智能化诊断网络故障关键技术的研究

毛志雄 ，邢 江 ，张 婷

（1湖北师范大学计算机科学与技术学院 湖北 黄石 435002）

（2湖北省黄石市疾病预防控制中心 湖北 黄石 435000）

智能化诊断网络故障关键技术的研究

毛志雄1，2，邢 江1，张 婷2

（1湖北师范大学计算机科学与技术学院 湖北 黄石 435002）

（2湖北省黄石市疾病预防控制中心 湖北 黄石 435000）

网络故障诊断作为网络故障管理的主要部分，会对网络运行的稳定性和可靠性造成直接的影响。基于此，本文从网络故障分析入手，分析了智能化诊断网络故障关键技术及其需要改进的部分，研究人员需要改进二分图模型、使用拉格朗日松弛法进行故障的定位，并使用前L个最佳故障测试技术以及神经网络诊断技术，基于上述分析，构建了网络故障管理系统，该系统可以切实实现智能化的网络故障诊断。

网络故障；网络故障传播模型；二分图模型

1 网络故障传播模型

首先是依赖图模型，该模型将底层网元管理作为基础，观察网络运行过程中网络设备、网元和网络服务之间的关系，并以此来确定故障问题，该模型进行网络故障分析的主要依据就是网元之间存在的依赖关系。

然后是短语结构文法模型，该模型主要是通过短语结构语法来描述通讯系统，并进行网络故障的诊断。在该模型下，网络需要进行两个设备的连接，再依据终点和通讯连接来构建高层连接，一旦通讯连接或者终点中出现了问题，就会出现网络故障。该模型会将网络看做是无环网，故障设备使用终止符来表示，其中的节点则代表着通讯设备或者通讯连接。

最后是因果图模型，该模型的依据是因果图，因果图是一种有向无环图Gc（E，D），其中，G表示事件的因果关系；c表示节点各边之和；E表示节点的总和。该模型为网络故障的定位提供了便利。

2 智能化诊断网络故障关键技术分析

2.1 技术分析

第一，二分图模型的改进，通常来说，二分图模型可以描述网络故障事件中的传播关系，但是二分图模型的描述效果会受到网路间歇故障以及网络系统阈值等问题的影响，而且，网络中还有很多虚假告警，但是二分图模型在进行故障描述时，并没有考虑到这种情况。因此，二分图模型需要进行进一步的改进，可以在二分图模型中设置虚假故障出现的先验概率，将这个先验概率设定为系统对应的告警虚假率，与此同时，将虚假故障导致告警发生的条件概率设置为1。

第二，使用拉格朗日松弛法进行故障的定位，我们可以通过问题转换的方式，将网络故障的定位问题转换成为0-1规划中的最优化求解。对于0-1规划问题的求解方法有很多，比如，隐枚举法，该方法的求解步骤很简便，但是不能对目标的松弛下界进行界定，而且隐枚举法的计算量非常大，不适用于故障的定位。拉格朗日松弛法的计算量比较小，复杂程度也比较低，还能够有效解决故障定位中的最小集合覆盖问题[1]。

第三，前L个最佳故障测试技术，在进行网络故障的诊断时，故障的传播模型并不是非常准确的，特别是网络故障和网络症状表现之间的因果关系，这种关系主要依靠专家的专业知识进行判断，精确值有待考证。因此，要想提高网络故障诊断的智能化水平，可以将出现概率最大的故障假设成最终的故障定位结果，这种方法被称为前L个最佳故障测试技术。通常状况下，该技术在进行故障假设的选取时，使用最广泛的选取形式为概率比例选取，就是将出现概率最高的故障当做假设，再选取出现概率次之的故障当做假设，按照次序进行选取，直至当前选取的假设和上一个假设的出现概率小于系统阈值。

第四，神经网络诊断技术，人工神经网络具有很强的自组织性、并行性以及容错性，在机械故障的智能化诊断方面受到了广泛的应用。该技术主要是根据网络故障实例和故障诊断的经验来开展训练和学习，通过神经网络中存在的连接权值进行学习成果的展示，也就是故障诊断知识。该技术的应用主要分为以下步骤；建立神经网络诊断故障的知识库；神经网络进行自学习；神经网络进行网络故障的诊断。知识库的构建流程如下：首先要分析出被诊断对象可能出现故障的知识结构，通过故障树分析法进行神经网络结构模型的构建；然后明确神经网络的训练和自学习样本，并获取对应的连接权值，将这些连接权值进行存储，以此来形成知识库。

2.2 故障诊断系统的构建

故障诊断系统需要具备故障的告警、故障传播模型的管理、故障的定位以及故障的测试和恢复等多种功能。其中，故障的告警功能需要系统能够准确及时捕获故障，并将故障告警给管理人员，告警的方式可以为短信提醒或者蜂鸣声等多种形式；故障传播模型的管理功能需要应用到二分图模型或者因果图模型等多种故障传播模型，尤其要注意先验概率的设定问题，而且，为了保障故障传播模型中各项参数的准确性，需要将多项故障诊断数据作为依据进行参数的设定；故障的定位功能需要依靠于科学合理的算法，还要使用前L个最佳故障假设的测试技术，这样才能有效提高网络故障定位的准确程度；故障测试和恢复功能主要依靠于脚本或者具体的程序来运行，能够进行故障问题的测试和恢复[2]。

3 结论

综上所述，使用智能化诊断技术进行网络故障的诊断是时代发展的必然。分析可得，通过对本文的分析可知，智能化诊断网络故障技术能够有效进行网络故障的定位，减少故障持续的时间，从而减少网络运行的成本，提高网络运行的经济效益，促进我国网络的可持续发展。希望本文能够为相关人员进行智能化网络故障诊断技术的分析提供参考。

[1]宋毅，焦贤龙.基于Jess和SNMP的智能网络故障管理系统设计与开发[J].电子设计工程，2016，24(14)：49-51+55.

[2]高凤岐，陈建辉，连光耀，宋英趁.分布式智能故障诊断专家系统的关键技术实现[J].仪表技术，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 【文献标识码】A 【文章编号】1009-5624（2018）02-0054-02

毛志雄（1990-），男，汉族，湖北黄石人，在读硕士研究生，就读于湖北师范大学，研究方向为信息计算与智能系统现在黄石疾病预防控制中心工作；

邢江（1973-），男，汉族，江西九江人，湖北师范大学副教授，硕士研究生导师，研究生方向为机器视觉、计算机控制；

张婷（1989-），女，汉族，湖北武汉人，本科学士，现在黄石市疾病预防控制中心工作。