基于以太網的內部通信系統故障檢測與修復方法

摘要：以太網內部通信系統作為信息化建設的關鍵基礎設施，其穩定運行對保障特殊場景下的即時指揮至關重要。基于深度學習技術構建的故障檢測與修復機制，實現了系統故障的智能化處理。在故障檢測環節，采用改進的4層卷積神經網絡模型進行特征提取，通過ReLU激活函數增強非線性表達能力，結合Dropout技術防止過擬合，使用Adam優化器實現模型快速收斂，故障識別準確率達到97.5%。通過應用深度強化學習算法建立馬爾可夫決策過程模型，自動生成修復策略，并建立分布式自動化修復框架。經過12個月的局部試驗驗證，系統可用性達到99.999%，故障自動修復率提升至92.6%，平均故障修復時間降低至3.5分鐘，年度運維成本降低45%，顯著提升了以太網內部通信系統的運行保障能力。

關鍵詞：以太網；故障檢測；智能修復；深度學習；自動化運維

中圖分類號：TP393" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）21-0057-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

以太網內部通信系統面臨在復雜多變環境下運行的風險，須保障99.999%的系統可用性和毫秒級的故障恢復能力。傳統人工故障處理方式存在響應時間長、準確率低、成本高等多個問題。隨著深度學習技術的發展，將人工智能引入故障處理領域已成為一種趨勢。構建智能化的故障檢測與修復機制，對提升系統運行可靠性具有重要意義；通過分析系統故障特征，設計基于深度學習算法的故障檢測模型，以實現故障的智能識別與定位。結合深度強化學習技術，可生成最優修復策略，建立自動化修復框架，從而形成完整、高效的故障處理流程。本文創新點包括：1） 設計了改進的4層卷積神經網絡進行故障特征提取；2） 提出了基于馬爾可夫決策過程的修復策略生成方法；3） 構建了支持分布式部署的自動化修復框架。

1 以太網內部通信系統的總體架構及故障特征

1.1 通信系統網絡架構與運行機制

以太網內部通信系統采用多層級、分區域的部署架構，通過建立核心交換區、匯聚區與接入區的三層網絡結構，實現通信業務的高效傳輸與統一管理[1]。核心交換區部署采用“N+1”冗余架構的核心路由器與高性能交換設備，結合鏈路聚合技術提供10 Gbps級別的數據傳輸通道，以確保通信系統具備充足的傳輸帶寬與業務承載能力。匯聚層采用分布式部署方案，在地理位置分散的關鍵節點設置支持OSPF動態路由協議的三層交換設備，通過VLAN技術實現業務分區隔離，并結合ACL訪問控制策略建立嚴格的安全防護體系[2]。接入層則依托工業級以太網交換機，融合PoE供電技術與光纖傳輸技術，并采用光電復用技術實現數據與電源的統一傳輸，支持最長100米的供電距離與10千米的光纖傳輸距離。整個系統基于IEEE 802.1Q協議標準運行，通過QoS服務質量管理機制對不同優先級的業務流進行分級調度，按照業務重要程度實現了四級隊列差分服務，確保關鍵指控業務時延低于10 ms，同時達到99.999%的系統可用性指標。

1.2 關鍵故障形式及影響分析

作為內部通信系統的關鍵組成部分，故障分級評估體系的建立對于確保系統穩定運行至關重要。基于故障影響范圍與業務中斷程度兩個核心維度，結合系統運行數據，對故障的影響程度進行了量化評估，并建立了詳細的故障分級標準（表1） 。

通過對上述故障分級數據的統計分析，可知系統故障呈現出明顯的層級分布特征。一級故障主要發生在核心交換區，由設備硬件失效導致網絡癱瘓；二級故障多出現在匯聚層，表現為OSPF路由震蕩；三級故障常見于骨干鏈路，體現為光纖性能劣化；四級故障雖然發生頻率最高，但其影響范圍與持續時間均較小，通過自動化處理手段可快速修復。一級故障雖然發生頻率最低，但由于其影響范圍廣、持續時間長，是最需要重點防范的故障類型[3]。同時，數據顯示不同等級故障對系統可用性的影響程度存在顯著差異。一級故障每次發生將導致系統年損失173小時，二級與三級故障則分別累計影響52小時與44小時。這為制定差異化的故障處理策略與資源配置方案提供了重要依據。值得注意的是，二級與三級故障在年度發生頻率與系統影響方面處于中等水平，但由于其涉及的業務場景復雜，需要建立更加精細化的處理機制。

