隨著通信網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷更新,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷壯大,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)中運行的數(shù)據(jù)也在不斷增長,企業(yè)和用戶對通信網(wǎng)絡(luò)的安全性、穩(wěn)定性和可靠性要求越來越高。在如此復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障也是避免不了的,因此當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時,能快速的對網(wǎng)絡(luò)故障進行診斷和定位,有效的解決網(wǎng)絡(luò)故障并及時恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)的正常尤其顯得越來越重要。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法,計算工作量龐大,處理周期也比較長,無法對故障實現(xiàn)準(zhǔn)確、快速地診斷。因此,研究智能化、模型化及快速化的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法將會是未來研究的主流方向。本文重點分析和研究了通信接入網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的各類寬帶網(wǎng)絡(luò)故障,并針對此提出了一種基于遺傳算法與因果模型的寬帶網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法。由于通信網(wǎng)絡(luò)故障具有突發(fā)性、動態(tài)性、難排查的特征,維護起來比較困難。而遺傳算法具有并行搜索和全局搜索性,算法簡單、適用性強等特點,在計算中可以減少運算量,縮短診斷時間,能夠提高故障的診斷效率。本文將遺傳算法引入到通信接入網(wǎng)絡(luò)的寬帶故障診斷當(dāng)中,研究了基于遺傳算法的寬帶網(wǎng)絡(luò)故障因果模型的實現(xiàn)。本論文的主要研究工作有:（1）收集和分析通信接入網(wǎng)絡(luò)項目中出現(xiàn)的各類寬帶故障實例,找出故... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１論文組織結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇ．?１．１?Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ?ＣｈａＨ?ｏｆ?Ｔｈｅｓｉｓ??－７－??

?基于遺傳算法與因果模型的網(wǎng)絡(luò)故障診斷研究???ｒ（ｔ）?＝?／／？（〇？（〇?＋?／／，．?（／）＞＇（〇?（２．?１）??上式為殘差生成器的殘差計算公式，殘差生成器函數(shù)可以通過選擇傳遞矩陣Ｈｕ（ｔ）??和Ｈｙ⑴來設(shè)計。??輸出向量ｙ（ｔ）??輸入向量ｕ（ｔ）???????？動態(tài)系統(tǒng)?Ｇｕ（ｔ）??＾?Ｈｙ（ｔ）??１??Ｑ￣Ｈ?殘差ｒ⑴???＾?Ｈ？（ｔ）?｜?１??圖２．?７殘差生成器結(jié)構(gòu)示意圖??Ｆｉｇ．?２．７?Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?Ｒｅｓｉｄｕａｌ?Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ??（２）殘差評價。??殘差評價通過決策規(guī)則或決策函數(shù)來判斷是否發(fā)生故障，并盡可能降低由于過程動??態(tài)性和模型不匹配導(dǎo)致的錯誤告警率，是基于定量模型的故障診斷系統(tǒng)中的邏輯決策??者。殘差評價過程通�？梢苑譃槿齻�階段［４２］，第一階段：選擇殘差評價函數(shù)、找出閾值：??第二階段：按照數(shù)學(xué)表達式計算出殘差評價函數(shù)：第三階段：將殘差評估函數(shù)與閾值進??行比較，檢測、診斷并分離故障。??用來實現(xiàn)殘差評價的方式比較多，如智能控制理論、魯棒控制理論、優(yōu)化理論及自??適應(yīng)控制理論等。殘差評價比較常用的方式是利用邏輯判斷診斷是否存在故障，首先求??出決策函數(shù)值Ｊ（ｒ）和檢測閾值ｈ，當(dāng)Ｊ（ｒ）ｔＵ時，故障向量ｆ（ｔ）＝０，表明不存在故障；當(dāng)??Ｊ（ｒ）＞．丨＊時，故障向量ｆ⑴賽０，表明存在故障。當(dāng)Ｊｌｈ值過于大時，則會使檢測的靈敏度??降低；當(dāng)Ｊｔｈ值過于小時，則會使檢測的誤差告警率提高［４４］。??２．３．２定性診斷模型??定量診斷模型重點在于數(shù)學(xué)模型的建立和分析，而定性診斷模型的重點與定量診斷??模型不

?基于遺傳算法與因果模型的網(wǎng)絡(luò)故障診斷研究???，解系統(tǒng)￣??調(diào)查故障??確定頂層事件?????１建立＆障樹???求解最小徑集ｈ????結(jié)構(gòu)重要度分析－一？定性分析??確定系統(tǒng)目中小??求解最小割ｒ｜概率重要度分析????定量分析￣－－－１頂上事件發(fā)生槪率??Ｉ辦對－策Ｉ??Ｌ｜隱要度分析??改善系統(tǒng)ｒ＊??圖２．?８故障樹分析流程圖??Ｆｉｇ．?２．８?Ｆｌｏｗ?Ｃｈａｎ?ｏｆ?Ｆａｕｌｔ?Ｔｒｅｅ?Ａｎａｌｙｓｉｓ??２．３．４因果圖模型??因果網(wǎng)絡(luò)圖是一種圖形邏輯推理模型，該模型可以由帶箭頭的方向弧和事件節(jié)點組??成，是帶有因果解釋、用于表示每個節(jié)點之間依賴性的有向無環(huán)圖，因果網(wǎng)絡(luò)中的狀態(tài)??節(jié)點、假設(shè)節(jié)點和征兆節(jié)點三種事件節(jié)點之間都存在對應(yīng)的因果關(guān)系，這種圖形邏輯推??理模型是通過對所有事件節(jié)點之間的因果關(guān)系建立模型，然后通過邏輯推理的方式解決??實際問題。??（１）因果圖的常用基本符號表示??因果圖是一種使用一些具有邏輯關(guān)系的特定門事件來表達事件之間的因果關(guān)系的??圖形化的知識表達方法。因果圖的常用基本符號及含義如表２．２所示：??表２．?２因果圖常用基本符號及含義??Ｔａｂ．?２．２?Ｃｏｍｍｏｎ?Ｂａｓｉｃ?Ｓｙｍｂｏｌｓ?ａｎｄ?Ｍｅａｎｉｎｇｓ?ｏｆ?Ｃａｕｓｅ?ａｎｄ?Ｅｆｆｅｃｔ?Ｄｉａｇｒａｍ??符號類型?＾??事件?基本事＃?＇—基本原因變量，不包括???｜?任何輸入邊??中間事件?基本結(jié)果變量，至少包??Ｖｙ＿ｊ?括一條輸入邊??邏輯門?基本事件全部發(fā)生，輸???｜?出事件才發(fā)生??或門?ｐ＂Ｉ?任意

【參考文獻】：
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本文編號：3501510