基于决策树算法的工业光纤网络通信故障检测系统

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1、基于决策树算法的工业光纤网络通信故障检测系统　　光纤网络支持光纤应用系统和工业生产过程之间的通信，以下是小编搜集整理的一篇探究工业光纤网络通信故障检测系统的论文范文，欢迎阅读参考。　　摘要：针对工业光纤网络通信故障检测过程繁琐、效率低的问题，设计了一种基于优化的决策树数据挖掘算法的光纤网络通信故障检测系统。系统以减少检测器重复工作和准确定位为目标，引入以决策树为核心的故障数据挖掘模块，降低了对非己空间的故障挖掘时间。将第一阶光纤网络故障分类时仅以IP地址作为参量变成第二阶分类时使用指定的网络指标为基础构建决策树，进一步提高故障检测精度。对某车辆制造

2、企业现有的光纤网络应用结果表明，与标准决策树方法相比，该算法将精度从69.0%提升到99.9%，将误报率从3.14%降低到0.48%，优化效果明显。　　关键词：光纤网络;通信故障检测;故障诊断;数据挖掘;决策树　　引言　　光纤网络支持光纤应用系统和工业生产过程之间的通信，目前主要的控制网络有楼宇自动化、工厂自动化和过程自动化[1]。控制网络有许多不同的作用和应用环境，通常部署在支持安全可靠通信的紧要使命操作环节，这样可确保光纤网络通信会话的服务质量，并使通信延迟最小。许多传统的光纤网络如基金会现场总线、数字化现场总线、ModBus现场总线等主要依靠

3、专有协议，这些控制网络技术独立于如今蓬勃发展的以太网和基于网际协议(IP)的网络技术。但是由于以太网和IP技术的成本低廉、可扩展性强、易于维护等优势，这些网络近来也逐渐引入工业以太网和IP技术[2]。但是，当采用基于IP的控制网络技术后，将不得不面临IP网络中常见的网络问题。网络级错误和光纤网络中的错误大相迥异。网络级错误例如包重传和校验错误等是光纤网络错误的症状之一，明确的控制网络错误和网络级错误常并发于网络条件差的IP网络中[3]。因而光纤网络故障检测系统的主要需求就是能够理解网络级症状和实际错误间的关联，在此基础上设计了一套基于决策树的光纤网

4、络通信故障检测系统，用于车辆制造企业的光纤网络。　　1光纤网络结构分析　　常见的光纤网络结构是金字塔式的[4]，如图1所示。顶层的控制器驱动下层被控设备执行既定操作，最顶层的是光纤控制器(PC)，一般使用人机界面，是可编程逻辑控制器(PLC)开发商提供的软硬件包，是在电脑上运行的光纤应用软件，可快捷方便地访问下层的PLC，通过开发商提供的服务器应用软件进行通信，其图形用户界面提供实时监控结果，之间的连接使用有连接的TCP协议。中层的PLC是连接光纤网络的光纤单片机，一系列复杂的控制装置或工厂流水线上的低端控制设备通过PLC上运行的定制软件程序处理运

5、行。下层的被控设备种类繁杂，涉及传感器、制动器、电动机等设备，通过嵌入式接口接收上层PLC的命令信息。其中顶层PC和中层PLC通过以太网连接，PLC和底层的被控设备通过专有协议连接。　　光纤网络中的设备必须同步或顺序运行，一个微小的网络错误可能就是致命的，换言之，控制设备的一个错误可能会迫使整个生产过程耽搁甚至停滞，带来巨大的经济损失。因此，光纤网络中快速准确的故障检测举足轻重。　　2光纤网络故障检测和故障诊断　　2.1故障类型分析极其弊端　　通过分析光纤网络错误的实际案例，可知其故障主要分为四类：IP连接故障、网络配置错误、物理故障、软件故障[5

6、]，其主要的故障现象如表1所示。　　目前已有的IP网络故障诊断工具如嗅探器等不具备分析光纤网络故障的能力，不能提供故障成因，而且控制网络故障的早期症状常夹杂着网络级错误。常见的IP网络指标有帧冲突、巨型帧、超短帧、循环冗余码错误帧、TCP校验错误、分片报文、重传报文、分组到达间隔时间、吞吐率、包突发，通过分析可知网络故障的报警条件，这些指标本身并不独特，但并不在大多数的商业IP网络诊断工具的分析对象之列。由于常用工具不能完全检测出控制网络故障仅能生成故障网络警报，因此需要设置新的监控分类和条件，可使用被动网络监控技术，不会影响网络运行。本文设计的检

7、测结构的部分监测指标及报警条件如表2所示。　　在每个涉及共享地址和端口的双向数据包传输的流量信息中都监测这类指标，只要出现异常就发布警报，因为这类指标异常只要出现就意味着发生通信故障的可能，即这类指标的突变意味着光纤网络的运行异常。网络管理员识别出早期的控制网络通信故障是非常关键的，操作者必须调查大量数据寻出网络连接异常序列，由于不同设备的控制网络有不同的通信量特性和故障案例，因此需要一个能够自动地从历史故障数据中提取故障检测规则的系统，决策树是一种非常合适的选择，可自动生成反映操作控制网络通信异常的规则用于故障检测。　　2.2决策树的引入光纤网络

8、通信挖掘优化　　传统的故障挖掘算法面临2个难题：检测时间过长，由于需要在大量网络数据中进行响应的操作，因此搜索过程极其耗时