基于ART2网络的民航气象服务器业务维护系统的设计与实现

刘丹

（重庆电子工程职业学院，重庆401331)

基于ART2网络的民航气象服务器业务维护系统的设计与实现

刘丹

（重庆电子工程职业学院，重庆401331)

气象服务作为国家重要公共服务，民航气象业务系统的安全运行十分重要。文章引入神经网络技术，设计了基于ART2网络的民航气象服务器业务维护系统，可用于对民航气象业务系统进行实时监控、故障分析与处理，为系统管理员的系统维护提供决策支持、数值分析和经验积累总结。

自适应共振神经网络Ⅱ(ART2)；系统维护；监控；故障诊断；故障处理

1 引言

民航气象部门作为国家法定民航气象情报部门，其业务工作是收集、接收、存储、处理和发布气象产品，并为航空用户提供航空气象产品。民航气象业务系统是民航气象部门用于气象情报发布、处理、交换、传输和终端显示的计算机系统，由若干功能各不相同的服务器组成，因此，确保这些服务器不间断地正常运行是保障民航飞行安全的一个重要因素。

目前，民航空管气象中心和地方航站对民航气象业务系统的日常维护主要是通过系统管理员手工检查和软件监控相结合的方式完成的。目前使用的监控软件检查内容单一、检查方式固定、不能随着民航气象业务系统的变化做相应的调整，也不具备调整业务系统运行状态和故障处理的功能。民航气象业务运行系统管理员在实际工作中的手工检查已经提高到每隔2小时检查一次，每次检查要费时半个小时左右，耗费了管理员大量的时间和精力。随着民航空管气象中心地位的不断提升和发展以及设备维护数量的不断增加，必定会使业务系统管理员疲于应付。为实现实时监控与及时排障，文章设计开发基于ART2网络的民航气象服务器业务维护系统。

2 民航气象服务器业务维护系统设计开发的创新之处

基于ART2网络的民航气象服务器业务维护系统在设计开发中的创新之处有：

（1）继承了关于属性、方法和事件的设置，将对象作为这些要素的容器，删除了类的概念。

（2）增加了进行数据分析工具，包括业务系统运行状态值的列表、曲线图、均线和中位线分析。通过列表和曲线图，用户可以直观地发现某一个属性值的变化规律，也可以查看某几个属性值的变化相关性，以便对属性数据进行分析。

（3）增加了自适应共振神经网络II（ART2）。把人工智能技术运用到系统维护和故障诊断中去，利用ART2的一些较好特性辅助完成系统的维护，加强了系统的自主学习与决策能力。

（4）实现业务系统管理知识和管理软件的分离，使得系统管理员数量可以根据业务系统的数量动态调整，可根据对故障认识的不断深入而方便地调整监控和故障处理方案；通过对业务系统管理知识的异地移植，地方航站的维护人员可以使用气象中心维护人员的经验对本地业务系统进行维护。

3 民航气象服务器业务维护系统设计开发的主要难题和关键问题

系统实现有3个关键技术。一是ART2如何处理与规则专家子系统的关系。在规则专家子系统建立完成后，管理员可以将自己平时常用的故障判别及维护方法加入其中，即部分常规故障，规则专家子系统可以很好地判别怎样才能让神经网络与规则专家子系统相辅相成，而不是两个彼此独立的故障识别和处理单元。二是ART2参数调整。选择合适的参数可以极大提高ART2的学习和识别能力，并且可以避免一些可能出现的错误。三是民航气象服务器业务维护系统作为一个整体，如何才能搭建一个开放的，可拓展的框架以便系统升级。

除此以外，要成功地设计和实现本系统，还应该解决好以下4点关键问题：

（1）如何使用系统中已有的信息（如系统管理脚本等）。

（2）如何对系统维护人员的管理经验进行知识表达。（3）人工神经网络的构建和调优。

（4）如何处理好管理员和本系统在日常维护工作中的关系，体现以人为本。

4 自适应共振神经网络Ⅱ（ART2）原理

自适应共振神经网络（Adaptive Resonance Theory，ART）是由S.Grossbery等人于1986年提出，它以人类的认知活动和心理作为建立同一数学模型的基础，成功解决了神经网络学习中的稳定性和可塑性的关系问题。

ART是自组织神经网络的一种，以认知和行为模式为基础的一种无教师、矢量聚类和竞争学习的算法。ART2具有实时学习、自组织和自稳定性等性能，既可以处理离散数据，也可以处理模拟数据。

