网络故障诊断法的综合应用

国际标准化组织ISO在ISO/IEC 7498-4文档中定义了网络管理的5大功能,即故障管理、配置管理、性能管理、记账管理和安全管理,故障管理是其中最基本的功能之一,它包括诊断故障、孤立故障和恢复故障3个方面,其中,诊断故障是网络故障管理的先决条件.网络故障现象可以说形形色色,几乎没有任何一种检测方法或工具可以诊断出所有的网络问题.笔者总结了多年的网络管理实践经验,认为采用网络故障综合诊断法是解决网络故障的有效途径,它融合了分层诊断、分段诊断和“望闻问切“诊断,这3种方法综合使用就构成了一个立体的网络故障诊断模型,如图1所示.下面,先分别介绍这3种网络故障诊断方法,但在实际工作中,这3种网络故障诊断方法经常要综合使用,本文最后以一个实际案例分析网络故障综合诊断法的使用过程及效果.……     

网络故障诊断法的综合应用

国际标准化组织ISO在ISO/IEC 7498-4文档中定义了网络管理的5大功能,即故障管理、配置管理、性能管理、记账管理和安全管理,故障管理是其中最基本的功能之一,它包括诊断故障、孤立故障和恢复故障3个方面,其中,诊断故障是网络故障管理的先决条件。网络故障现象可以说形形色色,几乎没有任何一种检测方法或工具可以诊断出所有的网络问题。笔者总结了多年的网络管理实践经验,认为采用网络故障综合诊断法是解决网络故障的有效途径,它融合了分层诊断、分段诊断和“望闻问切”诊断,这3种方法综合使用就构成了一个立体的网络故障诊断模型,如图1…     

网络管理中的故障模型

网络故障隔离和诊断在网络管理中是非常重要的。其目的是保证网络提供连续、可靠的服务。但是网络故障的复杂性使该问题很难处理 ,因而研究网络故障是关键。本文描述了网络故障发生的环境 ,提出了一种网络故障模型 ,分析了网络故障的特征 ,并对故障传播问题作了讨论。     

浅谈计算机网络几种故障判断及排除方法

计算机网络故障诊断是从事计算机网络管理的一项重要技术工作,解决网络故障,可以发挥网络的最大作用。本文主要介绍了计算机网络故障判断步骤以及几种故障排除方法。     

基于规则推理的输电网络故障诊断方法

当输电网络有故障发生,如果处理不当,或者报警信息错误,就会产生难以预计的损失和后果,故电网故障诊断成了重要的研究对象?针对上述问题,文中提出了一种基于规则推理的输电网络故障诊断方法,通过建立电力网络的Petri网模型,分析故障变迁的可诊断子网结构信息和内部托肯的流动形式,经过相关故障规则推理来定位故障元件位置,并运用IEEE-14局部电路图进行了故障仿真运算。仿真结果表明,规则推理故障诊断方法能够对输电网络故障进行精确迅速的故障定位与分析,是一种有效可行的故障诊断方法?     

车载CAN网络汽车控制故障诊断系统的设计

随着汽车电子技术的飞速发展,尤其是车载网络技术的应用使车辆上的控制系统的数量及控制功能不断增加及复杂化,但这无疑增加了汽车维修人员对车载网络控制系统故障诊断及分析的难度,特别是在相关资料和诊断方法、工具不足的情况下,文中以车载CAN网络通讯为主要研究对象,在收集总结大量实车故障案例基础上对网络故障进行分类,对网络控制的系统功能原理及诊断方法进行了较深入分析和探讨。     

ASON网络故障诊断系统推理机的设计与研究

为帮助ASON网络维护人员快速定位故障并及时排除,针对ASON网络的控制平面和传送平面故障,提出采用故障诊断树设计ASON网络故障诊断系统推理机的方案,实现故障的智能检测。通过提供快速、准确的指导路径,快速恢复网络,节省诊断时间,提高通信保障能力。     

免疫克隆扩增模式提取在网络故障诊断中的应用

为了解决网络故障诊断中的模式识别问题,文中从生物免疫系统与网络故障诊断的相似性出发,提出一种基于免疫克隆扩增原理的网络故障诊断方法。该方法模拟生物免疫系统中的克隆、变异、抑制、记忆等特性,通过免疫训练网络故障样本提取网络故障模式,再用最近邻分类原则对故障样本分类。实验结果表明该方法能有效识别网络故障,并且对于未知模式的故障具有一定的泛化性。     

黑箱子网络的单子网络故障诊断

对所有的子网络都不要求知道其网络内部结构和参数,而仅根据子网络的端口伏安关系就可进行子网络的故障诊断称为“黑箱”子网络诊断,本文就这一类诊断进行探讨并提出了正交投影来定位单一子网络故障的方法。使用这一方法只需一次测试便可定位故障子网络,并且不存在误差的传递性问题。因此对于多端集成电器件的电路故障诊断具有理论和实际意义。     

PTN网络故障诊断流程故障定位思路探讨

针对PTN网络的特点,结合目前电信网络管理的发展趋势,在综合考虑PTN网络故障诊断处理方式的基础上,设计了一个通用的PTN网络故障诊断流程,对该故障诊断流程中故障定位部分的详细设计思路以及具体实现方法做了进一步的阐述,使该诊断方式能够用于PTN网络进行及时故障诊断。     

基于自适应模糊聚类的LM-BPNN网络故障诊断

提出一种综合运用模糊聚类和神经网络改进算法的网络故障诊断方法.根据网络故障特征数据量大、且存在冗余和冲突的特点,基于模糊聚类思想,提出了以聚类中心为核、自适应半径来优选样本的数据预处理方法.在进行故障特征的学习训练时,针对BP神经网络用于网络故障诊断时训练次数多、收敛慢和易振荡的局限性,使用结合了Levenberg-Marquardt的改进算法.理论分析和实验结果表明,文中提出的网络故障诊断方法能达到诊断更快速、更准确的效果.     

