一种基于低温环境下的固态硬盘智能温控方法及系统与流程

本发明涉及固态硬盘处理技术领域，特别涉及一种基于低温环境下的固态硬盘智能温控方法及系统。

背景技术：

在市场上的电子产品都有遇到一个问题，就是怎么在低温这种恶劣环境下，电子产品还能发挥其作用不被低温这种恶劣环境影响其性能。比如存储行业中，固态硬盘工业级宽温能保持到-40℃~+85℃稳定运行，而军工级的要求是在-55℃~+125℃稳定运行，但是由于闪存级别在低温环境下有差异，按照军工级标准在低温-55℃还能稳定运行就需要不断筛选，时间增加，人力成本也随之不断增加。

固态硬盘（solidstatedisk，ssd），是用固态电子存储芯片阵列制成的硬盘，其具有读写速度快、防震抗摔性高、功耗低、噪音小等优点。在实际应用时，固态硬盘可以应用到多个环境下。然而，在一些低温环境下，固态硬盘的性能可能会受到影响。因此，如何确保固态硬盘在低温环境下的性能是现阶段需要解决的一个技术问题。

技术实现要素：

为改善相关技术中存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于低温环境下的固态硬盘智能温控方法及系统。

第一方面，提供了一种基于低温环境下的固态硬盘智能温控方法，包括：

获取目标固态硬盘在n个温度监测时段内每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录；其中，所述第一数据读存记录包括数据读取记录、数据写入记录以及数据缺失记录，n为大于1的整数；

基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，其中，所述温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征提取和记录特征整合，所述温度影响数据与所述温度监测时段具有一一对应的关系，所述第二数据读存记录为所述第一数据读存记录的子记录；

采用所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，其中，所述温度影响数据、所述第二数据读存记录以及所述第三数据读存记录具有一一对应的关系；

基于所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，生成当前硬盘状态指标；通过所述当前硬盘状态指标确定所述目标固态硬盘的当前运行状态是否正常；若所述当前运行状态为异常，对所述目标固态硬盘所处的环境进行温度调节。

可选的，所述获取目标固态硬盘在n个温度监测时段内每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，包括：

对所述n个温度监测时段内的所述每个温度监测时段进行测温区域划分，得到所述每个温度监测时段所对应的测温区域划分结果；

基于所述每个温度监测时段所对应的测温区域划分结果确定所述每个温度监测时段所对应的数据缺失记录；

基于所述每个温度监测时段所对应的测温区域划分结果确定所述每个温度监测时段所对应的温度变化权重；获取所述每个温度监测时段所对应的数据读取记录以及所述每个温度监测时段所对应的数据写入记录；

基于所述每个温度监测时段所对应的数据缺失记录、所述每个温度监测时段所对应的温度变化权重、所述每个温度监测时段所对应的数据读取记录以及所述每个温度监测时段所对应的数据写入记录，生成所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录。

可选的，所述基于所述每个温度监测时段所对应的测温区域划分结果确定所述每个温度监测时段所对应的数据缺失记录，包括：

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内存在可修正的时段区间，则将第一数据缺失记录确定为数据缺失记录；其中，所述第一数据缺失记录为与所述测温区域划分结果对应的静态数据缺失记录；

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内不存在可修正的时段区间，则将第二数据缺失记录确定为数据缺失记录；其中，所述第二数据缺失记录为与所述测温区域划分结果对应的动态数据缺失记录；

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内存在可修正的时段节点，则将第三数据缺失记录确定为数据缺失记录；其中，所述第三数据缺失记录为与所述测温区域划分结果对应的隐藏数据缺失记录；

所述基于所述每个温度监测时段所对应的测温区域划分结果确定所述每个温度监测时段所对应的温度变化权重，包括：

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内存在具有性能参数变化记录的响应数据，则将第一性能响应权重确定为温度变化权重；其中，所述第一性能响应权重根据具有性能参数变化记录的响应数据得到；

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内存在响应数据，且所述响应数据不具有性能参数变化记录，则将第二性能响应权重确定为温度变化权重；其中，所述第二性能响应权重根据不具有性能参数变化记录的响应数据对应的数据特征分布队列得到；

