国产激情久久久久影院小草_国产91高跟丝袜_99精品视频99_三级真人片在线观看

基于決策樹算法的工業(yè)光纖網(wǎng)絡(luò)通信故障檢測系統(tǒng)

  • 相關(guān)推薦

基于決策樹算法的工業(yè)光纖網(wǎng)絡(luò)通信故障檢測系統(tǒng)

  光纖網(wǎng)絡(luò)支持光纖應(yīng)用系統(tǒng)和工業(yè)生產(chǎn)過程之間的通信,以下是小編搜集整理的一篇探究工業(yè)光纖網(wǎng)絡(luò)通信故障檢測系統(tǒng)的論文范文,歡迎閱讀參考。

  摘 要: 針對工業(yè)光纖網(wǎng)絡(luò)通信故障檢測過程繁瑣、效率低的問題,設(shè)計了一種基于優(yōu)化的決策樹數(shù)據(jù)挖掘算法的光纖網(wǎng)絡(luò)通信故障檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)以減少檢測器重復(fù)工作和準(zhǔn)確定位為目標(biāo),引入以決策樹為核心的故障數(shù)據(jù)挖掘模塊,降低了對非己空間的故障挖掘時間。將第一階光纖網(wǎng)絡(luò)故障分類時僅以IP地址作為參量變成第二階分類時使用指定的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)為基礎(chǔ)構(gòu)建決策樹,進一步提高故障檢測精度。對某車輛制造企業(yè)現(xiàn)有的光纖網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用結(jié)果表明,與標(biāo)準(zhǔn)決策樹方法相比,該算法將精度從69.0%提升到99.9%,將誤報率從3.14%降低到0.48%,優(yōu)化效果明顯。

  關(guān)鍵詞: 光纖網(wǎng)絡(luò); 通信故障檢測; 故障診斷; 數(shù)據(jù)挖掘; 決策樹

  引 言

  光纖網(wǎng)絡(luò)支持光纖應(yīng)用系統(tǒng)和工業(yè)生產(chǎn)過程之間的通信,目前主要的控制網(wǎng)絡(luò)有樓宇自動化、工廠自動化和過程自動化[1]。控制網(wǎng)絡(luò)有許多不同的作用和應(yīng)用環(huán)境,通常部署在支持安全可靠通信的緊要使命操作環(huán)節(jié),這樣可確保光纖網(wǎng)絡(luò)通信會話的服務(wù)質(zhì)量,并使通信延遲最小。許多傳統(tǒng)的光纖網(wǎng)絡(luò)如基金會現(xiàn)場總線、數(shù)字化現(xiàn)場總線、ModBus現(xiàn)場總線等主要依靠專有協(xié)議,這些控制網(wǎng)絡(luò)技術(shù)獨立于如今蓬勃發(fā)展的以太網(wǎng)和基于網(wǎng)際協(xié)議(IP)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。但是由于以太網(wǎng)和IP技術(shù)的成本低廉、可擴展性強、易于維護等優(yōu)勢,這些網(wǎng)絡(luò)近來也逐漸引入工業(yè)以太網(wǎng)和IP技術(shù)[2]。但是,當(dāng)采用基于IP的控制網(wǎng)絡(luò)技術(shù)后,將不得不面臨IP網(wǎng)絡(luò)中常見的網(wǎng)絡(luò)問題。網(wǎng)絡(luò)級錯誤和光纖網(wǎng)絡(luò)中的錯誤大相迥異。網(wǎng)絡(luò)級錯誤例如包重傳和校驗錯誤等是光纖網(wǎng)絡(luò)錯誤的癥狀之一,明確的控制網(wǎng)絡(luò)錯誤和網(wǎng)絡(luò)級錯誤常并發(fā)于網(wǎng)絡(luò)條件差的IP網(wǎng)絡(luò)中[3]。因而光纖網(wǎng)絡(luò)故障檢測系統(tǒng)的主要需求就是能夠理解網(wǎng)絡(luò)級癥狀和實際錯誤間的關(guān)聯(lián),在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一套基于決策樹的光纖網(wǎng)絡(luò)通信故障檢測系統(tǒng),用于車輛制造企業(yè)的光纖網(wǎng)絡(luò)。

