基于AE-LSTM的多目标硬盘故障预测方法

硬盘故障预测是在故障发生前发出预警,避免数据丢失或服务中断,提高数据中心的可靠性和安全性。然而,大多数故障预测模型将硬盘故障问题转化为二分类任务,忽略了硬盘故障是渐变过程的,并且缺乏故障诊断功能。因此,提出了一种基于AE-LSTM的硬盘故障预测框架,实现多目标任务：硬盘健康状态分级、硬盘剩余使用寿命预测、硬盘故障诊断。首先,采用回归决策树模型智能化对硬盘健康状态进行标记;其次,通过AE-LSTM模型提取鲁棒的隐藏变量,并构建剩余使用寿命预测模型和硬盘健康状态分级模块;最后,根据AE模块的输入输出差异进行硬盘故障诊断。在Backblaze公开数据集上,对比了RF、LSTM和AE-LSTM三种算法,实验结果证实了AE-LSTM算法在多目标硬盘故障预测中的有效性和优势。