基于工业互联网的设备状态识别方法及识别终端与流程

1.本申请涉及工业互联网技术领域，尤其涉及基于工业互联网的设备状态识别方法及识别终端。


背景技术：

2.随着物联网技术的发展，数字化工厂的应用越来越广泛。在数字化工厂中，不同类型的智能设备通过工业互联网技术实现交互和协作，从而确保整个数字化工厂稳定且可靠的运行。然而，也正是因为数字化工厂的设备交互程度高，若某个智能设备存在异常，可能导致整个数字化工厂的崩溃。为此，如何对智能设备的状态进行识别是非常重要的。现有技术大多通过对智能设备的运行参数和交互数据进行特征分析和处理来实现状态识别，这种方式往往需要付出较多的时间成本。


技术实现要素：

3.本申请提供基于工业互联网的设备状态识别方法及识别终端，以改善现有技术对设备进行状态识别的时间成本过高的技术问题。
4.第一方面，一种基于工业互联网的设备状态识别方法，应用于与多个智能设备互相之间通信的识别终端，所述识别终端和所述多个智能设备组成设备状态识别系统，所述方法至少包括：判断设备状态识别系统中的所有智能设备形成的数字化生产网络中是否存在交互型生产数据；其中，所述交互型生产数据是所述数字化生产网络中的其中一个智能设备发送给另一个智能设备的生产数据；在确定出所述数字化生产网络中存在所述交互型生产数据时，获取发送所述交互型生产数据的第一智能设备的第一状态识别报告和第一交互清单，并获取接收所述交互型生产数据的第二智能设备的第二状态识别报告和第二交互清单；根据所述第一状态识别报告确定所述第一智能设备的第一状态识别因子，根据所述第一交互清单确定所述第一智能设备的第二状态识别因子；基于所述第一状态识别因子和所述第二状态识别因子确定所述第一智能设备的第一全局识别因子；确定所述第一智能设备与所述第二智能设备之间的数据转换逻辑信息，根据所述数据转换逻辑信息和所述第二交互清单确定所述第二智能设备的第三状态识别因子，根据所述第二状态识别报告确定所述第二智能设备的第四状态识别因子；基于所述第三状态识别因子和所述第四状态识别因子确定所述第二智能设备的第二全局识别因子；从所述数据转换逻辑信息中确定出所述第一智能设备的第一数据转换损耗值以及所述第二智能设备的第二数据转换损耗值；基于所述第一数据转换损耗值与所述第二数据转换损耗值对所述第一全局识别因子和所述第二全局识别因子进行加权得到第三全局识别因子；根据所述第一智能设备的第一状态识别报告确定第一识别区间并根据所述第二智能
设备的第二状态识别报告确定第二识别区间；基于所述第三全局识别因子与所述第一识别区间以及与所述第二识别区间的相对位置关系，识别所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态。
5.可选地，基于所述第三全局识别因子与所述第一识别区间以及与所述第二识别区间的相对位置关系，确定所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态的步骤，进一步包括：判断所述第一识别区间和所述第二识别区间是否存在重叠；若所述第一识别区间和所述第二识别区间存在重叠；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间时，确定所述第一智能设备的设备状态为异常状态且所述第二智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第二识别区间时，确定所述第二智能设备的设备状态为异常状态且所述第一智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间和所述第二识别区间的重叠区间时，确定所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态均为异常状态；若所述第一识别区间和所述第二识别区间不存在重叠；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间时，确定所述第一智能设备的设备状态为异常状态且所述第二智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第二识别区间时，确定所述第二智能设备的设备状态为异常状态且所述第一智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子既未落入所述第一识别区间又未落入所述第二识别区间时，确定所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态均为正常状态。
6.可选地，所述第一智能设备的第一状态识别报告通过以下子步骤确定：从预设的状态识别线程对应的运行日志集中确定出存在添加有所述第一智能设备的设备标识的目标运行日志；其中，所述状态识别线程用于在智能设备处于闲置工况时对智能设备进行状态识别或用于从第三方状态识别设备处获取智能设备的状态识别结果；根据所述目标运行日志生成用于表征所述目标运行日志的日志信息连续性的第一日志特征集合以及用于表征所述目标运行日志的日志信息类别分布的第二日志特征集合；其中，所述第一日志特征集合和所述第二日志特征集合中分别包括多个具有不同维度的特征向量；提取所述目标运行日志在所述第一日志特征集合中的每个特征向量的初始特征值，将所述第二日志特征集合中具有最小维度的特征向量确定为目标特征向量；确定所述初始特征值在所述目标特征向量中的当前映射值，根据所述初始特征值和所述当前映射值确定所述第一日志特征集合和所述第二日志特征集合之间的映射列表；以所述当前映射值为基准向量值在所述目标特征向量值中确定目标向量值，根据所述映射列表将所述目标向量值映射至所述初始特征值对应的特征向量中，在所述初始特征值对应的特征向量中确定所述目标向量值对应的目标特征值；根据所述初始特征值和所述目标特征值的差值确定所述第一智能设备的状态识别结果；基于确定出的所有状态识别结果生成所述第一智能设备的第一状态识别报告。
7.可选地，所述第一智能设备的第一交互清单具体通过以下子步骤确定：获取所述第一智能设备的通信协议信息，从所述通信协议信息中确定出用于表征所述第一智能设备的通信交互对象的目标协议字段；
