【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电脑性能测试，特别是一种微型电脑主机老化测试方法及系统。
技术介绍
1、随着计算机硬件的快速发展，微型电脑主机因其体积小、能效高、计算能力强等优势，在工业控制、边缘计算、智能家居、嵌入式系统等领域得到了广泛应用。然而，计算机硬件设备在长时间运行过程中，由于热量累积、材料老化、电路损耗、存储介质疲劳等因素，逐渐出现性能衰退，甚至发生故障，影响系统的稳定性和使用寿命。因此，如何有效评估微型电脑主机的老化状态，并优化其运行策略以延长使用寿命，成为当前计算机硬件工程领域的重要研究方向。
2、目前，行业内针对计算机硬件老化的评估方法主要包括加速老化测试、温度压力测试、功耗监测、存储寿命评估等。这些方法一般采用长时间高负载运行、温湿度极限环境测试等方式，观察设备在苛刻条件下的稳定性和性能退化趋势。例如，传统的计算机老化测试通常使用aida64 fpu测试cpu性能，heaven benchmark评估gpu渲染能力，rebooter进行连续重启测试，s3/s4 睡眠恢复测试验证低功耗模式稳定性等。这些测试方法可以模拟不同工作场景，但存在测试周期长、数据分析不足、测试覆盖范围有限的问题，难以全面反映微型电脑主机在不同应用场景下的老化趋势。此外，现有测试方法大多依赖固定测试模式，无法自适应不同设备的老化特性，导致测试结果的泛化能力较差。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种微型电脑主机老化测试方法及系统，
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术提供了一种微型电脑主机老化测试方法，其包括，
5、连接待测设备至测试系统，进行系统待机测试，采集初始基准数据；
6、构建老化预测模型并结合课程学习和迁移学习优化模型训练策略；
7、基于预测结果使用aida64进行主机预热测试和高负载测试，同步运行heavenbenchmark工具，测试电脑的图形处理能力；
8、使用量子随机数生成器生成随机负载模式，交替cpu/gpu高低负载，模拟真实用户场景，进行rebooter和s3/s4睡眠恢复测试并进行异常触发；
9、综合分析所有测试数据并提供优化建议。
10、作为本专利技术所述微型电脑主机老化测试方法的一种优选方案，其中：所述构建老化预测模型并结合课程学习和迁移学习优化模型训练策略包括以下步骤：
11、使用径向基函数神经网络模型构建老化预测模型，定义课程学习策略，将课程学习分为基础阶段、适应阶段和泛化阶段三个阶段进行模型训练；
12、将经过课程学习训练完成的径向基函数神经网络模型作为迁移学习的起点，冻结径向基函数神经网络模型的前n层保持不变，仅优化后m层中径向基函数神经网络模型的中心点，使用相关性对齐损失函数进行数据特征对齐，使用梯度下降方法优化径向基函数神经网络模型，在训练完成后更新径向基函数神经网络模型参数，将迁移学习训练完成的径向基函数神经网络模型保存为最终模型，对基准数据集中的数据进行归一化处理后，将数据输入径向基函数神经网络模型中得到电脑主机的老化趋势。
13、作为本专利技术所述微型电脑主机老化测试方法的一种优选方案，其中：所述基于预测结果使用aida64进行主机预热测试和高负载测试，同步运行heaven benchmark工具，测试电脑的图形处理能力包括以下步骤：
14、基于预测结果计算基准性能偏移比，设定阈值a，若偏移比大于阈值a，则预先降低cpu核心电压，运行aida64 fpu测试，记录cpu温度、功耗和风扇转速，通过多阶计算cpu频率的温度变化率和实际降频比；
15、若实际降频比大于基准性能偏移比，说明预测误差大，进入bios调整模式，包括进一步降低cpu核心电压和提升风扇转速；
16、继续运行aida64 fpu测试，记录cpu频率并计算cpu降频速率，设定阈值d，若cpu降频速率小于阈值d，则进入bios降功耗策略，优化电压、功耗管理，同步运行heavenbenchmark进行gpu高负载测试，记录gpu频率并计算gpu降频趋势，若gpu降频趋势小于阈值d，则调整gpu频率管理策略，优化功耗模式。
17、作为本专利技术所述微型电脑主机老化测试方法的一种优选方案，其中：所述使用量子随机数生成器生成随机负载模式，交替cpu/gpu高低负载，模拟真实用户场景，计算高负载测试后的系统稳定性参数包括以下步骤：
18、从高负载测试结果中提取gpu频率曲线和cpu温度曲线；
19、使用量子随机数生成器生成非线性cpu负载模式和gpu负载波动范围；
20、使用量子随机数生成器非线性突变模式，计算cpu负载变化响应时间，设定阈值i，若响应时间大于阈值i，则进入bios降功耗模式；
21、将heaven benchmark的运行在高负载、省电模式和睡眠模式进行切换；
22、计算gpu频率波动率，设定阈值p，若波动率大于阈值p，进入bios降功耗模式。
