時間：2023-05-30 09:49:08
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇網絡故障診斷，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
一．引言
世紀之交，全球因特網高速發展。抓住機遇，迎接挑戰，我國的網絡建設方興未艾。政府上網工程拉開序幕，網絡建設的新已經到來。網絡診斷是管好、用好網絡，使網絡發揮最大作用的重要技術工作之一。本文首先簡單介紹網絡及路由器的基本概念，簡述分層診斷技術，結合討論路由器各種接口的診斷，綜述互聯網絡連通性故障的排除。
二．網絡與路由器概述
網絡診斷是一門綜合性技術，涉及網絡技術的方方面面。為方便下面的討論，首先簡單回顧一下網絡和路由器的基本概念。
1．計算機網絡是由計算機集合加通信設施組成的系統，即利用各種通信手段，把地理上分散的計算機連在一起，達到相互通信而且共享軟件、硬件和數據等資源的系統。計算機網絡按其計算機分布范圍通常被分為局域網和廣域網。局域網覆蓋地理范圍較小，一般在數米到數十公里之間。廣域網覆蓋地理范圍較大，如校園、城市之間、乃至全球。計算機網絡的發展，導致網絡之間各種形式的連接。采用統一協議實現不同網絡的互連，使互聯網絡很容易得到擴展。因特網就是用這種方式完成網絡之間聯結的網絡。因特網采用TCP/IP協議作為通信協議，將世界范圍內計算機網絡連接在一起，成為當今世界最大的和最流行的國際性網絡。
2.為了完成計算機間的通信，把每部計算機互連的功能劃分成定義明確的層次，規定了同層進程通信的協議及相鄰層之間的接口和服務，將這些層、同層進程通信的協議及相鄰層之間的接口統稱為網絡體系結構。國際標準化組織（ISO）提出的開放系統互連參考模型（OSI）是當代計算機網絡技術體系的核心。該模型將網絡功能劃分為7個層次：物理層、數據鏈路層、網絡層、傳輸層、會話層、表示層和應用層。
3.TCP/IP即傳輸控制協議和網間互聯協議是一組網絡協議。TCP/IP起源于美國ARPANET網，發展至今已成為因特網使用的標準通信協議。使用TCP/IP能夠使采用不同操作系統的計算機以有序的方式交換數據。
4.路由器是一種網絡設備，是用于網絡連接、執行路由選擇任務的專用計算機。路由器工作于網絡層，對信包轉發，并具有過濾功能。路由器能夠將使用不同技術的兩個網絡互連起來，能夠在多種類型的網絡之間（局域網或廣域網）建立網絡連接。它將處在七層模型中的網絡層的信息，根據最快、最直接的路由原理從一個網絡的網絡層傳輸到另一個網絡的網絡層，以達到最佳路由選擇。同時在內部使用高檔微處理器，用高速的內部總線連接適合各種網絡協議的接口卡。并具有多種網管功能，能監視與路由器相連接的一些網絡設備和它們的配置運行情況。
5.CISCO路由器是目前網絡建設中使用最多的一種路由器，有多種檔次、多種系列，目前常用的當屬2500系列，本文以2500系列為例討論。2500系列路由器是固定接口的多協議路由器，支持CISCOIOS全部功能。根據特定的協議環境分為以下四種類型：固定配置的路由器（2501）、帶HUB口的路由器（2507）、摸塊化的路由器（2514）和訪問服務器（2511）。它們結構簡單、操作方便、易于配置和管理，是一種用于小規模局域網和廣域網網絡層中繼的路由設備。
6．CISCOIOS是CISCO所特有的互連網操作系統，所有的CISCO產品都運行IOS，IOS將它們無縫連接在一起協同工作。給用戶提供一個可支持任意硬件界面、任意鏈路層、網絡層協議的可擴展的開放型網絡。IOS支持眾多的協議，包括各種網絡通信協議和路由協議等。CISCOIOS已成為工業界網際網互聯的事實標準。CISCOIOS提供幾種不同的操作模式，每一種模式提供一組相關的命令集、不同的操作權限和操作功能。基于安全目的，CISCO用戶界面中有兩級訪問權限：用戶級和特權級。第一級訪問允許查看路由狀態，叫做用戶EXEC模式，又稱為查看模式；第二級訪問允許查看路由器配置、修改配置和運行調試命令，叫做特權EXEC模式，又稱為配置模式。在特權級中，按不同的配置內容，可進入不同的配置模式，如全球配置模式、接口配置模式、線配置模式等。
三．網絡故障診斷概述
網絡故障診斷應該實現三方面的目的：確定網絡的故障點，恢復網絡的正常運行；發現網絡規劃和配置中欠佳之處，改善和優化網絡的性能；觀察網絡的運行狀況，及時預測網絡通信質量。
網絡故障診斷以網絡原理、網絡配置和網絡運行的知識為基礎。從故障現象出發，以網絡診斷工具為手段獲取診斷信息，確定網絡故障點，查找問題的根源，排除故障，恢復網絡正常運行。
網絡故障通常有以下幾種可能：物理層中物理設備相互連接失敗或者硬件及線路本身的問題；數據鏈路層的網絡設備的接口配置問題；網絡層網絡協議配置或操作錯誤；傳輸層的設備性能或通信擁塞問題；上三層CISCOIOS或網絡應用程序錯誤。診斷網絡故障的過程應該沿著OSI七層模型從物理層開始向上進行。首先檢查物理層，然后檢查數據鏈路層，以此類推，設法確定通信失敗的故障點，直到系統通信正常為止。
網絡診斷可以使用包括局域網或廣域網分析儀在內的多種工具：路由器診斷命令；網絡管理工具和其它故障診斷工具。CISCO提供的工具足以勝任排除絕大多數網絡故障。查看路由表，是解決網絡故障開始的好地方。ICMP的ping、trace命令和Cisco的show命令、debug命令是獲取故障診斷有用信息的網絡工具。我們通常使用一個或多個命令收集相應的信息，在給定情況下，確定使用什么命令獲取所需要的信息。譬如，通過IP協議來測定設備是否可達到的常用方法是使用ping命令。ping從源點向目標發出ICMP信息包，如果成功的話，返回的ping信息包就證實從源點到目標之間所有物理層、數據鏈路層和網羅層的功能都運行正常。如何在互聯網絡運行后了解它的信息，了解網絡是否正常運行，監視和了解網絡在正常條件下運行細節，了解出現故障的情況。監視那些內容呢？利用showinterface命令可以非常容易地獲得待檢查的每個接口的信息。另外showbuffer命令提供定期顯示緩沖區大小、用途及使用狀況等。Showproc命令和showprocmem命令可用于跟蹤處理器和內存的使用情況，可以定期收集這些數據，在故障出現時，用于診斷參考。
網絡故障以某種癥狀表現出來，故障癥狀包括一般性的（象用戶不能接入某個服務器）和較特殊的（如路由器不在路由表中）。對每一個癥狀使用特定的故障診斷工具和方法都能查找出一個或多個故障原因。一般故障排除模式如下：第一步，當分析網絡故障時，首先要清楚故障現象。應該詳細說明故障的癥侯和潛在的原因。為此，要確定故障的具體現象，然后確定造成這種故障現象的原因的類型。例如，主機不響應客戶請求服務。可能的故障原因是主機配置問題、接口卡故障或路由器配置命令丟失等。第二步，收集需要的用于幫助隔離可能故障原因的信息。向用戶、網絡管理員、管理者和其他關鍵人物提一些和故障有關的問題。廣泛的從網絡管理系統、協議分析跟蹤、路由器診斷命令的輸出報告或軟件說明書中收集有用的信息。第三步，根據收集到的情況考慮可能的故障原因。可以根據有關情況排除某些故障原因。例如，根據某些資料可以排除硬件故障，把注意力放軟件原因上。對于任何機會都應該設法減少可能的故障原因，以至于盡快的策劃出有效的故障診斷計劃。第四步，根據最后的可能的故障原因，建立一個診斷計劃。開始僅用一個最可能的故障原因進行診斷活動，這樣可以容易恢復到故障的原始狀態。如果一次同時考慮一個以上的故障原因，試圖返回故障原始狀態就困難的多了。第五步，執行診斷計劃，認真做好每一步測試和觀察，直到故障癥狀消失。第六步，每改變一個參數都要確認其結果。分析結果確定問題是否解決，如果沒有解決，繼續下去，直到解決。
四．網絡故障分層診斷技術
1．物理層及其診斷
物理層是OSI分層結構體系中最基礎的一層，它建立在通信媒體的基礎上，實現系統和通信媒體的物理接口，為數據鏈路實體之間進行透明傳輸，為建立、保持和拆除計算機和網絡之間的物理連接提供服務。
物理層的故障主要表現在設備的物理連接方式是否恰當；連接電纜是否正確；MODEM、CSU/DSU等設備的配置及操作是否正確。
確定路由器端口物理連接是否完好的最佳方法是使用showinterface命令，檢查每個端口的狀態，解釋屏幕輸出信息，查看端口狀態、協議建立狀態和EIA狀態。
2．數據鏈路層及其診斷
數據鏈路層的主要任務是使網絡層無須了解物理層的特征而獲得可靠的傳輸。數據鏈路層為通過鏈路層的數據進行打包和解包、差錯檢測和一定的校正能力，并協調共享介質。在數據鏈路層交換數據之前，協議關注的是形成幀和同步設備。
查找和排除數據鏈路層的故障，需要查看路由器的配置，檢查連接端口的共享同一數據鏈路層的封裝情況。每對接口要和與其通信的其他設備有相同的封裝。通過查看路由器的配置檢查其封裝，或者使用show命令查看相應接口的封裝情況。
3．網絡層及其診斷
網絡層提供建立、保持和釋放網絡層連接的手段，包括路由選擇、流量控制、傳輸確認、中斷、差錯及故障恢復等。
排除網絡層故障的基本方法是：沿著從源到目標的路徑，查看路由器路由表，同時檢查路由器接口的IP地址。如果路由沒有在路由表中出現，應該通過檢查來確定是否已經輸入適當的靜態路由、默認路由或者動態路由。然后手工配置一些丟失的路由，或者排除一些動態路由選擇過程的故障，包括RIP或者IGRP路由協議出現的故障。例如，對于IGRP路由選擇信息只在同一自治系統號（AS）的系統之間交換數據，查看路由器配置的自治系統號的匹配情況。