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内不存在可修正的时段区间，则将第三性能响应权重确定为温度变化权重；其中，所述第三性能响应权重根据所述测温区域划分结果对应的区域相关性系数对应的相关性序列得到；

所述基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，包括：

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内不存在可修正的时段区间，则生成第一温度影响数据，其中，所述第一温度影响数据属于所述温度影响数据，所述第一温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征提取；

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内存在响应数据，且所述响应数据不具有性能参数变化记录，则生成所述第一温度影响数据；

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内存在响应数据，且所述响应数据具有性能参数变化记录，则生成第二温度影响数据，其中，所述第二温度影响数据属于所述温度影响数据，所述第二温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征整合；

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内存在响应数据，且用于指示所述响应数据的性能参数变化记录的性能变化曲线，则基于原始硬盘配置参数生成所述第一温度影响数据或所述第二温度影响数据；其中，所述原始硬盘配置参数基于目标固态硬盘的出厂信息所对应的类别标签确定。

可选的，

所述基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，包括：

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内不存在可修正的时段区间，则生成第一温度影响数据，其中，所述第一温度影响数据属于所述温度影响数据，所述第一温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征提取；

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内存在可修正的时段区间，则生成第二温度影响数据，其中，所述第二温度影响数据属于所述温度影响数据，所述第二温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征整合；

或

所述基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，包括：

基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，采用已训练的数据分析模型生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，其中，所述已训练的数据分析模型为数据关联性分析模型、数据传递性分析模型或基于人工智能的多维特征聚类模型；

其中，所述采用所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，包括：

若所述已训练的数据分析模型为所述数据关联性分析模型，则基于所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，采用所述数据关联性分析模型对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录；

若所述已训练的数据分析模型为所述数据传递性分析模型，则基于所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，采用所述数据传递性分析模型对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录；

若所述已训练的数据分析模型为所述基于人工智能的多维特征聚类模型，则基于所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，采用所述基于人工智能的多维特征聚类模型对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录。

可选的，所述基于所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，生成当前硬盘状态指标，包括：

基于所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，确定所述每个温度监测时段所对应的固态硬盘指标矩阵，其中，所述固态硬盘指标矩阵为所述第三数据读存记录在预设指标特征相关权重下的固态硬盘指标矩阵；

基于所述每个温度监测时段所对应的固态硬盘指标矩阵，确定所述每个温度监测时段所对应的固态硬盘运行状态曲线；

基于所述每个温度监测时段所对应的固态硬盘运行状态曲线，确定所述每个温度监测时段所对应的运行状态偏差分布，其中，所述运行状态偏差分布为所述第三数据读存记录在预设指标特征相关权重下的实时状态偏差；

基于所述每个温度监测时段所对应的运行状态偏差分布以及所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，确定所述每个温度监测时段所对应的目标第三数据读存记录；

基于所述每个温度监测时段所对应的目标第三数据读存记录，确定所述每个温度监测时段所对应的当前硬盘状态指标；

其中，所述基于所述每个温度监测时段所对应的运行状态偏差分布以及所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，确定所述每个温度监测时段所对应的目标第三数据读存记录，包括：基于所述每个温度监测时段所对应的运行状态偏差分布以及所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，确定所述每个温度监测时段所对应的待处理第三数据读存记录；对所述每个温度监测时段所对应的待处理第三数据读存记录进行流程记录筛分处理，得到所述每个温度监测时段所对应的目标第三数据读存记录；

其中，所述基于所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，生成当前硬盘状态指标，包括：

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述目标第三数据读存记录满足硬盘运行指标条件，则生成第一当前硬盘状态指标，其中，所述第一当前硬盘状态指标属于所述当前硬盘状态指标，所述第一当前硬盘状态指标表示所述目标第三数据读存记录为正常读存记录；

针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述目标第三数据读存记录不满足硬盘运行指标条件，则生成第二当前硬盘状态指标，其中，所述第二当前硬盘状态指标属于所述当前硬盘状态指标，所述第二当前硬盘状态指标表示所述目标第三数据读存记录为异常读存记录。

