本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种故障诊断方法、装置及系统。
背景技术
随着通信网络的普及，家用电器也越来越智能化与网络化，目前，随着人们生活水平的提高，家用电器得到了广泛的使用，但家电故障维修还是采用“用户报修，厂商客服派发工单，厂商维保人员上门维修”这种被动式的售后服务方式。这种被动式的人工故障诊断方法的缺点在于：厂商人力投入大，维修成本高；而且由于用户的语言表达能力及对家用电器的熟悉度不同，故障报修时，会描述不清楚故障所在，或者，对故障描述有遗漏，导致维保人员上门维修时，不能携带正确的维修工具，造成维保人员多次往返维修，这不仅影响用户的维修满意度，还会让维保人员疲于奔命、苦不堪言。
另外，对于工业电器，例如，中央空调机组、工业新风机、车间除尘器等，若采用现有这种被动式的人工故障诊断方法，故障诊断效率低，若延误客户正常的工业生产，还会给客户带来损失，用户体验不佳。
技术实现要素：
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本发明提供故障诊断方法、装置及系统。
根据本发明实施例的第一方面，提供一种故障诊断方法，包括：
获取被监听设备的监听数据；
根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障。
优选地，所述方法，还包括：
将诊断出的故障信息发送给智能终端。
优选地，所述获取被监听设备的监听数据，包括：
离线读取本地存储的被监听设备的监听数据，或者，实时接收被监听设备发送的监听数据。
优选地，所述根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障，具体为：
采用预设的机器学习算法对所述监听数据进行分析，诊断被监听设备的故障。
优选地，所述将诊断出的故障信息发送给智能终端，包括：
确定故障信息的发送规则；
按所述发送规则将所述故障信息发送给智能终端。
优选地，所述确定故障信息的发送规则，包括：
若所述故障信息表明故障已经发生，则确定故障信息的发送规则为按故障已经发生的严重程度排序进行发送；
若所述故障信息表明故障预测会发生，则确定故障信息的发送规则为按故障预测会发生的风险等级排序进行发送。
优选地，所述将诊断出的故障信息发送给智能终端，通过以下形式中的至少一种：
短信、邮件、微信、日历、便签、备忘录、可视化图表、文本列表。
根据本发明实施例的第二方面，提供一种故障诊断系统，包括：
接口服务器，用于获取被监听设备的监听数据；
hadoop集群服务器，用于根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障。
优选地，所述hadoop集群服务器，还用于：将诊断出的故障信息发送给智能终端。
优选地，所述hadoop集群服务器包括：管理节点和存储节点，其中，
所述存储节点，用于根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障，并将诊断出的故障信息发送给智能终端；
所述管理节点，用于存储所述监听数据在所述存储节点的存储位置。
优选地，所述hadoop集群服务器根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障，具体为：
采用预设的机器学习算法对所述监听数据进行分析，诊断被监听设备的故障。
优选地，所述接口服务器获取被监听设备的监听数据，具体为：
离线读取本地存储的被监听设备的监听数据，或者，实时接收被监听设备发送的监听数据。
优选地，所述hadoop集群服务器将诊断出的故障信息发送给智能终端，包括：
确定故障信息的发送规则；
按所述发送规则将所述故障信息发送给智能终端。
优选地，所述确定故障信息的发送规则，包括：
若所述故障信息表明故障已经发生，则确定故障信息的发送规则为按故障的严重程度的优先级排序进行发送；
