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智能化校園網(wǎng)絡設備狀態(tài)檢測決策支持系統(tǒng)研究
摘 要：隨著信息化的深入發(fā)展，對校園網(wǎng)絡設備狀態(tài)的安全檢測成為校園網(wǎng)安全系統(tǒng)的重要組成部分。本文論述了校園網(wǎng)網(wǎng)絡設備狀態(tài)檢測決策支持系統(tǒng)的可行性，并提出了智能化網(wǎng)絡設備狀態(tài)檢測決策支持系統(tǒng)的框架。
關鍵詞：校園網(wǎng) 狀態(tài)檢測 決策支持系統(tǒng)
狀態(tài)檢測的關鍵是對設備狀態(tài)的判斷，不僅要識別已經(jīng)發(fā)生的故障，而且要預測未來可能發(fā)生的故障。解決這些問題，一些常規(guī)的計算程序和分析程序無能為力或不夠有效。因為在這些問題中，人類專家的經(jīng)驗起著主導作用。因此，專家系統(tǒng)技術已經(jīng)運用到網(wǎng)絡設備狀態(tài)檢測中，而專家系統(tǒng)技術用于網(wǎng)絡設備的狀態(tài)檢測還不多見，原因在于網(wǎng)絡設備的狀態(tài)檢測起步比較晚。隨著教育信息化的深入發(fā)展，更要提高校園網(wǎng)絡設備的可靠率和檢測的性，因此網(wǎng)絡設備的狀態(tài)檢測勢在必行。狀態(tài)檢測能夠使檢測和效率提高，設備更新間隔延長和故障頻率降低，杜絕不足維護和過剩維護，減少事故的發(fā)生，提高了設備的可用系數(shù)，從而降低了。
一、網(wǎng)絡設備狀態(tài)檢測決策支持系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)
決策支持系統(tǒng)是輔助決策者通過數(shù)據(jù)、模型和知識，以人機交互方式進行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的應用系統(tǒng)，它是管理信息系統(tǒng)（ＭＩＳ）向更高一級發(fā)展而產(chǎn)生的先進信息管理系統(tǒng)，為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的，調(diào)用各種信息資源分析工具，幫助決策者提高決策水平和質(zhì)量。決策支持系統(tǒng)是以管理科學、計算機科學、行為科學和控制論為基礎，以計算機技術、人工智能技術、經(jīng)濟方法和信息技術為手段，主要解決面向半結(jié)構(gòu)化的決策問題，支持中、高級決策者的決策活動的一種方案，通過人機對話進行分析、比較和判斷，幫助決策者根據(jù)自己的經(jīng)驗和知識選擇一個滿意的方案，從而做出正確的決策。
傳感技術、微、數(shù)字信號處理和技術在狀態(tài)監(jiān)測中的應用，使狀態(tài)檢測成為可能。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)、模糊集理論等綜合智能技術在狀態(tài)識別和故障診斷中的應用，使狀態(tài)檢測得以實現(xiàn)。[1][2] 根據(jù)在線和離線監(jiān)測診斷數(shù)據(jù)、設備壽命預測數(shù)據(jù)、可靠性評價數(shù)據(jù)、設計參數(shù)、檢測數(shù)據(jù)、同類設備數(shù)據(jù)等，進行綜合分析，并利用狀態(tài)評價準則體系對設備狀態(tài)變化趨勢進行預測，運用決策模型給出檢測什么和何時檢測的建議，并制定檢測計劃，發(fā)布到子網(wǎng)站。
1.設備綜合管理模塊
狀態(tài)檢測需要大量描述設備狀態(tài)及其演變過程的準確數(shù)據(jù)，即要有足夠的信息用于分析與決策，這就是設備數(shù)據(jù)綜合管理。該模塊管理和存儲所有設備資產(chǎn)清單、設備臺賬圖紙、設備設計數(shù)據(jù)、設備安裝狀況及系統(tǒng)圖、維修歷史數(shù)據(jù)、設備變更與維修記錄、設備狀態(tài)監(jiān)測與診斷數(shù)據(jù)、事故及異常記錄、測點設置、設備可靠性狀態(tài)統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)等等。