   1 光纖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

  常見的光纖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是金字塔式的[4],如圖 1所示。頂層的控制器驅(qū)動下層被控設(shè)備執(zhí)行既定操作,最頂層的是光纖控制器(PC),一般使用人機界面,是可編程邏輯控制器(PLC)開發(fā)商提供的軟硬件包,是在電腦上運行的光纖應(yīng)用軟件,可快捷方便地訪問下層的PLC,通過開發(fā)商提供的服務(wù)器應(yīng)用軟件進行通信,其圖形用戶界面提供實時監(jiān)控結(jié)果,之間的連接使用有連接的TCP協(xié)議。中層的PLC是連接光纖網(wǎng)絡(luò)的光纖單片機,一系列復(fù)雜的控制裝置或工廠流水線上的低端控制設(shè)備通過PLC上運行的定制軟件程序處理運行。下層的被控設(shè)備種類繁雜,涉及傳感器、制動器、電動機等設(shè)備,通過嵌入式接口接收上層PLC的命令信息。其中頂層PC和中層PLC通過以太網(wǎng)連接,PLC和底層的被控設(shè)備通過專有協(xié)議連接。

  光纖網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備必須同步或順序運行,一個微小的網(wǎng)絡(luò)錯誤可能就是致命的,換言之,控制設(shè)備的一個錯誤可能會迫使整個生產(chǎn)過程耽擱甚至停滯,帶來巨大的經(jīng)濟損失。因此,光纖網(wǎng)絡(luò)中快速準(zhǔn)確的故障檢測舉足輕重。

  2 光纖網(wǎng)絡(luò)故障檢測和故障診斷

  2.1 故障類型分析極其弊端

  通過分析光纖網(wǎng)絡(luò)錯誤的實際案例,可知其故障主要分為四類:IP連接故障、網(wǎng)絡(luò)配置錯誤、物理故障、軟件故障[5],其主要的故障現(xiàn)象如表 1所示。

  目前已有的IP網(wǎng)絡(luò)故障診斷工具如嗅探器等不具備分析光纖網(wǎng)絡(luò)故障的能力,不能提供故障成因,而且控制網(wǎng)絡(luò)故障的早期癥狀常夾雜著網(wǎng)絡(luò)級錯誤。常見的IP網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)有幀沖突、巨型幀、超短幀、循環(huán)冗余碼錯誤幀、TCP校驗錯誤、分片報文、重傳報文、分組到達間隔時間、吞吐率、包突發(fā),通過分析可知網(wǎng)絡(luò)故障的報警條件,這些指標(biāo)本身并不獨特,但并不在大多數(shù)的商業(yè)IP網(wǎng)絡(luò)診斷工具的分析對象之列。由于常用工具不能完全檢測出控制網(wǎng)絡(luò)故障僅能生成故障網(wǎng)絡(luò)警報,因此需要設(shè)置新的監(jiān)控分類和條件,可使用被動網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控技術(shù),不會影響網(wǎng)絡(luò)運行。本文設(shè)計的檢測結(jié)構(gòu)的部分監(jiān)測指標(biāo)及報警條件如表 2所示。

  在每個涉及共享地址和端口的雙向數(shù)據(jù)包傳輸?shù)牧髁啃畔⒅卸急O(jiān)測這類指標(biāo),只要出現(xiàn)異常就發(fā)布警報,因為這類指標(biāo)異常只要出現(xiàn)就意味著發(fā)生通信故障的可能,即這類指標(biāo)的突變意味著光纖網(wǎng)絡(luò)的運行異常。網(wǎng)絡(luò)管理員識別出早期的控制網(wǎng)絡(luò)通信故障是非常關(guān)鍵的,操作者必須調(diào)查大量數(shù)據(jù)尋出網(wǎng)絡(luò)連接異常序列,由于不同設(shè)備的控制網(wǎng)絡(luò)有不同的通信量特性和故障案例,因此需要一個能夠自動地從歷史故障數(shù)據(jù)中提取故障檢測規(guī)則的系統(tǒng),決策樹是一種非常合適的選擇,可自動生成反映操作控制網(wǎng)絡(luò)通信異常的規(guī)則用于故障檢測。

  2.2 決策樹的引入光纖網(wǎng)絡(luò)通信挖掘優(yōu)化

  傳統(tǒng)的故障挖掘算法面臨2個難題:檢測時間過長,由于需要在大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中進行響應(yīng)的操作,因此搜索過程極其耗時;由于冗余信息的干擾,降低了系統(tǒng)檢測的精度。