若所述故障信息表明故障预测会发生，则确定故障信息的发送规则为按故障可能会发生的风险等级进行发送。
优选地，所述hadoop集群服务器将诊断出的故障信息发送给智能终端，通过以下形式中的至少一种：
短信、邮件、微信、日历、便签、备忘录、可视化图表、文本列表。
根据本发明实施例的第三方面，提供一种故障诊断装置，包括：
获取单元，用于获取被监听设备的监听数据；
诊断单元，用于根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障。
优选地，所述装置，还包括：
发送单元，用于将诊断出的故障信息发送给智能终端。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
通过获取被监听设备的监听数据，诊断被监听设备的故障，使得厂商可以及时主动地定位出故障所在，相比相关技术中被动式地获取故障信息，提高了故障诊断的效率及准确率，用户体验度高。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种故障诊断方法的流程图；
图2是根据另一示例性实施例示出的一种故障诊断方法的流程图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种故障诊断系统的示意框图；
图4是根据另一示例性实施例示出的一种故障诊断系统的示意框图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种故障诊断装置的示意框图；
图6是根据另一示例性实施例示出的一种故障诊断装置的示意框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种故障诊断方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤s11、获取被监听设备的监听数据；
步骤s12、根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障。
需要说明的是，所述被监听设备包括：工业设备和家用设备，其中，所述工业设备包括但不限于：中央空调、工业新风机、车间除尘器等；所述家用设备包括但不限于：空调、冰箱、洗衣机、空气净化器等。
所述监听数据包括但不限于：出厂设置参数、运行状态参数及环境状态参数。其中，所述运行状态参数包括但不限于：开机时间、开机时长、关机时间、关机时长、故障出现时间、故障类型、故障参数报警信息等；所述环境状态参数包括但不限于：温度参数、湿度参数、风速参数等。
所述步骤s11中获取被监听设备的监听数据，可以为通过无线通信方式获取被监听设备的监听数据，也可以为通过有线通信方式获取被监听设备的监听数据。例如，格力生产的中央空调机组出厂时都会标配gprs数据采集模块，所述gprs数据采集模块接在中央空调机组的通讯总线上，用于中央空调机组的远程监控。在这种情况下，所述步骤s11中的获取被监听设备的监听数据，就可以通过gprs数据采集模块无线发送的方式获取监听数据。
再例如，对于一些大批采购工业设备的客户，厂商会提供驻厂服务，在这种情况下，可以在所驻工厂部署服务器，通过服务器与被监听设备的有线连接，直接获取被监听设备的监听数据。
需要说明的是，本实施例提供的这种故障诊断方法，既可以部署在被监听设备上，也可以部署在服务器上。
如果部署在被监听设备上，相当于被监听设备具有故障自诊断功能，厂商故障维修时，不再需要人工进行故障定位，直接根据被监听设备故障自诊断结果即可进行维修。这种方法的优点在于，能够提高故障诊断效率，厂商不需要部署存储资源进行数据存储，厂商后台硬件投入成本低；缺点在于，需要用户人工进行故障上报，厂商无法集中实现故障监控。
如果本实施例提供的这种故障诊断方法，部署在服务器上，优点在于，厂商管理人员可以通过服务器集中了解到各被监听设备的故障情况，及时安排维保人员进行维修，厂商可以实现对被监听设备的集中的远程监控，故障诊断及维修效率皆高，能够提高用户满意度；缺点在于，厂商需要有足够的存储空间进行故障信息存储，硬件投入成本高。
