智能化診斷網絡故障關鍵技術的研究

毛志雄 ，邢 江 ，張 婷

（1湖北師范大學計算機科學與技術學院 湖北 黃石 435002）

（2湖北省黃石市疾病預防控制中心 湖北 黃石 435000）

智能化診斷網絡故障關鍵技術的研究

毛志雄1，2，邢 江1，張 婷2

（1湖北師范大學計算機科學與技術學院 湖北 黃石 435002）

（2湖北省黃石市疾病預防控制中心 湖北 黃石 435000）

網絡故障診斷作為網絡故障管理的主要部分，會對網絡運行的穩定性和可靠性造成直接的影響。基于此，本文從網絡故障分析入手，分析了智能化診斷網絡故障關鍵技術及其需要改進的部分，研究人員需要改進二分圖模型、使用拉格朗日松弛法進行故障的定位，并使用前L個最佳故障測試技術以及神經網絡診斷技術，基于上述分析，構建了網絡故障管理系統，該系統可以切實實現智能化的網絡故障診斷。

網絡故障；網絡故障傳播模型；二分圖模型

1 網絡故障傳播模型

首先是依賴圖模型，該模型將底層網元管理作為基礎，觀察網絡運行過程中網絡設備、網元和網絡服務之間的關系，并以此來確定故障問題，該模型進行網絡故障分析的主要依據就是網元之間存在的依賴關系。

然后是短語結構文法模型，該模型主要是通過短語結構語法來描述通訊系統，并進行網絡故障的診斷。在該模型下，網絡需要進行兩個設備的連接，再依據終點和通訊連接來構建高層連接，一旦通訊連接或者終點中出現了問題，就會出現網絡故障。該模型會將網絡看做是無環網，故障設備使用終止符來表示，其中的節點則代表著通訊設備或者通訊連接。

最后是因果圖模型，該模型的依據是因果圖，因果圖是一種有向無環圖Gc（E，D），其中，G表示事件的因果關系；c表示節點各邊之和；E表示節點的總和。該模型為網絡故障的定位提供了便利。

2 智能化診斷網絡故障關鍵技術分析

2.1 技術分析

第一，二分圖模型的改進，通常來說，二分圖模型可以描述網絡故障事件中的傳播關系，但是二分圖模型的描述效果會受到網路間歇故障以及網絡系統閾值等問題的影響，而且，網絡中還有很多虛假告警，但是二分圖模型在進行故障描述時，并沒有考慮到這種情況。因此，二分圖模型需要進行進一步的改進，可以在二分圖模型中設置虛假故障出現的先驗概率，將這個先驗概率設定為系統對應的告警虛假率，與此同時，將虛假故障導致告警發生的條件概率設置為1。

第二，使用拉格朗日松弛法進行故障的定位，我們可以通過問題轉換的方式，將網絡故障的定位問題轉換成為0-1規劃中的最優化求解。對于0-1規劃問題的求解方法有很多，比如，隱枚舉法，該方法的求解步驟很簡便，但是不能對目標的松弛下界進行界定，而且隱枚舉法的計算量非常大，不適用于故障的定位。拉格朗日松弛法的計算量比較小，復雜程度也比較低，還能夠有效解決故障定位中的最小集合覆蓋問題[1]。

第三，前L個最佳故障測試技術，在進行網絡故障的診斷時，故障的傳播模型并不是非常準確的，特別是網絡故障和網絡癥狀表現之間的因果關系，這種關系主要依靠專家的專業知識進行判斷，精確值有待考證。因此，要想提高網絡故障診斷的智能化水平，可以將出現概率最大的故障假設成最終的故障定位結果，這種方法被稱為前L個最佳故障測試技術。通常狀況下，該技術在進行故障假設的選取時，使用最廣泛的選取形式為概率比例選取，就是將出現概率最高的故障當做假設，再選取出現概率次之的故障當做假設，按照次序進行選取，直至當前選取的假設和上一個假設的出現概率小于系統閾值。

