1.一种获取预警阈值的方法，其特征在于，所述方法包括：采集目标设备的运行数据样本集；所述运行数据样本集包括在所述目标设备正常运行时的正常数据和在所述目标设备运行故障时的故障数据；

根据预设核密度估计函数分别获取所述运行数据样本集中包括的全部样本数据的第一概率密度函数以及所述故障数据的第二概率密度函数，并根据所述第一概率密度函数获取所述全部样本数据对应的第一概率分布函数以及根据所述第二概率密度函数获取所述故障数据对应的第二概率分布函数；

根据所述第一概率分布函数和所述第二概率分布函数确定所述目标设备配置的传感器的待评价函数；

根据所述待评价函数确定所述传感器的预警阈值，所述待评价函数包括精确率函数、故障捕获率函数、误报率函数或F‑Measure函数；所述F‑Measure函数为所述精确率函数与所述故障捕获率函数的加权调和平均函数；

所述根据所述待评价函数确定所述传感器的预警阈值包括：获取预先设置的预定值；

根据所述误报率函数、所述F‑Measure函数以及所述预定值，获取所述预警阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设核密度估计函数分别获取所述运行数据样本集中包括的全部样本数据的第一概率密度函数以及所述故障数据的第二概率密度函数包括：

获取所述全部样本数据的第一数量和所述故障数据的第二数量；

将所述第一数量和所述全部样本数据代入所述预设核密度估计函数得到所述全部样本数据对应的第一概率密度函数；

将所述第二数量和所述故障数据代入所述预设核密度估计函数得到所述故障数据对应的第二概率密度函数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待评价函数确定所述传感器的预警阈值包括：

计算所述待评价函数的最值；

确定在所述待评价函数为最值时对应的自变量为所述预警阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述待评价函数的最值包括：在所述待评价函数为所述精确率函数时，计算所述精确率函数的最大值；

在所述待评价函数为所述故障捕获率函数时，计算所述故障捕获率函数的最大值；

在所述待评价函数为所述误报率函数时，计算所述误报率函数的最小值；

在所述待评价函数为所述F‑Measure函数时，计算所述F‑Measure函数的最大值。

5.一种获取预警阈值的装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集目标设备的运行数据样本集；所述运行数据样本集包括在所述目标设备正常运行时的正常数据和在所述目标设备运行故障时的故障数据；

获取模块，用于根据预设核密度估计函数分别获取所述运行数据样本集中包括的全部样本数据的第一概率密度函数以及所述故障数据的第二概率密度函数，并根据所述第一概率密度函数获取所述全部样本数据对应的第一概率分布函数以及根据所述第二概率密度函数获取所述故障数据对应的第二概率分布函数；

第一确定模块，用于根据所述第一概率分布函数和所述第二概率分布函数确定所述目标设备配置的传感器的待评价函数；

第二确定模块，用于根据所述待评价函数确定所述传感器的预警阈值，所述待评价函数包括精确率函数、故障捕获率函数、误报率函数或F‑Measure函数；所述F‑Measure函数为所述精确率函数与所述故障捕获率函数的加权调和平均函数；

所述第二确定模块，具体用于：

获取预先设置的预定值；

根据所述误报率函数、所述F‑Measure函数以及所述预定值，获取所述预警阈值。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：第一获取子模块，用于获取所述全部样本数据的第一数量和所述故障数据的第二数量；

第二获取子模块，用于将所述第一数量和所述全部样本数据代入所述预设核密度估计函数得到所述全部样本数据对应的第一概率密度函数；

第三获取子模块，用于将所述第二数量和所述故障数据代入所述预设核密度估计函数得到所述故障数据对应的第二概率密度函数。

7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块包括：计算子模块，用于计算所述待评价函数的最值；

确定子模块，用于确定在所述待评价函数为最值时对应的自变量为所述预警阈值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算子模块，用于在所述待评价函数为所述精确率函数时，计算所述精确率函数的最大值；

在所述待评价函数为所述故障捕获率函数时，计算所述故障捕获率函数的最大值；

在所述待评价函数为所述误报率函数时，计算所述误报率函数的最小值；

在所述待评价函数为所述F‑Measure函数时，计算所述F‑Measure函数的最大值。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述方法的步骤。

10.一种获取预警阈值的装置，其特征在于，包括：权利要求9中所述的计算机可读存储介质；以及一个或者多 个处理器，用于执行所述计算机可读存储介质中的程序。