摘要:服務(wù)器設備的異常高溫在機房?jì)炔繒?huì )形成熱點(diǎn),不僅會(huì )影響服務(wù)器的穩定和壽命,還會(huì )導致機房制冷效率的降低,從而增加機房的制冷能耗,增加運營(yíng)費用。導致產(chǎn)生熱點(diǎn)的原因有很多,例如空氣流通不暢、風(fēng)扇失靈、長(cháng)時(shí)間滿(mǎn)負荷運行等等。通過(guò)自動(dòng)診斷熱點(diǎn)的成因,可以有針對性的消除熱點(diǎn),為機房環(huán)境控制提供數據支持,有助于降低機房制冷能耗。根據熱像儀拍攝的服務(wù)器出風(fēng)口一側的紅外圖像,利用人工智能技術(shù),提出了自動(dòng)診斷熱點(diǎn)成因的方法。針對實(shí)際工程應用中熱點(diǎn)樣本數量不足的問(wèn)題,提出了基于深度卷積對抗生成網(wǎng)絡(luò )(DCGAN)合成熱點(diǎn)樣本的解決方案。通過(guò)多組實(shí)驗驗證了方法的有效性,熱點(diǎn)成因的診斷準確率約為95%。