第四，神經網絡診斷技術，人工神經網絡具有很強的自組織性、并行性以及容錯性，在機械故障的智能化診斷方面受到了廣泛的應用。該技術主要是根據網絡故障實例和故障診斷的經驗來開展訓練和學習，通過神經網絡中存在的連接權值進行學習成果的展示，也就是故障診斷知識。該技術的應用主要分為以下步驟；建立神經網絡診斷故障的知識庫；神經網絡進行自學習；神經網絡進行網絡故障的診斷。知識庫的構建流程如下：首先要分析出被診斷對象可能出現故障的知識結構，通過故障樹分析法進行神經網絡結構模型的構建；然后明確神經網絡的訓練和自學習樣本，并獲取對應的連接權值，將這些連接權值進行存儲，以此來形成知識庫。

2.2 故障診斷系統的構建

故障診斷系統需要具備故障的告警、故障傳播模型的管理、故障的定位以及故障的測試和恢復等多種功能。其中，故障的告警功能需要系統能夠準確及時捕獲故障，并將故障告警給管理人員，告警的方式可以為短信提醒或者蜂鳴聲等多種形式；故障傳播模型的管理功能需要應用到二分圖模型或者因果圖模型等多種故障傳播模型，尤其要注意先驗概率的設定問題，而且，為了保障故障傳播模型中各項參數的準確性，需要將多項故障診斷數據作為依據進行參數的設定；故障的定位功能需要依靠于科學合理的算法，還要使用前L個最佳故障假設的測試技術，這樣才能有效提高網絡故障定位的準確程度；故障測試和恢復功能主要依靠于腳本或者具體的程序來運行，能夠進行故障問題的測試和恢復[2]。

3 結論

綜上所述，使用智能化診斷技術進行網絡故障的診斷是時代發展的必然。分析可得，通過對本文的分析可知，智能化診斷網絡故障技術能夠有效進行網絡故障的定位，減少故障持續的時間，從而減少網絡運行的成本，提高網絡運行的經濟效益，促進我國網絡的可持續發展。希望本文能夠為相關人員進行智能化網絡故障診斷技術的分析提供參考。

[1]宋毅，焦賢龍.基于Jess和SNMP的智能網絡故障管理系統設計與開發[J].電子設計工程，2016，24(14)：49-51+55.

[2]高鳳岐，陳建輝，連光耀，宋英趁.分布式智能故障診斷專家系統的關鍵技術實現[J].儀表技術，2008，(12)：1-3+65.

Research on Key Technologies of intelligent diagnosis of network

Mao Zhixiong1,2 , Xing Jiang1, Zhang Ting2.
1.Hubei Normal University College of Computer Science And Technology, 2.Huangshi Center for Disease Control and prevention of Hubei Province,China.

Network fault diagnosis as the main part of network fault management, will have a direct impact onthe stability and reliability of network. Based on this, this paper starts from the network fault analysis, analyzes the key technology of intelligent fault diagnosis network and the need to improve the part, researchers need to improve Two figure model, fault location using Lagrange relaxation method, and uses The L optimal fault test technology and Neural network diagnosis technology, based on the above analysis, the construction of network fault management system, the system caneffectively realize the intelligent network fault diagnosis.

Network failure; Network fault propagation model; Two sub graph model

TP393.06 【文獻標識碼】A 【文章編號】1009-5624（2018）02-0054-02

毛志雄（1990-），男，漢族，湖北黃石人，在讀碩士研究生，就讀于湖北師范大學，研究方向為信息計算與智能系統現在黃石疾病預防控制中心工作；

邢江（1973-），男，漢族，江西九江人，湖北師范大學副教授，碩士研究生導師，研究生方向為機器視覺、計算機控制；

張婷（1989-），女，漢族，湖北武漢人，本科學士，現在黃石市疾病預防控制中心工作。