23、作为本专利技术所述微型电脑主机老化测试方法的一种优选方案，其中：所述进行rebooter和s3/s4睡眠恢复测试并进行异常触发包括以下步骤：
24、进行标准化测试环境，确保外部电源稳定，调用rebooter自动化测试脚本，执行h次连续重启，并记录每次启动时间，基于最大启动时间和最小启动时间计算启动时间漂移率，设定阈值e，若漂移率大于阈值e，则触发异常检测，进入低功耗恢复测试；
25、在rebooter执行x次重启后，调用acpi指令，使设备进入s3睡眠模式，计算策略cpu响应延迟，设定阈值j，若延迟大于阈值j，则进入bios调整，若延迟小于等于阈值j，则继续执行s4模式测试；
26、发送acpi指令，使设备进入s4模式，计算进入休眠所需的时间，并触发s4模式恢复，计算存储数据一致性，若不一致，则说明存储数据损坏，执行自动修复。
27、作为本专利技术所述微型电脑主机老化测试方法的一种优选方案，其中：所述综合分析所有测试数据并提供优化建议包括：
28、计算cpu和gpu在测试初始时和当前时间点的平均频率，采集ssd读写速率，基于当前时间点得到的cpu/gpu频率以及设备的运行时间计算设备衰退速率，设定阈值f，若衰退速率超过阈值f，则表明设备老化严重，需要采取优化措施。
29、作为本专利技术所述微型电脑主机老化测试方法的一种优选方案，其中：所述初始基准数据指风扇转速，cpu频率，温度和功耗以及gpu频率，温度和功耗，以及设备初始状态的随机性度量。
30、第二方面，本专利技术提供了一种微型电脑主机老化测试系统，包括，
31、数据采集模块，用于连接待测设备至测试系统，进行系本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：所述构建老化预测模型并结合课程学习和迁移学习优化模型训练策略包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：所述基于预测结果使用AIDA64进行主机预热测试和高负载测试，同步运行Heaven Benchmark工具，测试电脑的图形处理能力包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：所述使用量子随机数生成器生成随机负载模式，交替CPU/GPU高低负载，模拟真实用户场景，计算高负载测试后的系统稳定性参数包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：所述进行Rebooter和S3/S4睡眠恢复测试并进行异常触发包括以下步骤：
6.如权利要求5所述的微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：所述综合分析所有测试数据并提供优化建议包括：
7.如权利要求6所述的微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：所述初始基准数据指风扇转速
8.一种微型电脑主机老化测试系统，基于权利要求1~7任一所述的微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：包括，
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~7任一所述的微型电脑主机老化测试方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~7任一所述的微型电脑主机老化测试方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：所述构建老化预测模型并结合课程学习和迁移学习优化模型训练策略包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：所述基于预测结果使用aida64进行主机预热测试和高负载测试，同步运行heaven benchmark工具，测试电脑的图形处理能力包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：所述使用量子随机数生成器生成随机负载模式，交替cpu/gpu高低负载，模拟真实用户场景，计算高负载测试后的系统稳定性参数包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的微型电脑主机老化测试方法，其特征在于：所述进行rebooter和s3/s4睡眠恢复测试并进行异常触发包括以下步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：付振武，宋健雷，
申请(专利权)人：深圳市美高电子设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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