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申请/专利权人：山西中云智谷数据科技有限责任公司

摘要：本发明公开了一种浸没式液冷服务器循环散热故障检测系统，涉及服务器散热故障检测技术领域，现有服务器散热故障检测系统对实时温度监控的依赖性过强而缺乏长期趋势分析和预测能力，无法充分预防潜在故障；冷却系统的响应速度和效率不足，难以及时应对突发的热量增加；系统复杂且集成度不高，导致维护困难和成本上升，本发明通过实时监测服务器内外部温度并结合负载情况，动态地调整该部件的数据采集优先级，确保及时获取到其性能和温度等相关数据，根据功率消耗的变化情况设定预警机制，触发相应的警报并进行相应的调整，增加该部件的数据采集频率能够及时发现散热系统的异常情况并采取相应措施，保障服务器的稳定运行。

主权项：1.一种浸没式液冷服务器循环散热故障检测系统，其特征在于，包括：数据采集模块，部署数据采集节点，确定服务器关键部位，其中包括CPU、GPU、内存，硬盘，电源，在关键部分部位部署温度传感器，确保数据采集节点获取温度信息；初始化数据采集参数，设计数据采集频率1秒次、采集范围0-160摄氏度、采集精度0.1摄氏度；硬件功率调整采集优先级，监控服务器硬件的功率消耗；数据采集节点采集温度数据，将采集到的温度数据存储在数据库，定期更新温度数据；温度预测模块，将采集到的数据划分为每段100个数据点的重叠小段，初始化一个自编码神经网络，设置自编码神经网络的架构，包括输入层、编码层、解码层和输出层；初始化中100个输入神经元、50个编码神经元和100个输出神经元的自编码神经网络，将每个小段输入到自编码神经网络中，自编码神经网络将学习小段中温度数据的潜在表示，通过解码器层重建小段，并将其与原始小段进行比较；预测误差原始小段与重建小段之间的差异用于更新自编码神经网络的权重；自编码神经网络的训练目标是最小化预测误差，原始小段与重建小段之间的均方误差均方误差＝1*Σx_i-x_i'^2；其中n是小段中数据点的数量；x_i是原始小段中的第i个数据点；x_i'是重建小段中的第i个数据点；自编码神经网络通过反向传播算法更新其权重，以最小化均方误差；散热故障检测模块，从温度预测模块中获取预测温度；从数据采集模块获取实际温度，计算预测温度与实际温度之间的差异，设置阈值，阈值大小3摄氏度，计算公式为：|预测温度-实际温度|阈值；动态冷却控制模块，监控服务器硬件的功率消耗，根据计算出的发热量，调整冷却系统参数；系统管理模块，实时监控系统状态，包括数据采集节点状态，温度预测模型性能，冷却系统性能，服务器温度；管理数据采集节点，添加、删除或修改数据采集节点，配置数据采集参数如频率、范围和精度，监控数据采集节点的健康状况，配置预测模型和干预措施；配置温度预测模型，包括训练数据、模型架构、训练超参数；配置干预措施，包括异常情况阈值、触发动作。

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