本文關(guān)鍵詞：基于模糊推理的網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)研究

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【摘要】：當(dāng)通信網(wǎng)絡(luò)某處發(fā)生故障時(shí),會(huì)引發(fā)其他網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生告警,這樣告警就會(huì)不斷擴(kuò)散,最終形成告警風(fēng)暴。如何去除告警之間的相關(guān)性,定位出根源告警,是一個(gè)比較棘手的問(wèn)題。在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)中,故障引發(fā)告警的邊界具有一定的模糊性,告警的屬性也常在某個(gè)數(shù)值區(qū)間取值,而不是非真即假。若對(duì)分區(qū)臨界值附近的點(diǎn)處理不當(dāng)則會(huì)過(guò)分強(qiáng)調(diào)或忽略這些點(diǎn)在分區(qū)中的作用,這就影響網(wǎng)絡(luò)故障診斷的準(zhǔn)確性。此外,告警和故障之間可能不是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,而是具有一種模糊性。本文將模糊理論和模糊推理技術(shù)運(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)故障診斷中,以期更快更準(zhǔn)的定位根源告警。論文重點(diǎn)從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究:1)告警傳播方向預(yù)測(cè)模塊:對(duì)于從知識(shí)庫(kù)中提取的某條關(guān)聯(lián)規(guī)則只表明告警間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系,并未揭示他們之間的因果關(guān)系。所以,本文采用一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立告警傳播方向預(yù)測(cè)模型。將每條參與模糊推理運(yùn)算的關(guān)聯(lián)規(guī)則輸入到該模型中,根據(jù)輸出結(jié)果動(dòng)態(tài)地決定采用正向模糊推理還是反向模糊推理。2)模糊推理控制模塊:在網(wǎng)絡(luò)故障診斷過(guò)程中,規(guī)則與告警之間的匹配需花費(fèi)很多時(shí)間;同時(shí),推理過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)匹配沖突,推理停滯不前等現(xiàn)象;此外,在故障診斷過(guò)程中需構(gòu)建一條合理的推理路徑,避免出現(xiàn)推理環(huán)路等現(xiàn)象。為了解決上述問(wèn)題,文中分別研究了控制模塊中的匹配策略、沖突消解策略、搜索策略和模糊推理驅(qū)動(dòng)策略。3)模糊推理運(yùn)算模塊:為了提高告警隸模糊屬度更新的準(zhǔn)確率,文中提出了一種具有還原性的模糊推理算法--基于模糊相似度的加權(quán)綜合推理算法,并采用合理的反模糊化方法對(duì)模糊結(jié)論進(jìn)行處理。仿真實(shí)驗(yàn)表明在基于模糊推理的網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)中,告警傳播方向預(yù)測(cè)模塊可以使得系統(tǒng)能動(dòng)態(tài)地選取正反向推理兩種方式,從而確保整個(gè)推理過(guò)程朝著根源告警回溯逼近,使得推理具有可控性,推理過(guò)程中產(chǎn)生的冗余結(jié)果較少,提高故障診斷的效率;模糊推理控制模塊可以有效地提高告警和規(guī)則之間的匹配效率,有利于構(gòu)建合理的推理路徑和避免出現(xiàn)推理?yè)Q路等現(xiàn)象,同時(shí)也解決了匹配沖突的問(wèn)題;文中提出的模糊推理算法具有還原性,使得推理運(yùn)算得到的結(jié)果更加精確,同時(shí)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。從而整個(gè)系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)快速有效地定位網(wǎng)絡(luò)故障點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)故障診斷 告警 故障 模糊推理
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN915.06
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本文編號(hào)：664598