基于数据和知识的5G网络故障诊断方法

针对现有5G网络故障诊断的准确率和运维效率不高的问题,提出了一种基于数据和知识的5G网络故障诊断算法。首先,利用图卷积神经网络（graph convolutional network,GCN）训练5G网络故障数据集,得到故障诊断模型;然后,对多源数据源进行知识整合、知识抽取、知识融合和表示,构建一个5G网络故障知识图谱（knowledge graph,KG）;最后,利用知识图谱分析故障诊断模型输出结果,生成故障报告,进而提高故障诊断模型输出的可解释性。所提方法为5G网络故障诊断提供了一种新的准确而高效的解决方案,实验表明,该故障模型准确率达到了95%。此外,5G网络故障知识图谱能够为运维人员提供支持,助力分析故障原因。     

基于BP网络快速诊断电视电路直流故障

测后诊断速度和诊断精度是电视直流故障诊断性能的重要衡量指标。文中将神经网络的自学习和分类技术应用于电视电路直流故障诊断中，把反向传播BP网络训练成一个故障学习库．考虑到元件参数容差对诊断的影响，提出优选训练样本的具体方法。此外，为实现快速诊断，重新定义了BP网络输出误差函数，提出了可变步长的快速选择方法。通过仿真实验，证明这些措施的实施能实现快速准确诊断电视直流故障的功能。     

分布式通信网告警相关性模型

故障诊断是网络故障管理中的重要组成部分。通信系统无法避免出现故障，快速检测和隔离故障对通信系统的健壮性、可靠性和可用性是至关重要的。通常，经验丰富的网络专家根据网管监控中心显示的网络失效症状来进行故障定位。     

基于神经网络的TD-LTE移动通信网络故障诊断系统的设计与实现

针对网络优化中的故障诊断工作,设计并实现了一种TD-LTE网络故障诊断系统。该系统采用神经网络来构建故障诊断模型,进行故障诊断,输出诊断结果和解决方案,实现了网络故障诊断智能化。最后根据系统的运行结果论证了设计的可行性和可实现性,可以有效地减轻网络优化人员的工作负担,降低网络运行商的网络维护成本。     

子网络级故障交叉搜索的ART神经网络诊断法

提出了一种采用ＡＲＴ神经元网络诊断子网络故障的新方法,介绍交叉裂准则和ＡＲＴ神经元网络算法,给出用ＡＲＴ神经网络诊断子网络级故障的仿真示例。     

变电站接地网故障诊断的节点电压线性优化模型

变电站接地网是电力系统的重要组成部分,是确保变电站运行人员及电气设备安全的重要措施.接地网故障诊断可以为电力运行部门提供十分重要的信息.提出了一种适用于变电站接地网故障诊断的节电电压线性优化模型,首先通过建立接地网的原始网络和故障网络,将网络故障前后支路电阻的变化量表示为可测节点到参考点路径上支路电阻电压电流间的线性关系,在此基础上建立线性最小二乘优化模型,给出了基于原始网络参数的迭代算法.该模型简单,算法速度快,收敛性能好.通过实例仿真证明该方法是接地网故障诊断的有效方法.     

基于卷积神经网络的电力通信网络故障诊断

针对电力通信网络故障诊断在噪声条件下性能不佳的问题，提出了一种基于卷积神经网络的故障诊断方法。该方法以卷积神经网络为基本架构，基于Inception模块设计了多尺度特征提取架构，实现故障信息的最大化提取；引入注意力机制，提升特征提取的针对性；构建了含有跳跃连接的卷积结构，有效利用了前后层数据的相关性。实验结果表明，该方法能够有效实现电力通信网络故障诊断，具有较好的抗噪声，且诊断结果稳定性较高。     

基于BP神经网络的网络智能诊断系统

随着计算机网络的发展，网络维护与管理日趋复杂。故障诊断就是对网络运行状态进行检测，并对出现的故障进行处理。随着人工智能理论的发展，要求把智能技术引入网络故障诊断领域，其中人工神经网络能比较准确地完成网络智能诊断任务，特别是目前广泛采用的前向多层神经网络模型(BP模型)。文章对BP神经网络故障诊断系统进行研究和设计，并通过实例进行仿真试验，结果证明该系统对网络故障的智能诊断有较高的实用价值。     

基于SVM与SNMP的TRDP网络故障诊断方法研究

列车通信网络是列车的中枢神经系统,而列车实时数据协议TRDP(Train Real-time Data Protocol)是列车通信网络能否高效可靠运行的保障。文中提出一种基于简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)的网络特征提取方法和基于支持向量机SVM(Support Vector Machine)的TRDP网络故障诊断方法。实验结果表明,MIB(Management Information Base)节点的网络统计数据可以表征网络状态,基于SVM的故障诊断方法可以有效地诊断网络故障。