[發明專利]一種風扇故障的預測方法及其相關組件

在審

• 申請號: 202310165723.6
• 申請日: 2023-02-24
• 公開（公告）號: CN116227347A
• 公開（公告）日: 2023-06-06
• 發明（設計）人: 黃朔;孫明剛;劉清林
• 申請（專利權）人: 鄭州云海信息技術有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F119/02
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王云曉

本發明公開了一種風扇故障的預測方法及其相關組件，涉及故障預測領域，通過獲取設備內部的當前溫度參數和風扇的當前工作參數，將這兩種參數發送至預設神經網絡模型中，以便確定風扇的當前運行狀態，若當前運行狀態為異常狀態則確定風扇的預測結果為故障狀態，若當前運行狀態為正常狀態則確定風扇的預測結果為正常狀態；其中的預設神經網絡模型預先由預設數量的當前溫度參數和當前工作參數訓練得到的。在風扇和設備的正常工作過程中，能夠根據參數來預測出風扇在當前的工作狀態下是否可能會發生故障，能夠在風扇實際發生故障之前及時地發現其即將發生故障，以便工作人員及時對風扇進行維護，從而避免風扇實際發生故障和設備過熱停機的情況發生。

技術領域

本發明涉及故障預測領域，特別是涉及一種風扇故障的預測方法及其相關組件。

背景技術

由于設備中的各種電子元件如處理器和內存等元件在運行時會發熱，為保證設備的穩定運行，需要為設備配置散熱模塊，目前通常在設備中設置風扇作為散熱模塊，通過風扇為設備中的電子元件散熱，以保證設備在合適的溫度和濕度環境中運行。但是，由于風扇的故障率會隨著周圍環境的惡劣程度以及使用時長的增加而升高，當風扇發生故障導致停轉后，設備內部溫度會迅速升高，從而可能會導致設備過熱停機。因此，需要提前對風扇故障進行預測，以避免風扇發生故障和設備過熱停機的情況發生。

發明內容

本發明的目的是提供一種風扇故障的預測方法及其相關組件，能夠在風扇實際發生故障之前及時地發現其即將發生故障，以便工作人員及時對風扇進行維護，從而避免風扇實際發生故障和設備過熱停機的情況發生。

為解決上述技術問題，本發明提供了一種風扇故障的預測方法，應用于設備中的處理器，所述處理器與風扇連接，所述風扇故障的預測方法包括：

獲取所述設備內部的當前溫度參數；

獲取所述風扇的當前工作參數；

將所述當前溫度參數和所述當前工作參數發送至預設神經網絡模型中，以便確定所述風扇的當前運行狀態，所述預設神經網絡模型預先由預設數量的所述當前溫度參數和所述當前工作參數訓練得到的；

若所述當前運行狀態為異常狀態，確定所述風扇的預測結果為故障狀態；

若所述當前運行狀態為正常狀態，確定所述風扇的預測結果為正常狀態。

優選的，確定所述風扇的當前運行狀態，包括：

根據所述當前溫度參數和所述當前工作參數確定所述風扇的當前偏差值；

判斷所述當前偏差值是否在預設偏差范圍內；

若是，則判定所述風扇的當前運行狀態為正常狀態；

若否，則判定所述風扇的當前運行狀態為異常狀態。

優選的，所述預設偏差范圍預先由預設數量的所述當前溫度參數和所述當前工作參數確定得到的。

優選的，所述預設神經網絡模型基于無監督學習訓練得到的。

優選的，在確定所述風扇的預測結果為故障狀態之后，還包括：

生成提示信號并將所述提示信號發送給提示模塊，以便所述提示模塊發出提示。

優選的，所述當前溫度參數包括所述設備中各個元件的型號、各個所述元件的部署數量、理想溫濕度與實際溫濕度以及各個所述元件的運行參數中的一種或多種的組合；

所述當前工作參數包括所述風扇的型號、標稱電流與實際電流、標稱電壓與實際電壓、部署數量和轉速中的一種或多種的組合。

優選的，在獲取所述風扇的當前工作參數之后，還包括：

確定所述當前溫度參數和所述當前工作參數對應的預設權重值；