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申请/专利权人：中国信息通信研究院

摘要：本发明公开了一种基于IIoT的工业边缘机房硬盘故障预测方法，涉及硬盘故障预测技术领域，包括S1、数据收集及预处理；S2、特征选择；S3、模型构建；S4、参数调优。该基于IIoT的工业边缘机房硬盘故障预测方法，采用FARM采集硬盘数据，提高了数据采集的便捷性、可靠性，在此基础上选择与硬盘故障预测相关度较高的数据作为模型数据，模型建立过程中考虑到了实际数据关系，采用RBF核，提高了模型训练的准确性；此外，通过将硬盘状态分为故障、数据异常但仍正常工作及正常三类状态，进一步提高了硬盘故障预测的灵活性和准确性；同时明确了模型训练的目标是提高检出率，降低漏报率、误报率，使得本模型具有更强的适应性。

主权项：1.一种基于IIoT的工业边缘机房硬盘故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据收集及预处理：通过部署物联网传感器收集硬盘运行时的各种环境参数，并利用FARM指标，通过特定的数据采集软件或设备，从硬盘本身或其运行环境中获取关键的可靠性指标，然后将物联网传感器收集的环境参数数据和FARM指标数据进行集成；S2、特征选择：从特征中挑选出与硬盘故障预测最相关的特征子集，选择最重要的特征作为模型的输入；S3、模型构建：采用SVR模型来对硬盘运行状态数据进行拟合，通过步骤S2选择出与硬盘故障密切相关的性能参数x1、x2、x3……xn，将硬盘状态记为x＝x1,x2,x3,…,xn，且硬盘状态标记为三种，分别是故障状态y＝0、轻度数据异常但仍可正常运行y＝1、正常状态y＝2；通过SVR模型对硬盘运行状态数据级x,y进行训练，训练出拟合函数：y＝ωT+b，并利用不敏感损失函数阈值ε来控制函数边界，规定预测硬盘状态在fx+ε到fx-ε之间为正常状态硬盘，硬盘状态在fx+ε1到fx+ε2，以及fx-ε1到fx–ε2之间为有异常数据但仍可正常运行的硬盘，硬盘状态超过fx-ε2或低于fx-ε2时为故障硬盘；最大化间隔带并使损失最小，以此来确定ω和b的值，在引入松弛变量ξi≥0后，最后支持向量机回归的最优化问题表示如下： s.tyi-ωTxi-b≤ε+ξi S4、参数调优：调整SVR模型内部的参数，所述参数控制着模型的复杂度和泛化能力，具体包括：C：用于控制模型对误差的容忍度；gamma：对于使用径向基函数核的SVR，用于决定数据点间的影响范围；ε：用于定义回归函数对样本数据不敏感区域的宽度；S5、模型评估：使用测试集评估模型，将最优参数下的SVR模型应用于测试集数据，计算SVR模型预测的检出率、误报率、漏报率。

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