可选的，所述通过所述当前硬盘状态指标确定所述目标固态硬盘的当前运行状态是否正常，包括：

若所述当前硬盘状态指标为所述第一当前硬盘状态指标，则判定所述目标固态硬盘的当前运行状态正常；

若所述当前硬盘状态指标为所述第二当前硬盘状态指标，则判定所述目标固态硬盘的当前运行状态异常。

可选的，对所述目标固态硬盘所处的环境进行温度调节，包括：

按照设定温差间隔对对所述目标固态硬盘所处的环境进行升温。

可选的，所述方法还包括：

获取对所述设定温差间隔进行修改的第一修改指令，根据所述第一修改指令对所述设定温差间隔进行修改。

可选的，所述方法还包括：

获取对所述温度监测时段进行修改的第一修改指令，根据所述第一修改指令对所述温度监测时段进行修改。

第二方面，提供了一种基于低温环境下的固态硬盘智能温控系统，包括互相之间通信的智能温控设备和目标固态硬盘；其中，所述智能温控设备用于：

获取目标固态硬盘在n个温度监测时段内每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录；其中，所述第一数据读存记录包括数据读取记录、数据写入记录以及数据缺失记录，n为大于1的整数；

基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，其中，所述温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征提取和记录特征整合，所述温度影响数据与所述温度监测时段具有一一对应的关系，所述第二数据读存记录为所述第一数据读存记录的子记录；

采用所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，其中，所述温度影响数据、所述第二数据读存记录以及所述第三数据读存记录具有一一对应的关系；

基于所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，生成当前硬盘状态指标；通过所述当前硬盘状态指标确定所述目标固态硬盘的当前运行状态是否正常；若所述当前运行状态为异常，对所述目标固态硬盘所处的环境进行温度调节。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。

能够基于不同的温度监测时段分别对目标固态硬盘的数据读存记录进行筛分和精简，从而确保生成的当前硬盘状态指标能够实时准确地反映目标固态硬盘的实际性能参数，这样能够在通过当前硬盘状态指标确定目标固态硬盘的当前运行状态为异常时，对目标固态硬盘所处的环境进行温度调节。在对目标固态硬盘所处的环境进行温度调节时是基于当前硬盘状态指标进行逐级调节的，因而能够在保证目标固态硬盘所处的环境的环境温度不会出现骤变，从而在确保平滑的温度调节的前提下实现对目标固态硬盘的性能维护，同时也能够避免大幅度的温度调节对环境中的其他设备带来的负面影响。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种基于低温环境下的固态硬盘智能温控方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种基于低温环境下的固态硬盘智能温控系统的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种基于低温环境下的固态硬盘智能温控设备的硬件结构图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

为确保固态硬盘在低温环境下的性能，本发明实施例提供了基于低温环境下的固态硬盘智能温控方法、系统及设备。请首先参阅图1，示出了基于低温环境下的固态硬盘智能温控方法的流程图，所述方法可以应用于智能温控设备，进一步可以包括以下步骤s11-步骤s14所描述的内容。

步骤s11，获取目标固态硬盘在n个温度监测时段内每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录。

例如，第一数据读存记录包括数据读取记录、数据写入记录以及数据缺失记录，n为大于1的整数。

步骤s12，基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据。

例如，所述温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征提取和记录特征整合，所述温度影响数据与所述温度监测时段具有一一对应的关系，所述第二数据读存记录为所述第一数据读存记录的子记录。

步骤s13，采用所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录。

例如，其中，所述温度影响数据、所述第二数据读存记录以及所述第三数据读存记录具有一一对应的关系。

步骤s14，基于所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，生成当前硬盘状态指标；通过所述当前硬盘状态指标确定所述目标固态硬盘的当前运行状态是否正常；若所述当前运行状态为异常，对所述目标固态硬盘所处的环境进行温度调节。

例如，当前硬盘指标状态可以包括目标固态硬盘的各项运行指标数据。若当前运行状态为异常，则表明目标固态硬盘在低温环境下的性能受到影响，通过对目标固态硬盘所处的环境进行温度调节，例如适当增温，能够改善目标固态硬盘受到的低温影响，从而确保固态硬盘在低温环境下的性能。

可以理解，通过上述步骤s11-步骤s14所描述的内容，首先获取目标固态硬盘在n个温度监测时段内每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，其次生成每个温度监测时段所对应的温度影响数据，然后对每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理得到每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，最后基于每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录生成当前硬盘状态指标并在通过当前硬盘状态指标确定目标固态硬盘的当前运行状态为异常时，对目标固态硬盘所处的环境进行温度调节。