从目标协议字段中提取至少多个子目标字段并确定每个子目标字段对应的字段特征；其中，所述字段特征用于表征通信交互对象的对象标识；对每个字段特征进行解析得到每个字段特征对应的对象标识信息；根据所述对象标识信息确定每个通信交互对象与所述第一智能设备进行通信交互的交互时段信息；基于每个通信交互对象对应的对象标识信息和交互时段信息确定所述第一智能设备的第一交互清单。
8.可选地，根据所述第一状态识别报告确定所述第一智能设备的第一状态识别因子，根据所述第一交互清单确定所述第一智能设备的第二状态识别因子的步骤，具体包括：将所述第一状态识别报告中的所有状态识别结果列出，确定每个状态识别结果的生成时刻；以当前时刻为结束时刻并以距离所述当前时刻最远的生成时刻为起始时刻，确定所述起始时刻和所述当前时刻之间的时长为状态识别时长；确定每个生成时刻相对于所述状态识别时长的时间权重值；其中，越靠近所述当前时刻的生成时刻对应的时间权重值越大；从所述所有状态识别结果中确定出用于表征所述第一智能设备存在异常状态的目标状态识别结果在所述所有状态识别结果中的占比；根据所述占比对每个目标状态识别结果对应的时间权重值进行加权得到目标权重值；对所述目标权重值进行加权求和得到所述第一智能设备的第一状态识别因子；从所述第一交互清单中确定出在所述状态识别时长所对应的状态识别时段内的与所述第一智能设备存在交互的第三智能设备的目标状态识别因子，其中，所述目标状态识别因子根据与所述第一状态识别因子对应的步骤确定；将确定出的所有目标状态识别因子的均值确定为所述第一智能设备的第二状态识别因子。
9.可选地，基于所述第一状态识别因子和所述第二状态识别因子确定所述第一智能设备的第一全局识别因子的步骤，具体包括：确定所述第一状态识别报告中距离所述当前时刻最近的目标状态识别结果对应的目标生成时刻；确定所述当前时刻与所述目标生成时刻之间的差值；确定所述差值与所述状态识别时长值的比例值；分别采用所述比例值和目标比例值对所述第一状态识别因子和所述第二状态识别因子进行加权得到所述第一智能设备的第一全局识别因子；其中，所述比例值和所述目标比例值的和值为一。
10.可选地，确定所述第一智能设备与所述第二智能设备之间的数据转换逻辑信息的步骤，具体包括：分别调用所述第一智能设备的第一数据转换线程和所述第二智能设备的第二数据转换线程，提取所述第一数据转换线程的第一线程脚本和所述第二数据转换线程第二线程脚本；确定所述第一线程脚本相对于所述第二线程脚本的数据映射信息以及所述第一线程脚本和所述第二线程脚本中相同的多组脚本信息；判断所述第一线程脚本和所述第二线程脚本之间是否存在兼容性调整标识；在所述第
一线程脚本和所述第二线程脚本之间存在所述兼容性调整标识时，确定所述第一线程脚本和所述第二线程脚本对应的兼容性脚本分组和非兼容性脚本分组；其中，所述多组脚本信息中的至少部分脚本信息位于所述兼容性脚本分组下，所述多组脚本信息中的至少部分脚本信息位于所述非兼容性脚本分组下；根据所述多组脚本信息在所述兼容性脚本分组下的脚本信息及其信息容量确定所述多组脚本信息在所述非兼容性脚本分组下的各脚本信息与所述多组脚本信息在所述兼容性脚本分组下的各脚本信息之间的信息容量差；根据所述信息容量差对所述兼容性脚本分组下的脚本信息以及所述非兼容性脚本分组下的脚本信息进行调整；其中，调整之后的兼容性脚本分组下的脚本信息的数量与调整之后的非兼容性脚本分组下的脚本信息的数量相同；根据调整之后的兼容性脚本分组下的脚本信息与调整之后的非兼容性脚本分组下的脚本信息的一一对应关系，确定所述第一智能设备与所述第二智能设备之间的数据转换逻辑信息。
11.第二方面，提供了一种识别终端，包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与识别终端中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述的方法。
12.第三方面，提供了一种应用于计算机的可读存储介质，所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在识别终端的内存中运行时实现上述的方法。
13.应用本申请实施例基于工业互联网的设备状态识别方法及识别终端时，全局识别因子是基于状态识别报告和交互清单确定的，而状态识别报告和交互清单是可以通过交互型生产数据对应的第一智能设备和第二智能设备来确定的，在根据全局识别因子对第一智能设备和第二智能设备进行识别时，没有直接对交互型生产数据进行特征分析和处理，这样，在交互型生产数据过大时，能够通过对状态识别报告和交互清单进行分析，以实现对交互型生产数据对应的不同智能设备的状态的间接识别，能够有效控制时间成本。在一些时效性要求较为严格的工况下，通过上述方法能够快速、准确地识别出智能设备的状态。
14.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，并不能限制本申请。
附图说明
15.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
16.图1是本申请根据一示例性实施例示出的一种基于工业互联网的设备状态识别系统示意图。
17.图2是本申请根据一示例性实施例示出的一种基于工业互联网的设备状态识别方法的流程图。
18.图3是本申请根据一示例性实施例示出的一种基于工业互联网的设备状态识别装置的一个实施例框图。
19.图4为本申请装置所在识别终端的一种硬件结构图。
具体实施方式
20.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申请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、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
21.在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
22.应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
23.为改善上述问题，本发明公开了一种基于工业互联网的设备状态识别方法及终端。
24.为了便于所述设备状态识别方法进行描述，本申请首先对所述设备状态识别方法的应用场景进行说明。请参阅图1，本发明公开的一种基于工业互联网的设备状态识别系统100的通信架构示意图。由图1可见，所述设备状态识别系统100包括互相之间通信的识别终端200和多个智能设备300。其中，多个智能设备300可以是同一个数字化工厂中的不同类型的生产设备，在此不作限定。