  光纖網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)挖掘充當(dāng)控制網(wǎng)絡(luò)故障檢測的推理機,根據(jù)檢修案例、用戶經(jīng)驗和網(wǎng)絡(luò)測量指標(biāo),推測出故障與網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián),這種關(guān)聯(lián)被轉(zhuǎn)化為故障檢測規(guī)則應(yīng)用于故障檢測系統(tǒng)。決策樹可以很好地解決這兩個問題。

  決策樹用于歸類有共同屬性的數(shù)據(jù)[6],每一個決策樹代表了一種用于區(qū)分屬性的規(guī)則,主要包含內(nèi)部節(jié)點、葉節(jié)點和邊界。內(nèi)部節(jié)點指明區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的屬性,邊界根據(jù)母節(jié)點的屬性條件予以標(biāo)記,葉節(jié)點根據(jù)數(shù)據(jù)劃分的決策值標(biāo)記,決策樹已證明在網(wǎng)絡(luò)故障檢測效果較好。在控制網(wǎng)絡(luò)中,IP地址和商品號標(biāo)記結(jié)點,故障或正常標(biāo)記葉名,而標(biāo)注箭頭定為邊界。決策樹根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用信息獲取函數(shù)構(gòu)建,通過修剪決策樹獲得學(xué)習(xí)信息,這個過程會犧牲分類的精確性,如果沒有網(wǎng)絡(luò)故障則所有結(jié)點都標(biāo)記為正常。修剪前后的故障決策樹如圖2所示。

  3 實用效果分析

  使用國內(nèi)某汽車生產(chǎn)公司的生產(chǎn)光纖網(wǎng)絡(luò)完全的數(shù)據(jù)包跟蹤,其周期為4天,光纖網(wǎng)絡(luò)通信總數(shù)據(jù)流量是62 GB。這些流量數(shù)據(jù)被合成有共同網(wǎng)絡(luò)特征的數(shù)據(jù)流,然后進行特征提取,相關(guān)的特征是前文提及的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)。分析并標(biāo)記數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)流,為了便于訓(xùn)練和檢驗,每個數(shù)據(jù)流排成一行,并標(biāo)記正;蛘吖收稀13所示為用于訓(xùn)練和檢驗步驟的示例數(shù)據(jù),包含58 123行正常數(shù)據(jù)和3 317行故障數(shù)據(jù)。

  為了測量決策樹對于光纖網(wǎng)絡(luò)通信網(wǎng)絡(luò)故障識別結(jié)果的精確度,引入數(shù)據(jù)決策技術(shù)中常用來評估精確度的三個參量:精度(PV)、檢索率(RP),可由精度(TP)、假陽性(FP)和假陰性(FN)計算得出,正確分選的對象數(shù)目占數(shù)目的比例為測量精度,反之為漏報率,正確對象被錯誤分選為其他類型則為假陰性,檢索率反映被錯誤歸類的對象比例,計算如式(1),式(2)所示。

  [PV=TP(TP+FP)] (1)

  [RP=TP(TP+FN)] (2)

  在故障檢測中,降低漏報率值是非常關(guān)鍵的,因為誤判故障數(shù)據(jù)為正常數(shù)據(jù)將會導(dǎo)致發(fā)生故障造成經(jīng)濟損失,必須予以糾正,這也是檢驗故障檢測技術(shù)的重要參考值。在實驗1中,首先用上文提到的光纖網(wǎng)絡(luò)通信網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)建立決策樹,并對決策樹進行剪枝。實驗2以IP連接的源地址和目的地址對作為特征值,對決策樹進行剪枝,檢驗假陰性指標(biāo)。實驗3原理同實驗2一樣,只是不對決策樹進行剪枝。實驗4用二階決策樹分類方法,即在第一階分類時僅以IP地址作為參量,第二階分類時使用上文提及的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)為基礎(chǔ)構(gòu)建決策樹。實驗結(jié)果如表4所示。   表4 實驗結(jié)果

  由表4可知,實驗1即標(biāo)準(zhǔn)的光纖網(wǎng)絡(luò)通信決策樹方法都可以保證較高的精度和檢索率,這是由于控制網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度遠低于正常網(wǎng)絡(luò),但是仍有104個漏報,比例為3.14%,這種結(jié)果是無法接受的?紤]到標(biāo)準(zhǔn)決策樹算法中沒有將IP地址作為決策樹建立的輸入?yún)⒘浚侨我庖粋光纖網(wǎng)絡(luò)通信網(wǎng)絡(luò)連接都包含著兩個網(wǎng)絡(luò)設(shè)備以及源地址和目的地址,因此需要在此進行修改,即如實驗2中所用的方法,將光纖網(wǎng)絡(luò)通信源地址和目的地址引入決策樹構(gòu)建過程,因而成功地將假陰性樹降到53個,比例為1.60%。

