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基于数据驱动的连续过程故障发现与诊断研究

基于数据驱动的连续过程故障发现与诊断研究

作者：别立波沈阳工业大学

学位级别：硕士

连续工业过程的故障发现与诊断对于安全生产和提高产品的产量和质量都是十分重要的。基于数据驱动的方法由于不需要对过程运行机制和模型进行详细的了解,满足了工业过程往往复杂难于建立精确模型的特点而获得广泛的关注。而基于数据驱... 详细信息

连续工业过程的故障发现与诊断对于安全生产和提高产品的产量和质量都是十分重要的。基于数据驱动的方法由于不需要对过程运行机制和模型进行详细的了解,满足了工业过程往往复杂难于建立精确模型的特点而获得广泛的关注。而基于数据驱动的方法中最为典型就是主元分析(PCA)方法。本文首先研究了主元分析方法在连续过程故障发现与诊断中的应用。系统介绍了主元分析的原理,相关统计量等,并将主元分析方法应用于标准过程TennesseeEastman过程进行仿真。仿真结果显示主元分析虽然可以快速发现故障,但诊断故障时往往出错,不能准确找到故障位置。针对主元分析在故障诊断方面的缺陷,提出了基于多块主元分析方法来实现故障发现与诊断。该方法对过程正常数据建立完整的主元模型用来发现故障,对正常数据进行适当的分块并建立各个块的主元模型。当发现故障后先判断故障属于哪一块,再在该块中借助变量贡献率及过程知识诊断出故障所在位置。该方法的实质是将大系统层层分解和简化,明显增强了模型的解释能力和故障诊断能力。Tennessee Eastman过程的仿真研究表明该方法不仅可以快速发现故障并且准确地找到故障位置。探讨了多块主元分析中不同的分块方法,比较了不同分块方法对TennesseeEastman过程中故障诊断效果的影响并给出数据分块时需要考虑的因素。

关键词：故障发现故障诊断主元分析多块主元分析块贡献

基于文本信息抽取的高铁车载设备故障发现的理论与方法

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基于文本信息抽取的高铁车载设备故障发现的理论与方法

作者：陈曦北京交通大学

学位级别：硕士

列车运行控制系统(简称列控系统,Chinese Train Control System,CTCS),由地面设备系统和车载设备系统构成,车载设备系统对高铁的运行起着至关重要的作用。车载计算机运行中形成的Log日志文件和工作人员撰写的交接班记录中包含着大量的... 详细信息

列车运行控制系统(简称列控系统,Chinese Train Control System,CTCS),由地面设备系统和车载设备系统构成,车载设备系统对高铁的运行起着至关重要的作用。车载计算机运行中形成的Log日志文件和工作人员撰写的交接班记录中包含着大量的、反映车载设备运行状态的信息,是车载设备故障发现和诊断的重要依据。然而对这两类文本数据的利用目前仍局限于工作人员人工记录、查询和解读,存在效率低、主观性强、缺乏理论指导意义等一系列问题。本文针对以上问题,通过对上述两类文本进行信息抽取和整理,建立了较为完备的故障字典;基于正则表达式方法,结合Matlab仿真,实现了 Log日志文件语句的自动定位,开发了车载设备故障发现的自动化处理平台;从而提高了工作人员交接班故障发现、记录和分析流程的工作效率;避免了以往人工处理的主观性;所构建的故障字典对故障发现和进一步研究具有指导意义。本文的工作主要有以下几个方面。首先,本文介绍了高铁车载设备的基本结构及本文研究需要的两类数据源,即:车载计算机Log日志文本及工作人员交接班记录文本;分析了两类文本文件的数据特点,总结了信息抽取算法等研究成果;采用数据挖掘工具WEKA与SQL Server数据库相结合的方式进行处理探索,发现了常规故障文本数据挖掘的问题。结合两类文本数据特点,确定了故障发现与自动定位的研究框架。其次,确定了最大匹配分词算法和TFIDF算法对工作人员交接班记录和Log日志文件进行信息抽取,构建了标准化的故障字典,并且针对Log文件非结构化的特点利用正则表达式算法实现了故障语句的自动定位。最后,利用Matlab编程实现了基于两类文本文件的故障自动发现与定位,搭建了适用于Windows系统的故障发现人机交互平台,并基于已有的Log日志文件对平台进行了实用性展示。

关键词：车载设备 Log日志文件交接班记录故障发现信息抽取故障字典

基于分簇的GEO/LEO双层卫星网络故障发现策略研究

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基于分簇的GEO/LEO双层卫星网络故障发现策略研究

作者：林琳南京邮电大学

学位级别：硕士

伴随计算机技术、网络通信技术，以及其他信息技术的不断发展，卫星网络在通信、经济、军事等诸多领域的战略地位显著提高。随着卫星网络规模的不断扩大，如何合理地对卫星网络进行管理，成为了一个亟需解决的问题。本文提出了“基于... 详细信息