25.在上述基础上，请结合参阅图2，为本发明公开的一种基于工业互联网的设备状态识别方法的流程图，该方法可以应用于图1中的识别终端200，具体可以包括以下步骤所描述的内容。
26.step1，判断设备状态识别系统中的所有智能设备形成的数字化生产网络中是否存在交互型生产数据；其中，所述交互型生产数据是所述数字化生产网络中的其中一个智能设备发送给另一个智能设备的生产数据。
27.step2，在确定出所述数字化生产网络中存在所述交互型生产数据时，获取发送所述交互型生产数据的第一智能设备的第一状态识别报告和第一交互清单，并获取接收所述交互型生产数据的第二智能设备的第二状态识别报告和第二交互清单。
28.step3，根据所述第一状态识别报告确定所述第一智能设备的第一状态识别因子，根据所述第一交互清单确定所述第一智能设备的第二状态识别因子；基于所述第一状态识别因子和所述第二状态识别因子确定所述第一智能设备的第一全局识别因子。
29.step4，确定所述第一智能设备与所述第二智能设备之间的数据转换逻辑信息，根据所述数据转换逻辑信息和所述第二交互清单确定所述第二智能设备的第三状态识别因子，根据所述第二状态识别报告确定所述第二智能设备的第四状态识别因子；基于所述第三状态识别因子和所述第四状态识别因子确定所述第二智能设备的第二全局识别因子。
30.step5，从所述数据转换逻辑信息中确定出所述第一智能设备的第一数据转换损耗值以及所述第二智能设备的第二数据转换损耗值；基于所述第一数据转换损耗值与所述
第二数据转换损耗值对所述第一全局识别因子和所述第二全局识别因子进行加权得到第三全局识别因子。
31.step6，根据所述第一智能设备的第一状态识别报告确定第一识别区间并根据所述第二智能设备的第二状态识别报告确定第二识别区间；基于所述第三全局识别因子与所述第一识别区间以及与所述第二识别区间的相对位置关系，识别所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态。
32.在本实施例中，识别因子的取值范围可以是0~1。
33.在应用step1-step6所描述的方法时，全局识别因子是基于状态识别报告和交互清单确定的，而状态识别报告和交互清单是可以通过交互型生产数据对应的第一智能设备和第二智能设备来确定的，在根据全局识别因子对第一智能设备和第二智能设备进行识别时，没有直接对交互型生产数据进行特征分析和处理，这样，在交互型生产数据过大时，能够通过对状态识别报告和交互清单进行分析，以实现对交互型生产数据对应的不同智能设备的状态的间接识别，能够有效控制时间成本。在一些时效性要求较为严格的工况下，通过上述方法能够快速、准确地识别出智能设备的状态。
34.在一种更为具体的实施方式中，step6中所描述的基于所述第三全局识别因子与所述第一识别区间以及与所述第二识别区间的相对位置关系，确定所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态，进一步包括以下步骤所描述的内容。
35.step611，判断所述第一识别区间和所述第二识别区间是否存在重叠。
36.step612，若所述第一识别区间和所述第二识别区间存在重叠；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间时，确定所述第一智能设备的设备状态为异常状态且所述第二智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第二识别区间时，确定所述第二智能设备的设备状态为异常状态且所述第一智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间和所述第二识别区间的重叠区间时，确定所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态均为异常状态。
37.step613，若所述第一识别区间和所述第二识别区间不存在重叠；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间时，确定所述第一智能设备的设备状态为异常状态且所述第二智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第二识别区间时，确定所述第二智能设备的设备状态为异常状态且所述第一智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子既未落入所述第一识别区间又未落入所述第二识别区间时，确定所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态均为正常状态。
38.在应用上述step611-step613所描述的内容时，能够首先对第一识别区间和第二识别区间的重叠情况进行判断，从而根据不同的重叠判断结果对第一智能设备和第二智能设备的设备状态进行确定。这样，能够基于第三全局识别因子与第一识别区间和第二识别区间的不同的相对位置关系识别第一智能设备和第二智能设备的不同设备状态，提高设备状态识别的全面性。
39.在一种可能的实施方式中，由于获取第一状态识别报告和第一交互清单的方式与获取第二状态识别报告和第二交互清单的方式类似，下面仅对step2中的获取发送所述交互型生产数据的第一智能设备的第一状态识别报告和第一交互清单进行详细说明。
40.进一步地，第一智能设备的第一状态识别报告可以通过以下子步骤确定。
41.step211，从预设的状态识别线程对应的运行日志集中确定出存在添加有所述第一智能设备的设备标识的目标运行日志；其中，所述状态识别线程用于在智能设备处于闲置工况时对智能设备进行状态识别或用于从第三方状态识别设备处获取智能设备的状态识别结果。
42.可以理解，状态识别线程仅在以下两种情况下启动。
43.（1）在智能设备处于闲置工况时启动。
44.（2）在识别到第三方状态识别设备的识别结果发送请求时启动。
45.可以理解，在上述两种情况下，状态识别对时效性的要求较低，可以允许耗费较大的时间成本。然而在一些时效性要求较高的工况下，则需要采用本方案所提供的状态识别技术。
