基于随机森林的硬盘故障率预测研究

为了避免硬盘出现故障而造成大量数据丢失,文章提出一种基于随机森林的方法对硬盘的故障进行预测,降低其丢失数据的风险。首先,在数据预处理方面,对所采用的数据做特征映射预处理;其次,通过对决策树进行构建及选取等,构建随机森林预测模型,根据所选取的特征属性预测硬盘故障率所在的区间,并且特征属性的变化能反映出硬盘故障率的变化趋势;最后,对构建的随机森林模型参数进行调优,选取不同的n_estimators参数值进行测试和优化。实验结果表明,与XGBoost(Extreme Gradient Boosting)、LSTM(Long Short-Term Memory)等方法相比,本文方法的F1值(F-Measure)分别提高了0.93%和1.84%,并且对随机森林预测模型的参数值进行不同取值测试,最终准确率达到98.18%,比默认值提高了1.23%,证明该方法能更精确地预测硬盘故障率,反映出硬盘故障率基于特征属性的变化趋势。

存储系统性能测试技术研究

针对国产计算机硬盘I/O性能测试存在主要使用开源测试工具、缺少统一的基准测试工具问题,设计了一套专门适用于国产计算机上的硬盘I/O性能测试系统。与开源测试工具相比,该系统测试对象更明确,其图形界面简化了用户操作,能直观展示测试结果。该系统测试结果与开源测试工具Vdbench无异,证明了其可为评估国产计算机硬盘I/O性能提供可靠性依据,同时,在国产计算机上对其进行了应用测试,证明了其实用性。

大规模集群硬盘故障预测可迁移性研究

硬盘驱动器(HDD)仍然是大型数据中心与超算中心主要和重要的存储部件,而存储集群规模地持续扩大对硬盘故障预测的研究不断提出挑战.当前,前人已使用统计学、机器学习和深度学习等不同类型的故障预测方法用于大规模存储集群的硬盘故障预测,并取得不俗的研究结果.但是,对于故障模型的迁移性与数据集差异的相关研究还较少.我们收集了多种类型的HDD数据集与基于不同策略的模型,对其进行交叉实验验证,在模型迁移性、数据集预处理和模型参数方面获得了相关实验结果,例如:数据集在回溯时间与平衡度上的设置显著影响一定程度的预测模型性能,而模型参数设置则并不敏感;模型在不同数据集之间的可迁移性强弱不定,而数据集特征类型和数量的选择更影响预测模型性能.

噪声激励下的硬盘频响特性研究和性能预测模型

针对服务器硬盘在高噪声环境下性能下降问题,设计了一种试验方法来分析噪声激励下硬盘性能损失的敏感度特性。通过编程模拟不同频率和强度的1/9倍频程带宽的均匀随机噪声,测试硬盘在噪声激励下产生的性能损失。通过机理分析和试验数据分析,建立回归方程,提出敏感度(K)的数学模型。建立了预测硬盘性能损失的数学模型,基于服务器机箱内散热风扇产生的真实噪声信号可计算出硬盘性能损失率。在多种场景的检验中发现预测模型的结果非常接近实际结果,证明此方法是一种非常准确的分析和预测手段,为服务器系统的声学设计提供有效的量化参考。

机械硬盘加速寿命试验及状态监测技术研究

机械硬盘的健康状态监测和诊断对于企业的安全可靠运行和节约运维成本起着至关重要的作用。首先,分析了硬盘的基本组成和不同环境应力下的故障模式和机理;其次,根据实际运行环境制定了加速寿命试验,并在试验过程中对硬盘的SMART数据进行采集和存储;最后,经过对比和分析发现了该型号硬盘的敏感SMART参数,并发现寻道出错率具有明显的退化趋势,可用于故障预警和预测。

基于SMART数据模式的HDD硬盘状态预测方法

硬盘广泛应用于各类信息系统中,其工作状态预测对信息系统的正常运行管理有着重要意义。现有基于SMART(Self Monitoring Analysis and Reporting Technology)属性的机器学习预测算法为保证其通用性,普遍选取部分典型属性作为特征,带来一定的信息丢失。在分析SMART数据特点的基础上,提出数据模式分类后再进行机器学习预测的SMART数据处理方法。实际测试结果表明,经分类处理后,采用简单的机器学习算法即可获得与强分类器接近的性能,同时,该方法可有效简化SMART数据机器学习时的特征选择过程,有效降低算法的资源消耗。

