本發(fā)明涉及計算機，具體涉及一種基于人工智能的計算機智能故障診斷與預警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、計算機智能故障診斷與預警是指利用人工智能、機器學習等技術(shù)，對計算機系統(tǒng)或相關(guān)設備進行故障檢測、診斷和預測的過程。

2、申請?zhí)枮?02210873414.x的發(fā)明專利中公開了一種ceph分布式計算機故障診斷方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：獲取各對象存儲下的磁盤的iops負載特征指標、各對象存儲對應的暫態(tài)上下行流量和緩沖區(qū)隊列深度；其中，所述i0ps負載特征指標包括：iops總性能極差、iops總性能方差和iops總性能最低值包絡值；對于任意對象存儲，分別計算固定時間段內(nèi)的各所述iops負載特征指標的頻率波動程度作為第一波動程度、第二波動程度和第三波動程度：分別計算各所述iops負載特征指標的幅度波動程度作為第四波動程度、第五波動程度和第六波動程度；計算固定時間段內(nèi)的所述緩沖區(qū)隊列深度的波動程度作為第七波動程度；計算固定時間段內(nèi)的所述暫態(tài)上下行流量的波動程度作為第八波動程度；由第一、第二、第三、第四、第五、第六、第七和第八波動程度構(gòu)建特征矩陣；將各所述對象存儲對應的所述特征矩陣進行聚類，得到多個聚類簇；將所述特征矩陣轉(zhuǎn)化成行列式，所述行列式的值的絕對值作為負載故障隱患指數(shù)；將所述負載故障隱患指數(shù)輸入特征矩陣所屬聚類簇對應的隱患指數(shù)發(fā)展趨勢模型，輸出預測負載故障隱患指數(shù)；基于所述預測負載故障隱患指數(shù)對計算機的磁盤進行故障判斷。

3、該申請在于解決：“目前，常見的對分布式存儲系統(tǒng)中計算機進行故障診斷的方法為：根據(jù)分布式存儲系統(tǒng)中磁盤的實時讀寫速率，判斷磁盤是否異常。直接根據(jù)實時讀寫速率判斷磁盤是否異常，當磁盤出現(xiàn)異常時已經(jīng)影響了計算機的使用，未實現(xiàn)提前預警，不能在故障未發(fā)生時及時更換磁盤”的問題。

4、然而，由于計算機具有多硬件多軟件集成的特性，其在使用過程中的故障問題存在復雜的不可預見性及隨機性；

5、為此，我們提出了一種基于人工智能的計算機智能故障診斷與預警系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述缺點，本發(fā)明提供了一種基于人工智能的計算機智能故障診斷與預警系統(tǒng)，解決了上述背景技術(shù)中提出的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：

3、一種基于人工智能的計算機智能故障診斷與預警系統(tǒng)，包括：

4、采集模塊，用于采集計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)及軟件運行進程參數(shù)；配置模塊，用于配置采集模塊運行周期；儲存模塊，用于接收采集模塊運行采集到的計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)及軟件運行進程參數(shù)，對計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)及軟件運行進程參數(shù)進行儲存；評價模塊，用于遍歷儲存模塊中儲存的計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)及軟件運行進程參數(shù)，通過計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)及軟件運行進程參數(shù)評價計算機安全得分；可視化模塊，用于連續(xù)接收評價模塊評價到的計算機安全得分，基于連續(xù)接收的計算機安全得分，生成表示計算機安全得分連續(xù)變化的趨勢圖；診斷模塊，用于讀取可視化模塊中生成的表示計算機安全得分連續(xù)變化的趨勢圖，通過趨勢圖走勢診斷計算機是否存在故障問題；

5、所述采集模塊下級通過無線網(wǎng)絡交互連接有傳感模組及監(jiān)測單元，所述采集模塊通過無線網(wǎng)絡交互連接有配置模塊，所述配置模塊內(nèi)部通過無線網(wǎng)絡交互連接有記錄單元，所述配置模塊通過無線網(wǎng)絡與傳感模組及監(jiān)測單元交互連接，所述配置模塊通過無線網(wǎng)絡交互連接有儲存模塊、評價模塊、可視化模塊及診斷模塊，所述儲存模塊通過無線網(wǎng)絡與采集模塊交互連接。

6、更進一步地，所述采集模塊下級設置有子模塊，包括：

7、傳感模組，用于感知計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)；

8、監(jiān)測單元，用于監(jiān)測計算機軟件運行進程參數(shù)；

9、其中，所述傳感模組由溫度傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器及電壓電流傳感器所集成，計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)包括：硬件溫度、硬件轉(zhuǎn)速硬件運行電壓電流，監(jiān)測單元運行監(jiān)測計算機軟件運行進程參數(shù)包括：運行占用內(nèi)存、啟動響應時間、控制命令響應時間。