需要说明的是，本实施例提供的这种故障诊断方法，如果部署在被监听设备上，诊断出的故障信息可以通过用户上报给厂商，厂商再进行维修任务的分配。如果部署在服务器上，厂商可以直接获取诊断出的故障信息并进行维修任务的分配，例如，通过电话向维保人员分配维修任务，通过向维保人员的智能终端发送故障信息，分配维修任务等。诊断出的故障信息如何应用于故障维修服务，厂商可以根据需要进行灵活设置。
本实施例提供的技术方案，通过获取被监听设备的监听数据，诊断被监听设备的故障，使得厂商可以及时主动地定位出故障所在，相比相关技术中被动式地获取故障信息，提高了故障诊断的效率及准确率，用户体验度高。
优选地，所述获取被监听设备的监听数据，包括：
离线读取本地存储的被监听设备的监听数据，或者，实时接收被监听设备发送的监听数据。
需要说明的是，本发明提供的这种故障诊断方法，既可以是实时接收被监听设备的监听数据(对应被监听设备实时发送监听数据的情况)，也可以是周期接收被监听设备的监听数据(对应被监听设备周期发送监听数据的情况)。既可以在线实时接收被监听设备发送的监听数据，也可以在离线状态下，读取本地存储的被监听设备的监听数据。这样设置的好处是，当上一时刻被监听设备还未发生故障，但当前时刻发生故障，无法与服务器联网时，可以保证服务器根据上一时刻存储的离线数据进行故障诊断，确保系统正常工作，提高系统稳定性。
优选地，所述根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障，具体为：
采用预设的机器学习算法对所述监听数据进行分析，诊断被监听设备的故障。
需要说明的是，诊断被监听设备的故障，既可以是诊断被监听设备已经发生的故障，也可以是诊断被监听设备未发生的故障，即进行故障发生风险预警。所述预设的机器学习算法包括但不限于：聚类分析算法、人工神经网络算法、决策树等。
可以理解的是，通过预设的机器学习算法进行故障诊断，获得被监听设备的故障预测和诊断信息，可以判断出被监听设备是否处于异常工作状态，异常零部件的位置，状态劣化的发展趋势等，从而实现提前预测告警，提高用户体验。
优选地，所述方法，还包括：
将诊断出的故障信息发送给智能终端。
可以理解的是，诊断出的故障信息既可以发送给维保人员的智能终端，也可以发送给用户的智能终端，也可以只发送给维保人员的智能终端，发送方式可以根据厂商需要进行设置。将诊断出的故障信息发送给智能终端，可以使维保人员通过智能终端及时了解到故障信息，及时上门解决故障问题，提高用户满意度。
优选地，所述将诊断出的故障信息发送给智能终端，包括：
确定故障信息的发送规则；
按所述发送规则将所述故障信息发送给智能终端。
优选地，所述确定故障信息的发送规则，包括：
若所述故障信息表明故障已经发生，则确定故障信息的发送规则为按故障已经发生的严重程度排序进行发送；
若所述故障信息表明故障预测会发生，则确定故障信息的发送规则为按故障预测会发生的风险等级排序进行发送。
可以理解的是，通过制定故障信息发送规则，可以使智能终端使用者，例如维保人员，更好地关注到亟待解决的严重故障信息，可以提醒维保人员优先解决故障程度高或者风险等级高的故障，能够提高故障维修效率和用户满意度。
优选地，所述将诊断出的故障信息发送给智能终端，通过以下形式中的至少一种：
短信、邮件、微信、日历、便签、备忘录、可视化图表、文本列表。
可以理解的是，采用多种故障信息发送方式，可以保障智能终端使用者，例如维保人员，采用自己习惯的信息接收方式，更好地关注到故障信息。
本实施例提供的技术方案，通过预设的机器学习算法对被监听设备的故障进行诊断，并通过智能终端将诊断结果及时告知维保人员，不仅使维保人员能够准确了解到故障信息，省去人工故障定位环节，还能够使维保人员能够及时进行上门维护，降低用户损失，提高售后满意度。
图2是根据另一示例性实施例示出的一种故障诊断方法的流程图，如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤s21、获取被监听设备的监听数据。
