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        基于深度學習的調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)設計

        2024-12-31 00:00:00雷繼業(yè)
        電子產(chǎn)品世界 2024年10期
        關鍵詞:硬件設計功能設計實時監(jiān)控

        摘要:隨著信息技術的飛速發(fā)展,調(diào)控中心自動化機房作為數(shù)據(jù)中心的核心,其穩(wěn)定運行至關重要。設計了一套基于深度學習的自動化監(jiān)控系統(tǒng),包含智能環(huán)境監(jiān)控、設備狀態(tài)感知及安全事件預警三大功能模塊,結合高清視頻監(jiān)控系統(tǒng)、高性能計算服務器及物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡的硬件設計,實現(xiàn)了機房的全面智能監(jiān)控。運行測試結果表明,系統(tǒng)在功能和性能上均達到了預期目標。

        關鍵詞:深度學習;實時監(jiān)控;需求分析;功能設計;硬件設計

        中圖分類號:TN948.53;TP277 文獻標識碼:A

        0 引言

        在數(shù)字化時代背景下,調(diào)控中心自動化機房作為信息處理的核心場所,其安全與高效運行成為維護數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸與處理的關鍵。傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)難以滿足復雜環(huán)境下的即時反應與精準管理需求,深度學習作為人工智能的重要分支,在圖像識別、模式檢測等方面展現(xiàn)出巨大潛力,為調(diào)控中心自動化機房的實時監(jiān)控提供了新的技術手段。

        1 調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)的需求分析

        1.1 功能需求

        調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)需具備全方位監(jiān)控能力,確保數(shù)據(jù)中心安全穩(wěn)定運行。該系統(tǒng)功能需求具體包括:①智能環(huán)境監(jiān)控。自動檢測溫濕度、煙霧、水浸等環(huán)境因素,預防物理災害。②設備狀態(tài)實時感知。利用深度學習算法分析設備工作狀態(tài)。③安全事件預警。識別異常人員入侵、操作違規(guī)行為,及時報警并追蹤記錄,提升安全性。④遠程監(jiān)控與管理界面。執(zhí)行遠程控制指令。

        1.2 性能需求

        系統(tǒng)性能需滿足高速數(shù)據(jù)處理與低延遲響應要求:①高并發(fā)處理能力。確保在多路高清視頻流與大量傳感器數(shù)據(jù)輸入下,系統(tǒng)仍能流暢運行。②高精度監(jiān)測。準確率需達到99%,減少誤報與漏報。③實時性。數(shù)據(jù)處理與告警響應時間不超過秒級,確保能快速應對緊急情況。④穩(wěn)定性與可靠性。設計支持7 天24 h 不間斷運行,無故障。

        2 基于深度學習的調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)功能設計

        2.1 智能環(huán)境監(jiān)控功能

        智能環(huán)境監(jiān)控功能模塊集成了高清視頻監(jiān)控與環(huán)境參數(shù)分析,利用深度學習算法實現(xiàn)對機房環(huán)境的全面、實時監(jiān)控與智能響應。該模塊具體包含以下功能項:①高清視頻流智能分析。運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(convolutional neural network,CNN)模型對視頻進行逐幀處理,精準識別入侵、煙霧、異常振動等安全威脅[1]。②多維度環(huán)境參數(shù)監(jiān)測。集成溫濕度、氣體濃度等傳感器,利用長短期記憶網(wǎng)絡(long short-term memory,LSTM)模型分析歷史數(shù)據(jù),預測環(huán)境趨勢,一旦參數(shù)異常,即可自動調(diào)節(jié)機房環(huán)境至最適狀態(tài)[2],確保運行安全與效率。智能環(huán)境監(jiān)控功能模塊流程如圖1 所示。

        2.2 設備狀態(tài)感知功能

        設備狀態(tài)感知功能模塊旨在對機房內(nèi)關鍵設備的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測與預測性維護,確保設備高效穩(wěn)定運行。該模塊核心功能項包括:①振動噪聲分析。傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)深度學習模型識別設備異常(如損壞或異響),通過自編碼器與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(recurrent neural network,RNN)分析,預警潛在故障[3]。②熱成像監(jiān)測。熱成像相機配合CNN進行分析,精確定位異常熱源,預防過熱導致的問題。③性能參數(shù)預測。整合電流、電壓等數(shù)據(jù),利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(deep neural network,DNN)模型預測設備性能衰退趨勢,提前規(guī)劃維護,確保設備持續(xù)可靠運行(圖2)。

        2.3 安全事件預警功能

        安全事件預警功能模塊是基于深度學習技術,對調(diào)控中心自動化機房的多種安全風險進行實時分析和預警,確保機房安全運行。該模塊主要包括:①非法入侵識別。利用視頻監(jiān)控系統(tǒng)捕獲的實時畫面,通過YOLO 等對象檢測算法識別異常人物入侵,一旦發(fā)現(xiàn)未經(jīng)授權的人員進入敏感區(qū)域,及時觸發(fā)報警系統(tǒng)。②火災預警。結合熱成像與煙霧探測器數(shù)據(jù),訓練深度學習模型識別初期火源與煙霧特征[4],實現(xiàn)早期火災預警,減少相關損失。③網(wǎng)絡攻擊檢測。通過分析網(wǎng)絡流量日志,運用深度學習模型(如自編碼器或LSTM)學習正常流量模式,當異常流量與模式偏差較大時,判定為潛在的網(wǎng)絡攻擊,及時隔離并報告。

