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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安超越申泰信息科技有限公司申請的專利集群服務器智能故障預測方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115878415B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211433292.9，技術領域涉及：G06F11/30；該發(fā)明授權集群服務器智能故障預測方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質是由張嘉謠;牛玉峰;陳亮甫設計研發(fā)完成，并于2022-11-16向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本集群服務器智能故障預測方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及服務器技術領域，具體涉及集群服務器智能故障預測方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質。該方法包括：獲取設備的實時信息；根據(jù)設備的實時信息分析設備的損耗狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)設備的損耗狀態(tài)數(shù)據(jù)分析得到設備狀態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)設備狀態(tài)數(shù)據(jù)對設備故障進行預測；本發(fā)明實現(xiàn)了對服務器中該元器件的狀況進行檢測評估，能夠及時的發(fā)現(xiàn)故障。

本發(fā)明授權集群服務器智能故障預測方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種集群服務器智能故障預測方法，其特征在于，該方法包括：獲取設備的實時信息，所述設備的實時信息包括震動情況、溫度變化、電流穩(wěn)定性數(shù)據(jù)； 根據(jù)設備的實時信息分析設備的損耗狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)設備的損耗狀態(tài)數(shù)據(jù)分析得到設備狀態(tài)數(shù)據(jù)，其包括：設備的損耗狀態(tài)數(shù)據(jù)通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型分析得到設備狀態(tài)數(shù)據(jù)； 根據(jù)設備狀態(tài)數(shù)據(jù)對設備故障進行預測，其包括： S301、生成各個關聯(lián)元器件的狀態(tài)轉移概率分布矩陣； S302、根據(jù)馬爾科夫鏈對關聯(lián)元器件進行狀態(tài)預測； 其中，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型構建步驟包括如下步驟： S201、以震動情況、溫度變化、電流穩(wěn)定性元素，構建BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型； S202、以震動情況、溫度變化、電流穩(wěn)定性、故障類型，建立樣本數(shù)據(jù)集； S203、利用歸一化公式對樣本數(shù)據(jù)集數(shù)值作歸一化處理，使其范圍在0到1之間； S204、將樣本數(shù)據(jù)集輸入至構建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，輸出故障類型數(shù)據(jù)； S205、根據(jù)故障類型數(shù)據(jù)判斷計算誤差，調(diào)整BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的隱藏層到輸出層與輸入層到隱藏層的權值； S206、重復步驟S204-S205，直到誤差符合設定值。

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