输出为标的运行节点序列；

基于所述标的运行节点序列中的初始运行节点之间的重叠比例，对所述标的运行节点序列中的初始运行节点进行融合，生成待优化运行节点；

对所述待优化运行节点进行边界数据优化，在所述候选系统控制实例数据中得到包含所述故障活动的候选运行节点。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述基于所述目标生产制造控制事件的第x个系统控制实例数据中的故障活动所关联的第一故障渗透数据，在所述目标生产制造控制事件的第x+1个系统控制实例数据中获取参考运行节点数据，获取所述参考运行节点数据对应的第二运行控制拓扑图谱，包括：

获取所述故障活动在所述目标生产制造控制事件的第x个系统控制实例数据中的第一故障渗透数据，基于所述第一故障渗透数据对应的渗透注意力矢量，在所述目标生产制造控制事件的第x+1个系统控制实例数据中确定第一故障影响运行节点；

依据所述第一故障影响运行节点，在所述第x+1个系统控制实例数据中进行节点采样，生成至少一个采样运行节点，基于注意力机制生成所述至少一个采样运行节点分别对应的显著性权重；

将最大的显著性权重所对应的采样运行节点输出为第二故障影响运行节点，将所述第二故障影响运行节点在所述第x+1个系统控制实例数据中涵盖的生产制造控制行为，输出为所述参考运行节点数据；

将所述参考运行节点数据加载到目标神经网络模型中的图生成网络，依据所述目标神经网络模型中的图生成网络生成所述参考运行节点数据对应的第二运行控制拓扑图谱。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述将所述第二运行控制拓扑图谱和所述第一运行控制拓扑图谱进行集成输出为目标运行控制拓扑图谱，包括：

将所述第二运行控制拓扑图谱加载到第一嵌入单元，依据所述第一嵌入单元生成第一嵌入向量表示；所述第一嵌入向量表示的维度数量与所述第二运行控制拓扑图谱的维度数量相同；

将所述第一运行控制拓扑图谱加载到第二嵌入单元，依据所述第二嵌入单元生成第二嵌入向量表示；所述第二嵌入向量表示的维度数量与所述第一运行控制拓扑图谱的维度数量不同；

将所述第一嵌入向量表示和所述第二嵌入向量表示进行图网络生成，生成所述目标运行控制拓扑图谱。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述基于所述目标运行控制拓扑图谱确定所述参考运行节点数据对应的故障评价参数，基于所述目标运行控制拓扑图谱，获取所述第一故障渗透数据在所述第x+1个系统控制实例数据中的渗透迁移参数，包括：

对所述目标运行控制拓扑图谱进行故障估计，生成所述参考运行节点数据针对所述故障活动的故障评价参数；

基于所述目标运行控制拓扑图谱，对所述第x+1个系统控制实例数据中由所述第一故障渗透数据所确定的故障影响运行节点进行渗透迁移分析，生成所述第一故障渗透数据在所述第x+1个系统控制实例数据中的渗透迁移参数。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述渗透迁移参数包括第一迁移参数和第二迁移参数，所述第一迁移参数和第二迁移参数反映所述第一故障渗透数据的同一个故障渗透路径上的路径特征点在所述第x+1个系统控制实例数据中的故障运行节点的迁移计量状态；

所述依据所述故障评价参数、所述第一故障渗透数据以及所述渗透迁移参数，在所述第x+1个系统控制实例数据中确定反映所述故障活动的故障运行节点的第二故障渗透数据，包括：

如果所述故障评价参数大于门限参数，则确定所述参考运行节点数据中包含所述故障活动；

基于所述第一故障渗透数据对应的渗透注意力矢量、所述第一迁移参数以及所述第二迁移参数，生成所述故障活动在所述第x+1个系统控制实例数据中的控制参与数据，依据所述控制参与数据，在所述第x+1个系统控制实例数据中确定所述第二故障渗透数据；

以及，如果所述故障评价参数不大于所述门限参数，则确定所述参考运行节点数据中不包含所述故障活动，获取所述目标生产制造控制事件中的第x+2个系统控制实例数据；所述第x+2个系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置后于所述第x+1个系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置；

如果所述第x+2个系统控制实例数据中包含所述故障活动，则将所述目标生产制造控制事件中的候选系统控制实例数据调整为所述第x+2个系统控制实例数据，将所述候选系统控制实例数据中的候选运行节点调整为所述故障活动在所述第x+2个系统控制实例数据中的故障运行区域。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

获取包含示例故障活动的示例生产制造控制事件，在所述示例生产制造控制事件中获取示例候选控制实例数据和示例系统控制实例数据序列；所述示例候选控制实例数据在所述示例生产制造控制事件中的触发位置先于所述示例系统控制实例数据序列中的每个示例系统控制实例数据分别在所述示例生产制造控制事件中的触发位置；

基于所述示例候选控制实例数据标注的先验故障表征信息，确定所述示例候选控制实例数据中的示例故障活动所关联的示例候选运行节点，通过基础神经网络模型中的图生成网络，获取所述示例候选运行节点在所述示例候选控制实例数据中的示例第一运行控制拓扑图谱，以及所述示例候选运行节点在所述每个示例系统控制实例数据中的示例第二运行控制拓扑图谱；

将所述示例第二运行控制拓扑图谱和所述示例第一运行控制拓扑图谱进行集成输出为示例集成运行控制拓扑图谱，依据所述基础神经网络模型中的全连接网络，生成所述每个示例系统控制实例数据分别对应的故障估计信息；

基于所述示例候选控制实例数据标注的先验故障表征信息、所述每个示例系统控制实例数据分别标注的先验故障表征信息，以及所述故障估计信息，对所述基础神经网络模型的模型权重信息进行更新，将包含更新后的模型权重信息的基础神经网络模型输出为目标神经网络模型；所述目标神经网络模型用于确定所述故障活动在所述目标生产制造控制事件所包含的系统控制实例数据中的故障运行节点；