4.1 自适应共振神经网络Ⅱ（ART2）的结构

本系统采用ART2建立神经网络。ART2以竞争学习为主要思想，ART2的原理如图1[1]所示。ART2由调整子系统和注意子系统组成。调整子系统用于处理已经学习的模式，对其建立精确的内部表达；注意子系统用于判断输入是否熟悉的模式，对不熟悉的模式调用调整子系统学习新模式。调整子系统包含F1层和F2层。F1层用于接收输入，在F1层中对输入向量的每一维都有3层6个节点完成对该数据的处理；F2层用于输出竞争中获胜的节点。在ART2中，F1层和F2层间的权值需要保存（或称为长期记忆）；F1层中以及注意子系统中的数据在运算时产生（或称为短期记忆）。

4.2 自适应共振神经网络Ⅱ（ART2）各节点的计算

设输入为X，Xi：输入模式的第i维(i=0,1,…,n－1)，则X=(X0,X1,…,Xn－1)

在ART2中，F1层中各节点的计算方程为：

①Zi=Xi+a ui

在ART2中，F2层中各节点的计算方程为：

在ART2中，注意子系统的计算为：

图1 ART2原理图

第一次获取胜利节点使用以下权重调整策略：

a、b、c、d、e、ρ和θ是预先设定的ART2的运行参数，其中，a、b反映F1层内部反馈大小，影响中层模式U向输入模式X靠近的快慢，取值不能太大也不能太小，否则会导致分类结果不稳定[2]。c,d应满足越接近1，网络对误配越敏感。为避免上述节点运算中出现除数为0的情况，设定e的取值范围为0＜e＜＜1。θ决定f(x)对低层输入噪音的抑制程度，取值范围一般为[0,]（m为F2层T的维数）。ρ为匹配警戒值，是ART2对输入模式认定是熟悉模式的程度，ρ越大，对输入认定为熟悉的要求就越高，匹配的相似程度也就越高。显然，如果对不熟悉的输入都进行分类，ρ越大，被认定为不熟悉输入的情况就越多，最后的分类也就越多（即T的维数就越多），对输入的分类也就越精确；反之，ρ越小，被认定为不熟悉的情况就越少，最后的分类也就越少。

5 民航气象服务器业务维护系统的设计与实现

根据以上研究，采用C/S模式和SQL Server 2000数据库，以VS 2008.NET（C#）为开发平台来设计开发民航气象服务器业务维护系统。数据库和应用程序都运行在监控计算机上，该计算机位于防火墙管理网段。民航气象服务器业务维护系统主要分为运维子系统、数值分析子系统和人工智能诊断子系统（ART2）三个功能独立的子系统,其系统结构如图2所示。

图2 系统结构图

在系统开发中，数据层、数据处理层和数据呈现层这三层是彼此独立的，数据层主要包括数据库和文本文件（如民航气象服务器业务维护系统的错误日志）；数据处理层按照业务逻辑处理数据；数据呈现层将数据呈现给用户，系统开发视图如图3所示。

图3 系统开发视图

本系统的主运行界面如图4所示，用户通过主运行界面可以调用民航气象服务器业务维护系统中的各功能模块。

图4 系统运行主界面

5.1 运维子系统的设计与实现

运维子系统是民航气象服务器业务维护系统中获取、保存业务系统状态值，处理异常的子系统，用于实现对民航气象服务器业务运行系统的监控和故障处理，包含信息配置、运行处理和列表显示三个部分，保证了配置数据库和业务逻辑的分离、业务逻辑和视图的分离。信息配置即完成对象、连接、属性、方法和事件的配置，包括业务系统对象配置、连接配置、属性配置、方法配置、事件配置；运行是使用Telnet平台依据配置信息按照一定的时间间隔获取被监控对象的属性值；处理是按照事件配置，将被监控系统的属性值与事件的条件比较，符合事件条件的，触发该事件的方法；列表是将某一时刻获取的属性值呈现给用户。运维子系统按照规则专家系统的构建原理建立，包含了数据获取、推理和处理三个部分[3]。为了便于描述被监控系统的相关信息，结合面向对象设计的有关概念，在运维子系统中引入了对象、连接、方法、属性、属性值和事件等概念。

5.2 数值分析子系统的设计与实现

数值分析子系统使用MSChart来显示折线、平滑曲线、点和均值线为用户提供列表、曲线图等形式的属性值呈现方式，提供了从不同角度对服务器运行状态值的分析，方便设备维护人员了解和分析不同监控对象不同系统运行状态（属性值）变化规律以及变化相关性，以便进行故障处理方法的归纳总结，提高设备保障能力。数值分析子系统中包括列表、关联度显示和均值分析3个部分，不同模块显示内容和功能上的异同如表1所示。其属性值代表了某一时刻被监控业务系统的运行情况，对属性值进行分析将有利于对业务系统运行状态的把握和对故障产生原因、故障征兆的研究。