融合AP聚类算法和宽度学习系统的分布外硬盘故障预测

硬盘是云数据中心最主要的存储设备,硬盘故障预测是保障数据安全的重要手段。但是,硬盘的故障与健康样本之间存在着极端的数量不平衡问题,这会导致模型偏差;此外,不同型号的硬盘数据分布存在一定的差异,在特定硬盘数据上训练的模型往往不适用于其他硬盘。对于这两个问题,文中提出了一种融合AP聚类算法和宽度学习系统的分布外硬盘故障预测方法。针对样本不平衡问题,文中使用AP聚类算法对硬盘故障出现前一阶段的样本集进行聚类,将与故障样本处于同一聚类簇的样本扩充为故障样本。针对不同型号硬盘分布存在差异的问题,文中结合流形正则化框架和宽度学习系统来学习硬盘数据的低维结构,提高模型对未知分布数据的泛化能力。实验结果表明,在AP聚类算法重采样的样本集上,相较于用于对比的重采样方法得到的样本集,多种故障预测方法的F1_Score取得了平均0.2的提升。此外,在分布外硬盘故障预测任务上,所提模型的F1_Score相比对比方法提升了0.1~0.2。

电视台计算机硬盘播出系统的技术应用

随着数字化技术的飞速发展,电视台计算机硬盘播出系统凭借其先进性、安全性和高效性,逐渐成为现代广播电视领域的核心技术之一。该系统不仅提高了播出效率,还显著提升了节目质量,满足了观众对高清晰度视听体验的需求。鉴于此,探讨电视台计算机硬盘播出系统的应用现状,详细分析系统应用优势,并针对软件维护、硬件维护以及损伤修复技术的应用进行全面论述,为电视台的技术发展提供参考。

上位机硬盘隔离修复和数据恢复技术研究

针对工业控制系统中上位机硬盘损坏所带来的数据丢失和系统控制失效问题,设计了一种硬盘隔离修复装置。在该装置中上位机通过USB3.0芯片发送读取请求,根据请求类型分别将请求发送至扩展SATA芯片或主控芯片,最终请求硬盘数据。该隔离修复装置能有效防止系统加载损坏硬盘的启动代码,提高数据恢复速度和稳定性,并支持多种硬盘读写方式和电源监控功能。对于保障工业控制系统的正常运行和提高企业生产效率具有重要意义。

移动存储设备跨平台加密技术研究与实现

当前,移动存储设备造成的数据泄露问题日益严重,虽然基于硬件的加密移动存储设备可以有效地进行控制,但是目前市场上流行的加密一定程度上都属于硬件加密,成本高而且加密算法单一,对存储的容量有一定限制,且严重依赖出厂物理硬件;随着以UOS、麒麟等为代表的信创系统崛起和广泛应用,传统在Windows下的基于加密移动存储设备在信创系统和Linux等系统下便无法使用,因此提出了一种跨平台下对移动存储设备进行软件加解密技术方案.在该方案下,注册加密存储数据区经过人机交互界面口令认证才能被系统识别,数据的加解密均是透明无感知的,注册过的移动存储设备,在纯净Windows系统、信创系统(UOS、麒麟等)、纯净Linux系统等环境下,用户体验和存储数据都是一致的.该系统创新性地解决了移动存储设备经加密后在不同系统下的兼容问题,利用加解密技术增强了原数据裸存下的安全性,防止数据泄露事件发生,保护用户的数据安全.

复杂载荷下硬涂层对整体叶盘的减振特性

为了研究硬涂层对航空发动机整体叶盘在复杂载荷下的振动影响,通过有限元分析的方法对比研究了其振动特性。首先,建立整体叶盘三维模型,导入ANSYS Workbench软件中,并在叶片的侧面添加NiCoCrAIY+YSZ硬涂层;其次,使用一维插值的方法对航空发动机整体叶盘进行稳态温度场设置,采用Fluent模块对整体叶盘气动载荷进行添加,运用预应力模态分析法研究在离心载荷、温度载荷和气动载荷作用下,硬涂层对整体叶盘非线性振动特性的影响;最后,绘制坎贝尔图,分析在不同转速下硬涂层整体叶盘的共振情况,采用谐响应分析研究其振动位移响应。结果表明:整体叶盘叶尖处更容易受到振动的影响;涂敷硬涂层可以降低整体叶盘的固有频率、响应峰值,且能减少共振点数量。可见硬涂层对整体叶盘减振具有积极影响。

基于深度强化学习的故障硬盘预测与处理方法

大数据技术发展产生的海量数据急需一种可靠的数据存储方法,现有的主动故障预测方法相比被动容错机制可取得更好的效果,但是故障硬盘预测领域仍有一些问题亟待解决。当前的故障硬盘预测方法大多是离线的,通过滑动窗口将硬盘数据切分为样本,使用欠采样或过采样解决样本不平衡问题。然而,硬盘数据的分布会随时间变化,下采样可能会丢失一些有用特征,过采样可能会导致训练过拟合,该样本使用方式也忽略了样本之间的时间相关性。为了解决这些问题,将存储系统中硬盘的整个运行维护过程视为一个顺序决策过程,使用深度强化学习DQN算法求解。在强化学习语境下,样本不平衡问题转化为稀疏奖励问题。通过奖励塑造及探索机制解决稀疏奖励问题,在模型部署后利用经验回放实现模型在线学习。在开源数据集BackBlaze上的实验验证了该方法的有效性。

