基于神經網絡的交換機智能故障定位技術

摘要：在交換機實際應用中，交換機雖在一定程度上推動網絡系統發展與完善，卻也增加網絡系統性能下降或是致使網絡系統出現中斷的可能。為進一步發揮可編程作用，做好網絡故障診斷工作，應引入先進技術，借助神經網絡，制定完善故障定位與解決方案，例如，在交換機中輸入各項參數，就能在最短時間內獲得故障診斷結果，有利于維護現代網絡運行，最大限度降低故障解決時間。

關鍵詞：神經網絡;交換機;故障定位;智能技術

中圖分類號：TM7;TP183? 文獻標識碼：A? 文章編號：1672-9129（2020）02-0023-01

Abstract：in the practical application of switch， although switch promotes the development and improvement of network system to a certain extent， it also increases the possibility of network system performance degradation or network system interruption. To further play a role of programmable， do a good job in network fault diagnosis should introduce advanced technology， using neural network， making perfect the fault location and solution， for example， the input parameters in the switch， can in the shortest time for fault diagnosis， conducive to the maintenance of modern network operation， minimize troubleshooting time.

Key words：neural network; The switch; Fault location; Smart technology

為更好地解決網絡運行故障問題，在現代技術不斷發展與完善過程中基于神經網絡，出現全新交換機，此種交換機不僅能應用于智能故障定位中，更能維護網絡平臺穩定運行。但是，對于故障定位來說，如何在最短時間內做好錯誤故障定位工作極為重要。但是，傳統人工故障定位所耗時間較長，亦會出現錯誤故障定位問題，導致設備故障遲遲得不到解決。因此，應合理應用交換機可伸縮性與高覆蓋能力，充分應用可編程故障診斷方式，基于神經網絡打造智能故障診斷平臺，最終在短時間內，借助數據信息傳遞能力，生產大量數據體系，幫助故障定位工作開展，不僅能降低故障維修費用，更能在故障出現后，在最短時間內恢復網絡運行，為網絡運行打下堅實基礎。

1? 網絡交換機基本結構

要想更高地發揮交換機智能故障定位能力，應結合交換機實際情況，做好進一步研究工作。在本文研究工作中，選擇交換機為分布式結構與系統，該系統結構具有多個槽位。對交換機設備結構進研究，交換機可以分為硬件與軟件部分。對交換機硬件部分進行劃分，硬件部分主要為主控、交換與業務單元。交換機硬件內部三部分，這些部分基于背板實現連接。對傳統交換設備加以分析，傳統交換設備只能控制其中的兩部分，對網絡系統運行進行監督與管理。對交換機進行分析，交換機內部包含多個單元，能夠同時處理幾大單元部分，從而實現交換與管理，最終作用于電源、溫度與物理信息中，并借助平面控制系統，共同完成交換工作。此外，交換機軟件部分，主要指控制、轉發與管控功能，在這幾大功能支持下，能夠將交換機內部不同模塊進行分類，并在這一過程中借助軟件結構，為故障則會那段工作過提供可靠方式。

2? 分布式交換機故障定位

在以往故障檢測過程中，需要維修人員，對每一天設備連接進行訪問，并在不斷訪問過程中尋找故障根源問題。但是，不同設備，無論是出廠的廠家，還是設備結構，都存在較大差異。要想進行聯合故障定位與處理工作，需要較為復雜的步驟，其故障定位難度較高。因此，在故障定位與檢測過程中，本文選用分布式網絡設備。分布式網絡設備涵蓋主板、多個業務板與其他通道。在分布式主板故障定位工作中，分布式主板CPU，還有著更為重要作用，能夠借助不同網絡協議，將這些主板相互連接，并將其轉換為網絡發表項。在這一過程中，如借助OSPF協議，將各種網絡轉發下發到不同業務卡中，才能落實分布式網絡設備控制工作，最大限度回避耦合存在的缺點，借助協議報文，對出現故障之處進行定位，使故障定位方式更為簡潔。因此，應做好網絡設備構架工作，但網絡運行出現問題時，作為網絡故障管理員，應在網絡運行故障處理工作中，遵循以下流程。其一，應借助網絡管理軟件，對主控板下發問題加以管控。其二，在分流管理工作中，應做好硬件處理工作。其三，在網絡主控板處理工作中，并結合內部處理路徑點，對存在的故障問題進行定位，并對后續處理工作，提供更為精準數據信息。

3? 在神經網絡基礎上做好交換機故障定位診斷

3.1基于神經網絡提取故障特征。在網絡運行故障診斷過程中，應借助故障交換機，對多種數據進行交換，這些信息不斷增多，勢必會增加神經網絡模型維度，最終引起網絡信息傳遞慢或是迭代復雜問題。因此，在當前網絡運行故障診斷工作中，應借助交換機，對多種數據進行處理，并做好突發數據處理工作。與此同時，應基于神經網絡系統，不斷整合信息數據，最大限度減少數據量。最后，在數據處理中，應借助小波包分解范式，借助小波包函數[4]，對數據進行篩選與分級，以此做好數據重構工作。最后，應借助小波包重構信號矢量，不斷降低神經網絡訓練復雜程度，得到精準數據信息，提取故障特征。

3.2基于神經網絡進行故障識別。在本次研究過程中，應充分利用交換機內部出現故障數據特征，得到故障矢量，并對故障進行識別。只有在反向數據處理中，應結合神經網絡，做好交換機故障時被工作。首先，應明確網絡維度與編碼，做好神經網絡處理工作，并做好矢量與維度數據計算與整理。其次，應做好故障驗證工作，以二進制編碼為基礎，確定故障隱層數，提升故障識別精度。只有這樣，才能得到基本的節點數據與隱層節點，以此來應對網絡激增帶來的故障問題。

結束語：要想更高地解決網絡流量增加導致的故障問題，在實際工作中，應引入先進技術，給予神經網絡交換機，做好網絡故障定位基本工作。并以分布式網絡設備為研究重點，不斷提高網絡故障診斷精準度，根據矢量變化，得到最為精準故障識別信息，從而獲得更為精準故障類型。只有這樣，才能提升故障診斷效率，最大限度降低故障維修成本，維護網絡系統穩定運行。

參考文獻：

[1]孫峰，高紅波.面向大數據新能源拖拉機發動機智能故障監測系統[J].農機化研究，2020，42（11）：246-250.

[2]宮文峰，陳輝，張澤輝，張美玲，管聰，王鑫.基于改進卷積神經網絡的滾動軸承智能故障診斷研究[J].振動工程學報，2020，33（02）：400-413.

作者簡介：項婷（1986--7--）漢族;湖北武漢人;本科學歷;國網湖北電力檢修公司;研究方向：通信技術。