如此，能够基于不同的温度监测时段分别对目标固态硬盘的数据读存记录进行筛分和精简，从而确保生成的当前硬盘状态指标能够实时准确地反映目标固态硬盘的实际性能参数，这样能够在通过当前硬盘状态指标确定目标固态硬盘的当前运行状态为异常时，对目标固态硬盘所处的环境进行温度调节。在对目标固态硬盘所处的环境进行温度调节时是基于当前硬盘状态指标进行逐级调节的，因而能够在保证目标固态硬盘所处的环境的环境温度不会出现骤变，从而在确保平滑的温度调节的前提下实现对目标固态硬盘的性能维护，同时也能够避免大幅度的温度调节对环境中的其他设备带来的负面影响。

在一些示例中，步骤s11所描述的获取目标固态硬盘在n个温度监测时段内每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，进一步可以包括步骤s111-步骤s114所描述的内容。

步骤s111，对所述n个温度监测时段内的所述每个温度监测时段进行测温区域划分，得到所述每个温度监测时段所对应的测温区域划分结果。

步骤s112，基于所述每个温度监测时段所对应的测温区域划分结果确定所述每个温度监测时段所对应的数据缺失记录。

步骤s113，基于所述每个温度监测时段所对应的测温区域划分结果确定所述每个温度监测时段所对应的温度变化权重；获取所述每个温度监测时段所对应的数据读取记录以及所述每个温度监测时段所对应的数据写入记录。

步骤s114，基于所述每个温度监测时段所对应的数据缺失记录、所述每个温度监测时段所对应的温度变化权重、所述每个温度监测时段所对应的数据读取记录以及所述每个温度监测时段所对应的数据写入记录，生成所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录。

可以理解，通过应用上述步骤s111-步骤s114，能够完整地获取第一数据读存记录。

进一步地，步骤s112所描述的基于所述每个温度监测时段所对应的测温区域划分结果确定所述每个温度监测时段所对应的数据缺失记录，示例性地可以通过以下步骤s1121-步骤s1123所描述的内容实现。

步骤s1121，针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内存在可修正的时段区间，则将第一数据缺失记录确定为数据缺失记录；其中，所述第一数据缺失记录为与所述测温区域划分结果对应的静态数据缺失记录。

步骤s1122，针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内不存在可修正的时段区间，则将第二数据缺失记录确定为数据缺失记录；其中，所述第二数据缺失记录为与所述测温区域划分结果对应的动态数据缺失记录。

步骤s1123，针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内存在可修正的时段节点，则将第三数据缺失记录确定为数据缺失记录；其中，所述第三数据缺失记录为与所述测温区域划分结果对应的隐藏数据缺失记录。

如此，基于上述步骤s1121-步骤s1123所描述的内容，能够根据温度监测时段是否存在可修正的时段区间或者时段节点从不同角度确定数据缺失记录。这样，可以确保数据缺失记录能够与多种温度场景相结合。

进一步地，步骤s113所描述的基于所述每个温度监测时段所对应的测温区域划分结果确定所述每个温度监测时段所对应的温度变化权重，可以包括以下步骤s1131-步骤s1133所描述的内容。

步骤s1131，针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内存在具有性能参数变化记录的响应数据，则将第一性能响应权重确定为温度变化权重；其中，所述第一性能响应权重根据具有性能参数变化记录的响应数据得到。

步骤s1132，针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内存在响应数据，且所述响应数据不具有性能参数变化记录，则将第二性能响应权重确定为温度变化权重；其中，所述第二性能响应权重根据不具有性能参数变化记录的响应数据对应的数据特征分布队列得到。

步骤s1133，针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述测温区域划分结果为温度监测时段内不存在可修正的时段区间，则将第三性能响应权重确定为温度变化权重；其中，所述第三性能响应权重根据所述测温区域划分结果对应的区域相关性系数对应的相关性序列得到。

如此，能够灵活地确定温度变化权重，避免在确定温度变化权重时因不同的场景而产生的误差。

在一个可能的实施例中，为了确保温度影响数据能够准确地反映温度对固态硬盘的多角度影响，步骤s12所描述的基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，可以包括以下步骤s121-步骤s124所描述的内容。