五．路由器接口故障排除
1．串口故障排除
串口出現連通性問題時，為了排除串口故障，一般是從showinterfaceserial命令開始，分析它的屏幕輸出報告內容，找出問題之所在。串口報告的開始提供了該接口狀態和線路協議狀態。接口和線路協議的可能組合有以下幾種：1）串口運行、線路協議運行，這是完全的工作條件。該串口和線路協議已經初始化，并正在交換協議的存活信息。2）串口運行、線路協議關閉，這個顯示說明路由器與提供載波檢測信號的設備連接，表明載波信號出現在本地和遠程的調制解調器之間，但沒有正確交換連接兩端的協議存活信息。可能的故障發生在路由器配置問題、調制解調器操作問題、租用線路干擾或遠程路由器故障，數字式調制解調器的時鐘問題，通過鏈路連接的兩個串口不在同一子網上，都會出現這個報告。3)串口和線路協議都關閉，可能是電信部門的線路故障、電纜故障或者是調制解調器故障。4）串口管理性關閉和線路協議關閉，這種情況是在接口配置中輸入了shutdown命令。通過輸入noshutdown命令，打開管理性關閉。
接口和線路協議都運行的狀況下，雖然串口鏈路的基本通信建立起來了，但仍然可能由于信息包丟失和信息包錯誤時會出現許多潛在的故障問題。正常通信時接口輸入或輸出信息包不應該丟失，或者丟失的量非常小，而且不會增加。如果信息包丟失有規律性增加，表明通過該接口傳輸的通信量超過接口所能處理的通信量。解決的辦法是增加線路容量。查找其他原因發生的信息包丟失，查看showinterfaceserial命令的輸出報告中的輸入輸出保持隊列的狀態。當發現保持隊列中信息包數量達到了信息的最大允許值，可以增加保持隊列設置的大小。
2．以太接口故障排除
以太接口的典型故障問題是：帶寬的過分利用；碰撞沖突次數頻繁；使用不兼容的幀類型。使用showinterfaceethernet命令可以查看該接口的吞吐量、碰橦沖突、信息包丟失、和幀類型的有關內容等。
1）通過查看接口的吞吐量可以檢測網絡的利用。如果網絡廣播信息包的百分比很高，網絡性能開始下降。光纖網轉換到以太網段的信息包可能會淹沒以太口。互聯網發生這種情況可以采用優化接口的措施，即在以太接口使用noiproute-cache命令，禁用快速轉換，并且調整緩沖區和保持隊列。
2）兩個接口試圖同時傳輸信息包到以太電纜上時，將發生碰橦。以太網要求沖突次數很少，不同的網絡要求是不同的，一般情況發現沖突每秒有3、5次就應該查找沖突的原因了。碰橦沖突產生擁塞，碰橦沖突的原因通常是由于敷設的電纜過長、過分利用、或者“聾”節點。以太網絡在物理設計和敷設電纜系統管理方面應有所考慮，超規范敷設電纜可能引起更多的沖突發生。
3）如果接口和線路協議報告運行狀態，并且節點的物理連接都完好，可是不能通信。引起問題的原因也可能是兩個節點使用了不兼容的幀類型。解決問題的辦法是重新配置使用相同幀類型。如果要求使用不同幀類型的同一網絡的兩個設備互相通信，可以在路由器接口使用子接口，并為每個子接口指定不同的封裝類型。
3．異步通信口故障排除
互連網絡的運行中，異步通信口的任務是為用戶提供可靠服務，但又是故障多發部位。主要的問題是，在通過異步鏈路傳輸基于LAN通信量時，將丟失的信息包的量降止最少。
異步通信口故障一般的外部因素是：撥號鏈路性能低劣；電話網交換機的連接質量問題；調制解調器的設置。檢查鏈路兩端使用的調制解調器：連接到遠程PC機端口調制解調器的問題不太多，因為每次生成新的撥號時通常都初始化調制解調器，利用大多數通信程序都能在發出撥號命令之前發送適當的設置字符串；連接路由器端口的問題較多，這個調制解調器通常等待來自遠程調制解調器的連接，連接之前，并不接收設置字符串。如果調制解調器丟失了它的設置，應采用一種方法來初始化遠程調制解調器。簡單的辦法是使用可通過前面板配置的調制解調器，另一種方法是將調制解調器接到路由器的異步接口，建立反向telnet,發送設置命令配置調制解調器。
showinterfaceasync命令、showline命令是診斷異步通信口故障使用最多的工具。showinterfaceasync命令輸出報告中，接口狀態報告關閉的唯一的情況是接口沒有設置封裝類型。線路協議狀態顯示與串口線路協議顯示相同。showline命令顯示接口接收和傳輸速度設置以及EIA狀態顯示。showline命令可以認為是接口命令（showinterfaceasync）的擴展。showline命令輸出的EIA信號及網絡狀態：
noCTSnoDSRDTRRTS：調制解調器未與異步接口連接。
CTSnoDSRDTRRTS：調制解調器與異步接口連接正常，但未連接遠程調制解調器。
CTSDSRDTRRTS：遠程調制解調器撥號進入并建立連接。
確定異步通信口故障一般可用下列步驟：檢查電纜線路質量；檢查調制解調器的參數設置；檢查調制解調器的連接速度；檢查rxspeed和txspeed是否與調制解調器的配置匹配；通過showinterfaceasync命令和showline命令查看端口的通信狀況；從showline命令的報告檢查EIA狀態顯示；檢查接口封裝；檢查信息包丟失及緩沖區丟失情況。
關鍵詞：無線傳感器 網絡故障 診斷技術
中圖分類號：TP212.9 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）09-0042-02
無線傳感器網絡是由大量傳感器節點組成的，因為傳感器節點廉價和微型的特點，促使無線傳感器網絡對節點的利用率非常高，尤其是在無線傳感網絡的監測區域，在自組織方式的參與下，以互相協作的形式完成無線傳感器的監測任務，所以其應用的前景也是非常廣闊的，但是傳感器節點的工作能力是有限的，難免會發生系統故障。
1 無線傳感器網絡故障評價指標
無線傳感器網絡故障診斷的性能評價指標是以無線傳感器的網絡特點和網絡應用為基礎制定的，其標準主要體現在診斷精度、特殊環境診斷精度、能效性以及診斷時間四個方面。
診斷精度。無線傳感器故障診斷精度是診斷機制對故障最直接的評價方式，特別是在網絡安全性較高的環境中，如果不能保障故障診斷的精確度則會導致傳感器網絡系統出現安全漏洞，同時意味著此故障診斷精度的失效，診斷精度主要是以一次過程為故障診斷的依據，分析被診斷的節點狀態與實際節點狀態的相符程度，診斷精度中故障誤報率和故障識別率為評價故障的兩個指標。
特殊環境診斷精度。無線傳感器網絡在特殊環境中的應用是有特定的診斷精度的，例如自然災害、人為破壞等特殊環境因素，由于故障的節點在網絡中的分布不均勻，可能會出現故障區域節點的過分疏散或者是節點的過分密集等現象，普通的診斷精度是不適應的，所以只能采取特殊環境的診斷精度對故障進行評價。
能效性。受無線傳感器網絡能量供應方面的影響，能效性成為故障診斷評價機制中需要最先考慮的問題，能效性比較強的故障診斷機制可以促進網絡使用壽命的延長，以便保障傳感器網絡監測、計算方面能量的持續供應，與能效性有直接關系的因素有數據通信、處理和采集三方面。
診斷時間。無線傳感器網絡投入使用后，如需進行故障診斷需要對傳感器中節點與節點之間的關系進行協作性判斷，主要是因為節點呈現激活狀態的數量比較多，如果節點出現聯系性的故障一定會對無線傳感器網絡造成巨大的能耗壓力，所以節點故障診斷的時間不宜過長。
2 無線傳感器網絡故障診斷分類
無線傳感器網絡故障主要來源于傳感器的節點，主要表現在四個模塊上，分別為能量電池供應模塊、無線網絡通信模塊、傳感處理模塊和傳感器模塊，基于無線傳感器網絡的運行和使用，其組成元件、部件會出現各種各樣的問題，如干擾通信、線路老化、電能耗損以及接線松動等等，引發無線傳感器網絡發生故障。
2.1 節點級別的故障
節點級別的故障主要是發生在傳感器網絡的節點處，大部分故障主要是傳感器的節點本身出現了問題，其又可分為節點軟故障和節點硬故障，軟故障是指節點在不影響無線傳感器網絡運行的前提下發生故障，只有對數據進行傳送和測量時，可瞬間影響通信的故障；硬故障是指對節點本身以及對傳感器網絡造成的直接損害，例如節點本身損壞、電源布置不合理或電源能量不足都會造成無線傳感器網絡故障。
2.2 網絡級別的故障
網絡級別的故障是指無線傳感器的節點本身是正常的，但是在節點與節點之間的傳輸、協作方面上出現制約性問題，導致網絡連接異常、通信受阻、信息丟失、IP偏差、非法入侵等等，此故障的出現是直接作用于網絡的，其故障的表現極其明顯，而且故障出現的速度非常快，影響范圍比較廣，屬于無線網絡傳感器網絡中相對較為敏感的故障。
2.3 功能級別的故障
無線傳感器網絡功能級別的故障對于整體網絡都是存在影響的，如出現功能級別的故障會造成網絡中匯集點不能正常接收和收集網絡中運行的全部信息，引起功能級別故障的原因主要有傳感器節點的重啟、死亡和失效，鏈接線路故障以及路由裝置故障等。
2.4 數據級別的故障
數據級別的故障是指傳感器節點表現正常，但是傳達了錯誤的數據信息，致使網絡形成錯誤的數據感知，數據級別故障的隱蔽性比較強，只有經過精細的檢測才可發現傳感器節點傳遞了錯誤的感知數據，因為即使節點感知數據傳遞錯誤，但是其本身的表現形式是沒有任何問題的，因此無形中降低了無限傳感器網絡的運行性能，而且會錯誤的引導網絡管理員檢查維修。
