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龙图腾网获悉浪潮电子信息产业股份有限公司申请的专利一种磁盘故障检测方法、装置、系统及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114141298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110997844.8，技术领域涉及：G11C29/10；该发明授权一种磁盘故障检测方法、装置、系统及可读存储介质是由王团结;曹琪;李强设计研发完成，并于2021-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种磁盘故障检测方法、装置、系统及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种磁盘故障检测方法、装置、系统及计算机可读存储介质，该方法包括：预先基于多个磁盘型号的故障磁盘和健康磁盘建立状态信息样本池，状态信息样本池包括多个故障盘的状态信息样本和多个健康盘的状态信息样本；基于状态信息样本池中的状态信息样本对预先建立的孪生网络进行训练，得到训练后的磁盘故障预测模型；采用磁盘故障预测模型对待检测磁盘的当前状态信息进行处理分析，得到待检测磁盘的当前状态；由于本发明中的磁盘故障预测模型是基于多个磁盘型号的多个故障磁盘和多个健康磁盘的状态信息建立的，因此采用该磁盘故障预测模型能够更加准确的预测磁盘状态，并且预测效率高，适用范围广。

本发明授权一种磁盘故障检测方法、装置、系统及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种磁盘故障检测方法，其特征在于，包括： 预先基于多个磁盘型号的故障磁盘和健康磁盘建立状态信息样本池，所述状态信息样本池包括多个故障盘的状态信息样本和多个健康盘的状态信息样本；每一种磁盘型号的故障磁盘的数量相同，每一种磁盘型号的健康磁盘的数量相同； 基于所述状态信息样本池中的状态信息样本对预先建立的孪生网络进行训练，得到训练后的磁盘故障预测模型； 采用所述磁盘故障预测模型对待检测磁盘的当前状态信息进行处理分析，得到所述待检测磁盘的当前状态；其中： 所述预先基于多个磁盘型号的故障磁盘和健康磁盘建立状态信息样本池，所述状态信息样本池包括多个故障盘的状态信息样本和多个健康盘的状态信息样本的过程为： 针对每个磁盘型号，确定出多个故障磁盘和多个健康磁盘； 针对每个所述故障磁盘或每个所述健康磁盘，获取每个磁盘的各个历史SMART特征信息，所述磁盘为故障磁盘或健康磁盘； 对每个所述磁盘的各个所述历史SMART特征信息进行处理，得到与每个所述故障磁盘各自对应的SMART特征矩阵样本以及与每个所述健康磁盘各自对应的SMART特征矩阵样本、并构成状态信息样本池； 所述基于所述状态信息样本池中的状态信息样本对预先建立的孪生网络进行训练，得到训练后的磁盘故障预测模型的过程为： 根据所述状态信息样本池中的各个与每个所述故障磁盘各自对应的SMART特征矩阵样本以及与每个所述健康磁盘各自对应的SMART特征矩阵样本，构建出多个样本对以及与每个所述样本对各自对应的标签； 将当前样本对中的第一样本和第二样本分别输入至孪生网络的第一编码网络和第二编码网络中，得到与所述第一样本对应的第一特征向量和与所述第二样本对应的第二特征向量；其中，所述第一编码网络和所述第二编码网络的网络参数相同、且均为当前网络参数； 根据所述第一特征向量、所述第二特征向量以及与所述当前样本对对应的标签，计算出所述第一样本与所述第二样本的欧氏距离； 根据所述欧氏距离建立损失函数，并采用所述损失函数的梯度对所述当前网络参数进行更新； 判断是否满足终止条件，若满足，则将更新后的网络参数作为最优网络参数，并将基于最优网络参数的孪生网络作为训练好的磁盘故障预测模型； 若不满足，则将下一个样本对作为所述当前样本对，将更新后的网络参数作为所述当前网络参数，并返回执行所述将当前样本对中的第一样本和第二样本分别输入至孪生网络的第一编码网络和第二编码网络中，得到与所述第一样本对应的第一特征向量和与所述第二样本对应的第二特征向量的过程； 所述采用所述磁盘故障预测模型对待检测磁盘的当前状态信息进行处理，确定出所述待检测磁盘的当前状态的过程为： 获取与待检测磁盘对应的、处于当前时刻至预设历史时刻之间的各个SMART特征信息，构成SMART特征矩阵； 识别所述待测磁盘的磁盘型号，并判断所述状态信息样本池中是否存在与所述磁盘型号相同的目标故障磁盘的SMART特征矩阵样本； 若存在与所述磁盘型号相同的目标故障磁盘的SMART特征矩阵样本，则获取多个第一目标SMART特征矩阵样本； 将所述SMART特征矩阵分别与各个所述第一目标SMART特征矩阵样本进行组合，构成多个第一待测样本对； 采用所述磁盘故障预测模型分别对各个所述第一待测样本对进行处理，得到与每个所述第一待测样本对各自对应的第一欧式距离； 当各个所述第一欧式距离中存在小于第一预设值的第一欧氏距离时，确定出所述待检测磁盘的当前状态为故障状态； 若不存在与所述磁盘型号相同的目标故障磁盘的SMART特征矩阵样本，则判断所述状态信息样本池中是否存在与所述磁盘型号相同的目标健康磁盘的第二目标SMART特征矩阵样本； 若存在与所述磁盘型号相同的目标健康磁盘的第二目标SMART特征矩阵样本，则获取多个第二目标SMART特征矩阵样本； 将所述SMART特征矩阵分别与各个所述第二目标SMART特征矩阵样本进行组合，构成多个第二待测样本对； 采用所述磁盘故障预测模型分别对各个所述第二待测样本对进行处理，得到与每个所述第二待测样本对各自对应的第二欧式距离； 当各个所述第二欧式距离均小于第二预设值时，确定出所述待检测磁盘的当前状态为健康状态； 若不存在与所述磁盘型号相同的目标健康磁盘的第二目标SMART特征矩阵样本，则判断所述状态信息样本池中是否存在与其他磁盘型号的目标故障磁盘对应的第三目标SMART特征矩阵样本； 若存在与其他磁盘型号的目标故障磁盘对应的第三目标SMART特征矩阵样本，则获取多个所述第三目标SMART特征矩阵样本； 将所述SMART特征矩阵分别与各个所述第三目标SMART特征矩阵样本进行组合，构成多个第三待测样本对； 采用所述磁盘故障预测模型分别对各个所述第三待测样本对进行处理，得到与每个所述第三待测样本对各自对应的第三欧式距离； 当各个所述第三欧式距离中存储预设数量的第三欧氏距离均小于第三预设值时，确定出所述待检测磁盘的当前状态为故障状态； 若不存在与其他磁盘型号的目标故障磁盘对应的第三目标SMART特征矩阵样本，则判断所述状态信息样本池中是否存在与其他磁盘型号的目标健康磁盘对应的第四目标SMART特征矩阵样本； 若存在与其他磁盘型号的目标健康磁盘对应的第四目标SMART特征矩阵样本，则获取多个所述第四目标SMART特征矩阵样本； 将所述SMART特征矩阵分别与各个所述第四目标SMART特征矩阵样本进行组合，构成多个第四待测样本对； 采用所述磁盘故障预测模型分别对各个所述第四待测样本对进行处理，得到与每个所述第四待测样本对各自对应的第四欧式距离； 当各个所述第四欧式距离均小于第四预设值时，确定出所述待检测磁盘的当前状态为健康状态。

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