其中，所述全连接网络包括分类单元和预测单元，所述故障估计信息包括所述分类单元生成的示例故障评价参数和所述预测单元生成的估计迁移参数，所述估计迁移参数反映所述示例候选运行节点的同一个故障渗透路径上的路径特征点在所述每个示例系统控制实例数据中的故障运行节点的迁移计量状态；

所述基于所述示例候选控制实例数据标注的先验故障表征信息、所述每个示例系统控制实例数据分别标注的先验故障表征信息，以及所述故障估计信息，对所述基础神经网络模型的模型权重信息进行更新，将包含更新后的模型权重信息的基础神经网络模型输出为目标神经网络模型，包括：

基于所述示例候选控制实例数据标注的先验故障表征信息中的标注故障运行节点数据，以及所述每个示例系统控制实例数据分别标注的先验故障表征信息中的标注故障运行节点数据，确定所述示例候选运行节点在所述每个示例系统控制实例数据中的目标迁移参数；

依据所述目标迁移参数与所述估计迁移参数之间的损失函数值，确定所述预测单元对应的第一训练误差值；

依据所述示例故障评价参数与所述每个示例系统控制实例数据分别标注的先验故障表征信息中的标注故障评价属性，确定所述分类单元对应的第二训练误差值；

基于所述第一训练误差值和所述第二训练误差值，对所述基础神经网络模型的模型权重信息进行更新，将包含更新后的模型权重信息的基础神经网络模型输出为目标神经网络模型。

第二方面，本申请实施例还提供一种远程维护系统，所述远程维护系统包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序结合该处理器加载并执行以实现以上第一方面的基于电子气体生产制造系统的故障分析方法。

依据以上任意方面的技术方案，首先获取电子气体生产制造系统运行过程中的候选系统控制实例数据对应的第一运行控制拓扑图谱，并根据目标生产制造控制事件的第x个系统控制实例数据中的故障活动所关联的第一故障渗透数据，在第x+1个系统控制实例数据中获取参考运行节点数据，并获取对应的第二运行控制拓扑图谱，从而将第二运行控制拓扑图谱和第一运行控制拓扑图谱进行集成输出为目标运行控制拓扑图谱后，据此确定参考运行节点数据对应的故障评价参数，并获取第一故障渗透数据在第x+1个系统控制实例数据中的渗透迁移参数。最后，依据故障评价参数、第一故障渗透数据以及渗透迁移参数，在第x+1个系统控制实例数据中确定反映故障活动的故障运行节点的第二故障渗透数据。由此，能够更准确地预测电子气体生产制造系统中可能发生的故障，从而提高系统的稳定性和可靠性。

也即，本申请的技术效果主要体现在以下几个方面：

通过获取和分析电子气体生产制造系统运行过程中的控制实例数据，以及基于故障活动的故障渗透数据，本申请可以更准确地预测可能出现的故障运行节点，从而提高了故障预测的精度。

通过构建和集成运行控制拓扑图谱，本申请不仅可以清晰地呈现故障在系统内部的传播路径，还能够根据故障评价参数和渗透迁移参数，对未来故障的传播趋势进行预测，从而深化了对故障传播路径的理解。

据故障评价参数、第一故障渗透数据以及渗透迁移参数，在新的系统控制实例数据中确定反映故障活动的故障运行节点，可以帮助操作人员在故障发生初期就做出针对性的维护决策，避免或减小故障带来的影响。

此外，可以更早地发现和预测故障，使得能够及时采取措施防止或减轻故障的影响，从而提高了电子气体生产制造系统的运行稳定性。

总体来说，本申请对于提高电子气体生产制造系统的故障预测精度、优化系统维护决策以及提高系统运行稳定性具有重要意义。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要启用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以结合这些附图获得其它相关的附图。

图1为本申请实施例提供的基于电子气体生产制造系统的故障分析方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的用于实现上述的基于电子气体生产制造系统的故障分析方法的远程维护系统的功能结构示意框图。

具体实施方式

以下描述是为了使本领域的普通技术人员能够实施和结合本申请，并且该描述是在特定的应用场景及其要求的环境下提供的。对于本领域的普通技术人员来讲，显然可以对所公开的实施例作出各种改变，并且在不偏离本申请的原则和范围时，本申请中所定义的普遍原则可以适用于其它实施例和应用场景。因此，本申请并不限于所描述的实施例，而应该被给予与权利要求一致的最广泛的范围。

参见图1所示，本申请提供一种基于电子气体生产制造系统的故障分析方法，包括以下步骤。

步骤S110，获取所述电子气体生产制造系统的运行过程中的候选系统控制实例数据中的候选运行节点对应的第一运行控制拓扑图谱。

本实施例中，所述候选系统控制实例数据属于目标生产制造控制事件，所述目标生产制造控制事件包括故障活动，所述候选运行节点反映所述故障活动在所述候选系统控制实例数据中的故障运行节点。

例如，假设电子气体生产制造系统的数据库管理服务发生了故障，这就是一个故障活动。此时，可以记录下了这个故障活动以及其影响的运行节点（即数据库管理服务）作为候选系统控制实例数据，并生成了对应的第一运行控制拓扑图谱。

也即，电子气体生产制造系统是一个软件控制系统，负责控制电子气体的生产和制造流程。候选系统控制实例数据是在系统运行过程中收集到的一系列控制实例数据，这些控制实例数据描述了电子气体生产制造系统的当前状态和历史行为。候选运行节点是指在候选系统控制实例数据中表现出异常或错误的特定组件或服务。目标生产制造控制事件是指发生故障活动的事件，例如系统崩溃、性能下降等。第一运行控制拓扑图谱是一个用于描述系统运行状态的模型，其中包含各个运行节点及其相互之间的关系。

以下是一个具体的例子：

假设在电子气体生产制造系统的运行过程中，数据库管理服务出现了一个异常（比如说，数据读取速度显著下降）。这个异常就是所说的故障活动。对应的，数据库管理服务就是所说的候选运行节点。接下来，记录下了这次故障活动以及与之相关的所有信息，包括时间、影响的范围、可能的原因等，这些信息就构成了候选系统控制实例数据。