3 無線傳感器網絡故障診斷技術
無線傳感器網絡故障診斷主要是針對其投入使用的期間，通過對網絡傳遞的信息進行分析，判斷無線傳感器網絡是否發生故障，根據故障發生的狀態檢測導致故障發生的基本根源，無線傳感器網絡故障的診斷是一項復雜而又系統的工程項目，基于其所處的環境以及自身運行的特點決定了故障診斷的難度，為降低診斷的難度，一般情況在進行故障診斷時需要以傳感器各個節點日常的測量數據為主，以節點數據傳輸的附加信息為輔，促進故障診斷的效率。
無線傳感器網絡故障診斷的指標為傳感器高質量的服務和能量的有效保護，而故障診斷策略的衡量指標主要有錯誤警報率和檢測率，其中錯誤報警率反饋的是無效警報在診斷報告總警報中的占據比例，錯誤報警率較低即可說明此次診斷結果具有較高的可信度；檢測率反饋的是被檢測出的故障在網絡總故障中占據的比例，與錯誤報告率相反，檢測率越高則說明診斷策略的有效性比較高。目前對無線傳感器網絡故障診斷技術的研究主要以傳感器的故障、場景類型為中心，對傳感器節點的功能、讀數故障進行探討，分析無線傳感器網絡故障的診斷技術。
3.1 傳感器節點讀數故障的診斷技術
節點讀數故障的診斷技術主要是針對無線傳感器網絡中錯誤的測量數據，錯誤數據產生的情況主要有外界環境干擾導致網絡受到安全攻擊、節點部件的損壞等等，針對節點讀數故障提出以下診斷技術。
（1）WMFDS診斷技術。此技術主要是對傳感器節點與節點之間的數據進行空間相關性的測量，越臨近的節點其測量結果的相似性越大，所以只能通過正常讀數的空間關系，根據此理論提出WMFDS診斷方法，主要是對兩節點之間的故障率、分布密度進行分析，判斷節點是否出現問題，此方法還可對相鄰的節點進行加權處理，但是此方法只可以用于具有空間相關性的節點讀數上。
（2）FIND診斷技術。此技術利用無線傳感器節點在監控區域具有可持續性監測的特點，感知網絡的突然事件，此節點的數據讀取可反饋事件發生點到節點相對應的距離，傳感器節點的信號強度與距離是呈現相反關系的，即相對距離越大，節點信號強度越弱，節點信號的強弱變化被稱為單調變化特性，所以節點的單調特性是反饋節點出現讀數故障的判斷標準，比如故障節點會表現出與相對距離單調特性相反的現象。
（3）CSN診斷技術。此診斷技術是有一定局限性的，主要是以移動設備為檢測對象，利用加速器得出節點的地震運動，故障節點的讀數會存在閾值，此閾值與實際歷史差距比較大，通過計算機分析節點比例，如出現較高閾值則說明此節點出現了一定的問題。
3.2 傳感器節點網絡故障的診斷技術
傳感器節點網絡故障主要表現在鏈路受環境因素的影響導致網絡可靠性降低等現象，針對傳感器節點網絡故障提出的診斷技術主要有以下三種：
（1）網絡軟件調試法。在傳感器的節點中采取調試，利用軟件的調試命令，對節點處的網絡狀態進行分析，收集節點網絡數據，確定節點網絡故障的來源。
（2）特定模型推斷法。特定模型推斷法主要包括兩種，分布式和集中式的方法。分布式的診斷技術是針對網絡中的所有節點，利用從局部到整體的決策方法，分布式診斷技術的代表方法有LD2和TinyD2，最終通過節點網絡的整合，得出診斷報告；集中式的診斷技術是在網絡節點處植入小型探測器，以便對經過節點的應用數據進行分類、分組，但是探測器對得到信息的分析能力是非常有限的，所以需要感知系統的參與，以此為基礎進行節點網絡故障的細化診斷。
（3）無聲故障診斷技術。此診斷技術在三種技術中是具有一定特殊性的，其可對無經驗故障進行有效診斷，例如AD診斷技術，即是比較典型的代表，通過對節點各類型診斷信息之間相關性圖表的變化，發現網絡中存在的隱藏故障，即無聲故障，此技術可提高故障診斷的準確率，同時降低了故障出現的頻率。
綜上所述，利用無線傳感器故障診斷技術診斷無線傳感器網絡中出現的問題，并對其進行及時有效的處理，一方面可以提高無線傳感器網絡的運用效率，另一方面提高了無線傳感器網絡的使用率，所以無線傳感器網絡的正常運行在一定程度上促進我國經濟效益和社會效益的發展和提高。
4 結語
無線傳感器網絡在世界范圍內的關注度是比較高的，其滲透多項科學技術，例如無線通信技術、傳感器技術以及信息處理技術等等，無線傳感器的研究不論是在經濟效益上還是在社會效益上，都是具有極其重要的意義的，無線傳感器有效的網絡故障診斷技術一方面可以提高無線傳感器的利用效率，另一方面對能源節約具有一定的實際價值。
參考文獻
[1]孫利民，陳渝.無線傳感器網絡[J].北京：清華大學出版社，2010（03）.
文／湖南張葵葵 北京 程玉光 湖南 夏富民一、德系轎車診斷技術的最新發展
隨著信息、舒適、駕車輔助功能的增加，新一代寶馬、大眾、奔馳轎車的電控單元越來越多，車裁網絡系統也越來越復雜，使得故障診斷難度提升，但德系轎車車載網絡系統診斷技術具有以下共同點。
1．診斷數據在線傳回德國
德系車已實現將在線診斷數據歸檔到德國中央數據庫系統，如大眾歸口到德國總部沃爾夫斯堡中央數據庫。
2．車載網絡系統模塊化
德系車的車載網絡系統按功能和網絡傳播速度劃分為三大功能區域：首要功能區域、次要功能區域、舒適功能區域。酋要功能區域指讓車輛在路上較容易地到達指定點的所有電控單元組成的區域；次要功能指在車輛行駛過程中，能讓駕駛員和乘客通過功能鍵實現一些便捷調整功能（如音箱系統、室內溫度）的所有電控單元組成的區域：舒適功能區域內的電控單元數量則在逐漸遞增，如遠程信恩處理、交流聊天功能、導航功能等；其他有在線診斷監控、優化儀表顯示區域。
以大眾車為例，其車載CAN網絡系統分為驅動CAN、舒適／便捷CAN、信息娛樂CAN、組合儀表CAN、診斷CAN，這些車載網絡中的分支區域系統是由網關星形連接在一起，診斷測試儀對電控單元的診斷要通過網關進行間接連接，如圖1所示。
3.專用診斷儀診斷圖示化
專用診斷儀內診斷界面框架體系與車載網絡體系一致，診斷圖示化，脈絡清晰，如大眾診斷系統軟件體系ODIS（圖2），方框變黑色表示該控制單元已安裝，方框變黑且填充紅色則表示該電控單元有控制，方框呈灰色則表示車輛未安裝該電控單元。
4．更新三個理念
德系車載網絡系統故障診斷更新了三個理念：①維護保養不再依賴里程數，而是基于事件服務(CBS)，如更換制動蹄片、發動機機油，并將車輛維護信息集成在鑰匙中，最終傳輸到經銷店總系統中，為客戶提供最優化的服務保養；②實現遠程在線匹配，如增減功能或更換電控單元后的系統匹配，保證網絡運行的安全；③可將故障診斷數據直接傳遞到德國總部進一步診斷。
基于事件服務(CBS)就是按需維護，沒有標準時間間隔可參照，是通過傳感器或電控單元來持續監測主要車輛部件并判斷是否需要維護，維護提醒信息則出現在儀表顯示屏上，基于事件服務大大延長7維護保養間隔。
二、德系轎車CAN總線故障類型
依據lS011898-3協議車裁網絡故障分成電源故障和總線故障兩個主要類型。電源故障指車載網絡節點本身的電源線或搭鐵線新路故障，而CAN總線故障叉分為如下類型(國3): CAN總線(CAN_H或CAN_L)對某一控制單元斷路故障（故障1和2）、CAN總線(CAN_H或CAN_L)對正極短路故障（故障3和6）、CAN總線(CAN_H或CAN_L)對地短路故障（故障5和4）、CAN總線CAN_H與CAN_L彼此之間短路故障（故障7，CAN總線CAN_H和CAN_L在某一段信號反向傳輸故障）、CAN H和CAN_L同時斷路故障（故障8）、CAN總線終端電阻斷路（故障9）。故障8是不可恢復的，影響總線功能；而故障1-7、9是單線故障且可恢復，不影響總線功能（表1）。在正常工作模式里沒有線路故障，差動接收CAN_H和CAN_L輸入信號，也可以用于單線傳輸，所有的單線傳輸期間EMC性能抗干擾性和輻射性比差動模式差。
1．單線斷路時的局部故障
單線斷路故障是局部故障，信息只通過另一根未斷線正常傳輸。該類故障是間歇性癥狀表現，有時又會顯現正常。如圖4所示，CAN_H線斷路(故障1),第一輪信息傳輸中，故障在斷路點前未呈現故障征兆，在斷路點后呈現故障征兆，第二輪信息傳輸后，癥狀正好相反。因通信協議IS0 11992-1規定，當節點之間通信中斷超時，確認有故障后，節點之間的通信重新通過單線模式進行。出現單線斷路故障時，不允許改變數據，還是保留故障信息及故障狀態，在未確定出是哪根線受到影響時，各節點將信號茌兩根網線上重置，直到確定出未響應線為止。這種反復試驗確認故障的方法僅適合節點少的條件，在節點增多后，故障查找將變得十分復雜和費時。這種單線斷路故障確認模式僅適用于貨車和牽引車上的低速CAN，傳輸速率在125kbps。
2．單線短路時的全局故障
單線短路故障是全局故障，故障狀態很少改變，呈現靜止故障顯示。總線通信協議故障管理系統對此限制少，允許改變數據或清除。局部故障優先權高于全局故障，體現在故障管理系統對斷路故障容忍度大，而對于全局故障則會盡快恢復。單線CAN_H和CAN L對電源短路（故障3和故障6），信號點要超出正常范圍，故障易被察覺，故障管理系統將對沒受影響的傳輸線進行初始化。依據SAE J1939/12，這種超出范圍比較確認故障的方法適合于短路檢測，缺點是需要輔助8V電源，低阻抗終端，且在車輛怠速時檢測結果不明顯。另外，從短路故障恢復到單線運行模式后，整個系統的電磁兼容性能降低，對搭鐵偏置的包容性也降低。