  實驗3的原理同實驗2一樣,只是不進行決策樹剪枝,雖然增加了數(shù)據(jù)量,但是將光纖網(wǎng)絡(luò)通信漏報數(shù)降低到45個,比例為1.355%。實驗4的二階決策樹方法,雖然增加了系統(tǒng)復(fù)雜度,但是進一步地將漏報數(shù)目降低到16個,比例為0.48%。這個數(shù)值雖然很低,但仍然存在漏判故障,對這16個假陰性誤判進行檢驗,發(fā)現(xiàn)原因是故障案例非常稀少,在整個數(shù)據(jù)集中最多出現(xiàn)2次,大多數(shù)僅出現(xiàn)1次,即使使用交叉驗證也難以保證足夠的訓(xùn)練。為了檢查出16種故障,需要引入16個決策樹獨立規(guī)則,這雖然會增加系統(tǒng)復(fù)雜度和硬件消耗,但考慮到控制網(wǎng)絡(luò)周期性地產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)流量,故障誘因相對較少,因而只要訓(xùn)練數(shù)據(jù)足夠多,訓(xùn)練較好,可以保證每一個故障都可以檢測認(rèn)定。

  4 結(jié) 論

  本文結(jié)合IP網(wǎng)絡(luò)特點和光纖網(wǎng)絡(luò)的特點,設(shè)計了一套基于二階決策樹數(shù)據(jù)挖掘的光纖優(yōu)化故障檢測系統(tǒng),經(jīng)過國內(nèi)某車輛生產(chǎn)企業(yè)現(xiàn)用的光纖網(wǎng)絡(luò)實用結(jié)果表明,該系統(tǒng)性能優(yōu)越,光纖網(wǎng)絡(luò)通信故障檢測率可達到99.9%。在一定數(shù)據(jù)量的基礎(chǔ)上,該方案可以將漏報率降低到0.48%,優(yōu)化效果較為明顯,取得了較好的檢測效果,目前正逐步推廣。

  參考文獻

  [1] WON Y J, CHOI Mi?Jung, HONG J W. Fault detection and diagnosis in IP?based mission critical industrial process control networks [J]. IEEE Communications Magazine, 2008, 46(5): 172?180.

  [2] AMOOEE Gloriz, MINAEI?BIDGOLI Behrouz, BAGHERI?DEHNAVI Malihe. A comparison between data mining prediction algorithms for fault detection [J]. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, 2011, 8(3): 425?431.

  [3] ALZGHOU A, LOFSTRAND M. Increasing availability of industrial systems through data stream mining [J]. Computers & Industrial Engineering, 2010, 10(31): 743?748.

  [4] CHEN Kai?ying, CHEN Long?sheng, CHEN Mu?chen, et al. Using SVM based method for equipment fault detection in a thermal power plant [J]. Computers in Industry, 2011, 2(62): 42?50.

  [5] 錢宇,徐敏,郭東,等.基于預(yù)警專家系統(tǒng)的航天器規(guī)避研究[J].計算機仿真,2011,28(5):93?96.

  [6] 陳春燕.小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進算法在故障診斷中的應(yīng)用[J].科技通報,2012,28(10):31?33.

【基于決策樹算法的工業(yè)光纖網(wǎng)絡(luò)通信故障檢測系統(tǒng)】相關(guān)文章:

基于光纖傳感器的位移測量系統(tǒng)11-17

MCMC算法在MIMO系統(tǒng)檢測中的應(yīng)用03-07

基于構(gòu)造超平面的兩階段決策樹算法的研究03-28

基于3GPP LTE 系統(tǒng)的HARQ 算法探究03-03

MIMO系統(tǒng)中ZF及MMSE檢測算法的研究03-07

基于MIMO的分層空時碼檢測算法研究03-07

基于粒子濾波算法的DS-CDMA多用戶檢測03-07

基于專家系統(tǒng)的雷達電源故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)03-07

暖通空調(diào)系統(tǒng)故障檢測與診斷研究進展11-29

基于中值的改進均值濾波算法在玻璃瓶檢測中的應(yīng)用03-07