由于这个故障活动直接影响了整个电子气体生产制造系统的运行，因此它被定义为目标生产制造控制事件。然后，基于当前和历史的候选系统控制实例数据，生成了一个描述系统运行状态的模型，即第一运行控制拓扑图谱。这个第一运行控制拓扑图谱中包含了数据库管理服务以及与之相互连接的其它服务或组件（比如说，用户界面、实时监控服务等），并且描述了这次故障活动如何影响到这些组件。

步骤S120，基于所述目标生产制造控制事件的第x个系统控制实例数据中的故障活动所关联的第一故障渗透数据，在所述目标生产制造控制事件的第x+1个系统控制实例数据中获取参考运行节点数据，获取所述参考运行节点数据对应的第二运行控制拓扑图谱。

本实施例中，所述第x个系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置不先于所述候选系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置，所述第x个系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置先于所述第x+1个系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置。

例如，可以检查在这个故障活动之后的第x个系统控制实例数据，这可能是用户界面响应速度下降的事件。获取了这个事件关联的第一故障渗透数据，这可能包括了用户界面响应速度下降的原因、影响的范围、如何影响到其它运行节点等信息。在第x个系统控制实例数据之后的第x+1个系统控制实例数据中，可能是实时监控服务的故障事件，获取了参考运行节点数据，并生成了对应的第二运行控制拓扑图谱。

以数据库管理服务的故障活动为例，也即候选系统控制实例数据。假设在这次故障活动之后，用户界面服务出现了一次性能下降的事件，这就体现在第x个系统控制实例数据中。然后，在用户界面服务的性能下降事件之后，实时监控服务出现了一次服务暂停的事件，这就体现在了第x+1个系统控制实例数据中。

这里，第x个系统控制实例数据的触发位置不先于候选系统控制实例数据的触发位置，说明用户界面服务的性能下降事件发生在数据库管理服务的故障活动之后。同时，第x个系统控制实例数据的触发位置又先于第x+1个系统控制实例数据的触发位置，说明实时监控服务的服务暂停事件发生在用户界面服务的性能下降事件之后。这些时间顺序信息有助于理解这些故障活动是如何相互关联的，从而更好地管理和维护电子气体生产制造系统。

在此基础上，首先分析了第x个系统控制实例，也就是发生在候选系统控制实例之后的一个特定故障活动。此外结合了这个故障活动的故障渗透数据，以理解这个故障如何影响到其它运行节点。

接着，从发生在第x个系统控制实例之后的第x+1个系统控制实例中获取参考运行节点数据。这些数据提供了第x+1个故障活动的上下文信息，例如它发生在哪个运行节点、什么时间等。

最后，根据这些参考运行节点数据，生成了第二运行控制拓扑图谱。这个第二运行控制拓扑图谱描绘了第x+1个故障活动如何影响到其它运行节点。

总的来说，这个过程就是在连续发生的两个故障活动之间，通过对故障渗透数据和参考运行节点数据的分析，以及生成对应的运行控制拓扑图谱，来理解和管理这些故障活动。

步骤S130，将所述第二运行控制拓扑图谱和所述第一运行控制拓扑图谱进行集成输出为目标运行控制拓扑图谱，基于所述目标运行控制拓扑图谱确定所述参考运行节点数据对应的故障评价参数，基于所述目标运行控制拓扑图谱，获取所述第一故障渗透数据在所述第x+1个系统控制实例数据中的渗透迁移参数。

例如，可以基于这个目标运行控制拓扑图谱，确定参考运行节点数据对应的故障评价参数，例如实时监控服务的失效频率等，并获取第一故障渗透数据在第x+1个系统控制实例数据中的渗透迁移参数，这可能包括了用户界面响应速度下降如何影响到实时监控服务、这种影响的持续时间、影响的严重程度等信息。

例如，可以将两个相邻的运行控制拓扑图谱（分别基于第x个和第x+1个系统控制实例数据生成）集成在一起，形成一个全面、连续的目标运行控制拓扑图谱。这个目标运行控制拓扑图谱反映了从第x个故障活动到第x+1个故障活动的整个过程及其对系统其它部分的影响。

然后，根据目标运行控制拓扑图谱确定故障评价参数。这些故障评价参数可能包括故障的严重性、影响范围、持续时间等，可以用来评估每个参考运行节点的状态和表现。

最后，根据目标运行控制拓扑图谱获取渗透迁移参数。这些渗透迁移参数描述了第一故障渗透数据（即第x个系统控制实例中的故障）如何渗透和迁移到第x+1个系统控制实例，可以帮助理解故障的传播和影响，也即，所述渗透迁移参数用于表示第一故障渗透数据渗透和迁移到第x+1个系统控制实例的影响强度和影响方向。

通过这种方式，不仅能对每次单独的故障进行评估，还能理解连续的故障活动之间的关联和影响，从而更好地管理和维护系统。

步骤S140，依据所述故障评价参数、所述第一故障渗透数据以及所述渗透迁移参数，在所述第x+1个系统控制实例数据中确定反映所述故障活动的故障运行节点的第二故障渗透数据。

例如，可能分析出实时监控服务的故障是由用户界面响应速度下降引起的，同时也找出了这个问题的具体原因、影响范围以及如何解决这个问题的方案等信息。这些信息将帮助开发者更准确地找出问题，并进行相应的修复和优化。

本实施例中，故障评价参数帮助理解每个参考运行节点的状态和表现，例如故障的严重性、影响范围、持续时间等。第一故障渗透数据提供了关于第一次故障（即第x个系统控制实例中的故障）的详细信息，包括它如何影响其它运行节点。渗透迁移参数描述了第一次故障如何渗透和迁移到第二次故障（即第x+1个系统控制实例中的故障），揭示了故障的传播和影响。

