一种基于人工智能的固态硬盘故障预测方法及系统

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一种基于人工智能的固态硬盘故障预测方法及系统
申请号:CN202511071557
申请日期:2025-08-01
公开号:CN120973567A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于人工智能的固态硬盘故障预测方法及系统,其固态硬盘故障预测方法包括:针对目标固态硬盘建立关联关系;基于关联关系对目标固态硬盘进行运行日志获取,得到固态硬盘日志信息;解析固态硬盘日志信息,并进行目标关联信息提取;利用人工智能模型根据目标关联信息分别进行硬件故障预测分析和软件故障预测分析;按照故障预测分析数据进行故障风险评估,得到故障预测评估结果。本发明借助人工智能高效实现固态硬盘的全面故障预测,减少故障预测的时延,避免固态硬盘发生故障时不能及时采取应对措施导致数据丢失,进而影响固态硬盘的正常使用,使得业务无法进行导致客户流失以及经济损失,同时提高故障预测的准确性。
技术关键词
固态硬盘日志 剩余使用寿命预测 故障预测方法 软件故障预测 人工智能模型 故障风险评估 建立关联关系 硬盘驱动器 数据 故障预测系统 信息处理模块 深度神经网络模型 样本 时间段 基础
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