需要说明的是，所述被监听设备包括：工业设备和家用设备，其中，所述工业设备包括但不限于：中央空调、工业新风机、车间除尘器等；所述家用设备包括但不限于：空调、冰箱、洗衣机、空气净化器等。
所述监听数据包括但不限于：出厂设置参数、运行状态参数及环境状态参数。其中，所述运行状态参数包括但不限于：开机时间、开机时长、关机时间、关机时长、故障出现时间、故障类型、故障参数报警信息等；所述环境状态参数包括但不限于：温度参数、湿度参数、风速参数等。
所述步骤s21中获取被监听设备的监听数据，可以为通过无线通信方式获取被监听设备的监听数据，也可以为通过有线通信方式获取被监听设备的监听数据。例如，格力生产的中央空调机组出厂时都会标配gprs数据采集模块，所述gprs数据采集模块接在中央空调机组的通讯总线上，用于中央空调机组的远程监控。在这种情况下，所述步骤s21中的获取被监听设备的监听数据，就可以通过gprs数据采集模块无线发送的方式获取监听数据。
再例如，对于一些大批采购工业设备的客户，厂商会提供驻厂服务，在这种情况下，可以在所驻工厂部署服务器，通过服务器与被监听设备的有线连接，直接获取被监听设备的监听数据。
优选地，所述获取被监听设备的监听数据，包括：
离线读取本地存储的被监听设备的监听数据，或者，实时接收被监听设备发送的监听数据。
需要说明的是，本发明提供的这种故障诊断方法，既可以是实时接收被监听设备的监听数据(对应被监听设备实时发送监听数据的情况)，也可以是周期接收被监听设备的监听数据(对应被监听设备周期发送监听数据的情况)。既可以在线实时接收被监听设备发送的监听数据，也可以在离线状态下，读取本地存储的被监听设备的监听数据。这样设置的好处是，当上一时刻被监听设备还未发生故障，但当前时刻发生故障，无法与服务器联网时，可以保证服务器根据上一时刻存储的离线数据进行故障诊断，确保系统正常工作，提高系统稳定性。
步骤s22、采用预设的机器学习算法对所述监听数据进行分析，诊断被监听设备的故障。
需要说明的是，诊断被监听设备的故障，既可以是诊断被监听设备已经发生的故障，也可以是诊断被监听设备未发生的故障，即进行故障发生风险预警。所述预设的机器学习算法包括但不限于：聚类分析算法、人工神经网络算法、决策树等。
可以理解的是，通过预设的机器学习算法进行故障诊断，获得被监听设备的故障预测和诊断信息，可以判断出被监听设备是否处于异常工作状态，异常零部件的位置，状态劣化的发展趋势等，从而实现提前预测告警，提高用户体验。
步骤s23、若所述故障信息表明故障已经发生，则确定故障信息的发送规则为按故障已经发生的严重程度排序进行发送；若所述故障信息表明故障预测会发生，则确定故障信息的发送规则为按故障预测会发生的风险等级排序进行发送。
可以理解的是，通过制定故障信息发送规则，可以使智能终端使用者，例如维保人员，更好地关注到亟待解决的严重故障信息，可以提醒维保人员优先解决故障程度高或者风险等级高的故障，能够提高故障维修效率和用户满意度。
步骤s24、按所述发送规则将所述故障信息发送给智能终端。
可以理解的是，诊断出的故障信息既可以发送给维保人员的智能终端，也可以发送给用户的智能终端，也可以只发送给维保人员的智能终端，发送方式可以根据厂商需要进行设置。将诊断出的故障信息发送给智能终端，可以使维保人员通过智能终端及时了解到故障信息，及时上门解决故障问题，提高用户满意度。
优选地，所述将诊断出的故障信息发送给智能终端，通过以下形式中的至少一种：
短信、邮件、微信、日历、便签、备忘录、可视化图表、文本列表。
可以理解的是，采用多种故障信息发送方式，可以保障智能终端使用者，例如维保人员，采用自己习惯的信息接收方式，更好地关注到故障信息。
需要说明的是，本实施例提供的这种故障诊断方法，既可以部署在被监听设备上，也可以部署在服务器上。