46.相应地，上述两种情况下的设备状态识别结果可以作为本方案的识别依据。这样，能够直接对历史状态识别结果进行分析，从而极大地节省了时间成本，提高了设备状态识别的时效性。
47.step212，根据所述目标运行日志生成用于表征所述目标运行日志的日志信息连续性的第一日志特征集合以及用于表征所述目标运行日志的日志信息类别分布的第二日志特征集合；其中，所述第一日志特征集合和所述第二日志特征集合中分别包括多个具有不同维度的特征向量。
48.step213，提取所述目标运行日志在所述第一日志特征集合中的每个特征向量的初始特征值，将所述第二日志特征集合中具有最小维度的特征向量确定为目标特征向量。
49.step214，确定所述初始特征值在所述目标特征向量中的当前映射值，根据所述初始特征值和所述当前映射值确定所述第一日志特征集合和所述第二日志特征集合之间的映射列表；以所述当前映射值为基准向量值在所述目标特征向量值中确定目标向量值，根据所述映射列表将所述目标向量值映射至所述初始特征值对应的特征向量中，在所述初始特征值对应的特征向量中确定所述目标向量值对应的目标特征值。
50.step215，根据所述初始特征值和所述目标特征值的差值确定所述第一智能设备的状态识别结果；基于确定出的所有状态识别结果生成所述第一智能设备的第一状态识别报告。
51.可以理解，通过上述步骤s211-步骤s215所描述的内容，能够从状态识别线程对应的运行日志集中确定出存在添加有第一智能设备的设备标识的目标运行日志，并对目标运行日志进行特征分析和映射转换，从而确定出多个状态识别结果。这样，能够基于多个状态识别结果完整、准确地确定出第一状态识别报告。
52.可选地，第一智能设备的第一交互清单具体可以通过以下子步骤确定。
53.step221，获取所述第一智能设备的通信协议信息，从所述通信协议信息中确定出用于表征所述第一智能设备的通信交互对象的目标协议字段。
54.step222，从目标协议字段中提取至少多个子目标字段并确定每个子目标字段对应的字段特征；其中，所述字段特征用于表征通信交互对象的对象标识。
55.step223，对每个字段特征进行解析得到每个字段特征对应的对象标识信息；根据所述对象标识信息确定每个通信交互对象与所述第一智能设备进行通信交互的交互时段信息；基于每个通信交互对象对应的对象标识信息和交互时段信息确定所述第一智能设备
的第一交互清单。
56.通过step221-step223，能够对第一智能设备的通信协议信息进行分析从而完整、准确地确定第一智能设备的第一交互清单。第一交互清单中包括通信交互对象的对象标识信息和交互时段信息，能够为后续的状态识别提供准确的识别依据和数据基础。
57.在一种可替换的实施方式中，step3中所描述的根据所述第一状态识别报告确定所述第一智能设备的第一状态识别因子，根据所述第一交互清单确定所述第一智能设备的第二状态识别因子，具体可以包括以下子步骤。
58.step311，将所述第一状态识别报告中的所有状态识别结果列出，确定每个状态识别结果的生成时刻；以当前时刻为结束时刻并以距离所述当前时刻最远的生成时刻为起始时刻，确定所述起始时刻和所述当前时刻之间的时长为状态识别时长。
59.step312，确定每个生成时刻相对于所述状态识别时长的时间权重值；其中，越靠近所述当前时刻的生成时刻对应的时间权重值越大。
60.step313，从所述所有状态识别结果中确定出用于表征所述第一智能设备存在异常状态的目标状态识别结果在所述所有状态识别结果中的占比。
61.step314，根据所述占比对每个目标状态识别结果对应的时间权重值进行加权得到目标权重值；对所述目标权重值进行加权求和得到所述第一智能设备的第一状态识别因子。
62.在step314中，所述第一状态识别因子可以理解为所述第一智能设备的直接状态识别因子。
63.step315，从所述第一交互清单中确定出在所述状态识别时长所对应的状态识别时段内的与所述第一智能设备存在交互的第三智能设备的目标状态识别因子，其中，所述目标状态识别因子根据与所述第一状态识别因子对应的步骤确定。
64.step316，将确定出的所有目标状态识别因子的均值确定为所述第一智能设备的第二状态识别因子。
65.在step316中，所述第二状态识别因子可以理解为所述第一智能设备的间接状态识别因子。
66.可以理解，基于上述步骤所描述的内容，能够分别确定第一智能设备的直接状态识别因子以及间接状态识别因子，从而将第一智能设备的状态识别结果以及与第一智能设备存在交互的第三智能设备考虑在内，以确保第一状态识别因子和第二状态识别因子的准确性和可靠性。
67.进一步地，在step3中，基于所述第一状态识别因子和所述第二状态识别因子确定所述第一智能设备的第一全局识别因子的步骤，具体包括以下内容。
68.step321，确定所述第一状态识别报告中距离所述当前时刻最近的目标状态识别结果对应的目标生成时刻。
69.step322，确定所述当前时刻与所述目标生成时刻之间的差值。
70.step323，确定所述差值与所述状态识别时长值的比例值。
71.step324，分别采用所述比例值和目标比例值对所述第一状态识别因子和所述第二状态识别因子进行加权得到所述第一智能设备的第一全局识别因子；其中，所述比例值和所述目标比例值的和值为一。
72.在应用step321-step324所描述的步骤时，能够将第一智能设备的状态识别的时效性考虑在内，以目标状态识别结果对应的目标生成时刻确定用于对第一状态识别因子和第二状态识别因子进行加权的比例值。这样，能够准确确定出第一智能设备的第一全局识别因子。
73.在一种可能的示例中，step4中所描述的确定所述第一智能设备与所述第二智能设备之间的数据转换逻辑信息，具体可以通过以下方式实现。
74.step411，分别调用所述第一智能设备的第一数据转换线程和所述第二智能设备的第二数据转换线程，提取所述第一数据转换线程的第一线程脚本和所述第二数据转换线程第二线程脚本。
75.step412，确定所述第一线程脚本相对于所述第二线程脚本的数据映射信息以及所述第一线程脚本和所述第二线程脚本中相同的多组脚本信息。
76.step413，判断所述第一线程脚本和所述第二线程脚本之间是否存在兼容性调整标识；在所述第一线程脚本和所述第二线程脚本之间存在所述兼容性调整标识时，确定所述第一线程脚本和所述第二线程脚本对应的兼容性脚本分组和非兼容性脚本分组；其中，所述多组脚本信息中的至少部分脚本信息位于所述兼容性脚本分组下，所述多组脚本信息中的至少部分脚本信息位于所述非兼容性脚本分组下。
