基于网络拓朴结构的智能故障定位系统设计与实现

故障管理是网络管理的一个重要组成部分.故障在网络运行中不可避免,一旦故障发生,会在网络中传播、智能故障定位是实现网络故障管理自动化的关键。文章介绍了一个基于网络拓扑结构的智能故障定位系统的设计与实现，主要包括总本功能设计、智能故障定位算法的设计与实现等。     

基于SNMP的网络故障管理系统的设计与实现

故障管理是整个网络管理的核心,也是最难实现的部分.设计一个基于SNMP协议和数据库的故障管理系统,包含故障发现、故障定位、故障报警等功能,并在此基础上完整地实现了该系统.     

基于专家系统的网络故障管理系统的设计

故障管理是网络管理中最基本的内容之一。网络出现故障时，智能故障定位是实现网络故障管理自动化的关键。结合网络管理与专家系统的知识，提出了一种基于专家系统的网络故障管理系统结构；着重介绍了此系统的几个重要功能模块，并说明使用专家系统进行网络故障管理的优点。结果表明，该系统很好地发挥了专家系统的智能性，能够快速准确地诊断出网络系统的故障，并能提出有效的重构方案，完全适合于网络系统的故障诊断。     

一种实现故障定位技术的研究

1　问题的提出故障诊断的主要目的是实现故障预防或故障发生时的定位、机理分析与故障保护和隔离等,实现故障定位是故障诊断的关键内容之一.由于神经网络的学习特性和对非线性对象的描述特性,因而被广泛应用在故障诊断这样的智能领域.然而从以往文献看[1,2],主要是将对象作为黑箱来研究.若网络结构简单则不足以描述对象,网络结构复杂则训练速度太慢,不适合在线动态诊断.神经网络诊断系统是一个神经网络专家系统,将诊断推理转变为网络的静态计算过程,这是一种基于浅知识的诊断方法[3].上述方法在实现故障定位时相当困难,已知的定位方法往往要…     

基于Java的网络管理系统的告警管理功能设计

一个高效的网管软件是网络运行的可靠保证。文章介绍了一个实用的基于Java的网络管理系统中的告警管理功能的设计实现,主要包括总体功能设计,服务器端功能和客户端功能设计,特别介绍了一种解决告警风暴的方法,以及故障定位的设想。     

一种基于移动Agent的异构网络管理模型

分析了集中式网络管理方法的局限性,介绍了移动Agent的特点及与传统方法相比的优势,提出了一种针对异构网络的基于移动Agent的网管模型,详细地介绍了该模型的设计思想、结构、管理方式及安全性、容错性、独立性等特点。设计实现了两种移动Agent:故障诊断代理和故障搜索代理。使用它们评估和验证了移动A gent管理实际的异构网络的能力,它们能够在一个特定大小的网络中准确定位故障并分析故障的原因。     

基于DIA的分布式智能网络故障管理

介绍了网络故障管理的基本功能与方法,并针对故障管理过程中面临的问题与困难,在同已有技术相比较的基础上,引入多种人工智能技术来实现复杂的故障管理。同时,考虑到网络的分布性、动态性,提出了将智能Agent技术与故障诊断技术相结合,实现分布式基于智能Agent的网络故障管理。     

基于故障指示器的配电线路故障定位算法研究与程序设计

近年来国内网都在积极规划和建设智能电网,而智能电网中配电线路故障定位一直是个研究的热点和难点。其中故障定位的方法有很多,本文主要针对配电网中故障指示器定位的准确性一直没有得到有效的解决,从而设计了一套故障定位算法以及故障定位程序。该算法根据故障指示器定位的原理以及云南电网实际线路情况,通过建立了配电网网拓扑模型,采用逻辑位置标示和故障事件集的概念,通过逻辑分析从而得出故障位置,并且判断故障类型。其中故障事件由多条遥信抽象出来,目前该故障定位算法已应用在云南电网配电线路故障监测系统主站中,通过实际现象表明,该算法和程序在不影响线路正常工作的前提下,能够准确地定位出故障发生的位置,并能准确判断故障类型。该方法原理简单,定位准确度高,成本较低,易于推广。     

面向智能配网的低压直流电路故障诊断与定位分析

针对配网台区智能化的需求,提出一种低压直流线路故障的诊断与定位方法.首先分析了在智能配网背景下,低压直流配网的形态特征,建立了低压直流配网的故障模型,分析了智能设备在配网故障诊断中的作用.然后讨论了不同类型的接地故障特点,并通过模型说明了故障阻抗在故障电流中的作用.最后针对智能配网台区的用户侧特点,提出了一种配网故障定位的方法,说明了网络不同故障类型下的响应结果.     

