【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别是涉及一种基于自动比对的机房设备监测方法及系统。
技术介绍
1、随着技术的发展，各种设备和机房对环境参数的要求越来越高，如温度、电压、压力等。传统的环境监控方法通常需要人工设置告警阈值，这不仅耗时耗力，而且难以及时适应环境变化和设备性能变化。因此，需要一种能够自动学习和调整的智能监控方法。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种基于自动比对的机房设备监测方法及系统。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种基于自动比对的机房设备监测方法，包括：
4、采集目标机房中的各个设备的历史环境参数、历史故障报告和实时环境参数；
5、利用机器学习算法对所述历史环境参数和所述故障报告进行分析处理，以确定最优的环境参数阈值；
6、实时比对当前的所述实时环境参数与所述环境参数阈值，得到比对结果；
7、根据所述比对结果自动调整目标机房中的环境控制设备，以维持最优环境条件。
8、优选地，所述历史环境参数包括温度数据、电压数据和压力数据。
9、优选地，所述目标机房中分布设置有多个数据采集装置；所述数据采集装置用于采集所述目标机房的环境参数。
10、优选地，在采集目标机房中的各个设备的历史环境参数、历史故障报告和实时环境参数之后，还包括：
11、对每个所述数据采集装置采集的所述温度数据进行数据清洗，得到清洗后的温度数
12、利用加权系数对所述清洗后的温度数据进行加权，得到整个目标机房的真实的温度数据。
13、优选地，对每个所述数据采集装置采集的所述温度数据进行数据清洗，得到清洗后的温度数据，包括：
14、计算数据采集装置在每个采集周期内温度值的方差；
15、利用所述方差构建温度采集模型；
16、根据所述温度采集模型计算每个数据采集装置之间的联系度；
17、根据所述联系度构建联系度矩阵，并确定每个所述数据采集装置的加权联系度；
18、判断加权联系度是否大于预设阈值；
19、若所述加权联系度大于预设阈值，则将相应所述数据采集装置采集的温度信息去除，得到清洗后的温度数据。
20、优选地，利用所述方差构建温度采集模型，包括：
21、采用公式构建温度采集模型；其中，表示数据采集装置在第i个采集周期内温度值的方差，表示数据采集装置在第j个采集周期内温度值的方差，表示数据采集装置在第i个采集周期内温度值的平均值，表示第i个数据采集装置的采集模型，表示第j个数据采集装置的采集模型。
22、优选地，根据所述温度采集模型计算每个数据采集装置之间的联系度，包括：
23、利用温度采集模型确定各个数据采集装置之间的信任度；其中，所述信任度计算公式为：；其中，表示第i个数据采集装置与第j个数据采集装置之间的信任度，表示第j个数据采集装置与第i个数据采集装置之间的信任度；
24、基于各个数据采集装置之间的信任度计算每个数据采集装置之间的联系度；所述联系度的计算公式为；其中，表示第i个数据采集装置与第j个数据采集装置之间的联系度。
25、优选地，利用加权系数对所述清洗后的温度数据进行加权，得到整个目标机房的真实的温度数据，包括：
26、根据清洗后的温度数据在每个采集周期内的方差计算加权系数；
27、基于所述加权系数对所述清洗后的温度数据进行加权平均，得到整个目标机房的真实的温度数据。
28、优选地，所述机器学习算法为神经网络、决策树和支持向量机中的任一种。
29、一种基于自动比对的机房设备监测系统，包括：
30、采集模块，用于采集目标机房中的各个设备的历史环境参数、历史故障报告和实时环境参数；
31、机器学习模块，用于利用机器学习算法对所述历史环境参数和所述故障报告进行分析处理，以确定最优的环境参数阈值；
32、比对模块，用于实时比对当前的所述实时环境参数与所述环境参数阈值，得到比对结果；
33、调整模块，用于根据所述比对结果自动调整目标机房中的环境控制设备，以维持最优环境条件。
34、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
35、本专利技术提供了一种基于自动比对的机房设备监测方法及系统，方法包括：采集目标机房中的各个设备的历史环境参数、历史故障报告和实时环境参数；利用机器学习算法对所述历史环境参数和所述故障报告进行分析处理，以确定最优的环境参数阈值；实时比对当前的所述实时环境参数与所述环境参数阈值，得到比对结果；根据所述比对结果自动调整目标机房中的环境控制设备，以维持最优环境条件。本专利技术能够有效地提高设备和机房的环境监控和管理水平，确保设备安全稳定运行。
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1.一种基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，所述历史环境参数包括温度数据、电压数据和压力数据。
3.根据权利要求2所述的基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，所述目标机房中分布设置有多个数据采集装置；所述数据采集装置用于采集所述目标机房的环境参数。
4.根据权利要求3所述的基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，在采集目标机房中的各个设备的历史环境参数、历史故障报告和实时环境参数之后，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，对每个所述数据采集装置采集的所述温度数据进行数据清洗，得到清洗后的温度数据，包括：
6.根据权利要求5所述的基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，利用所述方差构建温度采集模型，包括：
7.根据权利要求6所述的基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，根据所述温度采集模型计算每个数据采集装置之间的联系度，包括：
8.根据权利要求4所述的基于自
9.根据权利要求1所述的基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，所述机器学习算法为神经网络、决策树和支持向量机中的任一种。
10.一种基于自动比对的机房设备监测系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，所述历史环境参数包括温度数据、电压数据和压力数据。
3.根据权利要求2所述的基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，所述目标机房中分布设置有多个数据采集装置；所述数据采集装置用于采集所述目标机房的环境参数。
4.根据权利要求3所述的基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，在采集目标机房中的各个设备的历史环境参数、历史故障报告和实时环境参数之后，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于自动比对的机房设备监测方法，其特征在于，对每个所述数据采集装置采集的所述温度数据进行数据清洗，得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨静云，杨尊，蔡林君，
申请(专利权)人：深圳市柏特瑞电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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