伴随计算机技术、网络通信技术，以及其他信息技术的不断发展，卫星网络在通信、经济、军事等诸多领域的战略地位显著提高。随着卫星网络规模的不断扩大，如何合理地对卫星网络进行管理，成为了一个亟需解决的问题。本文提出了“基于分簇的GEO/LEO双层卫星网络故障发现策略”。策略对以穿越南北极的轴线为界，划分低轨卫星轨道为位于东西半球的两个簇，选取簇内纬度绝对值最低的低轨卫星为簇头，由其进行簇管理。策略采用以低轨卫星簇头为主，同步地球轨道卫星协同辅助的方式，由二者共同完成低轨卫星层故障发现任务。使GEO/LEO双层卫星网络故障发现机制脱离了受地理位置影响严重的地面基站测控技术，增强其于军事环境的适用性。本文首先详细介绍了卫星通信系统、GEO/LEO双层卫星网络，以及卫星网络故障发现课题的研究现状，同时详尽分析现有网络故障发现技术于军事环境的不适用性;然后在此基础上提出了脱离地面站测控技术、适用于军事环境的“基于分簇的GEO/LEO双层卫星网络故障发现策略”，并对策略进行详尽分析;最后在对NS-2平台进行简单介绍的基础上，设计实验方案，验证策略的功能和性能。实验结果表明，策略以优秀的故障发现完整率和极低的故障发现误判率很好地满足了故障发现的要求，同时由于“间断性强连接”模型的实现，策略还以较少的层间链路数大幅度降低了GEO/LEO卫星之间连接的复杂性和低轨卫星因维护长距离层间链路所需要的星上能耗。稍有不足之处在于，策略的使用增加了一点可容忍范围内的时延，以及系统资源占用量。

关键词： GEO/LEO双层卫星网络故障发现分簇

以故障发现为基础的民机隐蔽功能系统维修优化研究

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中国西部科技 2013年第11期12卷 22-24页

作者：杨卫东梁坤左洪福中国东方航空股份有限公司工程技术公司上海200335 南京航空航天大学民航学院江苏南京211106

目前MSG-3分析中,民机隐蔽功能系统维修主要还是借助经验来确定这类维修任务的间隔,缺乏有效的定量评估方法和模型。本文针对该状况,提出了随机故障型备用系统和退化故障型备用系统隐蔽故障的安全性影响(第8类)、隐蔽的非安全性影响(第9... 详细信息

目前MSG-3分析中,民机隐蔽功能系统维修主要还是借助经验来确定这类维修任务的间隔,缺乏有效的定量评估方法和模型。本文针对该状况,提出了随机故障型备用系统和退化故障型备用系统隐蔽故障的安全性影响(第8类)、隐蔽的非安全性影响(第9类)的维修优化策略。

关键词：隐蔽故障民机故障发现维修优化

广电5G核心网E2E智能故障处理方案及应用

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广播电视网络 2024年第3期31卷 66-69页

作者：梁京骆训赋张豫婷中广电移动网络有限公司

本文通过分析传统通信网络故障处理的痛点,结合广电5G网络智能化运维建设大背景,提出了广电5G核心网E2E智能故障处理方案,通过大数据分析和AI算法等技术手段,深挖广电5G核心网运行中的海量数据和运维专家经验数据,构建故障场景智能快速... 详细信息

本文通过分析传统通信网络故障处理的痛点,结合广电5G网络智能化运维建设大背景,提出了广电5G核心网E2E智能故障处理方案,通过大数据分析和AI算法等技术手段,深挖广电5G核心网运行中的海量数据和运维专家经验数据,构建故障场景智能快速定界和健康度评估等智能化能力。

关键词：故障发现故障诊断智能化

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浅析TFDS机检故障判别及检查方法

中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2022年第7期 128-133页

作者：邢双龙太原局集团有限公司湖东车辆段河北唐山063000

TFDS机检作业在铁路货车运用过程中发挥的作用越来越重要,现场生产中TFDS作业发现了大量的典型故障,甚至防止事故的发生。但TFDS是在电脑系统中集中作业,与现场的不同在于通过平面的图像去辨认,没有现场的真实感,部分故障象征不明显,需... 详细信息

TFDS机检作业在铁路货车运用过程中发挥的作用越来越重要,现场生产中TFDS作业发现了大量的典型故障,甚至防止事故的发生。但TFDS是在电脑系统中集中作业,与现场的不同在于通过平面的图像去辨认,没有现场的真实感,部分故障象征不明显,需要用经验去判断,有的还要借助其他的系统进行验证核实,本文对从板折断、缓冲器失效、冷轮鉴定、转K5承载鞍位移、人力制动机紧固、防脱拉环共六种故障,结合生产作业实际,对故障的发现方法和技巧进行总结。