2.智能化診斷模塊
該模塊使用專家系統(tǒng)與人工神經(jīng)元網(wǎng)絡相結(jié)合的方法實現(xiàn)。既能對單一試驗數(shù)據(jù)進行故障診斷，也能對多種試驗數(shù)據(jù)進行綜合診斷。單一診斷用產(chǎn)生式專家系統(tǒng)，將規(guī)程規(guī)定和專家知識存儲在知識庫，可以隨時更新、修改。綜合診斷用人工神經(jīng)元BP網(wǎng)絡。功能模塊之間用狀態(tài)驅(qū)動。每一個層次的數(shù)據(jù)可以維護、查詢，有利于程序的模塊化設計。
3.檢測決策模塊
對單一設備，根據(jù)不同運行方式和檢測方式，給出對該設備來說最佳的檢測時間、檢測措施和檢測項目，并形成檢測決策報告。
4.編制檢測計劃模塊
狀態(tài)檢測并不排斥檢測計劃的作用，恰恰相反，狀態(tài)檢測體制還要利用一些先進的技術手段來動態(tài)地制訂和優(yōu)化網(wǎng)絡設備檢測計劃，以充分發(fā)揮檢測計劃的作用。在狀態(tài)檢測體制下，面對眾多需要檢測的設備，檢測計劃的編制根據(jù)檢測決策的結(jié)果、負荷預測、趨勢分析、動態(tài)規(guī)則等手段考慮運行方式、可靠性、經(jīng)濟性等要求，使檢測計劃既具有可行性，又具有科學性和經(jīng)濟性。
5.網(wǎng)站檢測信息發(fā)布模塊
將排定的檢測計劃發(fā)布在網(wǎng)站上，供各學院執(zhí)行，也為用戶提供了檢測信息，減少網(wǎng)絡設備檢測帶來的損失。這能提高服務質(zhì)量，增加工作的透明度。
二、基于專家系統(tǒng)的單一診斷模塊
1.單一診斷功能
單一診斷是指對一種檢測方法所取得的數(shù)據(jù)進行處理和判斷，得出故障征兆或有關設備狀態(tài)的初步結(jié)論。檢測的數(shù)據(jù)與規(guī)程比較、與歷史比較、與同類設備比較，并考慮當前系統(tǒng)的運行狀況，將這些知識保存在專家系統(tǒng)的規(guī)則庫中。通過各種方法檢測到的數(shù)據(jù)，或通過檢測數(shù)據(jù)計算出的數(shù)據(jù)，并不能說明當前設備的狀況，只有與標準值比較，才能得到設備可能產(chǎn)生故障的征兆。單一診斷是對單項試驗數(shù)據(jù)進行診斷。該方法簡單、易于實現(xiàn)，有時可直接定位故障。但更多時給的結(jié)論不夠清晰，或結(jié)論片面。因此，該過程可以看作綜合診斷的前期數(shù)據(jù)處理。
單一診斷的結(jié)果可能有四種：
�。�1）明確定位故障；
�。�2）參數(shù)正常，不存在與此參數(shù)有關的故障；
�。�3）不確定故障是否存在；
�。�4）故障確實存在，但不能定位。
后兩種情況給出的結(jié)果不明確，需要更多的信息進行明確判斷，由綜合診斷來完成。但單一診斷的所有診斷結(jié)果都送到綜合數(shù)據(jù)庫里。在綜合診斷中，對四種結(jié)論的處理各不相同。
單一診斷的過程是：
�。�1）數(shù)據(jù)采集：采集定期或不定期的試驗數(shù)據(jù)；
�。�2）參數(shù)計算：有些參數(shù)不能直接測得，需要用試驗數(shù)據(jù)計算得到；
�。�3）參數(shù)換算：有時要把試驗數(shù)據(jù)或參數(shù)換算成某一環(huán)境下的數(shù)據(jù)；
�。�4）數(shù)據(jù)比較：試驗數(shù)據(jù)或換算后的數(shù)據(jù)與規(guī)程規(guī)定的標準試驗數(shù)據(jù)比較，與設備原始數(shù)據(jù)比較；
�。�5）得出結(jié)論：單一診斷的結(jié)論是上述的四種結(jié)論。如果不需綜合診斷，則可以直接生成診斷報告。
2.專家系統(tǒng)各模塊的功能