CAN_H搭鐵短路(故障5)與CAN_H斷路（故障1）故障現象一樣，屬于局部故障，而CAN_L搭鐵（故障4）故障則屬于全局故障，檢測這類故障常常模棱兩可，需要電壓除外的輔助數據參照。單線工作模式不適用于高速CAN。
3．雙線互短時的全局故障
CAN H和CAN_L互短（故障7）時，總線還可工作。
4．雙線斷路故障
雙線斷路，總線被隔斷，總線不能正常工作。
5．終端電阻斷路故障
為了避免信號反射，在2個CAN總線用上分別連接一個1200的終端電阻。這兩個終端電阻并聯，并構成一個60Q的等效電阻，關閉供電電壓后可以在數據線之間測量這個等效電阻，如把便于拆裝的控制單元從總線上脫開，然后在插頭上測量CAN_H和CAN_L之間的電阻(圉5)。單個電阻也可各自分開測量，則應為120Ω。終端電阻斷路，依據分布式系統的特點總線還能正常工作，只是終端電控單元無法通信。
6．總線傳輸受干擾的三種情境
(1)總線信號電壓過低，有搭鐵傾向，通常低于+／一1V；
(2)泄漏電阻，通常高于5KO;
(3)電磁干擾，總線干擾會導致不可恢復的硬故障。
所有單線故障都可以被檢測到，故障3、4、6和7可被故障管理系統單獨檢測出來；故障1、2和5是被容錯的，則需要輔助方法才可被檢測出來。局部故障現象是暫時的，相關故障信息會變化，而全局故障呈現靜態故障信息顯示，便于故障位置判斷。
三、車載網路的拓撲分析
基于車用即時操作系統OSEK/VDX標準，其網絡管理(NM)模塊提供了與節點相關（本地）和網絡相關（全局）的管理辦法，使用邏輯環直接監控節點。在邏輯環內，每個節點都有一個邏輯后繼，邏輯環的第一節點是最后一個節點的后繼。每個節點都由其他節點動態監控，通信次序與網絡結構無關，每個節點都有一個唯一的標識符(ID值)，邏輯環信息被從最低ID健的節點向最高ID值的節點順序傳輸，再返回最低ID值的節點，形成邏輯環（圖6）。任何節點都必須向其他節點發送信息，并且從其他節點接收信息。畫出車載網絡系統的拓撲簡圖（圖7），依據邏輯環的功能，進行故障診斷。用診斷儀檢測與電控單元1、電控單元2和電控單元3的通信，紅色線表示節點間不通信，若出現多個故障碼，從網絡拓撲圖中分析出故障點在電控單元3與總線通信中斷。
[關鍵詞] 網絡故障診斷；性能分析；設備；方法
1、網絡故障診斷和性能分析探討
網絡故障診斷和性能分析相關方法和特點，分析如下：
1.1置換法。這種最為簡單的方法需要耗費大量時間，但不需要進行設備更換，這種方法不能在根本上找到網絡故障的原因。
1.2設備監控和日志，在人員對于設備具有一定熟悉程度的基礎上，能夠基本掌握網絡拓撲結構，通過并不復雜的算法，在需要的數據只能在海量的信息中，而耗費較大時間。
1.3使用網絡測試儀，盡管使用此方法能夠取得較為全面的分析結果，但是，其實用過程較為復雜，在利用網絡測試儀實現網絡故障診斷有效性方面還存在一定問題。
1.4使用網絡管理和監控軟件，在使用網絡管理和監控軟過程中存在一定問題，比如用戶端的應用性能分析和網絡設備的傳輸性能都存在一定困難。
1.5使用網絡流量監控設備，為了保證網絡故障的確認，從而更為有效提升網絡性能，采用有效的網絡流量監控能有實現，但是，對于用戶端應用性能和網絡設備的傳輸性能方面的問題，網絡流量監控也不能解決。
1.6協議分析工具。對于有效的網絡故障診斷和性能分析工具來說，協議分析方法對于使用人員的要求比較高，應具有較為深厚的網絡理論。同時，由于一次性分析的數據量方面存在一定限制，應用具有一定局限性。
為了更好快速診斷網絡故障，應該考慮各個工具和方法的特點而進行選擇，這是由網絡維護管理人員所需要解決的重要問題。
2、本單位信息化建設分析
2.1 網絡設備數量眾多，結構層繁雜。根據本單位的情況，在不同建筑里的服務器和網絡設備眾多，其型號和品牌也存在不統一的問題，為更好進行網絡故障的排查問題，并能夠及時提出相應的解決方案，這才是網絡管理人員所關注的重點問題。同時，這種情況也容易造成投資浪費，后期網絡優化困難。
2.2 缺少量化的實時分析系統。要想對于網絡性能進行快速地、準確地了解和掌握，就需要通過準確的數據，那種僅僅依靠用戶的感受而判斷方法準確性很低。為了保證網絡服務的穩定性和高可用性，應該通過有效的自動化分析工具來實現。
2.3 監控中心缺乏簡單有效的協議分析工具
縮短平均故障恢復時間（MTTR），以及提高運行效率這是網絡管理和維護工作的主要目的，使得各個業務的穩定性和可用性不斷得以加強，能夠做好網絡優化工作，從而保證業務系統滿足企業正常運轉需要。在協議分析工具的基礎上，能夠深層次分析各個網絡數據的傳遞過程，這樣，根本原因也就相應容易發現，可有效避免類似事故發生。
2.4 網絡、服務器、客戶端、軟件系統責任界定困難。為了對于網絡故障進行定位分析，往往需要進行多次的排查工作，在網絡、服務器、客戶端、軟件系統中間，往往很難明確責任的歸屬情況，其所在的層次的協議標準都是相互獨立的，一般往往很難講這些測試結果進行相互的印證和分析。
3、本單位網絡系統分析
城市的整體面貌通過正在運行的城市監控系統正在逐步改善，監、控、存、查、管等綜合應用在系統的多點聯網的情況下而逐漸形成，能夠為通信、消防、治安、交通、農業等方面提供相應的基礎數據，對于該系統的基本要求，主要包括：（1）網絡數據的監視；（2）網絡中多點部署并聯網分析；（3）網絡數據的查詢及存取功能；（4）網絡數據的控制問題；（5）網絡數據的管理等方面。在多次調研和設備測試的基礎上，考慮上述分析要求，我單位采用某知名品牌的海量在線分析系統，其實現的主要功能和特點如下：
3.1網絡中多點部署并聯網分析，在一定的條件捕獲數據中，設備接入不同的網絡匯點，分布不同不捕獲點的數據，還能具有自動匯報分析結果功能。
3.2網絡數據的監視，對于當前時間網絡的整體情況可以通過系統的實時監視頁面獲取，主要包括網絡利用率、網絡發包頻率、總的流量、網絡的單播、多播、廣播等情況，還能包括相關的重要鏈路的實時分析、頁面應用的整體分析等等。
3.3網絡數據的查詢功能，主要包括私有協議的添加、數據查詢過濾條件的設定以及相應的圖形顯示等。
第四，網絡數據的管理則包括數據及音視頻相關編輯等方面內容。
4、該系統的故障診斷和性能分析原理及方式
4.1 海量數據線速全采集。該系統為了能滿足連續長期捕獲并記錄的要求，具有大容量的存儲空間（8TB），10/100/Gigab 網絡4個網段（通道）的數據（
4.2 網絡異常發現。（1）為了能夠更好對于各個時段變化進行掌握，對于應用業務數據采用7*24 小時長期監控網絡，以便能夠及時發覺網絡趨勢變化；（2）在自身網絡的實際情況的基礎上，各種參數的門限值、嚴重級別可以經過設置，方便于及時察覺網絡中的各種異常情況，并及時通知管理員；（3）各種應用的分布及應用情況，可以通過趨勢變化，還有相應的不同時段的響應快慢變化進行探討，以及相關的資源占用情況等，這都有助于網絡異常的發現。
4.3 異常數據提取。（1）實時過濾、切片功能。為了保證在磁盤陣列中，能夠在其中捕獲到將需要的數據，應該設置多個過濾器級別；為了方便分析，在跟蹤文件中應該包括利用額外的過濾器提取的數據；最后，數據包的范圍可以利用另外過濾器進行縮小。在獨特的切片/過濾器組合情況下，為了更好自定義過濾器標準匹配的關鍵應用程序，存儲在磁盤陣列中的數據包類型可以進一步改進；（2）過濾條件。通過一定的時間及各種過濾條件進行相互組合，可以更好對于網絡中的各種流量進行過濾，這種靈活多樣的方式，能夠有助于快速便捷的對于異常數據進行提取。
參考文獻：
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關鍵詞： 神經網絡；模擬電路；故障智能診斷
Applications of Neural network in analog circuit fault intelligent diagnosis
Huang Qian1 ，Lu Li2
Nanchang institute of technology JiangXi NanChang 330029
Abstract： The article mainly describe development course of neural network simulation circuit and the common method of fault diagnosis of simulation power based on neural network at this stage， the focus analysised BP neural network fault dictionary method and the SOM neural network fault dictionary method and respective of calculation method， and basic thought， and technology difficulties analysis， discussed application problem of neural network method in in analog circuit fault intelligent diagnosis， last talk about development trend of simulation circuit neural network diagnosis method.
