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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利硬盘故障预测方法、电子设备及存储介质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：CN120849203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511357702.X，技术领域涉及：G06F11/22；该发明授权硬盘故障预测方法、电子设备及存储介质是由刘宏扬;刘晨曦;张少华设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本硬盘故障预测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种硬盘故障预测方法、电子设备及存储介质，涉及存储技术领域，包括采集硬盘的运行状态数据和环境数据；利用特征提取模型的归一化层对运行状态数据进行归一化，生成特征向量，并利用特征提取模型的特征层对特征向量进行特征提取，输出时序特征；确定故障预测模型中注意力层的权重系数，以输出硬盘的预测故障概率、预测故障等级和预测故障类型，解决了成本和误报率较高，难以满足大规模硬盘管理的需求，未充分考虑环境因素的影响，无法满足实际运行需求，运维复杂性较高技术问题，达到了消除协议差异带来的管理难题，充分考虑环境因素对硬盘健康状况的影响，提升预测的准确性，降低故障误报率，提高运维效率的技术效果。

本发明授权硬盘故障预测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种硬盘故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集至少两种协议类型的硬盘在至少两个时段的运行状态数据和环境数据； 将所述运行状态数据和所述环境数据输入至预先构建的特征提取模型中，利用所述特征提取模型的归一化层对所述运行状态数据进行归一化，生成与所述运行状态数据对应的特征向量，并利用所述特征提取模型的特征层对所述特征向量进行特征提取，以输出与所述特征向量对应的时序特征； 将所述环境数据和所述时序特征输入至预先构建的故障预测模型中，通过所述环境数据计算注意力层的干扰因子，并根据所述干扰因子确定所述故障预测模型中注意力层的权重系数，以基于所述权重系数，输出所述硬盘的预测故障概率，以及预测故障等级和预测故障类型中的至少之一； 所述确定所述故障预测模型中注意力层的权重系数，包括： 获取所述时序特征在所述至少两个时段的特征取值； 基于所述特征取值，调整对应时段下的权重系数，以得到调整后的权重系数； 在将所述运行状态数据和所述环境数据输入至预先构建的特征提取模型之前，还包括： 识别目标硬盘的协议类型； 基于所述协议类型和所述目标硬盘的目标运行状态数据，提取所述目标硬盘的磨损度特征、坏块事件计数特征、读取错误率特征和旋转重试计数特征； 基于所述磨损度特征、所述坏块事件计数特征、所述读取错误率特征和所述旋转重试计数特征，确定所述目标运行状态数据对应的目标特征向量，以利用所述目标特征向量构建所述特征提取模型的归一化层； 在将所述运行状态数据和所述环境数据输入至预先构建的特征提取模型之前，还包括： 基于所述目标运行状态数据，确定滑动窗口的大小和步长； 基于所述大小、所述步长和所述磨损度特征，计算所述目标硬盘的磨损趋势特征和磨损加速度特征； 基于所述大小、所述步长和所述坏块事件计数特征，计算所述目标硬盘的坏块波动率特征和坏块分布熵特征； 基于所述大小、所述步长和所述读取错误率特征，计算所述目标硬盘的读取错误趋势特征； 基于所述大小、所述步长和所述旋转重试计数特征，计算所述目标硬盘的旋转重试波动率特征； 基于所述磨损趋势特征、所述磨损加速度特征、所述坏块波动率特征、所述坏块分布熵特征、所述读取错误趋势特征和所述旋转重试波动率特征，确定所述目标运行状态数据对应的目标时序特征，以利用所述目标时序特征构建所述特征提取模型的特征层； 所述基于所述权重系数，输出所述硬盘的预测故障类型，包括： 基于所述权重系数，计算磨损趋势特征和磨损加速度特征之间的第一和值、坏块波动率特征和坏块分布熵特征之间的第二和值、读取错误趋势特征和旋转重试波动率特征之间的第三和值； 比较所述第一和值、所述第二和值、所述第三和值的大小； 在所述第一和值大于所述第二和值，且所述第一和值大于所述第三和值时，确定所述预测故障类型为介质老化故障类型； 在所述第二和值大于所述第一和值，且所述第二和值大于所述第三和值时，确定所述预测故障类型为介质划伤故障类型； 在所述第三和值大于所述第一和值，且所述第三和值大于所述第二和值时，确定所述预测故障类型为机械故障类型。

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