2 基于多維數據分析的網絡故障智能檢測技術

2.1 網絡狀態實時監測方法

基于分布式網絡管理架構，構建了多層級監測體系，在核心交換區部署高性能網絡分析探針，采用基于RMON2協議的深度數據包檢測技術，實現對網絡流量的全方位監控[4]。通過RMON2協議的nlHost與alMatrix組實現應用層協議統計與網絡矩陣分析。監測系統通過SNMP v3協議每100 ms采集一次設備運行狀態數據，包括CPU利用率、內存占用率、端口流量與報文丟失率等關鍵性能指標。同時，結合NetFlow技術采集網絡流量的七元組特征信息，以實現業務流的精細化分析。在鏈路層面，采用具有μs級采樣精度的光功率檢測器對光纖鏈路進行實時監測。基于PIN光電二極管與跨阻放大器實現-60 dBm至+10 dBm范圍內±0.01 dB精度的光電信號轉換，結合波形分析技術實現對信號質量劣化的早期預警。鏈路狀態評估采用綜合衰減模型進行計算，其數學表達式為：

[A=aL+Nc+2Ns+Dr]" " " " "（1）

式中：A為光纖鏈路總衰減量（dB） ，表征鏈路總傳輸損耗；α為光纖衰減系數（dB/km） ，取值通常為0.2 dB/km；L為光纖長度（km） ；Nc為連接器損耗（dB） ，一般為0.3 dB/個；Ns為光纖熔接點損耗（dB） ，不超過0.1 dB/點；Dr為光纖色散系數（dB） 與光纖類型和工作波長相關。

監測數據通過加密隧道實時上傳至管控中心，經過數據清洗與預處理后，形成包含設備狀態、鏈路質量與業務流量等多維度的性能指標體系，為故障檢測提供完整的數據支撐。

2.2 數據采集與特征提取技術

針對海量監測數據的特征提取需求，設計了基于滑動時間窗口的多維數據分析模型，采用精確滑動與粗粒度重疊雙層窗口結構，通過設置300 s的采樣窗口，對網絡性能指標進行動態特征提取[5]。采用改進的主成分分析算法對原始數據進行降維處理，通過最大方差旋轉與特征值閾值法篩選出對故障診斷貢獻度超過85%的特征維度。特征權重計算采用改進的熵值法，其數學模型為：

[Wi=1-Hin-Hi]" " " " "（2）

式中：Wi為第i個特征的權重值，Hi為第i個特征的信息熵，n為特征總數。在數據預處理階段，采用db4小波三層分解對性能曲線進行去噪處理，采用Z-Score標準化方法將不同量綱的指標歸一化到[-1，1]區間；在特征提取過程中，通過建立包含流量跳變幅度、協議轉換時延與資源利用飽和度等15個關鍵特征維度的故障特征向量，實現對網絡狀態的精確描述，特征提取的準確率達到96.8%。

2.3 故障模式識別與定位算法

基于深度學習技術構建了一種改進的卷積神經網絡模型，通過3×3卷積核與2×2最大池化交替的四層卷積結構提取故障特征的深層語義信息。該網絡結構包含4層卷積層與2層全連接層，每層卷積核的數量分別為32、64、128與256；模型使用ReLU激活函數以解決梯度消失問題，并采用Dropout技術以0.5的概率隨機失活神經元。針對故障識別的損失函數設計如下：

[L=-yilogpi+λW2]" " " " "（3）

式中：yi為故障類型的真實標簽，pi為模型預測概率，W為網絡權重參數，λ為正則化系數。在模型訓練階段，利用積累的50 000組歷史故障樣本進行訓練，通過Adam優化器結合動量與自適應學習率機制，經過5 000輪迭代訓練后模型收斂，故障識別準確率達到97.5%。為提高故障定位效率，設計了基于貝葉斯網絡的故障傳播分析算法，通過條件概率表刻畫層間故障傳播關系，結合故障特征的時序相關性分析，實現故障根因的快速定位，平均定位時間控制在250 ms以內。通過引入基于置信度的故障驗證機制，將誤報率控制在0.5%以下，顯著提升了故障檢測的可靠性。

3 內部通信系統故障快速修復技術及應用驗證

3.1 分級故障處理預案設計

基于故障影響范圍與業務中斷程度，并依據故障傳播速度與恢復難度，建立了四級故障分類體系及相應的處理預案。對于一級故障（影響范圍超過80%的系統性故障） ，啟動最高級別應急響應機制，調用全部計算資源進行故障處理，要求在5分鐘內完成故障定位、15分鐘內恢復核心業務。二級故障（影響范圍40%～80%） 采用區域聯動處理機制，在10分鐘內完成修復。三級故障（影響范圍10%～40%） 實施局部故障隔離與就近修復策略。四級故障（影響范圍低于10%） 則采用自動化修復方案。預案設計中融入了基于神經網絡的故障分類算法，采用LSTM網絡對時序故障數據建模，以建立包含故障類型、影響范圍、處理方法與修復時間的多維決策模型。在資源調配方面，采用改進的蟻群算法，通過信息素濃度與啟發式因子的動態平衡實現資源優化分配，將雙機熱備系統、應急人員梯隊以及備件儲備納入統一調度框架，以實現故障處理效率的最大化。同時，建立了支持人工干預的可視化管控平臺，并集成了專家知識庫系統，為故障處理提供決策支持（圖1） 。