77.step414，根据所述多组脚本信息在所述兼容性脚本分组下的脚本信息及其信息容量确定所述多组脚本信息在所述非兼容性脚本分组下的各脚本信息与所述多组脚本信息在所述兼容性脚本分组下的各脚本信息之间的信息容量差；根据所述信息容量差对所述兼容性脚本分组下的脚本信息以及所述非兼容性脚本分组下的脚本信息进行调整；其中，调整之后的兼容性脚本分组下的脚本信息的数量与调整之后的非兼容性脚本分组下的脚本信息的数量相同。
78.step415，根据调整之后的兼容性脚本分组下的脚本信息与调整之后的非兼容性脚本分组下的脚本信息的一一对应关系，确定所述第一智能设备与所述第二智能设备之间的数据转换逻辑信息。
79.在应用step411-step415所描述的内容时，能够对第一智能设备的第一线程脚本以及第二智能设备的第二线程脚本进行分析，从而完整无误地确定出第一智能设备与第二智能设备之间的数据转换逻辑信息。
80.在一种可替换的实施方式中，step4中所描述的根据所述数据转换逻辑信息和所述第二交互清单确定所述第二智能设备的第三状态识别因子，具体包括如下内容。
81.（1）根据所述数据转换逻辑信息对所述第二交互清单中的多个第四智能设备进行筛选，得到至少多个第五智能设备；其中，所述第四智能设备是在所述状态识别时段内与所述第二智能设备存在交互的智能设备。
82.（2）按照与确定所述第一智能设备对应的步骤确定每个第五智能设备的第五状态识别因子；其中，所述第五状态识别因子是所述第五智能设备的直接状态识别因子。
83.（3）根据所述第五状态识别因子确定所述第二智能设备的第三状态识别因子；其中，所述第三状态识别因子是所述第二智能设备的间接状态识别因子。
84.可以理解，通过（1）-（3）所描述的内容，能够在确定第三状态识别因子时将数据转换逻辑信息考虑在内，从而确保第三状态识别因子的准确性和可靠性。
85.在step4中，第四状态识别因子可以理解为第二智能设备的直接状态识别因子。相应地，第四状态识别因子和第二全局识别因子的确定方式与第一状态识别因子和第一全局识别因子的确定方式类似，因此在此不作更多说明。
86.在一种可替换的实施方式中，step5中所描述的从所述数据转换逻辑信息中确定出所述第一智能设备的第一数据转换损耗值以及所述第二智能设备的第二数据转换损耗值，具体可以通过以下步骤所描述的内容实现。
87.step511，确定数据转换逻辑信息的当前信息结构字段以及所述第一智能设备的第一信息结构字段和第二智能设备的第二信息结构字段。
88.step512，根据所述第一信息结构字段与所述当前信息结构字段的字段相似度确定所述第一数据转换损耗值。
89.step513，根据所述第二信息结构字段与所述当前信息结构字段的字段相似度确定所述第二数据转换损耗值。
90.在应用step511-step513所描述的内容时，能够准确确定出第一数据转换损耗值和第二数据转换损耗值。
91.在一种可替换的实施方式中，step5中所描述的基于所述第一数据转换损耗值与所述第二数据转换损耗值对所述第一全局识别因子和所述第二全局识别因子进行加权得到第三全局识别因子。
92.step521，将所述第一数据转换损耗值和所述第二数据转换损耗值进行归一化处理，得到所述第一数据转换损耗值对应的第一损耗系数以及所述第二数据转换损耗值对应的第二损耗系数；其中，所述第一损耗系数和所述第二损耗系数均为小于一的正数。
93.step522，确定所述第一损耗系数和所述第一全局识别因子的第一乘积值以及所述第二损耗系数和所述第二全局识别因子的第二乘积值。
94.step523，根据所述第一乘积值和所述第二乘积值确定所述第三全局识别因子。
95.可以理解，通过上述步骤，能够准确确定出第三全局识别因子。
96.在上述基础上，请结合参阅图3，为本发明实施例所提供的一种设备状态识别装置600的功能模块框图。所述设备状态识别装置600应用于与多个智能设备互相之间通信的识别终端，所述识别终端和所述多个智能设备组成设备状态识别系统，所述设备状态识别装置600具体包括以下功能模块。
97.a1.一种设备状态识别装置600，包括以下功能模块：数据判断模块601，用于判断设备状态识别系统中的所有智能设备形成的数字化生产网络中是否存在交互型生产数据；其中，所述交互型生产数据是所述数字化生产网络中的其中一个智能设备发送给另一个智能设备的生产数据；设备确定模块602，用于在确定出所述数字化生产网络中存在所述交互型生产数据时，获取发送所述交互型生产数据的第一智能设备的第一状态识别报告和第一交互清单，并获取接收所述交互型生产数据的第二智能设备的第二状态识别报告和第二交互清单；因子确定模块603，用于根据所述第一状态识别报告确定所述第一智能设备的第一状态识别因子，根据所述第一交互清单确定所述第一智能设备的第二状态识别因子；基于所述第一状态识别因子和所述第二状态识别因子确定所述第一智能设备的第一全局识别因子；
信息确定模块604，用于确定所述第一智能设备与所述第二智能设备之间的数据转换逻辑信息，根据所述数据转换逻辑信息和所述第二交互清单确定所述第二智能设备的第三状态识别因子，根据所述第二状态识别报告确定所述第二智能设备的第四状态识别因子；基于所述第三状态识别因子和所述第四状态识别因子确定所述第二智能设备的第二全局识别因子；损耗确定模块605，用于从所述数据转换逻辑信息中确定出所述第一智能设备的第一数据转换损耗值以及所述第二智能设备的第二数据转换损耗值；基于所述第一数据转换损耗值与所述第二数据转换损耗值对所述第一全局识别因子和所述第二全局识别因子进行加权得到第三全局识别因子；状态识别模块606，用于根据所述第一智能设备的第一状态识别报告确定第一识别区间并根据所述第二智能设备的第二状态识别报告确定第二识别区间；基于所述第三全局识别因子与所述第一识别区间以及与所述第二识别区间的相对位置关系，识别所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态。