Keyword： Neural network；Analog circuits；Intelligent fault diagnosis
引 言
隨著神經網絡等人工智能技術的發展， 模擬電路故障診斷的研究又開辟了一條新路， 基于神經網絡的模擬電路故障診斷方法已經成為新的研究熱點。20世紀80年代末期起有學者研究將人工神經網絡應用到模擬電路的故障診斷中，現階段已經提出多種基于神經網絡的模擬電路故障診斷方法，有些方法如BP（ Error Back Propagation Network）神經網絡故障字典法已經能有效應用于濾波電路、模擬放大電路等非線性容差電路的故障診斷， 效果優于傳統的故障字典法。
1神經網絡故障字典法
神經網絡故障字典法把模擬電路的故障診斷看成是一個分類問題， 利用神經網絡的分類功能來診斷故障。在測前把神經網絡訓練成一部故障字典， 字典的信息蘊含在網絡的連接權值中， 只要輸入電路的測量特征， 就可以從其輸出查出故障。
1.1 BP 神經網絡故障字典法
BP 是一種多層網絡誤差反傳學習算法。
1）初始化，隨機給定各連接權[w]，[v]及閥值θi，rt。
（2）由給定的輸入輸出模式對計算隱層、輸出層各單元輸出
式中：bj為隱層第j個神經元實際輸出；ct為輸出層第t個神經元的實際輸出；wij為輸入層至隱層的連接權；vjt為隱層至輸出層的連接權。
式中：dtk為輸出層的校正誤差；ejk為隱層的校正誤差。
（3）計算新的連接權及閥值，計算公式如下：
（4）選取下一個輸入模式對返回第2步反復訓練直到網絡設輸出誤差達到要求結束訓練。
應用BP 神經網絡故障字典法進行模擬電路故障診斷步驟如下：
（1）確定待測電路的故障集和狀態特征參量， 采用電路仿真或實驗的方法獲取電路每一故障狀態下的狀態特征數據， 經篩選和歸一化處理后構造訓練樣本集。設計BP 神經網絡并進行訓練。
（2）用訓練樣本集中的樣本訓練好網絡， 即完成學習的過程。一般采用3 層BP 神經網絡， 輸入層節點數與電路狀態特征參量的維數相同， 輸出層節點數可與電路待測故障類別數相同，也可小于待測故障類別數， 隱層節點數則需按經驗公式試湊。實際診斷時給被測電路加相同的測試激勵， 將測得的實際狀態特征參量輸入到訓練好的BP 神經網絡， 則其輸出即可指示相應的故障狀態。
1.2 SOM神經網絡故障字典法
SOM （Self - organizing Feature Map）神經網絡是芬蘭教授Kohonen于1981 年提出的一種自組織特征映射神經網絡。這種自組織特征映射神經網絡通過對輸入模式的反復學習，使連接權矢量空間分布密度與輸入模式的概率分布趨于一致， 即連接權矢量的空間分布密度能反映輸入模式的統計特性。
SOM二維網絡拓撲結構圖
SOM 網絡能對輸入模式自動分類，通過輸入模式的自組織學習， 在競爭層將分類結果表示出來。應用SOM 神經網絡建立模擬電路故障診斷字典的具體步驟如下：
（1）確定電路的故障集和激勵信號。通過仿真獲取電路在每一故障狀態下的狀態特征向量， 并進行預處理得到訓練樣本數據。
（2） 確定SOM 網絡結構。 SOM 網絡只有輸入層和輸出層兩層， 沒有隱層，輸入層的形式與BP 網絡相同， 其結點數應與電路狀態特征向量的維數相同。輸出層即競爭層的神經元一般采用二維平面陣結構排列， 也可采用一維線陣或三維柵格陣的結構排列。采用一維線陣時， 輸出層結點數可與電路的故障類別數相同。
（3）經過SOM 訓練形成具有容差的故障字典。SOM 網絡的學習算法可采用標準的Kohonen 算法。可以看出， SOM 網絡法與BP 網絡法構建故障字典的方法步驟完全相似，SOM 網絡法一般適用于交流電路， 以電路響應的頻域參量為狀態特征，它能更有效地克服容差因素對故障定位的影響，SOM 網絡法實際診斷時容易出現模糊故障集， 診斷過程要比BP網絡法復雜。
1.2神經網絡故障字典法難點
同經典的故障字典法相比， 神經網絡故障字典法突出的優點是測后診斷速度快，實時性強，其原因是該方法利用了神經網絡高度并行的信息處理能力。經典的故障字典法需要進行繁瑣的模糊集分割處理， 且一般只能診斷硬故障。而神經網絡故障字典法由于神經網絡的泛化能力，可以診斷容差模擬電路， 而且對軟故障情況也有很好的應用前景。應用該方法難點包括以下幾個方面：
（1）神經網絡的結構和參數等只能依據經驗反復調試， 難以確定所設計的神經網絡是最優的。
（2）數據預處理技術和訓練樣本集的篩選至關重要，神經網絡故障字典法的診斷效果主要依賴于此。如何根據實際電路對原始數據進行預處理以突出故障特征信息及如何優選訓練樣本。
2 神經網絡優化診斷法
傳統的優化診斷法依據被測電路的解析關系， 按照一定的判據（目標函數） ， 估計出最有可能出現故障的元件。優化診斷法是一種測后模擬的逼近法， 可在較少的測量數據下診斷故障，避免元件的容差問題， 可以診斷軟故障和多故障但傳統優化診斷法存在一個復雜的重復過程， 需要多個優化過程和多次電路模擬， 測后計算量很大。
神經網絡優化診斷法對傳統方法進行改進， 利用Hopfield 神經網絡的優化計算功能尋優， 克服了傳統的優化診斷方法測后計算量大、實時性差的缺點。由于該方法最終是通過求解元件參數或參數增量來判定故障元件的。
神經網絡優化診斷法的基本思想是將模擬電路的故障診斷方程轉換為帶約束條件的優化問題， 然后利用Hopfield 神經網絡進行優化問題的求解。將優化問題映射到一種神經網絡的特定組態上， 此組態相應于優化問題的可能解， 然后再構造一個適合于待優化問題的能量函數（對應于目標函數）， 當Hopfield 神經網絡從某一初始狀態沿著能量函數減小的方向運動， 其穩定平衡解即對應于優化問題的解。對于線性電阻電路， 可以以元件參數增量和可測節點電壓變化量建立故障診斷方程， 該診斷方程通常為一組欠定方程。
應用Hopfield 神經網絡求解此類帶約束條件的優化問題的步驟如下：
（1）分析問題： 分析網絡輸出與問題的解相對應。
（2）構造網絡能量函數： 將實際待解決優化問題的目標函數表達成能量函數的相應形式， 能量函數最小值對應問題最佳解。
（3）設計網絡結構： 將能量函數與目標函數相比較， 求出能量函數中的權值和偏流。
（4）運行網絡求出穩定平衡態： 由網絡結構建立網絡的電子線路， 運行該電子線路直至穩定， 所得穩態解即為優化問題所希望的解。
3 其它神經網絡故障診斷法
ART （Adaptive Resonance Theory）神經網絡故障診斷法。ART 神經網絡是一種基于自適應共振理論ART的學習算法， 包括ART1 型、ART2 型和ART3 型三種結構形式。文獻三中的作者探討了一種采用ART1 型神經網絡進行模擬電路故障診斷的方法，將電路的各種故障分出層次，并按一定特征給故障類型進行編碼形成故障數據樣本，將故障數據樣本輸入ART1型神經網絡進行訓練， 訓練完成后該ART 網絡即可用于診斷。ART最大的特點是既能識別已有的故障模式， 又能較好地診斷新發故障。基于神經網絡的網絡撕裂法。網絡撕裂法是一種大規模模擬電路分層診斷的方法， 將網絡撕裂法與神經網絡故障字典法相結合就形成基于神經網絡的網絡撕裂法。
ART的基本思路是， 當電路網絡分解到一定程度后， 電路子網絡繼續分解往往越來越困難， 這時可以引入神經網絡故障字典法， 分別為每一電路子網絡構建一個神經網絡， 則電路子網絡級的診斷采用神經網絡故障字典實現。
與傳統的網絡撕裂法相比， 該方法測后工作量小， 診斷過程更加簡單，診斷速度加快。基于神經網絡求解非線性方程的模擬電路故障診斷方法。
4 模擬電路神經網絡診斷法發展趨勢
近年來， 一個值得重視的現象是神經網絡與專家系統、模糊控制、遺傳算法和小波分析等技術相結合應用于模擬電路的故障診斷領域的研究。如神經網絡與模糊邏輯理論相結合， 即所謂的“模糊神經網絡”用于模擬電路的故障診斷， 其基本思想是在BP 神經網絡的輸入層與輸出層中間增加1到2 層模糊層構造模糊神經網絡，利用神經網絡處理低層感知數據， 利用模糊邏輯描述高層的邏輯框架，其對模擬電路軟故障的診斷效果優于單一的神經網絡分類器。又如小波分析與神經網絡結合應用于模擬電路的故障診斷。
小波與神經網絡的結合有以下兩個途徑：
（1） 輔助式結合， 比較典型的是利用小波分析對信號進行預處理， 然后用神經網絡學習與判別。
（2）嵌套式結合， 即把小波變換的運算融入到神經網絡中去， 其基本思想是用小波元代替了神經元，即激活函數為已定位的小波函數基， 通過仿射變換建立小波變換與神經網絡的聯接，小波神經網絡由于把神經網絡的自學習特性和小波的局部特性結合起來，具有自適應分辨性和良好的容錯性。
參考文獻
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關鍵詞：網絡故障管理；故障定位；分層診斷；TNSFLA
正文：本文針對網絡故障發生時產生不同程度的告警丟失和虛假告警的情況，造成故障檢測精確度降低、無法快速診斷的問題，提出了一種基于三層節點架構的故障定位算法(TNSFLA，Three-layer Node Structure-based Fault Location Algorithm)，該算法利用網絡系統接收到的告警信息來建立故障隊列集合，通過對隊列中故障節點發生概率的檢測，從中選擇最可能產生告警的故障作為最優解。
1、TNS架構包括：