如果部署在被监听设备上，相当于被监听设备具有故障自诊断功能，厂商故障维修时，不再需要人工进行故障定位，直接根据被监听设备故障自诊断结果即可进行维修。这种方法的优点在于，能够提高故障诊断效率，厂商不需要部署存储资源进行数据存储，厂商后台硬件投入成本低；缺点在于，需要用户人工进行故障上报，厂商无法集中实现故障监控。
如果本实施例提供的这种故障诊断方法，部署在服务器上，优点在于，厂商管理人员可以通过服务器集中了解到各被监听设备的故障情况，及时安排维保人员进行维修，厂商可以实现对被监听设备的集中的远程监控，故障诊断及维修效率皆高，能够提高用户满意度；缺点在于，厂商需要有足够的存储空间进行故障信息存储，硬件投入成本高。
本实施例提供的技术方案，通过预设的机器学习算法对被监听设备的故障进行诊断，并通过智能终端将诊断结果及时告知维保人员，不仅使维保人员能够准确了解到故障信息，省去人工故障定位环节，还能够使维保人员能够及时进行上门维护，降低用户损失，提高售后满意度。
图3是根据另一示例性实施例示出的一种故障诊断系统100的示意框图，如图3所示，该系统100包括：
接口服务器101，用于获取被监听设备的监听数据；
hadoop集群服务器102，用于根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障。
可选地，接口服务器101获取监听数据后，进行数据解密、解压缩、解析后，利用消息中间件kafka和flume组件，把解析后的数据发送到hadoop集群服务器，存储到数据仓库中。
需要说明的是，所述被监听设备包括：工业设备和家用设备，其中，所述工业设备包括但不限于：中央空调、工业新风机、车间除尘器等；所述家用设备包括但不限于：空调、冰箱、洗衣机、空气净化器等。
所述监听数据包括但不限于：出厂设置参数、运行状态参数及环境状态参数。其中，所述运行状态参数包括但不限于：开机时间、开机时长、关机时间、关机时长、故障出现时间、故障类型、故障参数报警信息等；所述环境状态参数包括但不限于：温度参数、湿度参数、风速参数等。
接口服务器101获取被监听设备的监听数据，可以为通过无线通信方式获取被监听设备的监听数据，也可以为通过有线通信方式获取被监听设备的监听数据。例如，格力生产的中央空调机组出厂时都会标配gprs数据采集模块，所述gprs数据采集模块接在中央空调机组的通讯总线上，用于中央空调机组的远程监控。在这种情况下，接口服务器101就可以通过gprs数据采集模块无线发送的方式获取监听数据。
可以理解的是，由于接收到的监听数据数量大，且相互之间关联性强，故若在故障诊断环节发现接收到的数据不可用，容易导致运算崩溃，所以设置接口服务器和hadoop集群服务器各自独立运作，接口服务器负责接收监听数据，并将接收到的监听数据处理为hadoop集群服务器可用格式后，转发给hadoop集群服务器，可以保证故障诊断程序的正常运行，同时，监听数据的接收不影响故障的诊断，系统性能更优，架构更稳定。
本实施例提供的技术方案，通过获取被监听设备的监听数据，诊断被监听设备的故障，使得厂商可以及时主动地定位出故障所在，相比相关技术中被动式地获取故障信息，提高了故障诊断的效率及准确率，用户体验度高。
参见图4，优选地，所述hadoop集群服务器102包括：管理节点1021和存储节点1022，其中，
所述存储节点1022，用于根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障，并将诊断出的故障信息发送给智能终端；
所述管理节点1021，用于存储所述监听数据在所述存储节点1022的存储位置。
需要说明的是，所述管理节点和存储节点可以根据获取到的监听数据的数据量的大小，设置为多个，例如，管理节点设置为2个，存储节点设置为13个等。hadoop集群服务器这种分布式结构，可以保证庞大的监听数据通过多台并行运行的存储节点快速地得到处理，高效地诊断出故障，提高系统响应速度，减少用户等待时间，提高用户满意度。
优选地，所述接口服务器101获取被监听设备的监听数据，具体为：
离线读取本地存储的被监听设备的监听数据，或者，实时接收被监听设备发送的监听数据。