98.a2.如a1所述的装置，状态识别模块606，具体用于：判断所述第一识别区间和所述第二识别区间是否存在重叠；若所述第一识别区间和所述第二识别区间存在重叠；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间时，确定所述第一智能设备的设备状态为异常状态且所述第二智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第二识别区间时，确定所述第二智能设备的设备状态为异常状态且所述第一智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间和所述第二识别区间的重叠区间时，确定所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态均为异常状态；若所述第一识别区间和所述第二识别区间不存在重叠；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间时，确定所述第一智能设备的设备状态为异常状态且所述第二智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第二识别区间时，确定所述第二智能设备的设备状态为异常状态且所述第一智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子既未落入所述第一识别区间又未落入所述第二识别区间时，确定所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态均为正常状态。
99.a3.如a1所述的装置，设备确定模块602，具体用于：从预设的状态识别线程对应的运行日志集中确定出存在添加有所述第一智能设备的设备标识的目标运行日志；其中，所述状态识别线程用于在智能设备处于闲置工况时对智能设备进行状态识别或用于从第三方状态识别设备处获取智能设备的状态识别结果；根据所述目标运行日志生成用于表征所述目标运行日志的日志信息连续性的第一日志特征集合以及用于表征所述目标运行日志的日志信息类别分布的第二日志特征集合；其中，所述第一日志特征集合和所述第二日志特征集合中分别包括多个具有不同维度的特征向量；提取所述目标运行日志在所述第一日志特征集合中的每个特征向量的初始特征值，将所述第二日志特征集合中具有最小维度的特征向量确定为目标特征向量；确定所述初始特征值在所述目标特征向量中的当前映射值，根据所述初始特征值和所述当前映射值确定所述第一日志特征集合和所述第二日志特征集合之间的映射列表；以所
述当前映射值为基准向量值在所述目标特征向量值中确定目标向量值，根据所述映射列表将所述目标向量值映射至所述初始特征值对应的特征向量中，在所述初始特征值对应的特征向量中确定所述目标向量值对应的目标特征值；根据所述初始特征值和所述目标特征值的差值确定所述第一智能设备的状态识别结果；基于确定出的所有状态识别结果生成所述第一智能设备的第一状态识别报告。
100.a4.如a3所述的装置，设备确定模块602，具体用于：获取所述第一智能设备的通信协议信息，从所述通信协议信息中确定出用于表征所述第一智能设备的通信交互对象的目标协议字段；从目标协议字段中提取至少多个子目标字段并确定每个子目标字段对应的字段特征；其中，所述字段特征用于表征通信交互对象的对象标识；对每个字段特征进行解析得到每个字段特征对应的对象标识信息；根据所述对象标识信息确定每个通信交互对象与所述第一智能设备进行通信交互的交互时段信息；基于每个通信交互对象对应的对象标识信息和交互时段信息确定所述第一智能设备的第一交互清单。
101.a5.如a1所述的装置，因子确定模块603，具体用于：将所述第一状态识别报告中的所有状态识别结果列出，确定每个状态识别结果的生成时刻；以当前时刻为结束时刻并以距离所述当前时刻最远的生成时刻为起始时刻，确定所述起始时刻和所述当前时刻之间的时长为状态识别时长；确定每个生成时刻相对于所述状态识别时长的时间权重值；其中，越靠近所述当前时刻的生成时刻对应的时间权重值越大；从所述所有状态识别结果中确定出用于表征所述第一智能设备存在异常状态的目标状态识别结果在所述所有状态识别结果中的占比；根据所述占比对每个目标状态识别结果对应的时间权重值进行加权得到目标权重值；对所述目标权重值进行加权求和得到所述第一智能设备的第一状态识别因子；从所述第一交互清单中确定出在所述状态识别时长所对应的状态识别时段内的与所述第一智能设备存在交互的第三智能设备的目标状态识别因子，其中，所述目标状态识别因子根据与所述第一状态识别因子对应的步骤确定；将确定出的所有目标状态识别因子的均值确定为所述第一智能设备的第二状态识别因子。
102.a6.如a5所述的装置，因子确定模块603，具体用于：确定所述第一状态识别报告中距离所述当前时刻最近的目标状态识别结果对应的目标生成时刻；确定所述当前时刻与所述目标生成时刻之间的差值；确定所述差值与所述状态识别时长值的比例值；分别采用所述比例值和目标比例值对所述第一状态识别因子和所述第二状态识别因子进行加权得到所述第一智能设备的第一全局识别因子；其中，所述比例值和所述目标比例值的和值为一。
103.a7.如a1所述的装置，信息确定模块604，具体用于：分别调用所述第一智能设备的第一数据转换线程和所述第二智能设备的第二数据转
换线程，提取所述第一数据转换线程的第一线程脚本和所述第二数据转换线程第二线程脚本；确定所述第一线程脚本相对于所述第二线程脚本的数据映射信息以及所述第一线程脚本和所述第二线程脚本中相同的多组脚本信息；判断所述第一线程脚本和所述第二线程脚本之间是否存在兼容性调整标识；在所述第一线程脚本和所述第二线程脚本之间存在所述兼容性调整标识时，确定所述第一线程脚本和所述第二线程脚本对应的兼容性脚本分组和非兼容性脚本分组；其中，所述多组脚本信息中的至少部分脚本信息位于所述兼容性脚本分组下，所述多组脚本信息中的至少部分脚本信息位于所述非兼容性脚本分组下；根据所述多组脚本信息在所述兼容性脚本分组下的脚本信息及其信息容量确定所述多组脚本信息在所述非兼容性脚本分组下的各脚本信息与所述多组脚本信息在所述兼容性脚本分组下的各脚本信息之间的信息容量差；根据所述信息容量差对所述兼容性脚本分组下的脚本信息以及所述非兼容性脚本分组下的脚本信息进行调整；其中，调整之后的兼容性脚本分组下的脚本信息的数量与调整之后的非兼容性脚本分组下的脚本信息的数量相同；根据调整之后的兼容性脚本分组下的脚本信息与调整之后的非兼容性脚本分组下的脚本信息的一一对应关系，确定所述第一智能设备与所述第二智能设备之间的数据转换逻辑信息。
