[发明专利]基板管理控制器的故障监测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种基板管理控制器的故障监测方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：获取基板管理控制器上各个传感器的实时温度值；基于数据拟合策略确定所述实时温度值对应的光学三原色值并形成第一标识；基于所述第一标识在预构建的三维模拟系统中生成第一图像；将所述第一图像输入预设的卷积神经网络，基于所述卷积神经网络的输出结果判断所述基板管理控制器是否发生故障。本申请通过综合考虑相关多个传感器的情况进行判断是否发生故障，提高了故障监测的准确率，并对故障信息进行解析，可以快速对故障进行定位和修复，进一步提高了基板管理控制器运行的可靠性，更加有利于保证系统的平稳运行，在一定程度提高了产品的稳定性。

技术领域

本申请涉及故障监测的技术领域，特别是涉及一种基板管理控制器的故障监测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

服务器计算机的一种，它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵，且具有可靠性，易扩展性，可管理性等特点，可靠性是服务器的一个重要特性，即能够及时识别故障，并对故障进行处理，对故障的处理也体现了管理性，管理性即可选择BMC系统，对服务器进行远程监控和控制。

BMC(基板管理控制器)是独立于服务器的一个系统，可对服务器进行远程控制，对故障进行监控，目前BMC故障预测尚未成熟，误报率较高，单一传感器存在较大的监测偏差，无法准确预测且监控服务器当前的故障状态。

因此，亟需提出一种能够提高故障监测准确率的基板管理控制器的故障监测方法、装置、设备和存储介质。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高故障监测准确率的基板管理控制器的故障监测方法、装置、和存储介质。

一方面，提供一种基板管理控制器的故障监测方法，所述方法包括：

步骤A：获取基板管理控制器上各个传感器的实时温度值；

步骤B：基于数据拟合策略确定所述实时温度值对应的光学三原色值并形成第一标识；

步骤C：基于所述第一标识在预构建的三维模拟系统中生成第一图像；

步骤D：将所述第一图像输入预设的卷积神经网络，基于所述卷积神经网络的输出结果判断所述基板管理控制器是否发生故障。

在其中一个实施例中，还包括：在所述获取基板管理控制器上各个传感器的实时温度值之前，所述方法还包括：获取数据库中基板管理控制器的历史故障信息，所述历史故障信息包括以下至少一项：故障发生时间、故障发生位置、故障发生原因和故障修复方法；利用聚类分析策略对所述历史故障信息进行分类，对分类后的历史故障信息及其对应的第一标识进行转码处理生成第二标识；将所述第二标识存储于数据库中。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：当所述基板管理控制器发生故障时，提取所述第一标识和所述第二标识的特征值并进行比较：若所述第一标识的特征值大于所述第二标识的特征值，则提取所述第二标识对应的历史故障信息并发送至后台服务器；若所述第一标识的特征值小于/等于所述第二标识的特征值，则由工作人员确定故障信息并同步存入所述数据库中。

在其中一个实施例中，还包括：所述基于数据拟合策略确定所述实时温度值对应的光学三原色值并形成第一标识包括：利用数据拟合公式及预设的规则获取所述实时温度值对应的光学三原色值；根据所述光学三原色值提取对应的颜色并生成所述第一标识。

在其中一个实施例中，还包括：所述数据拟合公式为：

y＝aR+bG+cB+d

其中，y为温度值，R、G、B为光学三原色中的值，a、b、c、d为拟合系数；

所述数据拟合公式的生成步骤包括：