步骤s121，针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内不存在可修正的时段区间，则生成第一温度影响数据，其中，所述第一温度影响数据属于所述温度影响数据，所述第一温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征提取。

步骤s122，针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内存在响应数据，且所述响应数据不具有性能参数变化记录，则生成所述第一温度影响数据。

步骤s123，针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内存在响应数据，且所述响应数据具有性能参数变化记录，则生成第二温度影响数据，其中，所述第二温度影响数据属于所述温度影响数据，所述第二温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征整合。

步骤s124，针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内存在响应数据，且用于指示所述响应数据的性能参数变化记录的性能变化曲线，则基于原始硬盘配置参数生成所述第一温度影响数据或所述第二温度影响数据；其中，所述原始硬盘配置参数基于目标固态硬盘的出厂信息所对应的类别标签确定。

这样一来，通过执行上述步骤s121-步骤s124，能够确保温度影响数据能够准确地反映温度对固态硬盘的多角度影响。

可选的，步骤s12所描述的基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，还可以通过以下两个实施方式实现。

第一个实施方式，针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内不存在可修正的时段区间，则生成第一温度影响数据，其中，所述第一温度影响数据属于所述温度影响数据，所述第一温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征提取；针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述数据缺失记录用于指示温度监测时段内存在可修正的时段区间，则生成第二温度影响数据，其中，所述第二温度影响数据属于所述温度影响数据，所述第二温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征整合。

第二个实施方式，基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，采用已训练的数据分析模型生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，其中，所述已训练的数据分析模型为数据关联性分析模型、数据传递性分析模型或基于人工智能的多维特征聚类模型。

在一些示例中，步骤s13所描述的采用所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，进一步可以包括以下步骤s131-步骤s133所描述的内容。

步骤s131，若所述已训练的数据分析模型为所述数据关联性分析模型，则基于所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，采用所述数据关联性分析模型对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录。

步骤s132，若所述已训练的数据分析模型为所述数据传递性分析模型，则基于所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，采用所述数据传递性分析模型对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录。

步骤s133，若所述已训练的数据分析模型为所述基于人工智能的多维特征聚类模型，则基于所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，采用所述基于人工智能的多维特征聚类模型对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录。

如此，能够基于不同的数据分析模型对第二数据读存记录进行处理，从而精准地筛分出第三数据读存记录。

在一个可能的实施例中，步骤s14所描述的基于所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，生成当前硬盘状态指标，进一步可以包括步骤s141-步骤s145所描述的内容。

步骤s141，基于所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，确定所述每个温度监测时段所对应的固态硬盘指标矩阵，其中，所述固态硬盘指标矩阵为所述第三数据读存记录在预设指标特征相关权重下的固态硬盘指标矩阵。

步骤s142，基于所述每个温度监测时段所对应的固态硬盘指标矩阵，确定所述每个温度监测时段所对应的固态硬盘运行状态曲线。

步骤s143，基于所述每个温度监测时段所对应的固态硬盘运行状态曲线，确定所述每个温度监测时段所对应的运行状态偏差分布，其中，所述运行状态偏差分布为所述第三数据读存记录在预设指标特征相关权重下的实时状态偏差。

步骤s144，基于所述每个温度监测时段所对应的运行状态偏差分布以及所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，确定所述每个温度监测时段所对应的目标第三数据读存记录。

步骤s145，基于所述每个温度监测时段所对应的目标第三数据读存记录，确定所述每个温度监测时段所对应的当前硬盘状态指标。

可以理解的是，通过执行上述步骤s141-步骤s145，能够对固态硬盘指标矩阵进行解析，从而考虑目标固态硬盘的运行状态偏差分布，这样能够从多个维度确定出当前硬盘状态指标。

进一步地，步骤s144所描述的基于所述每个温度监测时段所对应的运行状态偏差分布以及所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，确定所述每个温度监测时段所对应的目标第三数据读存记录，包括：基于所述每个温度监测时段所对应的运行状态偏差分布以及所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，确定所述每个温度监测时段所对应的待处理第三数据读存记录；对所述每个温度监测时段所对应的待处理第三数据读存记录进行流程记录筛分处理，得到所述每个温度监测时段所对应的目标第三数据读存记录；