        3 基于深度學習的調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)硬件設計

        3.1 高清視頻監(jiān)控系統(tǒng)設計

        高清視頻監(jiān)控系統(tǒng)是實時監(jiān)控的核心組件,本文采用杭州??低晹?shù)字技術股份有限公司DS-2CD6D26C 系列智能網(wǎng)絡攝像機,該系列支持4K超高清分辨率,內(nèi)置深度學習算法芯片,可直接進行人形、車輛等目標的智能識別與行為分析。每臺攝像機配備紅外夜視功能,確保24 h 不間斷監(jiān)控。利用光纖傳輸視頻數(shù)據(jù)至機房的數(shù)據(jù)中心。采用杭州??低晹?shù)字技術股份有限公司iVMS-8700 智能視頻管理平臺進行集中管理和存儲。系統(tǒng)集成深度學習模塊,對視頻流進行實時分析[5],及時識別入侵、火災等異常事件并且進行報警。

        3.2 高性能計算服務器設計

        考慮到深度學習模型的復雜性和運算需求,本文選用戴爾公司PowerEdge R940 服務器作為核心計算資源。該服務器配置4 顆Intel Xeon Scalable Gold6154 中央處理器(central processing unit,CPU),提供高達48 核的強大計算能力;配備1 TB DDR4 內(nèi)存,保證大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速加載與處理;采用英偉達公司的Tesla V100 PCIe 圖形處理器(graphicsprocessing unit,GPU)加速卡,加速神經(jīng)網(wǎng)絡訓練與推理過程,提高模型響應速度。服務器硬盤采用NVMe(一個邏輯設備接口規(guī)范)固態(tài)硬盤(solidstate disk,SSD)陣列,確保高速的數(shù)據(jù)讀寫,支撐大數(shù)據(jù)量的實時分析任務[6]。

        3.3 物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡設計

        物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡覆蓋機房環(huán)境監(jiān)測與設備狀態(tài)監(jiān)控,本文選用一系列高精度傳感器,如霍尼韋爾公司XYR6000 系列無線溫度、濕度傳感器,以及ABB 公司Ability 智能電力監(jiān)控傳感器,用于實時收集環(huán)境溫濕度、電力質量、設備振動等關鍵指標。傳感器節(jié)點通過低功耗的LoRa 廣域網(wǎng)(LoRawide area network,LoRaWAN)技術連接至網(wǎng)關,再由網(wǎng)關上傳數(shù)據(jù)至服務器。采用樹莓派4 Model B作為邊緣計算節(jié)點,對數(shù)據(jù)進行預處理并執(zhí)行初步異常檢測,減輕服務器負擔。邊緣節(jié)點運行輕量級機器學習算法,如異常檢測模型,對實時數(shù)據(jù)進行分析,并立即上報異常情況。

        4 調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng)的運行測試

        4.1 功能測試

        功能測試條件準備包括構建模擬機房環(huán)境、部署監(jiān)控系統(tǒng),以及設置常見異常情景(如溫度突變、非法入侵、設備異常振動)。

        功能測試詳細過程如下:預設劇本啟動異常事件,觀察系統(tǒng)是否及時響應并正確分類報警;同時,檢查設備狀態(tài)感知功能是否準確預測即將發(fā)生的故障,功能測試結果如表1 所示。

        系統(tǒng)在功能測試中展現(xiàn)出高度的敏感性和準確性,對各類異常事件響應迅速,故障預測能力可靠,滿足設計要求。

        4.2 性能測試

        性能測試條件準備包括在高負載條件下運行系統(tǒng),模擬大數(shù)據(jù)流輸入(如并發(fā)視頻流、海量傳感器數(shù)據(jù))。

        性能測試詳細過程如下:使用壓力測試工具生成模擬數(shù)據(jù)流,監(jiān)控系統(tǒng)處理能力、資源占用率及穩(wěn)定性,性能測試結果如表2 所示。性能測試結果顯示,系統(tǒng)在高負載情況下仍能保持高效數(shù)據(jù)處理能力,資源占用合理,未出現(xiàn)中斷,證明系統(tǒng)設計能滿足高性能運行需求,確保長期穩(wěn)定監(jiān)控。

        5 結語

        本文成功構建了一個基于深度學習的調(diào)控中心自動化機房實時監(jiān)控系統(tǒng),驗證了其在提升監(jiān)控效率、確保數(shù)據(jù)中心安全運行方面的有效性。后續(xù)工作可進一步優(yōu)化深度學習模型,利用遷移學習減少模型訓練所需數(shù)據(jù)量,提升模型泛化能力。同時,融合邊緣計算技術,實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)分析與決策,減輕中心服務器負擔,提高系統(tǒng)響應速度。

        參考文獻

        [1] 王宏偉,董芳玲. 廣播電視無線發(fā)射機房自動化監(jiān)控系統(tǒng)設計與應用[J]. 電視技術,2019,43(3):109-112.

        [2] 陳麗君. 發(fā)射臺自動化監(jiān)控系統(tǒng)的構建[J]. 西部廣播電視,2021,42(18):220-224.

        [3] 孫健. 廣播電視無線發(fā)射機房自動化監(jiān)控系統(tǒng)的設計與應用[J]. 無線互聯(lián)科技,2022,19(20):14-16.

        [4] 劉斌,蘇心宇,王浩宇,等. 機房自動化監(jiān)控系統(tǒng)的設計和應用[J]. 科學技術創(chuàng)新,2021(21):36-37.

        [5] 韓波. 5G 在發(fā)射臺機房自動化監(jiān)控中的應用[J]. 電子世界,2021(15):188-189.

        [6] 王應穩(wěn). 發(fā)射臺中心機房自動化監(jiān)控系統(tǒng)的升級改造[J]. 電視技術,2022,46(10):110-112.

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