3.2 智能化修復流程實現

構建了基于深度強化學習的智能修復決策系統，將設備運行參數、鏈路狀態與業務流量構建為48維狀態向量，并將修復過程建模為馬爾可夫決策過程。該決策系統采用改進的DQN算法，通過雙網絡結構與優先級經驗回放機制，結合故障特征向量與系統狀態信息，動態生成最優修復策略。在修復執行層面，實現了一套分布式自動化修復框架，包括鏈路自愈、協議優化與資源重構三個子系統。鏈路自愈模塊利用2×2光開關陣列實現5 μs內的保護倒換，并采用MPLS流量工程技術進行業務負載遷移；協議優化模塊基于流量負載動態調整OSPF度量值與STP端口角色，以確保網絡拓撲的快速收斂；資源重構模塊則采用Docker容器技術，支持業務容器的快速遷移與負載均衡。系統還集成了基于區塊鏈的修復過程溯源機制，通過共識算法與智能合約，記錄修復操作的全流程數據，實現故障處理的可追溯性。修復過程的平均執行效率提升了85%，關鍵業務的恢復時間降低至150 ms以內（圖2） 。

3.3 系統可靠性提升效果分析

為全面評估改進后系統的性能提升效果，對該系統進行了為期12個月的跟蹤分析，通過收集與整理涵蓋可靠性、故障處理效率、資源利用率與智能化水平等多個維度的關鍵性能指標數據，形成了完整的系統性能評估報告（表2） 。

通過對比數據可以看出，改進后的系統在各個維度均取得了顯著的性能提升。深度學習模型的引入使故障預測準確率提升至95%，結合μs級的光開關切換機制與MPLS快速重路由技術，可靠性指標的改善最為突出，MTBF的翻倍增長與MTTR的大幅降低直接推動系統可用性達到了99.999%的高水平。自動化修復框架中的Docker容器技術實現了業務在200 ms內的快速遷移，分布式資源調度算法將計算負載不均衡度控制在5%以內，故障處理效率普遍提升75%以上，特別是物理鏈路故障的修復時間降低了87.5%。在資源利用方面，基于深度強化學習的智能調度策略使帶寬利用率提升23.5%，高峰時段端到端時延降至70 ms。智能化水平的提升顯著降低了運維成本與人工干預需求，充分體現了該系統的實用價值。

3.4 系統優化與持續改進策略

基于長期運行數據積累與反饋優化機制，構建了一套系統性能持續提升框架。通過部署分布式數據采集節點，實現對系統運行狀態的全維度監測，累計采集超過100 TB的性能數據，形成了完整的故障知識圖譜。在此基礎上，引入基于遷移學習的模型優化算法，采用源域知識遷移與目標域微調相結合的方式，利用預訓練模型加速新場景適配，使故障識別準確率在原有基礎上提升了2.8個百分點。優化過程中重點關注系統的可擴展性，采用微服務架構重構，將故障檢測與修復決策拆分為獨立微服務，并基于Docker容器實現服務編排與彈性伸縮，使系統具備根據業務需求動態擴容的能力，單節點處理能力提升至10 Gbps。同時，通過引入基于聯邦學習的分布式訓練框架，采用模型聚合與差分隱私保護機制實現去中心化訓練，在保護數據隱私的同時提升了模型的泛化能力。系統優化后的部署成本降低了35%，運維效率提升了68%，為后續的規模化應用奠定了堅實基礎。

4 結束語

以太網內部通信系統智能化故障檢測與修復技術通過改進的四層卷積神經網絡與深度強化學習算法，實現了故障預測準確率97.5%與平均修復時間和3.5分鐘的突破性進展。該方案基于深度學習技術構建故障檢測模型，采用深度強化學習生成修復策略，并結合分布式自動化修復框架，形成了一套完整的解決方案。實際應用效果表明，該方法使系統可用性達到99.999%的高水平，將年度運維成本降低45%，為智能化運維提供了可復制的技術路徑，對特殊通信系統智能化運維具有重要參考價值。后續研究將探索基于圖神經網絡的故障傳播建模與多智能體協同決策技術，以進一步提升系統在大規模異構網絡環境下的適應能力。

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【通聯編輯：謝媛媛】