可选的，步骤s14所描述的基于所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，生成当前硬盘状态指标，还可以包括以下实施方式：针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述目标第三数据读存记录满足硬盘运行指标条件，则生成第一当前硬盘状态指标，其中，所述第一当前硬盘状态指标属于所述当前硬盘状态指标，所述第一当前硬盘状态指标表示所述目标第三数据读存记录为正常读存记录；针对所述n个温度监测时段中的任意一个温度监测时段，若所述目标第三数据读存记录不满足硬盘运行指标条件，则生成第二当前硬盘状态指标，其中，所述第二当前硬盘状态指标属于所述当前硬盘状态指标，所述第二当前硬盘状态指标表示所述目标第三数据读存记录为异常读存记录。

在上述基础上，步骤s14所描述的通过所述当前硬盘状态指标确定所述目标固态硬盘的当前运行状态是否正常，包括：若所述当前硬盘状态指标为所述第一当前硬盘状态指标，则判定所述目标固态硬盘的当前运行状态正常；若所述当前硬盘状态指标为所述第二当前硬盘状态指标，则判定所述目标固态硬盘的当前运行状态异常。

进一步地，步骤s14所描述的对所述目标固态硬盘所处的环境进行温度调节，包括：按照设定温差间隔对对所述目标固态硬盘所处的环境进行升温。

更进一步地，所述方法还包括：获取对所述设定温差间隔进行修改的第一修改指令，根据所述第一修改指令对所述设定温差间隔进行修改。

更进一步地，所述方法还包括：获取对所述温度监测时段进行修改的第一修改指令，根据所述第一修改指令对所述温度监测时段进行修改。

基于上述同样的发明构思，请结合参阅图2，还提供了一种基于低温环境下的固态硬盘智能温控系统100，包括互相之间通信的智能温控设备200和目标固态硬盘300；其中，所述智能温控设备200用于：

获取目标固态硬盘在n个温度监测时段内每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录；其中，所述第一数据读存记录包括数据读取记录、数据写入记录以及数据缺失记录，n为大于1的整数；

基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，其中，所述温度影响数据用于对第二数据读存记录进行记录特征提取和记录特征整合，所述温度影响数据与所述温度监测时段具有一一对应的关系，所述第二数据读存记录为所述第一数据读存记录的子记录；

采用所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据，对所述每个温度监测时段所对应的第二数据读存记录进行处理，得到所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，其中，所述温度影响数据、所述第二数据读存记录以及所述第三数据读存记录具有一一对应的关系；

基于所述每个温度监测时段所对应的第三数据读存记录，生成当前硬盘状态指标；通过所述当前硬盘状态指标确定所述目标固态硬盘的当前运行状态是否正常；若所述当前运行状态为异常，对所述目标固态硬盘所处的环境进行温度调节。

关于上述系统实施例的描述请参阅图1所示的方法实施例的描述。

基于上述同样的发明构思，请结合参阅图3，示出了智能温控设备200，所述智能温控设备200包括互相之间通信的处理器210和存储器220，所述处理器210用于从所述存储器220中读取计算机程序并运行，以实现图1所示的方法。

以上实施方式中的各种技术特征可以任意进行组合，只要特征之间的组合不存在冲突或矛盾，但是限于篇幅，未进行一一描述，因此上述实施方式中的各种技术特征的任意进行组合也属于本说明书公开的范围。

综上，基于上述方案，相较于现有技术，能够基于不同的温度监测时段分别对目标固态硬盘的数据读存记录进行筛分和精简，从而确保生成的当前硬盘状态指标能够实时准确地反映目标固态硬盘的实际性能参数，这样能够在通过当前硬盘状态指标确定目标固态硬盘的当前运行状态为异常时，对目标固态硬盘所处的环境进行温度调节。在对目标固态硬盘所处的环境进行温度调节时是基于当前硬盘状态指标进行逐级调节的，因而能够在保证目标固态硬盘所处的环境的环境温度不会出现骤变，从而在确保平滑的温度调节的前提下实现对目标固态硬盘的性能维护，同时也能够避免大幅度的温度调节对环境中的其他设备带来的负面影响。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的内容，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。