發(fā)布時(shí)間：2021-07-04 12:41

　　針對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí),出現(xiàn)的故障節(jié)點(diǎn)不易檢測(cè)與檢測(cè)不完整的問題,設(shè)計(jì)了基于盲均衡的陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障智能檢測(cè)系統(tǒng)。構(gòu)建盲均衡模型排除因故障帶來(lái)的信號(hào)干擾;為了確保迭代數(shù)據(jù)的唯一性,設(shè)置固定迭代終止值;恢復(fù)陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)通信信道的正常運(yùn)行,使得網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障的預(yù)警能夠順利通過通信信道;利用免疫學(xué)理論將節(jié)點(diǎn)故障看做事件序列,通過預(yù)處理過濾與格式化不相關(guān)信息;獲得陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)中所有故障的根,以完成網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障智能檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)證明,盲均衡模型能夠陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障通信信道進(jìn)行有效定位,并且本文系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)故障,不會(huì)出現(xiàn)漏檢或檢測(cè)不完整問題,魯棒性高。 

【文章來(lái)源】：科技通報(bào). 2020,36(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

盲均衡的標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造

針對(duì)故障檢測(cè)序列的特點(diǎn)，提出一種故障定位模型，如圖2所示。根據(jù)圖2能夠看出，狀態(tài)信息采集是檢測(cè)和收集網(wǎng)絡(luò)內(nèi)出現(xiàn)的異常事件，事件預(yù)處理部分是為了過濾和格式化。事件檢測(cè)序列分析代表對(duì)時(shí)間進(jìn)行分析、檢測(cè)以及約間序列。而故障定位則是利用推理來(lái)獲取網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的故障源點(diǎn)。最終系統(tǒng)可以通過對(duì)配置管理工具[7]以及網(wǎng)絡(luò)管理員二者的參與，將被管設(shè)備中的故障刪除，使網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)恢復(fù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)。免疫網(wǎng)絡(luò)所執(zhí)行的功能有兩項(xiàng):自學(xué)習(xí)功能和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障。檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障是通過事件檢測(cè)序列匹配完成的;而自學(xué)習(xí)功能與生物免疫系統(tǒng)類似。在檢測(cè)到新故障時(shí)，不僅會(huì)發(fā)出警報(bào)，同時(shí)該網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的故障行為特征會(huì)輸入至系統(tǒng)內(nèi)，當(dāng)再次使用此方法檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障時(shí)，其系統(tǒng)可以直接對(duì)用戶放映出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障的信號(hào)，且不需要在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)故障分析和警報(bào)。免疫學(xué)模擬了生物的初次應(yīng)答以及再次應(yīng)答，在一定程度上大大的提高了檢測(cè)反應(yīng)速度以及可靠性。

為了證明所提系統(tǒng)在陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障智能檢測(cè)上的性能，將傳感器放置在待測(cè)系統(tǒng)外部等距離位置。首先對(duì)實(shí)驗(yàn)實(shí)時(shí)的故障干擾，其干擾信號(hào)是準(zhǔn)周期性的，其次，現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障與正弦波信號(hào)類似，同時(shí)它作為第一種源干擾，和周期干擾進(jìn)行相互作用。當(dāng)噪聲干擾觸發(fā)采集系統(tǒng)時(shí)，收集震動(dòng)信號(hào)。圖4與圖5為實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，是由噪聲干擾、不同的周期、不同故障程度產(chǎn)生的，正弦波的幅度也各不相同。2種節(jié)點(diǎn)故障序列的重建信號(hào)分別出現(xiàn)在圖4與圖5的下部。明顯，2種故障信號(hào)能夠被很好的檢測(cè)出來(lái)，其中的殘留基本呈現(xiàn)無(wú)的狀態(tài)。本實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蜃C明使用本文方法設(shè)計(jì)的系統(tǒng)擁有很強(qiáng)的陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障智能檢測(cè)能力。

【參考文獻(xiàn)】：
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