需要说明的是，本发明提供的这种故障诊断系统，既可以是实时接收被监听设备的监听数据(对应被监听设备实时发送监听数据的情况)，也可以是周期接收被监听设备的监听数据(对应被监听设备周期发送监听数据的情况)。既可以在线实时接收被监听设备发送的监听数据，也可以在离线状态下，读取本地存储的被监听设备的监听数据。这样设置的好处是，当上一时刻被监听设备还未发生故障，但当前时刻发生故障，无法与服务器联网时，可以保证服务器根据上一时刻存储的离线数据进行故障诊断，确保系统正常工作，提高系统稳定性。
优选地，所述hadoop集群服务器102根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障，具体为：
采用预设的机器学习算法对所述监听数据进行分析，诊断被监听设备的故障。
需要说明的是，诊断被监听设备的故障，既可以是诊断被监听设备已经发生的故障，也可以是诊断被监听设备未发生的故障，即进行故障发生风险预警。所述预设的机器学习算法包括但不限于：聚类分析算法、人工神经网络算法、决策树等。
可以理解的是，通过预设的机器学习算法进行故障诊断，获得被监听设备的故障预测和诊断信息，可以判断出被监听设备是否处于异常工作状态，异常零部件的位置，状态劣化的发展趋势等，从而实现提前预测告警，提高用户体验。
优选地，所述hadoop集群服务器102，还用于：将诊断出的故障信息发送给智能终端。
可以理解的是，诊断出的故障信息既可以发送给维保人员的智能终端，也可以发送给用户的智能终端，也可以只发送给维保人员的智能终端，发送方式可以根据厂商需要进行设置。将诊断出的故障信息发送给智能终端，可以使维保人员通过智能终端及时了解到故障信息，及时上门解决故障问题，提高用户满意度。
优选地，所述hadoop集群服务器102将诊断出的故障信息发送给智能终端，包括：
确定故障信息的发送规则；
按所述发送规则将所述故障信息发送给智能终端。
优选地，所述确定故障信息的发送规则，包括：
若所述故障信息表明故障已经发生，则确定故障信息的发送规则为按故障的严重程度的优先级排序进行发送；
若所述故障信息表明故障预测会发生，则确定故障信息的发送规则为按故障可能会发生的风险等级进行发送。
可以理解的是，通过制定故障信息发送规则，可以使智能终端使用者，例如维保人员，更好地关注到亟待解决的严重故障信息，可以提醒维保人员优先解决故障程度高或者风险等级高的故障，能够提高故障维修效率和用户满意度。
优选地，所述hadoop集群服务器102将诊断出的故障信息发送给智能终端，通过以下形式中的至少一种：
短信、邮件、微信、日历、便签、备忘录、可视化图表、文本列表。
可以理解的是，采用多种故障信息发送方式，可以保障智能终端使用者，例如维保人员，采用自己习惯的信息接收方式，更好地关注到故障信息。
本实施例提供的技术方案，通过预设的机器学习算法对被监听设备的故障进行诊断，并通过智能终端将诊断结果及时告知维保人员，不仅使维保人员能够准确了解到故障信息，省去人工故障定位环节，还能够使维保人员能够及时进行上门维护，降低用户损失，提高售后满意度。
图5是根据一示例性实施例示出的一种故障诊断装置200的示意框图。参照图5，该装置200包括：
获取单元201，用于获取被监听设备的监听数据；
诊断单元202，用于根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障。
需要说明的是，获取单元201获取监听数据后，进行数据解密、解压缩、解析后，利用消息中间件kafka和flume组件，把解析后的数据发送到hadoop集群服务器，存储到数据仓库中。
需要说明的是，所述被监听设备包括：工业设备和家用设备，其中，所述工业设备包括但不限于：中央空调、工业新风机、车间除尘器等；所述家用设备包括但不限于：空调、冰箱、洗衣机、空气净化器等。
所述监听数据包括但不限于：出厂设置参数、运行状态参数及环境状态参数。其中，所述运行状态参数包括但不限于：开机时间、开机时长、关机时间、关机时长、故障出现时间、故障类型、故障参数报警信息等；所述环境状态参数包括但不限于：温度参数、湿度参数、风速参数等。