104.a8.如a7所述的装置，信息确定模块604，具体用于：根据所述数据转换逻辑信息对所述第二交互清单中的多个第四智能设备进行筛选，得到至少多个第五智能设备；其中，所述第四智能设备是在所述状态识别时段内与所述第二智能设备存在交互的智能设备；按照与确定所述第一智能设备对应的步骤确定每个第五智能设备的第五状态识别因子；其中，所述第五状态识别因子是所述第五智能设备的直接状态识别因子；根据所述第五状态识别因子确定所述第二智能设备的第三状态识别因子；其中，所述第三状态识别因子是所述第二智能设备的间接状态识别因子。
105.a9.如a1所述的装置，损耗确定模块605，具体用于：确定数据转换逻辑信息的当前信息结构字段以及所述第一智能设备的第一信息结构字段和第二智能设备的第二信息结构字段；根据所述第一信息结构字段与所述当前信息结构字段的字段相似度确定所述第一数据转换损耗值；根据所述第二信息结构字段与所述当前信息结构字段的字段相似度确定所述第二数据转换损耗值。
106.a10.如a9所述的装置，损耗确定模块605，具体用于：将所述第一数据转换损耗值和所述第二数据转换损耗值进行归一化处理，得到所述第一数据转换损耗值对应的第一损耗系数以及所述第二数据转换损耗值对应的第二损耗系数；其中，所述第一损耗系数和所述第二损耗系数均为小于一的正数；确定所述第一损耗系数和所述第一全局识别因子的第一乘积值以及所述第二损耗系数和所述第二全局识别因子的第二乘积值；
根据所述第一乘积值和所述第二乘积值确定所述第三全局识别因子。
107.在上述基础上，还提供了一种设备状态识别系统，具体内容如下。
108.b1.一种基于工业互联网的设备状态识别系统，包括互相之间通信的识别终端和多个智能设备，多个智能设备之间存在生产数据的交互；识别终端，用于判断设备状态识别系统中的所有智能设备形成的数字化生产网络中是否存在交互型生产数据；其中，所述交互型生产数据是所述数字化生产网络中的其中一个智能设备发送给另一个智能设备的生产数据；识别终端，用于在确定出所述数字化生产网络中存在所述交互型生产数据时，获取发送所述交互型生产数据的第一智能设备的第一状态识别报告和第一交互清单，并获取接收所述交互型生产数据的第二智能设备的第二状态识别报告和第二交互清单；识别终端，用于根据所述第一状态识别报告确定所述第一智能设备的第一状态识别因子，根据所述第一交互清单确定所述第一智能设备的第二状态识别因子；基于所述第一状态识别因子和所述第二状态识别因子确定所述第一智能设备的第一全局识别因子；识别终端，用于确定所述第一智能设备与所述第二智能设备之间的数据转换逻辑信息，根据所述数据转换逻辑信息和所述第二交互清单确定所述第二智能设备的第三状态识别因子，根据所述第二状态识别报告确定所述第二智能设备的第四状态识别因子；基于所述第三状态识别因子和所述第四状态识别因子确定所述第二智能设备的第二全局识别因子；识别终端，用于从所述数据转换逻辑信息中确定出所述第一智能设备的第一数据转换损耗值以及所述第二智能设备的第二数据转换损耗值；基于所述第一数据转换损耗值与所述第二数据转换损耗值对所述第一全局识别因子和所述第二全局识别因子进行加权得到第三全局识别因子；识别终端，用于根据所述第一智能设备的第一状态识别报告确定第一识别区间并根据所述第二智能设备的第二状态识别报告确定第二识别区间；基于所述第三全局识别因子与所述第一识别区间以及与所述第二识别区间的相对位置关系，识别所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态。
109.b2.如b1所述的系统，所述识别终端，进一步用于：判断所述第一识别区间和所述第二识别区间是否存在重叠；若所述第一识别区间和所述第二识别区间存在重叠；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间时，确定所述第一智能设备的设备状态为异常状态且所述第二智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第二识别区间时，确定所述第二智能设备的设备状态为异常状态且所述第一智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间和所述第二识别区间的重叠区间时，确定所述第一智能设备和所述第二智能设备的设备状态均为异常状态；若所述第一识别区间和所述第二识别区间不存在重叠；在所述第三全局识别因子落入所述第一识别区间时，确定所述第一智能设备的设备状态为异常状态且所述第二智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子落入所述第二识别区间时，确定所述第二智能设备的设备状态为异常状态且所述第一智能设备的设备状态为正常状态；在所述第三全局识别因子既未落入所述第一识别区间又未落入所述第二识别区间时，确定所述第一
智能设备和所述第二智能设备的设备状态均为正常状态。
110.b3.如b1所述的系统，所述识别终端，进一步用于：从预设的状态识别线程对应的运行日志集中确定出存在添加有所述第一智能设备的设备标识的目标运行日志；其中，所述状态识别线程用于在智能设备处于闲置工况时对智能设备进行状态识别或用于从第三方状态识别设备处获取智能设备的状态识别结果；根据所述目标运行日志生成用于表征所述目标运行日志的日志信息连续性的第一日志特征集合以及用于表征所述目标运行日志的日志信息类别分布的第二日志特征集合；其中，所述第一日志特征集合和所述第二日志特征集合中分别包括多个具有不同维度的特征向量；提取所述目标运行日志在所述第一日志特征集合中的每个特征向量的初始特征值，将所述第二日志特征集合中具有最小维度的特征向量确定为目标特征向量；确定所述初始特征值在所述目标特征向量中的当前映射值，根据所述初始特征值和所述当前映射值确定所述第一日志特征集合和所述第二日志特征集合之间的映射列表；以所述当前映射值为基准向量值在所述目标特征向量值中确定目标向量值，根据所述映射列表将所述目标向量值映射至所述初始特征值对应的特征向量中，在所述初始特征值对应的特征向量中确定所述目标向量值对应的目标特征值；根据所述初始特征值和所述目标特征值的差值确定所述第一智能设备的状态识别结果；基于确定出的所有状态识别结果生成所述第一智能设备的第一状态识别报告。
