摘要
本申请公开了一种数据中心CDU系统故障识别方法,属于数据中心CDU技术领域,包括:S1:数据采集与特征提取;S2:建立基本工况模型,建立功率和电流的基准关系模型,利用多元线性回归模型分别建立功率/电流与电机频率、阀门开度之间的定量关系;S3:选取动态阈值,基于S2获得工况模型以及S1获得历史统计数据,计算不同工况下残差ε,并基于相应工况残差ε计算得到动态阈值数据;S4:建立故障特征工程,计算出不同季节的动态阈值,识别指示故障的特征,包括:残差绝对值超过阈值,以及残差方差显著增大;S5:建立故障检测模型,当残差超过阈值时判定为系统异常。本申请解决了现有技术中依靠单一元件自身输出故障,无法对整个系统故障进行识别的问题。
技术关键词
数据中心
识别方法
历史数据统计
多元线性回归模型
历史统计数据
故障检测模型
工况
故障特征
功率
动态
相对湿度
电流
模型预测值
报警策略
基准
频率
阀门
模型更新
关系
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动作识别方法
神经网络模型
样本
姿态估计算法
序列
运动状态识别方法
卷积神经网络分类器
多尺度
残差结构
短时傅里叶变换