基于立式Connector的嵌入式存储模块故障预警方法及系统与流程

本发明涉及嵌入式存储设备故障诊断，尤其涉及一种基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警方法及系统。

背景技术：

1、目前，在航天器、风力发电、工业控制等高可靠性应用场景中，基于立式connector结构的嵌入式存储模块承担着关键数据的存储与传输任务，其运行状态的稳定性直接关系到整个系统的安全与持续运行能力，是故障预测与健康管理领域的重要研究对象。

2、在一种现有技术中，采用数字虚拟技术在宿主机上模拟星载嵌入式系统的通讯过程，通过对底层硬件通信接口进行软件虚拟化实现，在通讯数据流上叠加预设的硬件故障响应模式，以完成故障注入与评测。该方案能够在研发阶段对已知类型的硬件故障进行模拟验证，有助于提升系统的抗故障设计水平。但是，该技术本质上是一种离线测试验证手段，其核心在于模拟已知故障类型的注入效果并评估系统响应，而非在真实运行环境中实时感知存储模块自身的健康退化状态。在立式connector结构的嵌入式存储模块长期运行场景下，电压波动、温度变化、读写延迟、数据吞吐率等多维物理量之间存在复杂的协同联动关系，当模块内部出现早期劣化时，各物理量的协同变化模式会发生微妙偏移，但这种偏移往往被淹没在正常波动范围内。

3、综上，现有技术无法在早期阶段准确识别尚未触发单点阈值但已发生协同畸变的潜在故障。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警方法及系统，以解决现有技术无法在早期阶段准确识别尚未触发单点阈值但已发生协同畸变的潜在故障的问题。

2、第一方面，为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警方法，包括：

3、获取嵌入式存储模块在历史运行周期内的底层数据，对所述底层数据进行预处理得到基准物理量时序序列；

4、根据所述基准物理量时序序列分离出多个维度的物理量序列，根据所述物理量序列构建协同变化关系图谱，并对所述协同变化关系图谱进行特征投影处理得到表征运行状态的综合特征矩阵；

5、对所述综合特征矩阵进行特征融合处理，得到综合特征集合；

6、根据所述综合特征集合进行高维空间映射得到高维特征空间，对所述高维特征空间正常运行状态的边界进行拟合，确定健康基准模型；

7、获取所述嵌入式存储模块的实时底层数据，将所述实时底层数据与所述健康基准模型进行空间距离计算得到状态偏差数值，若所述状态偏差数值大于预设偏差阈值，则判定发生协同畸变；

8、对判定发生协同畸变的所述实时底层数据进行多维特征空间离群评估得到异常评分数值及动态界限数值，若所述异常评分数值大于所述动态界限数值，则生成模块故障预警信号。

9、第二方面，本发明提供了一种基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警系统，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的方法。

10、第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的方法。

11、相比于现有技术，本发明具有如下有益效果：

12、（1）本发明通过对历史运行周期内嵌入式存储模块的底层数据进行时间序列对齐与缺失值填充获得完整的运行状态序列，进而分离出多个维度的物理量序列并进行频域耦合分析，提取维度间的耦合权重并构建协同变化关系图谱，将原本淹没在正常波动范围内的立式connector的多维协同畸变信息显性化、数值化；经降维映射获得综合特征矩阵，并通过特征融合得到综合特征集合。这克服了现有技术依赖预设固定阈值或单维度异常判定导致的信息不足、无法捕捉多维物理量间协同偏移的缺陷，显著提升了嵌入式存储模块健康状态的可感知能力。

13、（2）本发明根据综合特征集合进行核函数映射得到高维特征空间，通过超平面构建与分类间隔优化确定最大化分类间隔数据，据此划分正常数据边界建立健康基准模型。这克服了现有技术无法从历史数据中自主学习正常状态边界、依赖人工设定固定阈值导致适应性差的缺陷，实现了健康基准模型的自适应构建与动态更新。

14、（3）本发明将实时数据与健康边界之间的空间关系映射为连续的代数偏离度，以量化表征状态偏差程度。相比传统离散化超标即报警的判定方式，该连续化处理不仅消除了逻辑定义冲突，更能够直观反映存储模块的早期缓慢退化轨迹，弥补了传统刚性阈值判定无法感知退化过程的不足。

15、（4）本发明在协同畸变初步筛查基础上，引入多维特征空间离群评估与分布方差自适应校验机制，通过计算样本点的局部分布密度量化离群程度，并根据样本评分的离散特性动态设定报警基准。构建了从粗筛到细验的多层次异常预警闭环，有效消除了单一维度的误报，显著提高了复杂存储环境下故障预警的准确率与可靠性。

1.一种基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警方法，其特征在于，所述获取嵌入式存储模块在历史运行周期内的底层数据，对所述底层数据进行预处理得到基准物理量时序序列，包括：

3.根据权利要求2所述的基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警方法，其特征在于，所述对所述空缺位置进行插值计算确定填充数值，包括：

4.根据权利要求1所述的基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警方法，其特征在于，所述根据所述基准物理量时序序列分离出多个维度的物理量序列，根据所述物理量序列构建协同变化关系图谱，并对所述协同变化关系图谱进行特征投影处理得到表征运行状态的综合特征矩阵，包括：

5.根据权利要求1所述的基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警方法，其特征在于，所述对所述综合特征矩阵进行特征融合处理，得到综合特征集合，包括：

6.根据权利要求1所述的基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警方法，其特征在于，所述根据所述综合特征集合进行高维空间映射得到高维特征空间，对所述高维特征空间正常运行状态的边界进行拟合，确定健康基准模型，包括：

7.根据权利要求1所述的基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警方法，其特征在于，所述获取所述嵌入式存储模块的实时底层数据，将所述实时底层数据与所述健康基准模型进行空间距离计算得到状态偏差数值，若所述状态偏差数值大于预设偏差阈值，则判定发生协同畸变，包括：

8.根据权利要求1所述的基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警方法，其特征在于，所述对判定发生协同畸变的所述实时底层数据进行多维特征空间离群评估得到异常评分数值及动态界限数值，若所述异常评分数值大于所述动态界限数值，则生成模块故障预警信号，包括：

9.一种基于立式connector的嵌入式存储模块故障预警系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的方法。