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龙图腾网获悉北京中航信柏润科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的数据中心设备故障预测方法及系统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：CN121029544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511564726.2，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种基于机器学习的数据中心设备故障预测方法及系统是由冷冬昱;冷飚;姚遂;范伟;孙祺;贾庚生;刘宇明;郝理修;罗凯;黄嘉靖;杨天亨设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的数据中心设备故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习的数据中心设备故障预测方法及系统，涉及数据中心智能运维技术领域，本申请通过采集冷却系统多相位流数据，依数据关联关系计算系统整体健康状态指标；通过压电致动器产生微振动，根据反馈信号衰减变化，得出结垢层厚度估计值；将多相位流数据、健康状态指标与厚度估计值作为联合输入，在生成式网络中引入判别器网络进行对抗性训练，生成与正常状态难区分的重构数据；计算真实与重构数据的误差，获取判别器异常分数，二者超历史数据阈值时，判定故障演化并预测剩余有效时间，能够实现数据中心冷却系统结垢故障的精准预测与剩余有效运行时间预估，为设备故障提前预警提供有效技术方案。

本发明授权一种基于机器学习的数据中心设备故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的数据中心设备故障预测方法，其特征在于，包括： 采集数据中心冷却系统的监测数据，所述监测数据包括温度数据、水质导电率数据以及流体压力和流量数据，对所述温度数据、水质导电率数据以及流体压力和流量数据进行时序对齐，构成多相位流数据，并基于所述多相位流数据之间的关联关系，计算系统整体的健康状态指标； 通过压电致动器产生微振动，并依据所述微振动的反馈信号的衰减变化，计算管道内壁结垢层的厚度估计值； 将所述多相位流数据、系统健康状态指标以及所述厚度估计值作为联合输入，通过在生成式网络结构中引入判别器网络进行对抗性训练，学习正常工况下所述联合输入的概率分布，并生成与正常状态难以区分的重构数据； 在预测阶段，计算真实观测数据与所述重构数据之间的重构误差，同时获取所述判别器网络输出的异常分数，当所述重构误差与所述异常分数的值超过基于历史运行数据动态调整的自适应阈值时，判定液冷系统正在向结垢故障状态演化，并预测剩余有效运行时间。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京中航信柏润科技有限公司，其通讯地址为：101318 北京市顺义区后沙峪镇裕曦路9号院8号楼1至2层4-4-101室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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