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龙图腾网获悉四川华鲲振宇智能科技有限责任公司申请的专利一种关于服务器重要部件温度智能监控方法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：CN120723583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511188823.6，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种关于服务器重要部件温度智能监控方法是由谭杰设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种关于服务器重要部件温度智能监控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种关于服务器重要部件温度智能监控方法，获取服务器指定数据并输入动态阈值模型进行训练，实时采集各项并输入训练后的动态阈值模型，根据服务器的负载变化以及环境变化实时调整各重要部件的温度阈值；当某部件实时温度大于等于相应的温度阈值，实时修正关联部件的温度阈值，将同一时间维度下不同部件的温度数据与不同时间节点的温度变化曲线进行耦合分析，当某部件的实时温度大于等于动态阈值模型所确定的温度阈值时发出预警信号；基于预警信号生成温度控制策略并执行部件执行相应的动作。通过动态阈值模型、关联分析和耦合分析全面掌握服务器温度状况，依据预警等级生成优化的控制策略，实现了对服务器温度的快速、精准调控。

本发明授权一种关于服务器重要部件温度智能监控方法在权利要求书中公布了：1.一种关于服务器重要部件温度智能监控方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取服务器历史温度数据、负载数据和环境数据并输入创建的动态阈值模型进行模型训练； S2：数据采集模块实时采集各部件的温度数据、负载数据和环境数据并输入训练后的动态阈值模型，动态阈值模型根据服务器的负载变化以及环境变化实时调整各重要部件的温度阈值； S3：当某部件实时温度大于等于相应的温度阈值，动态阈值模型通过关联分析其关联部件的温度变化趋势，实时修正关联部件的温度阈值； S4：将实时采集各部件的温度数据、负载数据和环境数据传输至监控平台，监控平台将同一时间维度下不同部件的温度数据与不同时间节点的温度变化曲线进行耦合分析； S5：当某部件的实时温度大于等于动态阈值模型所确定的温度阈值时，监控系统立即发出预警信号； S6：基于预警信号生成温度控制策略，基于温度控制策略生成相应的温度控制命令并传输给相应的执行部件，执行部件执行相应的动作； 步骤S3的具体过程如下： S31：实时接收数据采集模块传输的各部件实时温度数据，并与相应部件温度阈值进行对比，当某一部件实时温度大于或等于其当前温度阈值时，立即触发关联分析机制，标记该部件为触发部件，并记录其标识、超阈值时刻的温度值、当前负载数据及环境数据的关键信息，作为关联分析的初始依据； S32：根据预设关联关系图谱自动识别与触发部件存在直接或间接关联的所有部件，即关联部件； S33：提取触发部件超阈值时刻前后指定时间窗内的关联部件温度数据、负载数据及环境数据； S34：对提取的关联部件温度数据进行趋势分析，获取包括温度变化速率、温度波动频率、温度与负载的相关性的趋势特征； S35：基于提取的趋势特征，通过互信息熵计算关联部件与触发部件的温度关联性强度，关联性强度以0-1的数值表示； S36：结合关联性强度及关联部件的当前温度与自身阈值的差值，评估触发部件超温对各关联部件的影响程度； S37：根据关联部件的影响程度，动态生成阈值修正系数；高影响程度的关联部件，修正系数取值较大；低影响程度的关联部件，修正系数取值较小； S38：进行修正阈值运算：模型采用公式“修正后阈值=原阈值×修正系数-温度趋势补偿值”计算关联部件的新阈值； 其中，温度趋势补偿值根据关联部件的温度变化速率确定，若温度呈加速上升趋势，补偿值为正，进一步降低阈值；若温度趋于稳定，补偿值为0； S39：对计算得到的修正阈值进行验证，确保其不低于部件的最低安全温度，且修正幅度在合理范围内，验证通过后，模型将修正阈值格式化为包含部件标识、新阈值上下限、修正生效时间、修正依据的结构化数据； S40：更新关联部件的预警阈值，并启动实时对比，若关联部件温度在修正后阈值生效后达到或超过新阈值，监控系统将按照预警机制，优先触发冷却调节，并向管理员推送关联预警信息，说明该部件受触发部件影响的潜在风险。

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