111.b4.如b3所述的系统，所述识别终端，进一步用于：获取所述第一智能设备的通信协议信息，从所述通信协议信息中确定出用于表征所述第一智能设备的通信交互对象的目标协议字段；从目标协议字段中提取至少多个子目标字段并确定每个子目标字段对应的字段特征；其中，所述字段特征用于表征通信交互对象的对象标识；对每个字段特征进行解析得到每个字段特征对应的对象标识信息；根据所述对象标识信息确定每个通信交互对象与所述第一智能设备进行通信交互的交互时段信息；基于每个通信交互对象对应的对象标识信息和交互时段信息确定所述第一智能设备的第一交互清单。
112.b5.如b1所述的系统，所述识别终端，进一步用于：将所述第一状态识别报告中的所有状态识别结果列出，确定每个状态识别结果的生成时刻；以当前时刻为结束时刻并以距离所述当前时刻最远的生成时刻为起始时刻，确定所述起始时刻和所述当前时刻之间的时长为状态识别时长；确定每个生成时刻相对于所述状态识别时长的时间权重值；其中，越靠近所述当前时刻的生成时刻对应的时间权重值越大；从所述所有状态识别结果中确定出用于表征所述第一智能设备存在异常状态的目标状态识别结果在所述所有状态识别结果中的占比；根据所述占比对每个目标状态识别结果对应的时间权重值进行加权得到目标权重值；对所述目标权重值进行加权求和得到所述第一智能设备的第一状态识别因子；从所述第一交互清单中确定出在所述状态识别时长所对应的状态识别时段内的与所述第一智能设备存在交互的第三智能设备的目标状态识别因子，其中，所述目标状态识别
因子根据与所述第一状态识别因子对应的步骤确定；将确定出的所有目标状态识别因子的均值确定为所述第一智能设备的第二状态识别因子。
113.b6.如b5所述的系统，所述识别终端，进一步用于：确定所述第一状态识别报告中距离所述当前时刻最近的目标状态识别结果对应的目标生成时刻；确定所述当前时刻与所述目标生成时刻之间的差值；确定所述差值与所述状态识别时长值的比例值；分别采用所述比例值和目标比例值对所述第一状态识别因子和所述第二状态识别因子进行加权得到所述第一智能设备的第一全局识别因子；其中，所述比例值和所述目标比例值的和值为一。
114.b7.如b1所述的系统，所述识别终端，进一步用于：分别调用所述第一智能设备的第一数据转换线程和所述第二智能设备的第二数据转换线程，提取所述第一数据转换线程的第一线程脚本和所述第二数据转换线程第二线程脚本；确定所述第一线程脚本相对于所述第二线程脚本的数据映射信息以及所述第一线程脚本和所述第二线程脚本中相同的多组脚本信息；判断所述第一线程脚本和所述第二线程脚本之间是否存在兼容性调整标识；在所述第一线程脚本和所述第二线程脚本之间存在所述兼容性调整标识时，确定所述第一线程脚本和所述第二线程脚本对应的兼容性脚本分组和非兼容性脚本分组；其中，所述多组脚本信息中的至少部分脚本信息位于所述兼容性脚本分组下，所述多组脚本信息中的至少部分脚本信息位于所述非兼容性脚本分组下；根据所述多组脚本信息在所述兼容性脚本分组下的脚本信息及其信息容量确定所述多组脚本信息在所述非兼容性脚本分组下的各脚本信息与所述多组脚本信息在所述兼容性脚本分组下的各脚本信息之间的信息容量差；根据所述信息容量差对所述兼容性脚本分组下的脚本信息以及所述非兼容性脚本分组下的脚本信息进行调整；其中，调整之后的兼容性脚本分组下的脚本信息的数量与调整之后的非兼容性脚本分组下的脚本信息的数量相同；根据调整之后的兼容性脚本分组下的脚本信息与调整之后的非兼容性脚本分组下的脚本信息的一一对应关系，确定所述第一智能设备与所述第二智能设备之间的数据转换逻辑信息。
115.b8.如b7所述的系统，所述识别终端，进一步用于：根据所述数据转换逻辑信息对所述第二交互清单中的多个第四智能设备进行筛选，得到至少多个第五智能设备；其中，所述第四智能设备是在所述状态识别时段内与所述第二智能设备存在交互的智能设备；按照与确定所述第一智能设备对应的步骤确定每个第五智能设备的第五状态识别因子；其中，所述第五状态识别因子是所述第五智能设备的直接状态识别因子；根据所述第五状态识别因子确定所述第二智能设备的第三状态识别因子；其中，所述第三状态识别因子是所述第二智能设备的间接状态识别因子。
116.b9.如b1所述的系统，所述识别终端，进一步用于：确定数据转换逻辑信息的当前信息结构字段以及所述第一智能设备的第一信息结构字段和第二智能设备的第二信息结构字段；根据所述第一信息结构字段与所述当前信息结构字段的字段相似度确定所述第一数据转换损耗值；根据所述第二信息结构字段与所述当前信息结构字段的字段相似度确定所述第二数据转换损耗值。
117.b10.如b9所述的系统，所述识别终端，进一步用于：将所述第一数据转换损耗值和所述第二数据转换损耗值进行归一化处理，得到所述第一数据转换损耗值对应的第一损耗系数以及所述第二数据转换损耗值对应的第二损耗系数；其中，所述第一损耗系数和所述第二损耗系数均为小于一的正数；确定所述第一损耗系数和所述第一全局识别因子的第一乘积值以及所述第二损耗系数和所述第二全局识别因子的第二乘积值；根据所述第一乘积值和所述第二乘积值确定所述第三全局识别因子。
118.在上述基础上，如图4所示，还提供了一种识别终端200，包括：处理器801，以及与处理器801连接的内存802和网络接口803；所述网络接口803与识别终端200中的非易失性存储器804连接；所述处理器801在运行时通过所述网络接口803从所述非易失性存储器804中调取计算机程序，并通过所述内存802运行所述计算机程序，以执行上述的方法。
119.在上述基础上，还提供了一种应用于计算机的可读存储介质，所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在识别终端200的内存802中运行时实现上述方法。
120.对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
121.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里申请的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
122.应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。