一种基于机器学习的机柜故障预测与诊断方法

本发明公开了一种基于机器学习的机柜故障预测与诊断方法，涉及机柜故障诊断技术领域，包括以下步骤：S100、数据采集；S200、数据预处理；S300、基于标注的历史故障数据构建并训练故障分类与预测模型；S400、将实时数据输入故障分类与预测模型，通过故障分类与预测模型分析实时数据，预测故障类型及发生时间区间；S500、根据预测结果匹配知识库中的规则，生成故障诊断建议；S600、通过交互界面或远程平台输出结果，并基于预测概率触发报警机制。S700、基于预测和诊断结果与实际结果对模型进行修正。本发明通过多传感器融合与智能算法优化，实现机柜运行状态的实时监测和故障预测，减少意外停机时间，同时结合知识库模糊推理，动态预测故障时间提高诊断效率。