YF项目SAP故障诊断问题

    1、更换Intel芯片以太网卡,并配置驱动及offload、RSS禁用项。将此网卡作为群集public网络。(此步骤解决上次报错中的服务器集成网卡资源PI双机联机的切换负载故障)

    2、在上一步成功后刷新集成网卡固件至当前最新版本,由版本527刷新到539。刷新成功。(此步骤解决上次报错中存在的固件与驱动不匹配报错信息)

    3、将PI双机联机、当前群集资源按照最佳配置为1号机运行:PI,MSCS资源,2号机运行:PI,Oracle资源。并在13日进行了如下测试:

            a、MSCS资源切换测试,切换和回切各5次。

            b、Oracle资源切换测试,切换和回切各5次。

            c、PI资源切换测试,切换和回切各5次。

         以上测试和频率旨在考察更换网卡和固件刷新后的private及public(主要是public因为PI和Oracle等资源主要依赖public进行队列通信)是否正常,是否会导致群集切换带来的资源负载高引发的群集故障及系统报错。测试结果:正常无报错。

    4、用户工程师在相关文档的参考下,自己操作进行AIX HACMP环境下的存储扩容。扩容步骤正确,但有如下问题。后经我调试解决。

            a、用户对HACMP环境操作不熟练,亟需得到更深入的AIX和HACMP培训。

            b、当年的HACMP实施没有文档,而维护HACMP最基本的了解主备盘顺序未知,亟需在未来的维护中得到规范化的小机及存储维保管理。

            c、HACMP配置有隐患:基于MPIO协议配置的部分盘,而不是AIX推荐的SAS协议。

            d、小机有一台的网卡没有工作在千兆速率上,正常千兆速率应该是亮橙色,而不是绿色。

            e、EMC配置aix HACMP有配置错误,属于EMC安装和规划范畴,目前无法修改必须停机重新设计,成本较大。带来的影响是产生“鬼盘”disk3,导致扩容HACMP有警告报错,目前不影响系统,但对未来坏盘重新划盘扩容有影响,目前扩容为disk9。亟需得到深入的存储配置保障。

            f、在配置过程中发现重启HACMP导致小机的部分网络路由丢失,发现是没有使用inittable方式,导致没有永久写入AIX,此问题已解决。

### CW RU 数据集特征提取与故障诊断方法实现 #### 1. CWRU 数据集简介 CWRU (Case Western Reserve University) 轴承数据集是机械故障诊断领域广泛使用的公开数据集之一。该数据集包含了不同工况下轴承的振动信号,适用于研究机械设备的状态监测和故障诊断。 #### 2. 特征提取技术 为了有效识别不同的故障模式,在处理原始振动信号之前通常会先进行预处理并提取有用的特征向量。常用的特征提取方法包括但不限于: - **时域分析**:计算均值、方差、峰峰值等统计特性。 - **频域分析**:利用快速傅里叶变换(FFT),获取频率谱中的显著成分。 - **时频分析**:采用短时傅立叶变换(STFT)或小波变换(WT),捕捉瞬态变化信息[^1]。 ```python import numpy as np from scipy.fft import fft def extract_time_domain_features(signal): mean_value = np.mean(signal) std_deviation = np.std(signal, ddof=1) peak_to_peak = max(signal) - min(signal) return { 'mean': mean_value, 'std': std_deviation, 'peak-to-peak': peak_to_peak } def compute_fft(signal, sample_rate): N = len(signal) T = 1 / sample_rate yf = fft(signal) xf = np.linspace(0.0, 1/(2*T), N//2) amplitude_spectrum = 2/N * abs(yf[:N//2]) return xf, amplitude_spectrum ``` #### 3. 故障分类算法应用 完成特征工程之后,可以选用多种机器学习模型来进行故障类型的自动识别。常见的有支持向量机(SVM)、随机森林(RF)以及深度神经网络(DNN)等监督式学习方法。这些模型能够根据训练样本建立映射关系,并预测未知测试集中各条记录所属类别标签。 ```python from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) clf = SVC(kernel='rbf') clf.fit(X_train, y_train) predictions = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print(f'Accuracy: {accuracy:.4f}') ```
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