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龍圖騰網獲悉北京華鯤振宇智能科技有限責任公司申請的專利一種用于服務器的故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120407269B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510915613.6，技術領域涉及：G06F11/07；該發明授權一種用于服務器的故障診斷方法是由楊丹設計研發完成，并于2025-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于服務器的故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種用于服務器的故障診斷方法，通過構建多維度智能診斷體系實現高效故障定位與處理。在各節點構建服務器虛擬模型并建立連接關系，采集各項數據并映射至虛擬模型；通過關聯度分析對數據加權融合，利用雙向長短期記憶網絡提取包含時間與空間關聯的故障特征；借助動態故障知識圖譜和圖神經網絡推理獲取故障概率分布，結合虛擬模型可視化故障評估結果；最終通過神經網絡分析行為偏差并生成處理策略。實現了多源數據的實時處理、故障特征的智能提取與故障傳播的動態推演，有效提升服務器故障診斷的準確性、實時性和自動化水平，并且實現了復雜服務器系統的預測性維護與智能決策。

本發明授權一種用于服務器的故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種用于服務器的故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：在各節點分別構建服務器虛擬模型，基于各節點的實時連接關系建立各虛擬模型之間的連接關系； S2：采集服務器的硬件底層數據、操作系統內核數據、應用程序運行數據及網絡交互流量數據，并對各項數據進行預處理后實時映射至相應虛擬模型； S3：獲取歷史故障診斷數據以及預處理后的各項數據間關聯度，基于關聯度對各項數據進行加權融合得到融合數據； S4：構建雙向長短期記憶網絡模型并基于時間序列輸入所述融合數據，通過所述雙向長短期記憶網絡提取融合數據的包括時間依賴和空間關聯的故障特征，轉換為故障特征向量； S5：構建動態故障知識圖譜，并基于實時故障數據和經驗規則進行實時動態更新，將所述故障特征向量輸入到所述動態故障知識圖譜中，通過圖神經網絡推理計算獲取故障概率分布； S6：根據所述故障概率分布通過預設的故障評估模型評估故障類型、故障等級、故障位置及概率并可視化于相應虛擬模型中，基于連接關系評估故障引發結果； S7：通過神經網絡實時分析虛擬模型的多維度行為偏差，根據行為偏差和故障評估結果生成處理策略并執行； 步驟S7的具體過程如下： S71：從虛擬模型中實時獲取多源數據，包括物理維度：溫度、壓力、振動頻率、電流電壓的傳感器數據；邏輯維度：模型狀態轉移概率、算法執行效率、參數收斂性；空間維度：設備位置關聯的拓撲結構、信號傳輸延遲、空間耦合效應； S72：建立正常行為基線：通過無監督學習定義正常范圍，計算絕對偏差、動態偏差率、時空關聯偏差的偏差指標； S73：將行為偏差數據映射為初始振幅，通過嵌入將實數特征編碼為概率幅，捕捉多維度偏差的關聯，模擬復雜故障的非線性耦合效應，并設置參數化電路，通過變分算法優化電路參數，適應實時數據的動態變化； S74：將概率幅和多維度偏差的關聯映射為處理策略的優先級分數，并結合故障評估結果篩選最優策略。

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