计算机硬盘故障问题中的数据恢复技术研究

硬盘是电脑的重要组成部分,也是容易出现故障的部件。硬盘中存储着重要的数据资料,如果出现故障可能会造成资料丢失。基于此,首先分析了计算机硬盘故障导致数据丢失的原因,其次详细阐述了计算机硬盘故障数据恢复技术,以期为相关人员提供借鉴。

高清播出系统的在线改造实施

长沙广播电视台为尽快实现两个频道的高清播出,并确保改造期间的标清播出安全,从频道的收视要求、播出系统架构、节目传输等方面进行研究,确保以最优的方案、最小的成本,实施这次在线技术改造。详细介绍本次改造的目标、方案及实施过程。

汽车制动盘材料检测要点

汽车制动盘在化学成分上具有高碳特点,在结构上具有盘式特征。本文论述了对制动盘化学成分、硬度、金相组织、楔压强度进行检测时的要点,避免检测结果出现误差甚至错误,提高测量精度、避免争议。

基于栏目状态进行播出调度的硬盘播出系统

根据硬盘播出系统在平度广播电视台的应用,探讨分析硬盘播出系统在实际使用时存在的问题和不足。为提高效率,保障新闻类节目的快速制作及准时播出,提出基于栏目状态进行调度的硬盘播出系统。新改进的系统充分发挥了硬盘播出系统的能力和潜力,既可帮客户有效节省设备资源,又可节省节目制作成本,同时也可大幅减少节目播出过程中的人工干预,减轻节目播出人员的值机压力,保障安全播出。

制动时方向盘抖动问题的研究

某车型在开发阶段的整车路试过程中发现:在1×10^(4)km后,50 km/h以上的速度轻踩制动时车身抖动,方向盘抖动明显,速度降至50 km/h后抖动现象消失。为快速有效地解决此问题,研究了制动时方向盘抖动的机制,证实制动盘厚度差是引起抖动的根本原因,并通过前悬架、转向器、转向横拉杆、转向管柱传递至方向盘。最终通过减小制动盘厚度差及提升制动硬度解决了抖动问题。

计算机硬盘用6061铝合金型材生产工艺研讨

计算机硬盘驱动臂用6061铝合金型材的质量要求严苛.应用铝熔体深度净化技术、再结晶晶粒控制技术、等温挤压技术等各类新技术和新装备对合金的成分和生产工艺进行试验研究.结果表明:应用新技术和新装备,采用合理的生产工艺以及合金优化设计,能够生产质量完全满足标准要求的产品.

硬盘播出系统的安全策略浅析

硬盘播出系统在各级广播电视台得到了广泛应用,它的稳定运行,对于保障安全播出起着至关重要的作用。基于此,分析硬盘播出系统存在的各类风险因素,论述应对这些风险因素所要采取的安全策略,并展望安全策略的未来发展趋势。

基于团簇式设计的高温高强钛合金组织性能研究

现用于激光熔化沉积的钛合金,通常是已有的工业合金,并没有考虑到激光熔化沉积工艺的特殊性。此外,高端装备领域对钛合金的室温和高温综合性能要求也不断提高。本文基于Ti-6Al-4V合金α相团簇式[Al-Ti_(12)](AlTi_(2))和β相团簇式[Al-Ti_(14)](AlVTi),通过Zr和V/Mo/Nb分别替代(相团簇式壳层和连接原子Ti的合金化,设计了一系列12[Al-Ti_(12)](AlTi_(2))+5[Al-Ti_(14)-xZrx](AlV_(1.2)Mo)(0.6)Nb_(0.2))合金,并研究了激光熔化沉积Ti-Al-V-Mo-Nb-Zr系合金的微观组织和力学性能随Zr元素含量的演化规律。结果表明,Ti-Al-V-Mo-Nb-x Zr合金的液-固两相区较小,有利于保证激光熔化沉积的工艺性。此外,随Zr含量的增加,Ti-Al-V-Mo-Nb-x Zr合金外延生长β柱状晶的长度和宽度显著降低,室温和高温强度显著提高。其中,12[Al-Ti_(12)](AlTi_(2))+5[Al-Ti_(12)Zr_(2)](AlV_(1.2)Mo)(0.6)Nb_(0.2))合金的室温抗拉强度为1427 MPa,伸长率为3.2%;600℃高温抗拉强度为642 MPa,伸长率为40%。该合金可以作为激光熔化沉积用高温高强钛合金的候选材料。