一种基于IIoT的工业边缘机房硬盘故障预测方法

本发明公开了一种基于IIoT的工业边缘机房硬盘故障预测方法，涉及硬盘故障预测技术领域，包括S1、数据收集及预处理；S2、特征选择；S3、模型构建；S4、参数调优。该基于IIoT的工业边缘机房硬盘故障预测方法，采用FARM采集硬盘数据，提高了数据采集的便捷性、可靠性，在此基础上选择与硬盘故障预测相关度较高的数据作为模型数据，模型建立过程中考虑到了实际数据关系，采用RBF核，提高了模型训练的准确性；此外，通过将硬盘状态分为故障、数据异常但仍正常工作及正常三类状态，进一步提高了硬盘故障预测的灵活性和准确性；同时明确了模型训练的目标是提高检出率，降低漏报率、误报率，使得本模型具有更强的适应性。