基于多模态异构数据的设备异常状态评估方法和装置

本发明提供一种基于多模态异构数据的设备异常状态评估方法和装置，所述方法包括：获取目标设备的多模态异构数据，并将所述多模态异构数据输入至预训练的设备异常等级模型中，得到所述目标设备的异常状态等级；其中，所述设备异常等级模型是基于设备的历史多模态异构数据对神经网络进行训练得到；在所述目标设备的异常状态等级大于或等于预设等级的情况下，基于所述目标设备的多模态异构数据确定所述目标设备的故障信息；基于所述目标设备的故障信息确定对应的运维信息。通过本发明提供的方法，可以降低人为因素对设备运行情况判断的影响，并且在设备有异常的早期及时监测到问题源，通过及时通知维修或更换零件，维持设备正常的运行。