基于以上信息，能够在第x+1个系统控制实例数据中确定反映第二次故障活动的故障运行节点的第二故障渗透数据。第二故障渗透数据提供了对第二次故障的深入理解，包括它在哪个运行节点发生、如何影响到其它节点，以及它与前一次故障之间的关联。

这样，不仅能更好地理解和管理单个故障事件，也能洞察连续故障事件之间的相互影响，从而实现更有效的系统维护和故障预防。

基于以上步骤，首先获取电子气体生产制造系统运行过程中的候选系统控制实例数据对应的第一运行控制拓扑图谱，并根据目标生产制造控制事件的第x个系统控制实例数据中的故障活动所关联的第一故障渗透数据，在第x+1个系统控制实例数据中获取参考运行节点数据，并获取对应的第二运行控制拓扑图谱，从而将第二运行控制拓扑图谱和第一运行控制拓扑图谱进行集成输出为目标运行控制拓扑图谱后，据此确定参考运行节点数据对应的故障评价参数，并获取第一故障渗透数据在第x+1个系统控制实例数据中的渗透迁移参数。最后，依据故障评价参数、第一故障渗透数据以及渗透迁移参数，在第x+1个系统控制实例数据中确定反映故障活动的故障运行节点的第二故障渗透数据。由此，能够更准确地预测电子气体生产制造系统中可能发生的故障，从而提高系统的稳定性和可靠性。

也即，本申请的技术效果主要体现在以下几个方面：

通过获取和分析电子气体生产制造系统运行过程中的控制实例数据，以及基于故障活动的故障渗透数据，本申请可以更准确地预测可能出现的故障运行节点，从而提高了故障预测的精度。

通过构建和集成运行控制拓扑图谱，本申请不仅可以清晰地呈现故障在系统内部的传播路径，还能够根据故障评价参数和渗透迁移参数，对未来故障的传播趋势进行预测，从而深化了对故障传播路径的理解。

据故障评价参数、第一故障渗透数据以及渗透迁移参数，在新的系统控制实例数据中确定反映故障活动的故障运行节点，可以帮助操作人员在故障发生初期就做出针对性的维护决策，避免或减小故障带来的影响。

此外，可以更早地发现和预测故障，使得能够及时采取措施防止或减轻故障的影响，从而提高了电子气体生产制造系统的运行稳定性。

总体来说，本申请对于提高电子气体生产制造系统的故障预测精度、优化系统维护决策以及提高系统运行稳定性具有重要意义。

在一种可能的实施方式中，步骤S110可以包括：

步骤S111，获取所述目标生产制造控制事件，对所述目标生产制造控制事件进行实例拆分，生成目标系统控制实例数据序列，获取所述目标系统控制实例数据序列中的首个系统控制实例数据。

例如，假设目标生产制造控制事件存在一次数据库管理服务的故障活动。对这次目标生产制造控制事件进行实例拆分，将它分解为一系列独立的系统控制实例。获取这个目标系统控制实例数据序列中的首个系统控制实例。

步骤S112，如果解析到所述首个系统控制实例数据中包含所述故障活动，则将所述首个系统控制实例数据输出为所述目标生产制造控制事件中的候选系统控制实例数据，将所述故障活动在所述候选系统控制实例数据中的故障运行区域输出为候选运行节点。

例如，在这个例子中，首个系统控制实例就包含了故障活动（即数据库管理服务的故障）。所以，将这个系统控制实例设定为候选系统控制实例数据，而故障运行区域（即出现问题的数据库管理服务）就是的候选运行节点。

步骤S113，将所述候选运行节点在所述候选系统控制实例数据中涵盖的生产制造控制行为，输出为候选运行节点数据，获取所述候选运行节点数据对应的第一运行控制拓扑图谱。

例如，在候选系统控制实例数据中，关注的生产制造控制行为可能包括发现故障、尝试重启服务、检查硬件等，这些生产制造控制行为构成了候选运行节点数据。基于这些候选运行节点数据，可以生成一个第一运行控制拓扑图谱，它反映了在数据库管理服务故障发生时，各个运行节点之间的交互和影响关系。

示例性的，在前面的例子中，第一运行控制拓扑图谱反映了数据库管理服务故障发生时，各个运行节点之间的交互和影响关系。

一个具体的运行控制拓扑图谱可能包括以下内容：

1. 成员：每个成员代表一个运行实例，例如数据库管理服务、用户界面服务和实时监控服务。成员的状态可能表示为正常、警告或故障。

2. 边：每条边代表两个成员之间的交互或依赖关系。比如，用户界面服务可能依赖于数据库管理服务来获取数据，这种依赖关系就可以用一条从用户界面服务指向数据库管理服务的边来表示。

3. 属性：每个成员或边可能还有一些附加属性，如成员的运行状态、故障信息等；边的权重、方向等。

举个例子，如果用JSON格式来表示这个运行控制拓扑图谱，可能是这样的：

json

{

"nodes": [

{"id": "database_service", "status": "failure"},

{"id": "user_interface_service", "status": "warning"},

{"id": "realtime_monitoring_service", "status": "normal"}

],

"edges": [

{"source": "user_interface_service", "target": "database_service", "dependency": "high"},

{"source": "realtime_monitoring_service", "target": "database_service", "dependency": "medium"}

]

}

在这个例子中，数据库管理服务是处于故障状态的节点，用户界面服务和实时监控服务都依赖于它，但依赖程度不同。这样的拓扑图谱能够帮助理解系统中各个运行节点之间的关系，以及当某个节点发生故障时可能会对其它节点产生什么影响。

在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

步骤S101，在所述首个系统控制实例数据中获取K个初始运行节点，获取所述K个初始运行节点分别对应的知识抽取向量，对所述知识抽取向量进行故障估计，生成所述K个初始运行节点分别对应的故障分类数据。K为正整数。

例如，假设在之前的例子中，首个系统控制实例（即发现数据库管理服务故障的那个实例）涉及到三个（K=3）初始运行节点，例如：数据库管理服务、用户界面服务和实时监控服务。获取每个运行节点对应的知识抽取向量，可能包括它们的运行状态、历史故障记录等信息。然后，对这些知识抽取向量进行故障估计，可能得到如下故障分类数据：数据库管理服务有严重故障，用户界面服务有轻微故障，实时监控服务正常。