（1）故障節點集合Λ；（2）告警節點集合Μ；（3）癥狀節點集合S={ s_node1, s_node2 ,, s_nodem },其中s_nodei表示癥狀節點i，（4）故障集合與癥狀集合之間的相關矩陣Dm,n。為了方便算法的描述，本文對上述TNS架構做出兩點假設，一是故障節點集合Λ中的各個節點之間相互獨立；二是故障節點和癥狀節點之間因果強度不變，即矩陣Dm,n中元素的大小不發生改變。為此，可以得出故障定位在本架構中的數學表示式，即在故障節點集Λ中獲取一個故障診斷隊列，使得該隊列在告警發生時的概率p(β Μ)最大，也即該故障隊列的置信度最高。
2、算法TNSFLA的設計和實現：
算法TNSFLA的故障定位過程分為兩個階段，故障診斷隊列創建階段和診斷隊列元素選擇階段。其中，第一個階段創建能夠解釋網絡系統接收到的告警節點集對應的癥狀集合的故障子集；第二個階段對階段一中創建的故障診斷隊列的各個元素，計算各個故障發生的置信度，從中選出置信度最大的故障診斷元素作為最終的結果。
2.1 其中診斷隊列最優解的具體選取過程：(1) 首先來計算隊列中各個子集元素的置信度，比較這些置信度的大小，并選擇發生概率最大的一個作為最終結果。(2) 若其中有兩個以上的元素置信度相同，則繼續對這些子集元素內包含的故障節點和虛假故障節點進行比較，首先比較故障節點的個數，選取故障節點個數最少的那個子集作為最終解。(3) 若仍然有兩個以上子集故障節點個數相同，則比較他們內部虛假故障節點的個數，選擇虛假故障節點最少的那個子集作為最終解。
2.2 算法TNSFLA的執行過程示例：假設系統依次接收到了告警集合Μ = {e_node1, e_node2, e_node4, e_node5, e_node6}，設max_true_fault = 3，max_false_fault = 2.算法的處理過程如下：
(1)初始化故障集合隊列β=Φ，根據網絡故障系統接收到的告警節點集Μ得到對應的癥狀節點集S ={s_node1, s_node2, s_node4, s_node5 , s_node6}；
(2)求得癥狀節點s_node1,對應的故障子集F1 = { f_node1, f_node2, if_node1}，創建β1={{ f_node1},{ f_node2},{ if_node1}}；
(3)求得癥狀節點s_node2,對應的故障子集F2 = { f_node2, f_node3, if_node2}，由于β1中故障節點元素{f_node2}可以解釋癥狀節點s_node2,所以將{ f_node2}直接加入到隊列集合β2中，然后遍歷集合β1-β2中的其它元素，根據算法TNSFLA的3點啟發性判斷能否將故障加入。
(4)依次處理癥狀s_node4, s_node6,；處理完所有事件后，得到能夠解釋系統告警即{e_node1, e_node2, e_node4, e_node5, e_node6}的故障子集為{{ f_node2, f_node4},{ if_node1, f_node3, f_node4,}, { f_node1, f_node2, if_node6}, {f_node2, if_node4, if_node6}，{ f_node1, f_node3, if_node6}}。最后根據最優解選取的方法，分別求取這些故障診斷子集的置信度，獲取最終的故障原因。
3、仿真結果與分析:
將仿真場景中網絡節點的數目設置為1~100個，通過不同數目節點的設置構建不同的網絡實驗場景。同時對窮舉法(ES，Exhaustive Search)、基于拉格朗日松弛法的故障定位算法(LRA，Lagrangian Relaxation Algorithm)進行了實現，將其作為本文算法的對比方案。仿真結果表明，當網絡系統中存在告警丟失和虛假故障的情況下，該算法在故障檢測率、誤檢率以及定位時間方面體現出極大的優越性。
參考文獻：
關鍵詞:神經網絡；故障診斷；RBF神經網絡
BP神經網絡隨著計算機技術和智能控制技術的發展,使得各種系統的復雜程度和智能化程度越來越高,因此整個系統的安全性問題和可靠性問題日益受到關注,一旦系統中出現某些細小的故障,如果不能及時檢測和排除,就可能造成整個系統的癱瘓,甚至造成災難性的后果。因此,故障預測與診斷就顯得尤為重要。現有的故障診斷方法有很多,其中一種很有生命力的方法就是以知識為基礎的診斷辦法,因為它是以不需要對象的精確數學模型為前提的,而神經網絡故障診斷方法是這類方法中的一個重要分支。筆者曾利用BP神經網絡構建智能故障診斷系統,通過實驗仿真結果的分析,證明BP神經網絡能夠有效地完成故障診斷任務,但是BP神經網絡在應用中也存在一定的局限性,近幾年提出的徑向基函數RBF在某些方面可以彌補BP神經網絡存在的局限性,理論上認為RBF更適用于故障診斷,但缺乏實證。因此,筆者建立了RBF網絡模型,利用在文獻[2]使用過的相同數據進行仿真訓練,確定其在故障診斷中的實際作用。
1RBF神經網絡知識的相關知識
1.1RBF神經網絡原理RBF神經網絡采用徑向基函數作為隱含層單元形成的隱層空間的“基地”,可以直接映射到隱層的輸入向量空間。非線性映射關系的確定是以徑向基函數的中心點的確定為前提的。網絡的輸出是線性加權隱層單元的輸出,對神經網絡的權值可以通過線性方程或LMS直接獲得(MMSE)的方法,這樣可以避免局部極小問題還可以加快學習速度。1.2RBF神經網絡結構RBF神經網絡的拓撲結構是一種三層前饋網絡,與它相似的還有多層前饋網絡。RBF網絡的隱層節點組成一個輻射狀的功能,這里可以利用高斯函數。輸入層節點只將輸入信號傳輸到隱含層,輸出層節點通常是簡單的線性函數。隱含層節點中的函數(核函數)產生對輸入信號的回聲,即當輸入信號接近核函數的中心范圍時,隱含層節點將產生大的輸出。X、Y、Z分別為輸入節點、隱含層節點和輸出節點。隱含層單元的作用相當于在輸入模式的變化,低維模型的輸入數據被轉換到高維空間,輸出層的分類和識別也由它完成。高斯函數作為RBF網絡的隱含層單元的變換函數,在輸入數據中進行特征提取是由隱含層單元的變換作用完成的。1.3RBF神經網絡學習算法方差σi、基函數的中心Ci以及隱含層與輸出層間的權值ωi,是RBF網絡學習需要的3個參數。正交最小二乘法、自組織選取中心法是RBF網絡學習用得比較多的兩種算法。聚類方法通常用來確定Ci和σi。而LMS方法通常用來確定權值ωi,當然也可以使用偽逆法或最小二乘法求解。其中LMS權值ωi的調整規則為:nnnXd()()()(eTn）n()1(;n）nnX)(e)(,這里η為學習速率;n為迭代次數;nX)(為隱含層輸出;nd)(為期望輸出;ω(n)為權值向量。RBF網絡的設計比普通前饋網絡的訓練要簡單和節約時間,因為它的結構相對簡單。只要滿足權值和閾值都正確以及隱含層的神經元數目足夠多的前提,那么此種網絡就能達到精確逼近任意函數的目的。
2診斷系統的結構
圖1為利用RBF神經網絡構建的診斷系統結構圖。
3應用實例與仿真
該文以某裝備電源模塊故障診斷為例,構建RBF神經網絡故障診斷系統,并進行故障診斷與仿真。故障類型對應的神經元輸出如表1所示。RBF模型是由一層隱含層來構成的,在模型中最關鍵的是隱含層的中心及隱含層節點數的確定,在該例中確定為利用K均值聚類法來實現,當然在此過程中還必須考慮實際輸出樣本數據的影響。筆者主要關注網絡的學習精度以及網絡的泛化能力,因為從這兩點可以看出網絡是否能實現預定目標。校正參數σi、Ci和ωi是網絡訓練的主要任務,這樣才能使性能指標趨于最優,以滿足誤差及精度要求。該文采用正交最小二乘法OSL訓練RBF網絡。我們不斷訓練網絡,以達到確定最佳隱含層神經元個數的目的,最終我們確定其個數為120。對RBF神經網絡的訓練我們通過MATLAB工具來實現,對于一個隱含層為120的RBF神經網絡模型來說,高斯函數作為其輸入層與隱含層之間的作用函數。表2為此網絡模型的實際仿真結果數據,根據對表2中數據的分析比較,可以得出結論,即通過RBF神經網絡進行故障診斷其準確率可達92.9%。
4結語
該文在對徑向基函數RBF神經網絡研究的基礎上,提出了基于RBF神經網絡知識的故障診斷專家系統模型,在對具體實例的研究過程中通過實驗仿真,證明此種方法具有方法容易,結構簡單,訓練花費時間短,診斷結果準確率高的優點,而且克服了BP神經網絡容易陷入局部最小的缺點,尤其適用于專家知識難以整理和表示的故障診斷。但是,RBF在處理多故障方面同樣存在著不足,今后若能將RBF神經網絡與專家系統等其他故障診斷方法結合使用,必將提高系統的綜合診斷能力,這將是筆者下一步的研究方向。
參考文獻
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【論文摘要】：隨著網絡技術的發展,網絡故障也表現為多樣化,網絡故障的查找與排除也相對復雜。結合工作經驗的實例，分析了氣象業務中網絡故障的不同種類，并提出了切實有效的診斷及排除方法。
隨著越來越多的先進技術和服務引入到氣象業務網絡中,網絡管理和維護工作變得越來越復雜。局域網在氣象系統廣泛應用中，常遇到各種故障，正式運行的網絡一旦出了問題,需要及時進行檢測和診斷,盡快定位并排除故障。
下面介紹一下網絡故障的診斷和排除方法。
一、主要的故障種類
根據網絡故障的性質把網絡故障分為物理故障與邏輯故障，也可根據網絡故障的對象把網絡故障分為路由故障和主機故障。
