摘要
本发明公开了一种网络服务器机柜故障监测系统及方法,具体涉及网络服务器机柜监测技术领域,包括以下步骤:通过采集机柜运行环境数据和设备性能数据,分别生成运行环境数据集和运行性能数据集;基于环境数据集计算动态稳态扰动指数,基于性能数据集计算机柜内耗平衡指数;将两指数代入预训练机器学习模型,将机柜划分为高质量或低质量运行状态;根据状态切换机制,高质量状态下采用基于硬编码规则的快速监测,低质量状态下采用监督学习模型进行深度监测,实现精准故障识别和智能化监测;本发明综合动态稳态扰动指数和机柜内耗平衡指数的特性,精准分类机柜运行状态为高质量或低质量,并选择合适的故障监测方式,确保故障识别的精确度。
技术关键词
网络服务器机柜
故障监测方法
指数
故障监测系统
监督学习模型
卷积神经网络模型
监测作业
稳态
训练机器学习模型
设备性能数据
动态
设备运行参数
计算机柜
采集机柜
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