关键词： TFDS机检故障发现方法

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复杂运维场景下分钟级根因定位的研究与实现

复杂运维场景下分钟级根因定位的研究与实现

作者：周围北京交通大学

学位级别：硕士

随着互联网的不断发展,人们对于网络的需求越来越大,互联网设备持续增多,设备上的服务不断增加,这些服务涉及银行,工业制造,自动驾驶等各个行业。运维是数字世界的基础设施级别的技术,随着公司软硬件系统规模越来越复杂多样,传统的IT运... 详细信息

随着互联网的不断发展,人们对于网络的需求越来越大,互联网设备持续增多,设备上的服务不断增加,这些服务涉及银行,工业制造,自动驾驶等各个行业。运维是数字世界的基础设施级别的技术,随着公司软硬件系统规模越来越复杂多样,传统的IT运维就变得很困难,对智能化运维的需求不断增加。2016年开始出现的AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations,智能运维),它将运维和AI结合,使得故障发现、故障定位、故障自愈、容量预测等更加可靠以及稳定。本课题结合运营商的充值业务场景,研究AIOps的两大关键技术,即故障发现技术和故障定位技术,设计并实现了分钟级的根因定位。(1)故障发现技术,核心在于指标异常检测,本文使用业务黄金指标(业务量、成功率和延迟)进行异常检测的研究,通过Kafka采集指标,采用线性插值法对指标数据进行缺失值填充,使用时序数据的固有属性(如平滑、方差、最大最小值等)进行特征提取,采用Min-Max(最大最小值标准化)方法对提取的特征进行标准化处理。本文选用隔离森林和变分自编码器作为指标异常检测训练模型,尝试不同参数以及网络选出最优结构,接着本文分析隔离森林和变分自编码器的优点,利用隔离森林的高准确率以及变分自编码器对正常数据的良好重构能力,提出了一种基于隔离森林和变分自编码器的异常检测算法(IForest-VAE),通过IForest检测并剔除异常滑动窗口,得到正常数据用于优化变分自编码器。在真实数据集上的实验结果表明,此模型评估结果更优,更具可行性。(2)AIOps故障定位技术,首先分析了充值业务流程中模块(分段)关联关系,其次研究KPI曲线关联关系,对多条KPI曲线使用EWAM(Exponentially Weighted Moving-Average,指数加权移动平均法)、小波分析等方法进行异常特征提取,给出异常分数计算方式,得出异常分段和实例。接着结合模块关联关系和KPI曲线关联关系构建了故障传播链,结合故障传播链并对性能指标(主机、中间件等)进行异常检测,找到故障位置以及故障原因。(3)本文借助运营商充值业务设计并实现了复杂运维场景下分钟级根因定位系统。本人参与并完成了故障发现和定位的实现工作,包括需求分析、数据库设计、AI模块部分算法实现以及故障定位模块、监控中心模块、告警模块等功能的设计以及开发。

关键词： AIOps 指标异常检测故障发现故障定位 IForest-VAE

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基于云平台的智能监控系统设计与实现

基于云平台的智能监控系统设计与实现

作者：俞倩西安电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着科学技术的飞速发展,互联网产品也发展迅速,其功能需求不断发展变化,迭代更新快速,如何保证产品服务稳定可靠,成为运维人员的新挑战。线上系统的任何故障或是技术人员的错误决策都会给企业带来巨大的损失,因此我们需要监控... 详细信息