表1 数值分析各模块显示内容的异同

运维子系统运行一段时间后，数据库中已经积累了大量的属性值。为了便于系统管理员分析和研究这些属性值的发展趋势和不同属性间的关系，数值分析子系统提供列表、曲线图和均值图等方式将属性值直观呈现给用户，运行界面如以下图5、图6、图7所示。

图5 数值分析列表显示界面

图6 关联度曲线图

图7 均值曲线图

5.3 人工智能诊断子系统（ART2）的设计与实现

按照ART2的设计要求，人工智能诊断子系统包含运行状态查看、运行日志查看和ART2后台运行三个模块。ART2后台运行模块是核心，它随着民航气象服务器业务维护系统启动，运行于系统后台，按照一定的时间间隔处理上一次检查所获取的属性值，将这些属性值进行计算处理后，将其处理日志和结果存入数据库。运行日志查看模块从数据库中检索最新的ART2运行日志，通过按照一定的时间间隔检索用户要求的日志信息来完成日志显示信息的更新，这些日志包括ART2运行过程中的错误、运行中添加或删除的F2层节点等信息。运行日志查看模块和ART2后台运行模块没有直接的先后顺序。运行状态查看模块用于查看ART2的运行状态，显示被监控业务系统的ART2运行参数、发现异常情况的记录，提供了ART2有导师的学习和手动ART2处理的功能。实现从运维子系统中学习故障诊断，通过自身内部计算的精确表达，不仅可发现运维子系统中未发现的潜在故障，还可实现当运维子系统中加入越来越多的故障诊断时，ART2对故障的诊断要比运维子系统快得多。图8说明了人工智能诊断子系统三个模块间的相关性。

ART2后台运行是通过在主运行界面实例化ART2类实现的。ART2类将学习过程分为普通模式和学习模式[4]。学习模式可用于调试阶段，它记录运维子系统事件触发过程，将属性值和事件触发的方法联系起来。即，如果运维子系统认为是正确的，ART2就把这些属性值按正常的处理；如果运维子系统触发了事件，ART2就把这些属性值当作异常处理。普通模式是平时运行时的状态，在这个阶段，ART2的参数应基本设定，ART2将按照自己的计算判断正常和异常的属性值。人工智能诊断子系统（ART2）运行状态显示的运行界面如图9所示。

图9 运行状态显示

6 结语

基于ART2网络的民航气象服务器业务维护系统作为民航气象业务系统管理员的辅助工具，用于服务器系统管理、监控、维护和保障服务器的正常运行。它为系统管理员提供了曲线走势图、折线图、列表和点等数值分析工具，方便了系统管理员进行经验的积累总结，实现了长期对系统维护经验归类，有助于设备维护部门超越单个系统管理员进行维护经验的总结和交流，还能很好地模仿系统管理员对服务器进行无客户端的远程管理，极大地减轻了系统管理员的设备维护负担和工作压力，提高了民航气象业务维护部门设备维护的质量和数量。

[1]杨建刚.人工神经网络实用教程.浙江:浙江大学出版社,2001: 114-122.

[2]徐艺萍,邓辉文,李阳旭.一种改进的ART2网络学习算法[J].计算机应用.2006，(3).

[3]张全寿,周建峰.专家系统构造原理及方法[J].北京:中国铁道出版社,1992:15－16.

[4]徐艺萍,邓辉文,李阳旭.一种改进的ART2网络学习算法[J].计算机应用.2006，(3).

[5]尹朝庆,尹皓著.人工智能与专家系统[M].北京:中国水利水电出版社,2001:13.

[6]吴今培,肖健华著.智能故障诊断与专家系统[M].北京:科学出版社,1997:26-60.

[7]蔡自兴,徐光祐.人工智能及其应用(第三版)[M].北京:清华大学出版社,2004:25-50.

责任编辑 王荣辉

The Design and Implement of Maintenance System of Civil Aviation Meteorology Servicer Based on ART2

LIU Dan
(Chongqing College of Electronic Engineering,Chongqing 401331,China)

Civil aviation is one of basic institutions in our country,the safe run of its meteorology servicer is very important.The essay introduces the technologies of neural net,and put forward the design and implement of maintenance system of civil aviation meteorology servicer based on ART2,which does real time monitoring,fault treatment and fault research for civil aviation meteorology service operation system,and which is used as auxiliary means for system managers’watch-keeping to afford decision support,numerical analysis and accumulation and summary of experience for system manager.

Self-adaption Resonance Neural Net II(ART2);system maintenance;monitoring;fault diagnosis;fault treatment

TP39

A

1674－5787（2011）01－0155－04

2010-11-16

刘丹(1982—)，女，四川西充人，硕士，重庆电子工程职业学院，助教。