[发明专利]数据中心的故障诊断方法、装置及动环监控系统

权利要求书

1.一种数据中心的故障诊断方法，其特征在于，包括：

获取数据中心中被监控设备的运行数据组；所述运行数据组包括至少一个运行数据；

采用专家经验系统对所述运行数据组进行故障诊断，得到所述运行数据组对应的故障诊断数据；

将所述运行数据组和对应的故障诊断数据作为训练样本训练所述神经网络模型；若所述神经网络模型满足目标预设条件，则确定所述神经网络模型训练完成，并将训练完成的神经网络模型作为第一神经网络模型；

采用所述专家经验系统和所述第一神经网络模型对后续运行数据组进行故障诊断，或仅采用所述第一神经网络模型对后续运行数据组进行故障诊断。

2.如权利要求1所述的数据中心的故障诊断方法，其特征在于，所述若所述神经网络模型满足目标预设条件，则确定所述神经网络模型训练完成，包括：

若所述神经网络模型的置信度大于第一预设阈值且所述神经网络模型的累计评分满足第一预设条件，则判定所述神经网络模型训练完成。

3.如权利要求2所述的数据中心的故障诊断方法，其特征在于，在所述若所述神经网络模型的置信度大于第一预设阈值且所述神经网络模型的累计评分满足第一预设条件之前，所述方法还包括：

累计所述神经网络模型对已识别的各运行数据组的奖惩分，得到所述神经网络模型的累计评分；所述奖惩分包括奖励分和惩罚分；

所述奖励分为在同一运行数据组对应的第一故障诊断数据与第二故障诊断数据一致时得到的评分；所述第一故障诊断数据为所述专家经验系统识别的第一运行数据组对应的故障诊断数据，所述第二故障诊断数据为所述神经网络模型识别的所述第一运行数据组对应的故障诊断数据；所述第一运行数据组为任一运行数据组。

4.如权利要求3所述的数据中心的故障诊断方法，其特征在于，所述第一预设条件包括：所述神经网络模型在当前时刻的累计评分大于预设评分阈值，且以当前时刻为起点，在所述起点后连续预设次获得所述神经网络模型的奖励分。

5.如权利要求1所述的数据中心的故障诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述第一神经网络模型发送至第三方动环监控系统，以使所述第三方动环监控系统采用所述第一神经网络模型进行故障诊断。

6.如权利要求1所述的数据中心的故障诊断方法，其特征在于，在所述采用所述专家经验系统和所述第一神经网络模型对后续运行数据组进行故障诊断之后，所述方法还包括：

在所述专家经验系统内部存储的故障诊断库更新时，采用更新后的专家经验系统对所述第一神经网络模型进行再训练。

7.如权利要求1所述的数据中心的故障诊断方法，其特征在于，所述仅采用所述第一神经网络模型对后续运行数据组进行故障诊断，包括：

移除所述专家经验系统，仅采用所述第一神经网络模型对后续运行数据组进行故障诊断。

8.如权利要求1至7任一项所述的数据中心的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断数据包括故障症状、故障诱因和故障解决方案；所述方法还包括：

根据故障解决方案生成控制指令；

将所述控制指令发送至所述数据中心的中央控制器，所述控制指令用于指示所述中央控制器控制对应的执行机构工作，以消除所述故障诊断数据对应的监测点的故障。