一种风扇故障的预测方法及其相关组件技术

本发明专利技术公开了一种风扇故障的预测方法及其相关组件，涉及故障预测领域，通过获取设备内部的当前温度参数和风扇的当前工作参数，将这两种参数发送至预设神经网络模型中，以便确定风扇的当前运行状态，若当前运行状态为异常状态则确定风扇的预测结果为故障状态，若当前运行状态为正常状态则确定风扇的预测结果为正常状态；其中的预设神经网络模型预先由预设数量的当前温度参数和当前工作参数训练得到的。在风扇和设备的正常工作过程中，能够根据参数来预测出风扇在当前的工作状态下是否可能会发生故障，能够在风扇实际发生故障之前及时地发现其即将发生故障，以便工作人员及时对风扇进行维护，从而避免风扇实际发生故障和设备过热停机的情况发生。备过热停机的情况发生。备过热停机的情况发生。

【技术实现步骤摘要】
一种风扇故障的预测方法及其相关组件


[0001]本专利技术涉及故障预测领域，特别是涉及一种风扇故障的预测方法及其相关组件。

技术介绍

[0002]由于设备中的各种电子元件如处理器和内存等元件在运行时会发热，为保证设备的稳定运行，需要为设备配置散热模块，目前通常在设备中设置风扇作为散热模块，通过风扇为设备中的电子元件散热，以保证设备在合适的温度和湿度环境中运行。但是，由于风扇的故障率会随着周围环境的恶劣程度以及使用时长的增加而升高，当风扇发生故障导致停转后，设备内部温度会迅速升高，从而可能会导致设备过热停机。因此，需要提前对风扇故障进行预测，以避免风扇发生故障和设备过热停机的情况发生。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种风扇故障的预测方法及其相关组件，能够在风扇实际发生故障之前及时地发现其即将发生故障，以便工作人员及时对风扇进行维护，从而避免风扇实际发生故障和设备过热停机的情况发生。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种风扇故障的预测方法，应用于设备中的处理器，所述处理器与风扇连接，所述风本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风扇故障的预测方法，其特征在于，应用于设备中的处理器，所述处理器与风扇连接，所述风扇故障的预测方法包括：获取所述设备内部的当前温度参数；获取所述风扇的当前工作参数；将所述当前温度参数和所述当前工作参数发送至预设神经网络模型中，以便确定所述风扇的当前运行状态，所述预设神经网络模型预先由预设数量的所述当前温度参数和所述当前工作参数训练得到的；若所述当前运行状态为异常状态，确定所述风扇的预测结果为故障状态；若所述当前运行状态为正常状态，确定所述风扇的预测结果为正常状态。2.如权利要求1所述的风扇故障的预测方法，其特征在于，确定所述风扇的当前运行状态，包括：根据所述当前温度参数和所述当前工作参数确定所述风扇的当前偏差值；判断所述当前偏差值是否在预设偏差范围内；若是，则判定所述风扇的当前运行状态为正常状态；若否，则判定所述风扇的当前运行状态为异常状态。3.如权利要求2所述的风扇故障的预测方法，其特征在于，所述预设偏差范围预先由预设数量的所述当前温度参数和所述当前工作参数确定得到的。4.如权利要求1所述的风扇故障的预测方法，其特征在于，所述预设神经网络模型基于无监督学习训练得到的。5.如权利要求1所述的风扇故障的预测方法，其特征在于，在确定所述风扇的预测结果为故障状态之后，还包括：生成提示信号并将所述提示信号发送给提示模块，以便所述提示模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄朔，孙明刚，刘清林，
申请(专利权)人：郑州云海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：