1.1 物理故障
物理故障即硬件連接故障，指的是設備或線路損壞、插頭松動、線路受到嚴重電磁干擾等情況。網卡沒有連接到主板上,網卡的電源燈和數據燈都不亮,設備管理器中檢測不到網卡。網線沒有連接好,網卡已經驅動,協議也添加,但仍然不能上網,觀察網卡硬件連接,網卡只有一個燈亮,不閃爍。
如兩個路由器Router直接連接，這時應該讓一臺路由器的出口連接另一臺路由器的入口，而這臺路由器的入口連接另一路由器的出口才行。當然，集線器C6D、交換機、多路復用器也必須連接正確，否則也會導致網絡中斷。還有一些網絡連接故障比較隱蔽，要診斷它只有靠經驗。
1.2 邏輯故障
邏輯故障中最常見的情況就是配置錯誤，指因為網絡設備的配置原因而導致的網絡異常或故障。配置錯誤可能是路由器端口參數設定有誤，或路由器路由配置錯誤以至于路由循環或找不到遠端地址，或者是路由掩碼設置錯誤等。邏輯故障的另一類就是一些重要進程或端口關閉及系統的負載過高。如線路中斷，沒有流量，用ping發現線路端口不通，檢查發現該端口處于down的狀態，說明該端口已經關閉，導致故障。
1.3 路由器故障
線路故障中很多情況都涉及到路由器，也可以把一些線路故障歸結為路由器故障。檢測這種故障，需要利用MIB變量瀏覽器，用它收集路由器的路由表、端口流量數據、計費數據、路由器CPU的溫度、負載以及路由器的內存余量等數據，通常情況下網絡管理系統有專門的管理進程，不斷地檢測路由器的關鍵數據，并及時給出報警。
1.4 主機故障
主機故障常見的現象就是主機的配置不當。如主機配置的IP地址與其它主機沖突，或IP地址根本就不在子網范圍內，由此導致主機無法連通。主機的另一故障就是安全故障。主機沒有控制其上的finger、RPC、rlogin等多余服務。而攻擊者可以通過這些多余進程的正常服務或bug攻擊該主機，甚至得到Administractor的權限等。
二、故障的檢測和診斷
大多計算機用Windows操作系統,Windows提供了一些命令行檢測工具，這些工具是網絡診斷中常用的,而且一般的問題大都可以通過這些命令診斷出來。如果對這些命令很熟悉,在網絡出故障時就會運用自如。
2.1 用連接故障診斷工具Ping網絡診斷
輸入命令: ping 172.18.82.201(172.18.82.201為本機地址),顯示: Pinging172.18.82.201 with 32 bytes of data: Reply from 172.18.82.201: bytes=32 time=10 ms TTL=128有"time="的內容,表明可以ping通,網絡協議TCP/IP協議正常。執行ping命令后得到信息: Pinging172.18.82.201 with 32 bytes of data: Request timed out.表示不可以ping通,或者是tcp/ip協議可能有問題,或者是計算機到交換機間的硬件連接存在問題。
測試數據傳輸丟包,輸入Ping statistics for172.18.72.56,顯示:Packets: Sent=4, Received=2 , Lost=2 (50% loss), Approximate round trip times in milli-seconds: Minimum = 177 ms, Maximum =182 ms , Average =89 ms信息表示發送了4個數據包,回送收到2個,丟失2個,丟失率為50%。發送數據包最快回送時間177 ms,最慢回送時間182 ms,平均89 ms。如可以ping通自己,也可以ping通鄰居或能看到其他機器,表明本地設置正確。網關可以通過軟件實現協議轉換操作,能起到與硬件類似的作用。ping網關地址,例如ping172.18.82.17-t,就可以查看與網關是否連通。
2.2 pathping命令
pathping用于跟蹤數據包到達目標所采取的路由,并顯示路徑中每個路由器的數據包損失信息,也可以用于解決服務質量連通性問題。是一個比tracert更為有用的工具。它將ping和tracert命令的功能和這2個工具所不提供的其他信息結合起來。由于該命令顯示數據包在任何給定路由器或鏈路上丟失的程度,因此可以很容易地確定可能導致網絡問題的路由或鏈路。不過WIN 9X/Me、Windows NT不提供此命令。命令格式是:pathping targetname,比如c: \ >pathping172·19·3·1,
Computing statistics for 75 seconds···
Source to HereThis Node/Link
HopRTTLost/Sent=PctLost/Sent=Pct Address
0 jishu-sun [172·19·1·242] 0/100=0%|
10ms 0/100 =0% 0/100=0% 172·19·1·2 0/100=0%|
25ms 1/100 =0% 1/100=0% 172·19·6·2 0/100=0%|
34ms 0/100 =0% 0/100=0% 172·19·3·1
Trace complete·
可以看出,它先提供給我們查看路由的結果,然后等待75 s(此時間根據躍點數變化)最后顯示測試結果。第3列是源到當前的丟包數。第4列是指明線路和路由器丟包情況,最右邊的欄中標記為"|",表明沿線路轉發丟失的數據包,該丟失表明鏈阻塞;最右邊欄中為IP地址的,表明該路由器的丟失率,可能是由于路由器CPU超負荷所致。如果某一處丟包嚴重,則應采取必要的措失,以提高通信質量。
三、故障排除的解決方案
不系統的故障診斷與排除方法將導致在網絡故障現象相互依賴和偶然性的迷宮中浪費時間。系統的網絡故障排除方法的總體思路是系統地將產生故障可能的原因所構成的1個大集合縮減成1個小的子集或者直接確定故障起因。
3.1 網絡適配卡中斷與其他硬件資源沖突
在"系統"的"設備管理器"查找旁邊出現感嘆號的有黃圈的網絡適配器項目,找到項目網絡適配器可能與其它設備使用同樣的資源設置。雙擊網絡適配器項目,在網絡適配器"資源"中更改網絡適配器的中斷和I/O地址,避免與其它硬件沖突。用即插即用的網絡適配卡,可使用制造商提供的安裝盤將即插即用型改為跳線型,設置網絡適配卡的中斷和I/O地址。
3.2 在"網上鄰居"中沒有顯示網絡中的其它計算機
打開"網上鄰居"時,將顯示你的計算機,如果計算機所在的工作組設置不正確,打開"網上鄰居"時看不到所需的計算機。在"網絡"的"標識"更改工作組的設置。
確認計算機是否安裝了必要的網絡組件,如果沒有安裝正確的網絡客戶、適配器和協議組件,將不能與網絡通信。在"網絡"的"配置"中可看已安裝的網絡組件。確認所安裝的網絡客戶軟件和協議是否適合所連接的網絡。局域網中盡量采用TCP/IP和NETBEUI協議,或者只用NETBEUI協議。
參考文獻
關鍵詞：無線傳感器網絡；故障；檢測方法
無線傳感器網絡是由大量的靜止或移動的傳感器以自組織和多跳的方式構成的無線網絡，以協作地感知、采集、處理和傳輸網絡覆蓋地理區域內被感知對象的信息，并最終把這些信息發送給網絡的所有者。隨著無線傳感器網絡應用范圍的進一步擴展，常常被部署在極端環境來收集外部環境的數據。由于傳感器節點的電源、存儲和計算能力有限并且應用環境惡劣，使得傳感器節點比傳統網絡的節點更易于失效。在這些情況下維持高質量的服務并盡可能地降低能源消耗是很有挑戰性的，有效的故障管理對于達成這些目標是有極大幫助。
1 無線傳感器網絡故障管理
無線傳感器網絡的故障管理通常分為故障檢測、故障診斷和故障恢復三個階段：（1）故障檢測。為了確定故障的存在，需要收集與網絡狀態相關的數據。一般來說，網絡發生故障后，網絡設備將處于不正常的狀態。通過獲取設備的狀態信息，就可以及時發現網絡中出現的故障。收集網絡狀態信息有兩種方法：設備向管理系統報告關鍵的網絡事件；由網絡管理系統定期地查詢網絡設備的狀態，即主動輪詢。一般情況下，網絡管理系統將這兩種方法結合起來使用。當對網絡組成部件狀態進行檢測后，不嚴重的簡單故障通常被記錄在錯誤日志中，并不作特別處理。而嚴重一些的故障則需要通過網絡管理器，即所謂的“告警”。網絡設備一般都具有感知異常情況的能力，當設備發現自身或網絡中的嚴重不正常現象時，它采用告警的方式報告給網管中心，因此，故障檢測一般由網絡中的設備完成；第二，故障診斷。故障會在網絡中傳播，論文格式所有感知到故障的網絡對象都會發生告警，在一個大型網絡中，一個故障可能會引起大量的告警。故障診斷就是對網絡設備發出的告警進行相關處理，從一大堆的告警中找到故障發生的真正原因，并找出故障節點。在網絡故障診斷中，一個理想的告警應該包含有關故障的五W信息（Who、What、Where、When 和why）。由于網絡設備對于自身以外的網絡情況只了解非常有限的知識，所以網絡設備產生的大部分網絡告警只回答了who、what和when三個問題，而故障診斷要進行where和why的推理。另外，告警噪聲的存在進一步增加了故障診斷的難度，這些告警噪聲包含：告警丟失、延遲、重復和虛假告警等；第三，故障恢復。故障恢復的主要目的是根據識別的故障原因，自動或手動地對網絡進行控制操作，恢復網絡的正常運行。
2 無線傳感器網絡故障檢測常見方法
2.1 集中式方法
