1.一种计算机硬件的状态诊断系统,其特征在于,包括:
信号采集模块:用于采集计算机硬件的状态信号;
状态分析模块:用于根据所述状态信号进行状态分析,判断计算机硬件当前的工作状态,所述工作状态包括正常工作状态和异常工作状态;
诊断预测模块:用于根据所述工作状态进行诊断处理,并得到诊断处理结果;
故障处理模块:用于根据所述诊断处理结果制定故障处理方案。
2.根据权利要求1所述的一种计算机硬件的状态诊断系统,其特征在于,所述状态分析模块具体用于:
根据所述状态信号提取计算机硬件的故障特征量,所述故障特征量包括但不限于CPU运行温度、运行速度以及电源电流;
基于所述故障特征量采用机器学习方法进行状态诊断,以判断计算机硬件当前的工作状态。
3.根据权利要求2所述的一种计算机硬件的状态诊断系统,其特征在于,所述诊断预测模块具体用于:
若为正常工作状态,则根据所述故障特征量进行趋势预测,并生成状态趋势曲线;
若为异常工作状态,则根据所述故障特征量进行故障诊断,并生成故障诊断结果,所述故障诊断结果包括故障原因、故障区域以及可运行时间。
4.根据权利要求3所述的一种计算机硬件的状态诊断系统,其特征在于,还包括故障报警模块,所述故障报警模块具体用于:
根据所述故障诊断结果生成报警响应信号,所述报警响应信号包括一级报警响应信号和二级报警响应信号;
将所述报警响应信号附带故障诊断结果发送至用户端,并根据所述一级报警响应信号进行弹窗提示和蜂鸣提示,根据所述二级报警响应信号进行弹窗提示。
5.根据权利要求4所述的一种计算机硬件的状态诊断系统,其特征在于,所述故障处理模块,具体用于:
若在设定时间内收到所述报警响应信号的反馈信号,则根据所述故障诊断结果生成故障预处理方案;
若在设定时间内未收到所述报警响应信号的反馈信号,则根据所述故障诊断结果生成并执行故障应急处理方案。
6.一种计算机硬件的状态诊断方法,其特征在于,步骤包括:
采集计算机硬件的状态信号;
根据所述状态信号进行状态分析,判断计算机硬件当前的工作状态,所述工作状态包括正常工作状态和异常工作状态;
根据所述工作状态进行诊断处理,并得到诊断处理结果;
根据所述诊断处理结果制定故障处理方案。
7.根据权利要求6所述的一种计算机硬件的状态诊断方法,其特征在于,所述根据所述状态信号进行状态分析,判断计算机硬件当前的工作状态,所述工作状态包括正常工作状态和异常工作状态,具体为:
根据所述状态信号提取计算机硬件的故障特征量,所述故障特征量包括但不限于CPU运行温度、运行速度以及电源电流;
基于所述故障特征量采用机器学习方法进行状态诊断,以判断计算机硬件当前的工作状态。
8.根据权利要求7所述的一种计算机硬件的状态诊断方法,其特征在于,所述根据所述工作状态进行诊断处理,并得到诊断处理结果,具体为:
若为正常工作状态,则根据所述故障特征量进行趋势预测,并生成状态趋势曲线;
若为异常工作状态,则根据所述故障特征量进行故障诊断,并生成故障诊断结果,所述故障诊断结果包括故障原因、故障区域以及可运行时间。
9.根据权利要求8所述的一种计算机硬件的状态诊断方法,其特征在于,还包括:
根据所述故障诊断结果生成报警响应信号,所述报警响应信号包括一级报警响应信号和二级报警响应信号;
将所述报警响应信号附带故障诊断结果发送至用户端,并根据所述一级报警响应信号进行弹窗提示和蜂鸣提示,根据所述二级报警响应信号进行弹窗提示。
10.根据权利要求9所述的一种计算机硬件的状态诊断方法,其特征在于,所述根据所述诊断处理结果制定故障处理方案,具体为:
若在设定时间内收到所述报警响应信号的反馈信号,则根据所述故障诊断结果生成故障预处理方案;
若在设定时间内未收到所述报警响应信号的反馈信号,则根据所述故障诊断结果生成并执行故障应急处理方案。
法律信息
- 2024-03-27
- 2023-07-31
- 2023-03-28
- 2023-01-12
- 2022-11-24
引用专利(该专利引用了哪些专利)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 该专利没有引用任何外部专利数据! |
被引用专利(该专利被哪些专利引用)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 该专利没有被任何外部专利所引用! |