近年来,随着科学技术的飞速发展,互联网产品也发展迅速,其功能需求不断发展变化,迭代更新快速,如何保证产品服务稳定可靠,成为运维人员的新挑战。线上系统的任何故障或是技术人员的错误决策都会给企业带来巨大的损失,因此我们需要监控系统帮助我们实时掌控系统状态,发现系统异常,及时解决问题。伴随着云计算和容器虚拟化等技术的快速发展,大多数企业将架构转向云,企业应用也进一步发展,规模扩大,模块架构愈加复杂。为确保系统应用健康稳定运行,技术人员不得不设置海量的监控指标,导致监控告警信息暴增,出现告警风暴和告警指标运营管理困难等痛点问题。为解决监控系统中存在的诸多问题,本文研究并实现了基于云平台的智能监控系统,从Iaa S、Paa S、Saa S多个层次,系统资源、系统状态、系统业务等多个维度对系统进行全方位的监控展示;设计并实现了告警管理方案,对监控系统监控指标进行高效管理,有效提高海量监控指标的运营管理效率,减轻了技术人员运维工作的重担;研究并实现了故障发现方案,分析监控指标的特点,提出不同监控指标的监控告警告警方案,降低误报和漏报的比率,有效缓解了因告警风暴导致技术人员告警麻木,而遗漏真实告警的问题。监控系统提供了对主机基础设施、容器、基础中间件、应用等的实时监控,通过封装Prometheus组件,提供预设的告警规则等方式搭建了监控系统,实现了多层次、多维度监控指标的收集、汇总、可视化展示等服务;在Prometheus原有的功能基础上通过修改Prometheus源码,实现从数据库管理告警规则,并通过接口方式实现规则信息的同步更新。告警管理模块为提高告警规则的管理效率,提供了输入式、选项式、常用的告警规则模板等多种灵活的告警管理方法。同时集成Alertmanager组件对告警信息进行自动去重、告警分组聚合、告警静默、告警抑制等收敛处理,过滤重复和无用的告警,按照告警信息类型进行分类聚合,减少告警通知数量。并为用户提供了多种灵活可靠的告警通知方式,确保故障发现后,告警真正触达,及时解决。故障发现中分析研究监控指标的特点,通过基础阈值、同环比、智能异常检测等方法实现对不同特点的监控告警指标进行异常识别。智能异常检测根据异常类型,使用多种检测策略融合方式实现异常检测。检测时使用实时数据进行检测,并对于异常数据和检测结果进行标注和反馈,使得误报、漏报数据反馈给离线训练阶段重新训练,整个流程形成闭环,提高告警准确率。系统测试结果表明,基于云平台的监控系统在功能和性能方面均符合预期的研究目标,系统监控帮助用户全方位实时了解系统状态,帮助开发和运维人员分析系统性能和发现系统问题;告警管理模块帮助为用户提供多种灵活简单易用的告警配置管理方式,有效的告警收敛策略,灵活的通知方式,有效的提高了告警规则管理运营的效率,帮助用户发现真正有用的告警信息;故障发现模块帮助用户提高告警准确率,减少误报、漏报风险,为更高级的告警运维手段提供了良好的支持。

关键词：云平台监控异常告警故障发现

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微服务场景下的根因定位研究

微服务场景下的根因定位研究

作者：路晏北京邮电大学

学位级别：硕士

微服务架构为大型软件的开发提供了易扩展、敏捷、高效的开发范式,同时稳定和可靠是微服务需要保证的核心目标。由于微服务的庞大的规模、复杂的动态关联、以及多层次性为微服务的运维工作带来许多困难和挑战。本文重点研究了微服务场... 详细信息

微服务架构为大型软件的开发提供了易扩展、敏捷、高效的开发范式,同时稳定和可靠是微服务需要保证的核心目标。由于微服务的庞大的规模、复杂的动态关联、以及多层次性为微服务的运维工作带来许多困难和挑战。本文重点研究了微服务场景中的故障发现和根因定位,运维人员可以通过他们快速准确的发现并定位故障。微服务中的故障发现面临着频繁的迭代、海量的数据和复杂的服务关系等问题,现有的方法通常依赖于过多的监测和跟踪数据,这增加了异常检测和定位的开销。基于循环神经网络的自动编码器解决方案在训练和推理过程中依然不够有效,特别是当涉及到长序列重建时,它们没有考虑容器之间关系的影响。为了解决这些问题,本文提出了一个基于Transformer的异常检测模型TAD(Transformer-based Anomaly Detector),其采用注意力机制对时间序列的自相关性和容器之间的动态关系进行建模。TAD模型采用Temporal Block和Container Block结构,并使用Sandwish结构将两个模块组合,对容器性能指标进行检测,并通过重构误差实现故障发现。本研究针对真实的微服务环境中收集的sock-shop数据集和公开的SMD数据集进行了测试,评估故障发现的性能。TAD模型在故障发现性能、异常检测的延时在两个数据集上得到了最优结果,同时通过消融实验验证TAD模型的可靠性和效果,为下一步的根因定位奠定了基础。由于微服务具有多个层次,本文将微服务切分为服务层、资源层和指标层。根因指标定位面临着跨越多个层级才能定位到指标的挑战。本文提出了一种多层次的根因定位方法,通过调用链数据和指标数据,最终定位到潜在的根因。除此之外,采用差分调用延时来对调用链进行拆解,使用基于广度优先遍历(Breadth First Search,BFS)潜在故障发现算法定位从服务层定位资源层的潜在故障区域。结合根因的三种特性提出了多因素根因分数,对潜在故障区域中的指标进行根因排序从而定位到根因指标。该方法在微服务环境中收集的Sock-Shop数据集和AIOps2020竞赛数据集上的效果均达到了最佳。

关键词：微服务 Transformer 故障发现根因定位