單一診斷功能由專家系統(tǒng)實現(xiàn)，其模塊如下：
（1）數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)來源于設備綜合模塊。該庫需要的數(shù)據(jù)有：設備工況數(shù)據(jù)；設備設計參數(shù)；設備缺陷與檢測數(shù)據(jù)；事故記錄；同類設備數(shù)據(jù)；
�。�2）知識庫：該庫包括故障診斷知識和設備狀態(tài)預測知識。包含設備的有關標準、規(guī)程、導則和有關設備性能指標的資料，以及收集的諸多專家分析判斷設備故障的權威經(jīng)驗，用產(chǎn)生式知識表示法表示知識；
�。�3）推理機：能進行故障診斷和設備狀態(tài)預測，并設置監(jiān)控預警功能，發(fā)現(xiàn)設備缺陷，向運行值班和檢測負責人發(fā)出警報�？紤]到網(wǎng)絡設備故障的特點（有時是一種故障引起多個征兆，有時是一種征兆是由多個故障引起的），因此推理方式采用混合推理；
�。�4）學習機：隨著標準、規(guī)程及導則中有關內(nèi)容的變化，經(jīng)驗不斷積累和增加，診斷知識庫要隨時擴充、修改、更新，增強專家系統(tǒng)的診斷、決策能力。因此，要求學習機有很強的自學習功能。自學習包括三個方面的內(nèi)容：①就診斷對象的功能狀態(tài)去識別系統(tǒng)未曾掌握的征兆，并形成新的知識；②有新的設備時，能夠?qū)W習新設備的故障征兆和判斷設備狀態(tài)的規(guī)則；③對知識的自行校正，如一致性、冗余檢驗等。
三、基于神經(jīng)元網(wǎng)絡的綜合診斷模塊
神經(jīng)網(wǎng)絡是對人腦神經(jīng)系統(tǒng)的模擬，其目的是學習和模仿人腦的信息處理方式。神經(jīng)網(wǎng)絡把知識變成網(wǎng)絡的權值和閥值，并分布存儲在整個神經(jīng)網(wǎng)絡之中。在確定了神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)參數(shù)、神經(jīng)元特性和學習算法之后，神經(jīng)網(wǎng)絡的知識表達是與它的知識獲取過程同時進行、同時完成的。當訓練結(jié)束時，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)所獲取的知識就表達為網(wǎng)絡權值矩陣和閥值矩陣。神經(jīng)網(wǎng)絡具有知識容量大，處理問題范圍廣，推理速度快等優(yōu)勢。所以綜合診斷是運用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡在故障征兆與故障位置之間建立起數(shù)學模型，將綜合診斷知識存儲在網(wǎng)絡的權值和閥值里，采用BP網(wǎng)絡進行診斷。
四、結(jié)束語
網(wǎng)絡設備狀態(tài)檢測決策支持系統(tǒng)中設備狀態(tài)診斷是關鍵，不僅能對已經(jīng)發(fā)生的故障做出診斷，還能對將要發(fā)生的故障進行預測，這樣才能根據(jù)狀態(tài)進行檢測。自學習功能，增加了該系統(tǒng)的靈活性，隨著經(jīng)驗的積累，知識庫的日益豐富，狀態(tài)診斷的可靠性將日益提高。狀態(tài)檢測離不開狀態(tài)檢測技術，網(wǎng)絡設備的狀態(tài)監(jiān)測已經(jīng)有許多方法，隨著這些監(jiān)測手段的日益完善，監(jiān)測點逐漸增多，監(jiān)測設備的功能逐步強大，通過先進的通訊手段和網(wǎng)絡化管理，狀態(tài)檢測系統(tǒng)就更為健全。
參考文獻：
[1]陳文偉.決策支持系統(tǒng)教程[M].北京：清華大學出版社，2005.8：264-313.
[2]高洪深.決策支持系統(tǒng)(DSS)理論·方法·案例[M].北京：清華大學出版社，2005.5：321-349.
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