步骤S102，当所述K个初始运行节点分别对应的故障分类数据中存在与所述故障活动匹配的故障分类数据时，确定所述首个系统控制实例数据中包含所述故障活动。

例如，在这个例子中，故障活动是数据库管理服务的故障。由于在故障分类数据中，数据库管理服务被识别为有严重故障，这与故障活动匹配。因此，可以确定首个系统控制实例数据中确实包含了故障活动。

这样，通过对运行节点的知识抽取向量进行故障估计和分类，不仅能够识别出存在的故障活动，还能理解故障的具体情况，如何影响到其它运行节点等，从而更好地管理和维护系统。

在一种可能的实施方式中，步骤S112中，将所述故障活动在所述候选系统控制实例数据中的故障运行区域输出为候选运行节点，包括：

步骤S1121，在所述K个初始运行节点中，将与所述故障活动匹配的故障分类数据所对应的初始运行节点输出为标的运行节点序列。

例如，以下是一个具体的场景举例：

在之前的例子中，数据库管理服务、用户界面服务和实时监控服务是的三个（K=3）初始运行节点。假设故障活动是数据库管理服务的故障，那么就将相关的数据库管理服务输出为标的运行节点序列中。

步骤S1122，基于所述标的运行节点序列中的初始运行节点之间的重叠比例，对所述标的运行节点序列中的初始运行节点进行融合，生成待优化运行节点。

例如，在本例中，如果只有一个标的运行节点（即数据库管理服务），所以不需要进行融合操作。但是如果有多个标的运行节点，例如包括多个不同的数据库管理服务，并且这些不同的数据库管理服务在某种程度上有重叠（例如，都涉及到相同的硬件资源或软件服务），那么可能会根据重叠比例对它们进行融合，生成一个包含所有相关信息的待优化运行节点。

步骤S1123，对所述待优化运行节点进行边界数据优化，在所述候选系统控制实例数据中得到包含所述故障活动的候选运行节点。

例如，在这个例子中，待优化运行节点就是的数据库管理服务。对它进行边界数据优化，例如调整其影响范围、优先级等属性，以便更准确地反映实际情况。经过优化后，得到的候选运行节点仍然是数据库管理服务，但现在它已经包含了更多关于故障活动的详细信息。

通过这种方式，能够从一系列初始运行节点中确定出与故障活动最相关的候选运行节点，为后续的故障分析和处理提供基础。

在一种可能的实施方式中，步骤S120可以包括：

步骤S121，获取所述故障活动在所述目标生产制造控制事件的第x个系统控制实例数据中的第一故障渗透数据，基于所述第一故障渗透数据对应的渗透注意力矢量，在所述目标生产制造控制事件的第x+1个系统控制实例数据中确定第一故障影响运行节点。

例如，在之前的例子中，第x个系统控制实例数据可能涉及到数据库管理服务的故障。可以得到这个故障的第一故障渗透数据，例如它影响到了用户界面服务和实时监控服务等其它运行节点。基于这些第一故障渗透数据，可以生成一个渗透注意力矢量，用来表示每个被影响的运行节点的重要性。在第x+1个系统控制实例数据（例如用户界面服务的性能下降事件）中，根据这个注意力矢量确定了第一故障影响运行节点，也就是用户界面服务。

步骤S122，依据所述第一故障影响运行节点，在所述第x+1个系统控制实例数据中进行节点采样，生成至少一个采样运行节点，基于注意力机制生成所述至少一个采样运行节点分别对应的显著性权重。

例如，接下来，在第x+1个系统控制实例数据中进行节点采样，可能得到了一些与用户界面服务相关的其它运行节点，比如前端显示模块、网络连接模块等。根据注意力机制计算这些采样运行节点的显著性权重，以表示它们对故障影响的贡献程度。

步骤S123，将最大的显著性权重所对应的采样运行节点输出为第二故障影响运行节点，将所述第二故障影响运行节点在所述第x+1个系统控制实例数据中涵盖的生产制造控制行为，输出为所述参考运行节点数据。

例如，可以选取显著性权重最大的采样运行节点作为第二故障影响运行节点，例如前端显示模块。然后，获取这个节点在第x+1个系统控制实例数据中涵盖的生产制造控制行为，例如显示错误信息、重新加载页面等，作为参考运行节点数据。

步骤S124，将所述参考运行节点数据加载到目标神经网络模型中的图生成网络，依据所述目标神经网络模型中的图生成网络生成所述参考运行节点数据对应的第二运行控制拓扑图谱。

最后，可以将参考运行节点数据加载到一个目标神经网络模型中的图生成网络。这个图生成网络可以根据输入的运行节点数据自动生成相应的运行控制拓扑图谱，反映出各个运行节点之间的交互和影响关系。

示例性的，第二运行控制拓扑图谱基于第x+1个系统控制实例数据（在前面的例子中是用户界面服务的性能下降事件）生成，反映了各个参考运行节点之间的交互和影响关系。

一个具体的第二运行控制拓扑图谱可能包括以下内容：

1. 成员：每个成员代表一个运行实例，例如用户界面服务、前端显示模块和网络连接模块等。成员的状态可能表示为正常、警告或故障。

2. 边：每条边代表两个成员之间的交互或依赖关系。比如，前端显示模块可能依赖于用户界面服务来获取显示内容，这种依赖关系就可以用一条从前端显示模块指向用户界面服务的边来表示。

3. 属性：每个成员或边可能还有一些附加属性，如成员的运行状态、故障信息等；边的权重、方向等。

举个例子，如果用JSON格式来表示这个第二运行控制拓扑图谱，可能是这样的：

`json

{

"nodes": [

{"id": "user_interface_service", "status": "warning"},

{"id": "frontend_display_module", "status": "failure"},

{"id": "network_connection_module", "status": "normal"}

],

"edges": [

{"source": "frontend_display_module", "target": "user_interface_service", "dependency": "high"},

