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1、服務(wù)器故障在線診斷、健康分析及失效預(yù)報系統(tǒng)的研究 摘 要:文章提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機房it設(shè)備故障在線診斷的方法。it設(shè)備的主要特征向量作為故障的主成分,通過對it設(shè)備的故障樣本和正常運行的樣本數(shù)據(jù)進行不斷學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,將it設(shè)備的故障與模型的連接權(quán)值和閥值的形式表現(xiàn)出來,當(dāng)對故障診斷有一定的要求時,通過不斷調(diào)節(jié)閥值就可獲得精確的故障診斷結(jié)果。仿真實驗結(jié)果表明,文章算法能夠提高機房it設(shè)備故障診斷的準(zhǔn)確率和速度,效果令人滿意。 關(guān)鍵詞:機房it設(shè)備;故障診斷;健康分析;失效預(yù)報 1 概述 文章將機房it設(shè)備的cpu溫度,主板溫度及cpu負載、內(nèi)存負載率、可用物理內(nèi)存等可檢測參數(shù)作為it設(shè)備
2、健康分析的目標(biāo),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立機房it設(shè)備的故障在線診斷檢測模型,通過一段時間的在線檢測,將在某一負載水平下的相關(guān)參數(shù)的檢測值與期望值進行匹配,將匹配結(jié)果作為故障診斷的結(jié)果反饋給運維人員,為故障的排除提供了準(zhǔn)確依據(jù)。從而提高了機房it設(shè)備運行的安全性和可靠性,降低了運維人員的工作負擔(dān)。 2 機房it設(shè)備運行參數(shù)的特征提取 在進行機房it設(shè)備故障在線診斷、健康分析及失效預(yù)報的過程中,首先需要對機房it設(shè)備的cpu溫度,主板溫度及cpu負載、內(nèi)存負載率、可用物理內(nèi)存等可檢測參數(shù)的特征進行提取。 3 it設(shè)備故障在線診斷、健康分析及失效預(yù)報系統(tǒng)的實現(xiàn) 3.1 建立it設(shè)備在線診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3、 用于機房it設(shè)備故障在線診斷的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由輸入層、隱含層和輸出層這三部分構(gòu)成的,為前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在it設(shè)備故障在線診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,輸入層與隱含層存在線性關(guān)系,隱含層與輸出層存在非線性關(guān)系。為了提高故障診斷的速度,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中引入了動量學(xué)習(xí)法,對各層之間的連接權(quán)值和閥值中加入了附加動量項。 機房it設(shè)備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對it設(shè)備的故障樣本和正常運行的樣本數(shù)據(jù)進行不斷學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,將it設(shè)備的故障與模型的連接權(quán)值和閥值的形式表現(xiàn)出來,當(dāng)對故障診斷有一定的要求時,通過不斷調(diào)節(jié)閥值就可獲得精確的故障診斷結(jié)果,同時引入的附加動量項提高了診斷速度,滿足了在線診斷的要求。 3.2 機房i
4、t設(shè)備故障在線診斷、健康分析及失效預(yù)報系統(tǒng)的實現(xiàn)過程 (1)建立it設(shè)備故障在線診斷的初始樣本集。對機房it設(shè)備的cpu溫度,主板溫度及cpu負載、內(nèi)存負載率、可用物理內(nèi)存等可檢測參數(shù)的運行情況作為研究對象,采集運行數(shù)據(jù)并進行處理和分析,將得到it設(shè)備的故障特征作為條件屬性,與其對應(yīng)的故障類型作為故障診斷的輸出期望,建立包括多種故障類型的初始樣本表。(2)提取故障主成分。由于原始的故障數(shù)據(jù)中包含多維的故障信息,利用上面闡述的故障特征提取方法提取故障特征,并刪除冗余特征,將保留的故障特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)。(3)故障在線診斷過程。對it設(shè)備的故障樣本和正常運行的樣本數(shù)據(jù)進行不斷學(xué)習(xí)和訓(xùn)練
5、,將it設(shè)備的故障與模型的連接權(quán)值和閥值的形式表現(xiàn)出來,通過調(diào)整閥值獲得最優(yōu)模型的參數(shù),最終得到準(zhǔn)確的故障診斷模型。(4)診斷結(jié)果的分析。將it設(shè)備故障的樣本數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入量,如果不能滿足診斷要求,則不斷調(diào)整閥值,直至獲得滿意的診斷結(jié)果。并將診斷結(jié)果作為it設(shè)備健康分析與實效預(yù)報的依據(jù)。 4 實驗結(jié)果及分析 4.1 實驗參數(shù)設(shè)置 為了驗證文章算法在機房it設(shè)備故障診斷方面的有效性,需要進行一次仿真實驗。利用仿真軟件matlab7.1構(gòu)建機it設(shè)備故障診斷的實驗環(huán)境。文章的故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)設(shè)置如下:輸入層神經(jīng)元的數(shù)目為8個,隱含層神經(jīng)元的數(shù)目為34個,輸出層神經(jīng)元的數(shù)目為
6、6個,模型的初始學(xué)習(xí)速度為0.2。利用傳統(tǒng)算法進行機房it設(shè)備故障診斷的對比實驗。 4.2 不同算法實驗結(jié)果比較與分析 文章算法和傳統(tǒng)算法的實驗結(jié)果用表1進行描述: 根據(jù)表1中的實驗數(shù)據(jù)能夠得知,文章算法的it設(shè)備故障診斷正確率和診斷速度要遠高于傳統(tǒng)算法,這是由于文章算法在故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中引入了附加動量,加快了使模型的收斂性有了大幅度提高,這就提高了故障診斷的速度;利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不斷對it設(shè)備的故障樣本和正常運行的樣本數(shù)據(jù)進行不斷學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,從而提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。充分表明文章算法在機房it設(shè)備故障診斷方面的優(yōu)勢。 5 結(jié)束語 對機房it設(shè)備故障進行及時診斷,能夠提高系統(tǒng)的安全性、可靠性并減少運維人員的工作負擔(dān)。同時,通過文章故障診斷系統(tǒng)的建設(shè),保障了機房內(nèi)設(shè)備的穩(wěn)定運行,使設(shè)備的使用壽命與穩(wěn)定性延長,也使得客戶的滿意度、服務(wù)質(zhì)量、企業(yè)形象都得以很大提升,真正做到經(jīng)濟效益和設(shè)備效益雙豐收。 參考文獻
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