基于故障字典的数字电路故障定位过程研究

分析了LASAR仿真生成的故障字典、管脚网络表和节点真值表等文件的内容,找出了其中进行电路故障定位所需的信息,总结出在此基础上对电路进行测试、实现故障定位的过程,设计了数字电路故障诊断系统,可将故障点定位至元件管脚。     

一种基于贝叶斯网络的集成的故障定位模型

故障管理是网络管理中最基本也是最重要的功能,目的是保证网络能够连续可靠地运行。故障管理可以分为两个主要的部分:故障检测和故障定位。其中故障定位是核心与难点。文中介绍了一种新的在症状收集时结合被动测试与主动探测,集成了被动诊断对网络正常的通信的影响较小以及主动探测方法可以快速有效地标识故障的优点。在诊断时采用贝叶斯网络来表示症状与故障之间的因果关系,利用不确定推理方法进行故障定位的模型。该模型包括故障推理、逼真度验证、动作选择三个模块。     

分布式智能网络故障管理体系结构的研究

该文首先介绍了网络故障管理的基本功能与方法,以及分布式智能Agent的概念。分析了传统的集中式网络故障管理缺陷,提出了一种分布式智能故障管理的体系结构,并重点分析了其功能和结构。最后,对其实现技术进行了详细的讨论。     

故障定位及告警相关处理

故障定位是故障识别的一个很重要的方面。在本文中 ,简要介绍了运用告警相关的基本原理如何解决电信管理网的故障定位问题 ,并结合作者的工程实际 ,给出了告警相关及故障定位在本地电话网网络管理系统 (HiTMN)中的应用。     

基于动态相似度的错误定位优先排序方法

在软件测试中,错误定位优先排序通过优化测试用例的执行次序来提高错误定位的效果,并将检测错误和定位错误相结合,以降低测试成本。 提出了一种基于动态相似度的错误定位优先排序方法,在相似度计算中,引入了语句怀疑度,提高了相似度计算的有效性以及错误定位的准确度;同时分析并验证了不同测试用例优先排序算法对后续定位错误的影响。在6个C基准程序上,针对3种广泛采用的测试用例优先排序算法和2种错误定位技术进行了实验,结果表明提出的方法能提高错误定位的准确度和效率。     

一个基于事件驱动的网络故障管理系统的设计与实现

故障管理是保证网络可靠性和可用性的重要功能,高效的网络事件服务是大规模网络故障管理的难点。借鉴CORBA事件服务的方式,该文提出了一个轻量级的事件通道服务模型,旨在克服标准CORBA事件服务的低效性,同时实现海量网络事件的缓冲、过滤和分发能力。事件通道负责调度整个系统的各个功能模块,它以守护进程的形式工作,接受来自各方的事件,然后通过预定的管理策略,决定是调用某个功能模块,还是向其它守护进程发送消息,从而触发相应的操作。文中描述了一个基于该模型的网络故障管理系统结构。     

网络告警关联规则挖掘系统的研究与设计

故障诊断与定位是网络管理的核心,数据挖掘为告警相关性分析中知识获取提供了新的途径.通过对网络告警加权关联规则挖掘的研究,设计与实现了网络告警关联规则挖掘系统.该系统对网络告警相关性分析和故障的诊断定位有一定的意义和实用价值.     

Time-, wavelength-, and code-domain optical reflection monitoring for next-generation access-metro networks

Distributed optical reflectors are proposed to implement essential fault management operations such as fault detection, localization, and notification, in next generation all-optical access-metro networks in the optical layer. Fixed time-slots, wavelengths, or optical codes are assigned to selected key network locations along the path of a monitoring signal where corresponding mirrors are placed. The reflection received at a transmitting node enables online all-optical monitoring of the selected locations. After detailing the network architecture, we explore fundamental system design issues such as real-time fault localization algorithms, fault notification delay upperbounds, and delay line calculation algorithms for synchronous operation. Our simulation results showcase standard and long-reach passive optical networks, and demonstrate that our algorithms achieve fault notification at light speed using off-the-shelf components.