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龙图腾网获悉北京华鲲振宇智能科技有限责任公司申请的专利一种用于服务器的故障诊断方法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：CN120407269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510915613.6，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种用于服务器的故障诊断方法是由杨丹设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于服务器的故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于服务器的故障诊断方法，通过构建多维度智能诊断体系实现高效故障定位与处理。在各节点构建服务器虚拟模型并建立连接关系，采集各项数据并映射至虚拟模型；通过关联度分析对数据加权融合，利用双向长短期记忆网络提取包含时间与空间关联的故障特征；借助动态故障知识图谱和图神经网络推理获取故障概率分布，结合虚拟模型可视化故障评估结果；最终通过神经网络分析行为偏差并生成处理策略。实现了多源数据的实时处理、故障特征的智能提取与故障传播的动态推演，有效提升服务器故障诊断的准确性、实时性和自动化水平，并且实现了复杂服务器系统的预测性维护与智能决策。

本发明授权一种用于服务器的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种用于服务器的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：在各节点分别构建服务器虚拟模型，基于各节点的实时连接关系建立各虚拟模型之间的连接关系； S2：采集服务器的硬件底层数据、操作系统内核数据、应用程序运行数据及网络交互流量数据，并对各项数据进行预处理后实时映射至相应虚拟模型； S3：获取历史故障诊断数据以及预处理后的各项数据间关联度，基于关联度对各项数据进行加权融合得到融合数据； S4：构建双向长短期记忆网络模型并基于时间序列输入所述融合数据，通过所述双向长短期记忆网络提取融合数据的包括时间依赖和空间关联的故障特征，转换为故障特征向量； S5：构建动态故障知识图谱，并基于实时故障数据和经验规则进行实时动态更新，将所述故障特征向量输入到所述动态故障知识图谱中，通过图神经网络推理计算获取故障概率分布； S6：根据所述故障概率分布通过预设的故障评估模型评估故障类型、故障等级、故障位置及概率并可视化于相应虚拟模型中，基于连接关系评估故障引发结果； S7：通过神经网络实时分析虚拟模型的多维度行为偏差，根据行为偏差和故障评估结果生成处理策略并执行； 步骤S7的具体过程如下： S71：从虚拟模型中实时获取多源数据，包括物理维度：温度、压力、振动频率、电流电压的传感器数据；逻辑维度：模型状态转移概率、算法执行效率、参数收敛性；空间维度：设备位置关联的拓扑结构、信号传输延迟、空间耦合效应； S72：建立正常行为基线：通过无监督学习定义正常范围，计算绝对偏差、动态偏差率、时空关联偏差的偏差指标； S73：将行为偏差数据映射为初始振幅，通过嵌入将实数特征编码为概率幅，捕捉多维度偏差的关联，模拟复杂故障的非线性耦合效应，并设置参数化电路，通过变分算法优化电路参数，适应实时数据的动态变化； S74：将概率幅和多维度偏差的关联映射为处理策略的优先级分数，并结合故障评估结果筛选最优策略。

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