10、更進一步地，所述配置模塊運行配置于采集模塊的運行周期，同步應用于傳感模組及監(jiān)測單元的運行；

11、所述配置模塊內(nèi)部設置有子模塊，包括：

12、記錄單元，用于設定采集模塊初始運行周期，記錄計算機使用時間；

13、其中，記錄單元中設定的采集模塊初始運行周期在系統(tǒng)首次運行時，由配置模塊配置于計算機，所述采集模塊初始運行周期不少于七天。

14、更進一步地，所述記錄單元于采集模塊運行周期內(nèi)實時運行，記錄計算機使用時間，基于記錄的計算機使用時間數(shù)據(jù)，配置模塊為采集模塊設定新的運行周期，在當前采集模塊運行周期結(jié)束后，將新設定運行周期迭代上一運行周期供采集模塊進一步運行所使用；

15、所述配置模塊為采集模塊設定的新運行周期服從：

16、

17、式中：d為新運行周期；d0為初始運行周期；ti為初始運行周期中第i天的計算機使用時間；ε為修正；

18、其中，新運行周期d在換算為小時后，采用去尾法取整，表對的求均，修正1≥ε＞0，且服從dis越大，修正ε取值越小，反之，修正取值越大的設定邏輯，dis表示初始運行周期中每天計算機使用時間對應時間閾的交集所對應時間。

19、更進一步地，所述運行周期內(nèi)，計算機未開啟時，運行周期對應采集模塊運行的操作，累積至下一運行周期內(nèi)執(zhí)行，計算機開啟狀態(tài)下，同一運行周期內(nèi)采集模塊運行的操作次數(shù)不少于兩次時，采集模塊運行的操作均勻分布于計算機開啟至計算機關(guān)閉間的時間跨度中。

20、更進一步地，所述儲存模塊對計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)及軟件運行進程參數(shù)進行儲存階段，基于計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)及軟件運行進程參數(shù)實際來源周期，對計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)及軟件運行進程參數(shù)進行區(qū)別標記及區(qū)分儲存；

21、所述評價模塊于每次儲存模塊新儲存計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)及軟件運行進程參數(shù)時運行一次，評價模塊每次運行時，同步控制儲存模塊刪除其內(nèi)部儲存的最早的與新儲存參數(shù)數(shù)量相等的計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)及軟件運行進程參數(shù)。

22、更進一步地，所述評價模塊中計算機安全得分評價邏輯表示為：

23、

24、式中：k為計算機硬件安全得分參考值；u為運行周期的集合；sv為第v運行周期計算機硬件轉(zhuǎn)速；cv為第v運行周期計算機硬件溫度；為第v運行周期計算機硬件電壓電流比；ω1、ω2、ω3、...為權(quán)重；k為計算機安全得分參考值；m為計算機硬件的集合；kj為第j組計算機硬件的安全得分參考值；λj為關(guān)聯(lián)因子；p為計算機安全得分；為計算機軟件平均啟動響應時間；gv為第v運行周期計算機軟件運行占用內(nèi)存；tv為第v運行周期計算機軟件控制命令平均響應時間；

25、其中，表對的求均，權(quán)重ω1、ω2、ω3、...的取值服從：ω1、ω2、ω3、...之和為1，權(quán)重乘積對象計算機硬件運行狀態(tài)參數(shù)對應計算機硬件對計算機運行越重要，相應權(quán)重取值越大，反之，權(quán)重取值越?。?/p>

26、關(guān)聯(lián)因子1＞λj＞0，關(guān)聯(lián)因子乘積對象kj來源計算機硬件對計算機運行越重要，關(guān)聯(lián)因子取值越大，反之，關(guān)聯(lián)因子取值越小，計算機安全得分p越高，表示計算機越安全，反之，表示計算機存在故障或故障發(fā)生概率越大。

27、更進一步地，所述可視化模塊中生成的表示計算機安全得分連續(xù)變化的趨勢圖為折線圖，趨勢圖橫軸表示時間，縱軸表示相應時期評價模塊運行求取的計算機安全得分p。

28、更進一步地，所述診斷模塊運行診斷計算機是否存在故障問題的邏輯為：

29、表示計算機安全得分連續(xù)變化的趨勢圖中，最新的連續(xù)的三組線段呈下降趨勢，發(fā)出預警提示，預警提示內(nèi)容為“計算機存在運行安全風險”，預警提示內(nèi)容于每次計算機開啟時，以文字的格式顯示于計算機屏幕之上；

30、表示計算機安全得分連續(xù)變化的趨勢圖中，最新的連續(xù)的五組線段呈下降趨勢，發(fā)出故障提示，故障提示內(nèi)容為“計算機存在運行故障風險”，故障提示內(nèi)容于每次計算機開啟時，以文字的格式顯示于計算機屏幕之上。

31、采用本發(fā)明提供的技術(shù)方案，與已知的公有技術(shù)相比，具有如下有益效果：

32、本發(fā)明提供一種基于人工智能的計算機智能故障診斷與預警系統(tǒng)，該系統(tǒng)在運行過程中，通過感知設備監(jiān)控計算機運行狀態(tài)下硬件運行狀態(tài)參數(shù)及軟件運行進程參數(shù)，對計算機運行狀態(tài)安全進行全面監(jiān)測，進一步的基于監(jiān)測到的計算機參數(shù)，綜合分析求得計算機安全得分，最終根據(jù)計算機安全得分的動態(tài)變化，對計算機用戶發(fā)出故障預警及故障診斷，確保計算機運行過程中的安全隱患能夠及時被計算機用戶知曉，以便于預見性的對計算機進行維護及保養(yǎng)。