获取单元201获取被监听设备的监听数据，可以为通过无线通信方式获取被监听设备的监听数据，也可以为通过有线通信方式获取被监听设备的监听数据。例如，格力生产的中央空调机组出厂时都会标配gprs数据采集模块，所述gprs数据采集模块接在中央空调机组的通讯总线上，用于中央空调机组的远程监控。在这种情况下，获取单元201就可以通过gprs数据采集模块无线发送的方式获取监听数据。
本实施例提供的技术方案，通过获取被监听设备的监听数据，诊断被监听设备的故障，使得厂商可以及时主动地定位出故障所在，相比相关技术中被动式地获取故障信息，提高了故障诊断的效率及准确率，用户体验度高。
优选地，所述获取单元201获取被监听设备的监听数据，具体为：
离线读取本地存储的被监听设备的监听数据，或者，实时接收被监听设备发送的监听数据。
需要说明的是，本发明提供的这种故障诊断系统，既可以是实时接收被监听设备的监听数据(对应被监听设备实时发送监听数据的情况)，也可以是周期接收被监听设备的监听数据(对应被监听设备周期发送监听数据的情况)。既可以在线实时接收被监听设备发送的监听数据，也可以在离线状态下，读取本地存储的被监听设备的监听数据。这样设置的好处是，当上一时刻被监听设备还未发生故障，但当前时刻发生故障，无法与服务器联网时，可以保证服务器根据上一时刻存储的离线数据进行故障诊断，确保系统正常工作，提高系统稳定性。
优选地，所述诊断单元202根据所述监听数据，诊断被监听设备的故障，具体为：
采用预设的机器学习算法对所述监听数据进行分析，诊断被监听设备的故障。
需要说明的是，诊断被监听设备的故障，既可以是诊断被监听设备已经发生的故障，也可以是诊断被监听设备未发生的故障，即进行故障发生风险预警。所述预设的机器学习算法包括但不限于：聚类分析算法、人工神经网络算法、决策树等。
可以理解的是，通过预设的机器学习算法进行故障诊断，获得被监听设备的故障预测和诊断信息，可以判断出被监听设备是否处于异常工作状态，异常零部件的位置，状态劣化的发展趋势等，从而实现提前预测告警，提高用户体验。
参见图6，优选地，所述装置200，还包括：
发送单元203，用于将诊断出的故障信息发送给智能终端。
可以理解的是，诊断出的故障信息既可以发送给维保人员的智能终端，也可以发送给用户的智能终端，也可以只发送给维保人员的智能终端，发送方式可以根据厂商需要进行设置。将诊断出的故障信息发送给智能终端，可以使维保人员通过智能终端及时了解到故障信息，及时上门解决故障问题，提高用户满意度。
优选地，所述发送单元203将诊断出的故障信息发送给智能终端，包括：
确定故障信息的发送规则；
按所述发送规则将所述故障信息发送给智能终端。
优选地，所述确定故障信息的发送规则，包括：
若所述故障信息表明故障已经发生，则确定故障信息的发送规则为按故障的严重程度的优先级排序进行发送；
若所述故障信息表明故障预测会发生，则确定故障信息的发送规则为按故障可能会发生的风险等级进行发送。
可以理解的是，通过制定故障信息发送规则，可以使智能终端使用者，例如维保人员，更好地关注到亟待解决的严重故障信息，可以提醒维保人员优先解决故障程度高或者风险等级高的故障，能够提高故障维修效率和用户满意度。
优选地，所述发送单元203将诊断出的故障信息发送给智能终端，通过以下形式中的至少一种：
短信、邮件、微信、日历、便签、备忘录、可视化图表、文本列表。
可以理解的是，采用多种故障信息发送方式，可以保障智能终端使用者，例如维保人员，采用自己习惯的信息接收方式，更好地关注到故障信息。
本实施例提供的技术方案，通过预设的机器学习算法对被监听设备的故障进行诊断，并通过智能终端将诊断结果及时告知维保人员，不仅使维保人员能够准确了解到故障信息，省去人工故障定位环节，还能够使维保人员能够及时进行上门维护，降低用户损失，提高售后满意度。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。