基于SVM分析SMART数据的磁盘阵列故障预测

• 作者: 李自义 董立晗
• 来源期刊: 中国航班
• 学科: 航空航天
• 关键词: 记录仪 支持向量机 自我监控分析和报告技术 MATLAB
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 页码范围: 0169-0170
• 页数: 2页
• 分类号: V

摘要

针对空管记录仪中磁盘阵列故障随机性高的问题,提出了一种利用磁盘自我监测分析和报告技术(SMART)数据,通过支持向量机(SVM) 分析来预测磁盘阵列故障的方法。首先采用磁盘阵列的监控软件收集磁盘阵列的工作状态及硬盘的 SMART 数据,选取有代表性的 SMART 数据作为故障区分的特征属性参数,通过对正常磁盘和故障磁盘特征属性参数的学习,采用SVM分类算法来预测故障的磁盘,并在 MATLAB 环境下进行了仿真实验。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李自义	中国民用航空西南空中交通管理局云南分局技术保障部	1	0	0.0	0.0
2	董立晗	中国民用航空西南空中交通管理局云南分局技术保障部	1	0	0.0	0.0