{"source": "network_connection_module", "target": "user_interface_service", "dependency": "medium"}

]

}

在这个例子中，用户界面服务是处于警告状态的节点，前端显示模块和网络连接模块都依赖于它，但依赖程度不同。由此，可以能够帮助理解各个运行节点之间的关系，以及当某个运行节点发生故障时可能会对其它运行节点产生什么影响。

在一种可能的实施方式中，步骤S130可以包括：

步骤S131，将所述第二运行控制拓扑图谱加载到第一嵌入单元，依据所述第一嵌入单元生成第一嵌入向量表示。所述第一嵌入向量表示的维度数量与所述第二运行控制拓扑图谱的维度数量相同。

步骤S132，将所述第一运行控制拓扑图谱加载到第二嵌入单元，依据所述第二嵌入单元生成第二嵌入向量表示。所述第二嵌入向量表示的维度数量与所述第一运行控制拓扑图谱的维度数量不同。

步骤S133，将所述第一嵌入向量表示和所述第二嵌入向量表示进行图网络生成，生成所述目标运行控制拓扑图谱。

例如，在之前的例子中，第二运行控制拓扑图谱是基于用户界面服务的性能下降事件生成的，反映了各个参考运行节点（例如用户界面服务、前端显示模块和网络连接模块等）之间的交互和影响关系。将这个图谱加载到一个第一嵌入单元（例如一个神经网络模型），得到第一嵌入向量表示。这个向量的维度数量与图谱的维度数量相同，能够有效地捕捉图谱中的结构和属性信息。

同时，将第一运行控制拓扑图谱（也就是反映数据库管理服务故障发生时的系统状态）加载到一个第二嵌入单元，得到第二嵌入向量表示。虽然这个向量的维度数量与第一运行控制拓扑图谱的维度数量不同，但它仍然能够有效地捕捉图谱中的结构和属性信息。

最后，将这两个嵌入向量输入到一个图网络生成器（例如一个图神经网络模型），根据这两个嵌入向量生成目标运行控制拓扑图谱。这个目标运行控制拓扑图谱综合了第一运行控制拓扑图谱和第二运行控制拓扑图谱的信息，能够更全面地反映系统的运行状态和故障情况。

通过以上步骤，能够从多个角度理解系统的运行状态，从而更好地管理和维护系统。

在一种可能的实施方式中，步骤S130还可以包括：

步骤S134，对所述目标运行控制拓扑图谱进行故障估计，生成所述参考运行节点数据针对所述故障活动的故障评价参数。

步骤S135，基于所述目标运行控制拓扑图谱，对所述第x+1个系统控制实例数据中由所述第一故障渗透数据所确定的故障影响运行节点进行渗透迁移分析，生成所述第一故障渗透数据在所述第x+1个系统控制实例数据中的渗透迁移参数。

例如，以下是一个具体的场景举例：

在之前的例子中，目标运行控制拓扑图谱综合了反映数据库管理服务故障和用户界面服务性能下降事件的两个图谱的信息。对这个图谱进行故障估计，可能得到如下故障评价参数：数据库管理服务的故障严重度为高，用户界面服务的故障严重度为中等，前端显示模块和网络连接模块的故障严重度为低。

接下来，基于目标运行控制拓扑图谱，对第x+1个系统控制实例数据（即用户界面服务的性能下降事件）中的故障影响运行节点（例如用户界面服务、前端显示模块和网络连接模块等）进行渗透迁移分析。这个分析可能会发现，虽然数据库管理服务的故障开始时只直接影响到了用户界面服务，但随着时间的推移，这个故障也间接影响到了前端显示模块和网络连接模块。因此，得到的渗透迁移参数可能包括这些间接影响的强度和方向。

其中，以上故障评价参数和渗透迁移参数可以通过神经网络模型预先训练后进行预测，关于训练实施例可以参见后续实施例的描述。

通过以上步骤，不仅能够评估单个运行节点对故障活动的影响，还能洞察故障如何从一个运行节点传播到其他运行节点，从而更好地理解和处理故障。

在一种可能的实施方式中，所述渗透迁移参数包括第一迁移参数和第二迁移参数，所述第一迁移参数和第二迁移参数反映所述第一故障渗透数据的同一个故障渗透路径上的路径特征点在所述第x+1个系统控制实例数据中的故障运行节点的迁移计量状态。

例如，渗透迁移参数是指故障如何从一个运行节点传播到其他运行节点的度量值，可以包括第一迁移参数和第二迁移参数，反映了同一个故障渗透路径上的路径特征点在新的系统控制实例数据（例如第x+1个系统控制实例数据）中的故障运行节点的迁移状态。

第一迁移参数可能表示故障从原始发生地（例如数据库管理服务）传播到第一故障影响运行节点（例如用户界面服务）的速度或强度。

第二迁移参数可能表示故障从第一故障影响运行节点进一步传播到其他运行节点（例如前端显示模块和网络连接模块等）的速度或强度。

所述第一迁移参数和第二迁移参数都是根据目标运行控制拓扑图谱计算得出的，能够帮助理解和预测故障的传播路径和影响范围。

步骤S140可以包括：

步骤S141，如果所述故障评价参数大于门限参数，则确定所述参考运行节点数据中包含所述故障活动。

例如，以下是一个具体的场景举例：

在之前的例子中，假设故障评价参数（例如数据库管理服务的故障严重度）大于某个预定的门限参数，那么就确定参考运行节点数据（例如用户界面服务、前端显示模块和网络连接模块等）中包含了故障活动。

步骤S142，基于所述第一故障渗透数据对应的渗透注意力矢量、所述第一迁移参数以及所述第二迁移参数，生成所述故障活动在所述第x+1个系统控制实例数据中的控制参与数据，依据所述控制参与数据，在所述第x+1个系统控制实例数据中确定所述第二故障渗透数据。

