摘要
本发明公开了一种适用于新启用型号硬盘的故障预测方法及系统,涉及存储设备技术领域,该方法包括:收集不同硬盘的SMART数据;预处理SMART数据,包括最大最小归一化和数据平衡,将预处理后的SMART数据作为训练数据集;基于域泛化框架,构建对抗性LSTM自动编码器模型,包括:LSTM自动编码器、多域最大平均差异距离和对抗学习;使用训练数据集训练对抗性LSTM自动编码器,得到故障预测模型;将故障预测模型部署到新启用型号硬盘的硬盘监控系统中并进行实时故障预测。本发明通过使用域泛化技术加强了硬盘故障预测模型的泛化能力,通用性较高,适用于数据中心新启用型号硬盘进行实时故障预测。
技术关键词
自动编码器
故障预测方法
故障预测模型
对抗性
硬盘监控系统
故障预测系统
重构误差
交叉验证方法
长短期记忆网络
解码器
序列
硬盘故障
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表达式
数据中心
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