[發明專利]一種服務器故障監控診斷方法和裝置

在審

• 申請號: 202010132729.X
• 申請日: 2020-02-29
• 公開（公告）號: CN111290874A
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發明（設計）人: 許善聰
• 申請（專利權）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07;G06F11/30
• 代理公司: 北京連和連知識產權代理有限公司 11278
• 代理人: 楊帆

本發明公開了一種服務器故障監控診斷方法和裝置，方法包括：接收由傳感器采集并且經傳感信號采集傳輸單元使用磁隔離模塊無失真放大過的服務器工作信號；將服務器工作信號發送到用于根據服務器工作信號使用訓練過的卷積神經網絡來匹配故障信號的故障匹配單元；響應于從故障匹配單元接收到匹配到故障信號的匹配結果，而根據故障信號使用故障列表生成單元確定故障位置和故障類型，并進一步根據故障位置和故障類型從數據庫單元獲取故障類型及檢修措施并發送到后臺監控端；響應于從故障匹配單元接收到未匹配任何故障信號的匹配結果，而將服務器工作信號發送到后臺監控端。本發明能夠使用高精確度的信號執行自動故障排查，提高服務器故障監控診斷效率。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，更具體地，特別是指一種服務器故障監控診斷方法和裝置。

背景技術

服務器是提供計算服務的設備，可靠性成為越來越重要的指標。如果出現故障，現有方案是逐步排查，找出原因并解決故障。此方案原理復雜、診斷效率低，不適應實際的生產生活需要。

針對現有技術中服務器故障排查效率低的問題，目前尚無有效的解決方案。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提出一種服務器故障監控診斷方法和裝置，能夠使用高精確度的信號執行自動故障排查，提高服務器故障監控診斷效率。

基于上述目的，本發明實施例的第一方面提供了一種服務器故障監控診斷方法，包括執行以下步驟：

接收使用傳感器采集的、并且經傳感信號采集傳輸單元使用磁隔離模塊無失真放大過的服務器工作信號；

將服務器工作信號發送到用于根據服務器工作信號使用訓練過的卷積神經網絡來匹配故障信號的故障匹配單元；

響應于從故障匹配單元接收到匹配到故障信號的匹配結果，而根據故障信號使用故障列表生成單元確定故障位置和故障類型，并進一步根據故障位置和故障類型從數據庫單元獲取故障類型及檢修措施并發送到后臺監控端；

響應于從故障匹配單元接收到未匹配到任何故障信號的匹配結果，而將服務器工作信號發送到后臺監控端。

在一些實施方式中，傳感器包括連接到傳感信號采集傳輸單元的以下至少之一：電壓傳感器、電流傳感器、溫度傳感器、振動傳感器；服務器工作信號包括無失真放大后的以下至少之一：電壓、電流、溫度、振動信號；傳感信號采集傳輸單元包括第一運算放大器、第二運算放大器、和磁隔離模塊。

在一些實施方式中，第一運算放大器的正極輸入端分別連接電阻3a一端和電容一端，電容另一端接地，電阻3a另一端分別連接電阻1a一端、電阻2a一端、電阻4a一端，電阻4a另一端接地，電阻2a另一端連接參考電壓端，電阻1a另一端連接信號輸入端，第一運算放大器的負極輸入端連接輸出端，第一運算放大器的輸出端通過磁隔離模塊連接第二運算放大器的正極輸入端，第二運算放大器的負極輸入端分別連接電阻5a一端和電阻6a一端，電阻5a另一端連接電位器滑動端，電位器接地，電阻6a另一端和第二運算放大器輸出端連接信號輸出端。

在一些實施方式中，故障匹配單元根據服務器工作信號使用訓練過的卷積神經網絡來匹配故障信號包括：

搭建故障模型，配置傳感信號參數，根據存儲單元中的故障信號、故障位置和故障類型形成訓練樣本和測試樣本；

基于故障模型和傳感信號參數使用服務器的一般數據特征確定卷積神經網絡的結構，其中一般數據特征包括以下至少之一：數據大小、數據異構范圍值、數據增值調整值、數據內存；

使用訓練樣本訓練卷積神經網絡并調整傳感信號參數，使得使用測試樣本測試的錯誤率趨于0的訓練過的卷積神經網絡；

將服務器工作信號降噪、濾波、特征提取后輸入訓練過的卷積神經網絡，并接收匹配到故障信號或未匹配到任何故障信號的匹配結果。