接下来，根据第一故障渗透数据对应的渗透注意力矢量（表示每个被影响的运行节点的重要性），以及第一迁移参数和第二迁移参数（反映故障如何从一个运行节点传播到其他运行节点），生成故障活动在第x+1个系统控制实例数据（即用户界面服务的性能下降事件）中的控制参与数据。然后，根据这些控制参与数据，在第x+1个系统控制实例数据中确定了第二故障渗透数据，也就是反映故障活动在各个运行节点中的影响程度。

例如，注意力机制可以将学习到的故障特征（即第一故障渗透数据）与其他节点的状态进行比较，以决定它们对故障传播的贡献。渗透注意力矢量可以被理解为每个节点对故障传播的重要性。

第一迁移参数和第二迁移参数分别描述了故障从原始发生地传播到第一故障影响运行节点以及从第一故障影响运行节点进一步传播到其他运行节点的情况。基于这些参数和渗透注意力矢量，可以计算出每个节点在第x+1个系统控制实例数据中的控制参与数据。这些控制参与数据可能包括每个节点对故障传播的贡献程度或影响力。

由此，依据控制参与数据，可以在第x+1个系统控制实例数据中确定第二故障渗透数据。具体来说，可以通过比较每个节点的控制参与数据，找出最可能成为下一个故障运行节点的候选节点。例如，如果某个节点的控制参与数据明显高于其他节点，那么可以预测该节点将是下一个受到故障影响的节点，从而确定第二故障渗透数据。

更详细地，提供一个更具体的场景来帮助理解这个过程：

假设包含四个主要的运行节点：数据库管理服务(DB)、用户界面服务(UI)、前端显示模块(FE)和网络连接模块(NC)。

在发生故障的情况下，比如数据库管理服务(DB)出现了故障，该故障会通过系统传播影响到其他的运行节点。首先需要通过神经网络模型计算出每个节点对故障传播的贡献或重要性，也就是所谓的渗透注意力矢量。例如，的模型可能会计算出以下的注意力矢量：DB=0.6, UI=0.2, FE=0.1, NC=0.1，这意味着数据库管理服务(DB)对于故障的传播贡献最大。

然后，使用第一迁移参数（例如故障从数据库管理服务(DB)传播到用户界面服务(UI)的速度或强度）和第二迁移参数（例如故障从用户界面服务(UI)进一步传播到前端显示模块(FE)和网络连接模块(NC)的速度或强度），结合注意力矢量，生成每个节点在第x+1个系统控制实例数据中的控制参与数据。例如，可能会得到以下的控制参与数据：DB=0.6,UI=0.25, FE=0.08, NC=0.07。

最后，根据控制参与数据，确定第二故障渗透数据，也就是下一个受到故障影响的节点。在这个例子中，用户界面服务(UI)的控制参与数据最高（0.25），因此可以预测用户界面服务(UI)将是下一个受到故障影响的节点。

通过以上步骤，可以预测并理解故障如何在系统中传播，从而有助于更好地管理和维护系统。

通过这种方式，可以利用已有的故障数据和迁移参数，预测未来的故障传播路径和影响范围，从而更好地理解和管理系统故障。

以及，如果所述故障评价参数不大于所述门限参数，则确定所述参考运行节点数据中不包含所述故障活动，获取所述目标生产制造控制事件中的第x+2个系统控制实例数据。所述第x+2个系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置后于所述第x+1个系统控制实例数据在所述目标生产制造控制事件中的触发位置。

例如，另一方面，如果故障评价参数没有超过门限参数，那么就认为参考运行节点数据中没有包含故障活动，需要进一步获取目标生产制造控制事件中的第x+2个系统控制实例数据进行分析。

如果所述第x+2个系统控制实例数据中包含所述故障活动，则将所述目标生产制造控制事件中的候选系统控制实例数据调整为所述第x+2个系统控制实例数据，将所述候选系统控制实例数据中的候选运行节点调整为所述故障活动在所述第x+2个系统控制实例数据中的故障运行区域。

例如，如果发现第x+2个系统控制实例数据（例如网络连接模块的连接延迟事件）中包含了故障活动，那么就把它设定为新的候选系统控制实例数据，并将候选运行节点调整为这个目标生产制造控制事件中的故障运行区域，例如网络连接模块。

通过以上步骤，本实施例能够从多个角度理解和评估故障活动，从而更好地管理和维护系统。

在一种可能的实施方式中，下面介绍关于确定前述故障估计参数和渗透迁移参数的目标神经网络模型的训练实施例，可以包括：

步骤A110，获取包含示例故障活动的示例生产制造控制事件，在所述示例生产制造控制事件中获取示例候选控制实例数据和示例系统控制实例数据序列。所述示例候选控制实例数据在所述示例生产制造控制事件中的触发位置先于所述示例系统控制实例数据序列中的每个示例系统控制实例数据分别在所述示例生产制造控制事件中的触发位置。

步骤A120，基于所述示例候选控制实例数据标注的先验故障表征信息，确定所述示例候选控制实例数据中的示例故障活动所关联的示例候选运行节点，通过基础神经网络模型中的图生成网络，获取所述示例候选运行节点在所述示例候选控制实例数据中的示例第一运行控制拓扑图谱，以及所述示例候选运行节点在所述每个示例系统控制实例数据中的示例第二运行控制拓扑图谱。

步骤A130，将所述示例第二运行控制拓扑图谱和所述示例第一运行控制拓扑图谱进行集成输出为示例集成运行控制拓扑图谱，依据所述基础神经网络模型中的全连接网络，生成所述每个示例系统控制实例数据分别对应的故障估计信息。

步骤A140，基于所述示例候选控制实例数据标注的先验故障表征信息、所述每个示例系统控制实例数据分别标注的先验故障表征信息，以及所述故障估计信息，对所述基础神经网络模型的模型权重信息进行更新，将包含更新后的模型权重信息的基础神经网络模型输出为目标神经网络模型。所述目标神经网络模型用于确定所述故障活动在所述目标生产制造控制事件所包含的系统控制实例数据中的故障运行节点。

