技術(shù)特征：

1.一種基于計算機硬盤狀態(tài)指標進行故障判斷的方法，其特征在于，具體步驟包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于計算機硬盤狀態(tài)指標進行故障判斷的方法，其特征在于：多維特征數(shù)據(jù)的獲取，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于計算機硬盤狀態(tài)指標進行故障判斷的方法，其特征在于：接收n次采集的多維特征數(shù)據(jù)，使用自編碼器對多維特征進行降維，提取降維后的關鍵特征向量，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于計算機硬盤狀態(tài)指標進行故障判斷的方法，其特征在于：利用支持向量機對關鍵特征向量進行故障概率計算，若當前故障概率超過該閾值時，觸發(fā)故障預警，具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于計算機硬盤狀態(tài)指標進行故障判斷的方法，其特征在于：第一關聯(lián)評價系數(shù)以及第二關聯(lián)評價系數(shù)構(gòu)建內(nèi)容如下：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于計算機硬盤狀態(tài)指標進行故障判斷的方法，其特征在于：第一趨勢評價系數(shù)以及第二趨勢評價系數(shù)構(gòu)建內(nèi)容如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于計算機硬盤狀態(tài)指標進行故障判斷的方法，其特征在于：構(gòu)建閾值微調(diào)模型，閾值微調(diào)模型用于對初始故障概率閾值提供微調(diào)策略，具體包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于計算機硬盤狀態(tài)指標進行故障判斷的方法，其特征在于：微調(diào)策略如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于計算機硬盤狀態(tài)指標進行故障判斷的方法，涉及計算機技術(shù)領域，本發(fā)明通過設定了一個周期性的數(shù)據(jù)采集機制，獲取包括磁盤旋轉(zhuǎn)不穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)傳輸速率以及讀寫錯誤率等多維特征數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行歸一化和去噪處理；隨后，利用自編碼器實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，提取關鍵特征向量，進而通過支持向量機進行故障概率計算；在此基礎上，構(gòu)建了閾值微調(diào)模型，能夠根據(jù)實時采集的物理狀態(tài)和運行狀態(tài)的關聯(lián)性，以及其變化趨勢，動態(tài)調(diào)整故障概率閾值；不僅提高了故障判斷的準確性和及時性，還通過動態(tài)調(diào)整機制降低了誤報警的幾率，確保了數(shù)據(jù)存儲的安全性和系統(tǒng)的正常運行。

技術(shù)研發(fā)人員：王超,郭靜,張亮,宋菁,李莉莉
受保護的技術(shù)使用者：揚州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23