基于深度學習的調控中心自動化機房實時監控系統設計

摘要：隨著信息技術的飛速發展，調控中心自動化機房作為數據中心的核心，其穩定運行至關重要。設計了一套基于深度學習的自動化監控系統，包含智能環境監控、設備狀態感知及安全事件預警三大功能模塊，結合高清視頻監控系統、高性能計算服務器及物聯網傳感器網絡的硬件設計，實現了機房的全面智能監控。運行測試結果表明，系統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

在數字化時代背景下，調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據穩定傳輸與處理的關鍵。傳統監控系統難以滿足復雜環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出巨大潛力，為調控中心自動化機房的實時監控提供了新的技術手段。

1 調控中心自動化機房實時監控系統的需求分析

1.1 功能需求

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

1.2 性能需求

系統性能需滿足高速數據處理與低延遲響應要求：①高并發處理能力。確保在多路高清視頻流與大量傳感器數據輸入下，系統仍能流暢運行。②高精度監測。準確率需達到99%，減少誤報與漏報。③實時性。數據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 基于深度學習的調控中心自動化機房實時監控系統功能設計

2.1 智能環境監控功能

智能環境監控功能模塊集成了高清視頻監控與環境參數分析，利用深度學習算法實現對機房環境的全面、實時監控與智能響應。該模塊具體包含以下功能項：①高清視頻流智能分析。運用卷積神經網絡（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多維度環境參數監測。集成溫濕度、氣體濃度等傳感器，利用長短期記憶網絡（long short-term memory，LSTM）模型分析歷史數據，預測環境趨勢，一旦參數異常，即可自動調節機房環境至最適狀態[2]，確保運行安全與效率。智能環境監控功能模塊流程如圖1 所示。

2.2 設備狀態感知功能

設備狀態感知功能模塊旨在對機房內關鍵設備的運行狀態進行實時監測與預測性維護，確保設備高效穩定運行。該模塊核心功能項包括：①振動噪聲分析。傳感器數據經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神經網絡（recurrent neural network，RNN）分析，預警潛在故障[3]。②熱成像監測。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性能參數預測。整合電流、電壓等數據，利用深度神經網絡（deep neural network，DNN）模型預測設備性能衰退趨勢，提前規劃維護，確保設備持續可靠運行（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。利用視頻監控系統捕獲的實時畫面，通過YOLO 等對象檢測算法識別異常人物入侵，一旦發現未經授權的人員進入敏感區域，及時觸發報警系統。②火災預警。結合熱成像與煙霧探測器數據，訓練深度學習模型識別初期火源與煙霧特征[4]，實現早期火災預警，減少相關損失。③網絡攻擊檢測。通過分析網絡流量日志，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，判定為潛在的網絡攻擊，及時隔離并報告。

3 基于深度學習的調控中心自動化機房實時監控系統硬件設計

3.1 高清視頻監控系統設計

高清視頻監控系統是實時監控的核心組件，本文采用杭州海康威視數字技術股份有限公司DS-2CD6D26C 系列智能網絡攝像機，該系列支持4K超高清分辨率，內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 不間斷監控。利用光纖傳輸視頻數據至機房的數據中心。采用杭州海康威視數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 內存，保證大規模數據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，加速神經網絡訓練與推理過程，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范）固態硬盤（solidstate disk，SSD）陣列，確保高速的數據讀寫，支撐大數據量的實時分析任務[6]。

3.3 物聯網傳感器網絡設計

物聯網傳感器網絡覆蓋機房環境監測與設備狀態監控，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 智能電力監控傳感器，用于實時收集環境溫濕度、電力質量、設備振動等關鍵指標。傳感器節點通過低功耗的LoRa 廣域網（LoRawide area network，LoRaWAN）技術連接至網關，再由網關上傳數據至服務器。采用樹莓派4 Model B作為邊緣計算節點，對數據進行預處理并執行初步異常檢測，減輕服務器負擔。邊緣節點運行輕量級機器學習算法，如異常檢測模型，對實時數據進行分析，并立即上報異常情況。

4 調控中心自動化機房實時監控系統的運行測試

4.1 功能測試

功能測試條件準備包括構建模擬機房環境、部署監控系統，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，觀察系統是否及時響應并正確分類報警；同時，檢查設備狀態感知功能是否準確預測即將發生的故障，功能測試結果如表1 所示。

系統在功能測試中展現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，模擬大數據流輸入（如并發視頻流、海量傳感器數據）。

性能測試詳細過程如下：使用壓力測試工具生成模擬數據流，監控系統處理能力、資源占用率及穩定性，性能測試結果如表2 所示。性能測試結果顯示，系統在高負載情況下仍能保持高效數據處理能力，資源占用合理，未出現中斷，證明系統設計能滿足高性能運行需求，確保長期穩定監控。

5 結語

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

參考文獻

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

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

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

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