其中，所述全连接网络包括分类单元和预测单元，所述故障估计信息包括所述分类单元生成的示例故障评价参数和所述预测单元生成的估计迁移参数，所述估计迁移参数反映所述示例候选运行节点的同一个故障渗透路径上的路径特征点在所述每个示例系统控制实例数据中的故障运行节点的迁移计量状态。

步骤A140可以包括：

步骤A141，基于所述示例候选控制实例数据标注的先验故障表征信息中的标注故障运行节点数据，以及所述每个示例系统控制实例数据分别标注的先验故障表征信息中的标注故障运行节点数据，确定所述示例候选运行节点在所述每个示例系统控制实例数据中的目标迁移参数。

步骤A142，依据所述目标迁移参数与所述估计迁移参数之间的损失函数值，确定所述预测单元对应的第一训练误差值。

例如，以下是一种可能的计算公式：

第一训练误差值 = MSE(目标迁移参数, 估计迁移参数) = 1/n Σ (目标迁移参数_i - 估计迁移参数_i)^2

其中，n 是参数的数量，Σ 表示求和，i 是当前考虑的参数索引。

步骤A143，依据所述示例故障评价参数与所述每个示例系统控制实例数据分别标注的先验故障表征信息中的标注故障评价属性，确定所述分类单元对应的第二训练误差值。

例如，以下是一种可能的计算公式：

第二训练误差值 = CrossEntropy(示例故障评价参数, 标注故障评价属性) = -Σ (标注故障评价属性_i * log(示例故障评价参数_i))

其中，Σ 表示求和，i 是当前考虑的类别索引。

步骤A144，基于所述第一训练误差值和所述第二训练误差值，对所述基础神经网络模型的模型权重信息进行更新，将包含更新后的模型权重信息的基础神经网络模型输出为目标神经网络模型。

例如，可以使用梯度下降（Gradient Descent）方法来更新模型权重信息，其更新公式如下：

w=w-α*∇J(w)

其中，w表示模型的权重，α是学习率（一个预先设定的常数），∇J(w)是损失函数J(w)对权重w的梯度。例如，在这个例子中，损失函数J(w)就是第一训练误差值和第二训练误差值的总和。

图2示意性地示出了可被用于实现本申请中所述的各个实施例的远程维护系统100。

对于一个实施例，图2示出了远程维护系统100，该远程维护系统100具有多个处理器102、被耦合到(多个)处理器102中的一个或多个的控制模块(芯片组)104、被耦合到控制模块104的存储器106、被耦合到控制模块104的非易失性存储器(NVM)/存储设备108、被耦合到控制模块104的多个输入/输出设备110，和被耦合到控制模块104的网络接口112。

处理器102可包括多个单核或多核处理器，处理器102可包括通用处理器或专用处理器(例如图形处理器、应用处理器、基频处理器等)的任意组合。一些可替代的实施方式中，远程维护系统100能够作为本申请实施例中所述网关等服务器设备。

一些可替代的实施方式中，远程维护系统100可包括具有指令114的多个计算机可读介质(例如，存储器106或NVM/存储设备108)和与该多个计算机可读介质相合并被配置为执行指令114以实现模块从而执行本公开中所述的动作的多个处理器102。

对于一个实施例，控制模块104可包括任意适当的接口控制器，以向(多个)处理器102中的一个或多个和/或与控制模块104通信的任意适当的设备或组件提供任意适当的接口。

控制模块104可包括存储器控制器模块，以向存储器106提供接口。存储器控制器模块可以是硬件模块、软件模块和/或固件模块。

存储器106可被用于例如为远程维护系统100加载和存储数据和/或指令114。对于一个实施例，存储器106可包括任意适当的易失性存储器，例如，适当的DRAM。一些可替代的实施方式中，存储器106可包括双倍数据速率类型四同步动态随机存取存储器。

对于一个实施例，控制模块104可包括多个输入/输出控制器，以向NVM/存储设备108及(多个)输入/输出设备110提供接口。

例如，NVM/存储设备108可被用于存储数据和/或指令114。NVM/存储设备108可包括任意适当的非易失性存储器(例如，闪存)和/或可包括任意适当的(多个)非易失性存储设备。

NVM/存储设备108可包括在物理上作为远程维护系统100被安装在其上的设备的一部分的存储资源，或者其可被该设备访问可不必作为该设备的一部分。例如，NVM/存储设备108可结合网络经由(多个)输入/输出设备110进行访问。

(多个)输入/输出设备110可为远程维护系统100提供接口以与任意其它适当的设备通信，输入/输出设备110可以包括通信组件、拼音组件、传感器组件等。网络接口112可为远程维护系统100提供接口以依据多个网络通信，远程维护系统100可基于多个无线网络标准和/或协议中的任意标准和/或协议来与无线网络的多个组件进行无线通信，例如接入依据通信标准的无线网络，如WiFi、2G、3G、4G、5G等，或它们的组合进行无线通信。

对于一个实施例，(多个)处理器102中的一个或多个可与控制模块104的多个控制器(例如，存储器控制器模块)的逻辑封装在一起。对于一个实施例，(多个)处理器102中的一个或多个可与控制模块104的多个控制器的逻辑封装在一起以形成系统级封装。对于一个实施例，(多个)处理器102中的一个或多个可与控制模块104的多个控制器的逻辑集成在同一模具上。对于一个实施例，(多个)处理器102中的一个或多个可与控制模块104的多个控制器的逻辑集成在同一模具上以形成片上系统。

在各个实施例中，远程维护系统100可以但不限于是：台式计算设备或移动计算设备(例如，膝上型计算设备、手持计算设备、平板电脑、上网本等)等终端设备。在各个实施例中，远程维护系统100可具有更多或更少的组件和/或不同的架构。例如，一些可替代的实施方式中，远程维护系统100包括多个摄像机、键盘、液晶显示器屏幕(包括触屏显示器)、非易失性存储器端口、多个天线、图形芯片、专用集成电路和扬声器。

以上对本申请进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。