集中式方法是無線傳感器網絡中較為常見的一種方法，一般來說是物理上或邏輯上處于中心位置的節點，負責對網絡進行監控，追蹤失敗節點或可疑節點。在集中式網絡管理結構下，管理者作為“客戶”要完成復雜的網絡管理任務，同時還必須與多個作為“服務器”的交換信息。這種結構存在著較大的缺陷，主要表現為：（1）所有的分析和計算任務都集中在中心節點站，造成網絡管理的瓶頸，中心節點負載過重；（2）中心節點站一旦失效，整個網管系統就崩潰了，這樣導致整個系統的可靠性偏低；（3）集中式結構導致大量的原始數據在網絡上傳輸，帶來了大量額外的通信量，占用大量的通信帶寬，并導致網管系統工作效率降低；（4）用于監測網絡并收集數據的是預先定義好且功能固定的，一旦要擴展新的功能時十分不便，這樣會造成系統的可擴展性較差；（5）遠端節點與管理中心之間的距離較遠，且傳感器網絡中采用多跳通信，因此這兩者之間的信息交互時延過長。
2.2 分布式方法
分布式方法支持局部決策的概念，能夠平滑地將故障管理分散到網絡中去。目標是讓節點在與中心節點通信前，能夠給出一定層次的決策。在這種思想下，傳感器節點能做的決策越多，越少的信息將被傳輸給中心節點，從而減少通信量。分布式的方法通常分為以下幾種：（1）節點自檢測方法。節點自檢測的方法依賴于節點自身所包含的功能進行故障檢測，并將檢測結果發送給管理節點，通過軟件和硬件的接口檢測物理節點的失效；（2）鄰居協作的方法。鄰居協作的基本思想就是在節點發出故障告警之前，將節點獲得的故障信息與鄰居獲得的故障信息進行比較，得到確認的情況下才將故障信息發往管理節點；（3）基于分簇的方法。基于分簇的方法將整個網絡分成不同的簇，從而將故障管理也分散到各自的區域內完成。簇內采用散播的方式來定位失敗節點，簇頭節點與一跳范圍內的鄰居以某種規則交換信息。通過分析收集到的信息，根據預先定義的失敗檢測規則可以最終確定失敗節點。接著，如果發現了一個故障節點，該區域所在的節點將會把信息傳播給所有的簇。
3 結束語
總之，無線傳感器網絡是當前在國際上備受關注的、涉及多學科高度交叉、知識高度集成的前沿熱點研究領域。傳感器技術、微機電系統、現代網絡和無線通信等技術的進步，推動了現代無線傳感器網絡的產生和發展。無線傳感器網絡擴展了人們信息獲取能力，將客觀世界的物理信息同傳輸網絡連接在一起，在下一代網絡中將為人們提供最直接、最有效、最真實的信息。集中式方法與分布式方法都各有優缺點，針對于不同應用類型的網絡，應該選取不同的方法。
[參考文獻]
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關鍵詞： 無線傳感網絡； 故障數據采集； 預警系統； 安卓技術
中圖分類號： TN711?34； TP273 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）04?0163?04
Design of a fault early warning system for wireless sensor network
CHI Mingwen1， MENG Qingjuan1， MA Zhanfei2
（1. Institute of Electronic Commerce， Baotou Light Industry Vocational Technical College， Baotou 014035， China；
2. School of Information Science and Technology， Baotou Teachers′ College of Inner Mongolia University of Science and Technology， Baotou 014030， China）
Abstract： Since the traditional early warning system can′t warn the wireless sensor network fault effectively， and has low reliability and accuracy due to the various fault types of the wireless sensor network， a wireless sensor network fault warning system with high reliability and accuracy was constructed. The system is composed of the fault data acquisition and screening module， fault identification module， database， and portable communication device. The fault data acquisition and screening module is used to acquire and screen the various fault data in the wireless sensor network， and transmit the fault data to the fault identification module for fault early warning. When the fault identification module can′t warn the fault automatically， the maintenance personnel will involve. The database provides the fault data storage area for the system， and gathers， analyzes and outputs the data， so that the users manage the wireless sensor network. The Android technology is applied by the system software to let the users acquire the fault early warning information through the portable communication device in real time. The algorithm code in the fault data collection process is given. The experimental results show that the system has high reliability and accuracy.
Keywords： wireless sensor network； fault data acquisition； early warning system； Android technology
0 引 言
近年恚無線傳感器網絡以其低廉的成本和設置靈活性，被廣泛應用于環境監測、電子通信和醫療等領域[1?3]。由于無線傳感器網絡的故障種類較多，傳統的無線傳感網絡故障預警系統無法對其進行有效預警，可靠性和準確性較低[4?6]。因此，構建可靠性和準確性較高的無線傳感網絡故障預警系統，已成為科研組織的重點研究方向。
以往研究的無線傳感網絡故障預警系統均存在一定的問題，如文獻[7]提出基于自供電技術的無線傳感網絡故障預警系統，通過檢測無線傳感網絡的電路問題進行遠程預警，整個系統的準確性較高。但自供電技術受環境溫度和輻射的影響較大，系統穩定性偏低。文獻[8]提出基于人工神經網絡的無線傳感網絡故障預警系統，其故障糾錯率和應用性均很高。但該系統在運行過程中需要花費大量的人力對其進行監控和檢修，運行成本較高，不適合中、小企業使用。文獻[9]提出基于網絡模塊辨認的無線傳感網絡故障預警系統，該系統將所檢測到的故障問題進行模塊分離，分別對各模塊中的故障數據進行預警和整修，正確性較高。但該系統的辨認過程耗時較長，預警效率不高。文獻[10] 提出基于模糊推理的無線傳感網絡故障預警系統，利用模糊推理方法將系統收集到的故障問題進行統一分類，預警效率較高。但模糊推理方法的局限性較強，故整個系統的可靠性不高。
為了解決以上問題，構建可靠性和準確性較高的無線傳感網絡故障預警系統。實驗結果表明，所設計的系統具有較高的可靠性和準確性。
1 無線傳感網絡故障預警系統設計
1.1 系統總體結構設計
無線傳感網絡故障預警系統由故障數據采集篩選模塊、故障辯證模塊、數據庫和便攜式通信設備組成。圖1是無線傳感網絡故障預警系統總體結構圖。
故障數據采集篩選模塊作為無線傳感網絡故障預警系統的初始處理模塊，是無線傳感網絡故障數據準確性的基礎保障。該模塊為故障辯證模塊提供故障問題的數據源。當故障辯證模塊無法自動給出無線傳感網絡的故障預警時，使用者將在便攜式通信設備上接收到故障信息，并派維修人員介入處理。同時，數據庫會推薦處理方案，供維修人員參考。
1.2 故障數據采集篩選模塊設計
故障數據采集篩選模塊能夠對無線傳感網絡中各種故障數據進行采集和篩選。該模塊屬于無線傳感網絡故障預警系統的操作層，其包括數據緩存區、數據篩選區和數據傳輸區，工作原理如圖2所示。
由圖2可知，故障數據采集篩選模塊的工作流程為：先設置模塊故障篩選參數，無線傳感網絡的故障類型主要包括網絡連通不暢、病毒感染、緩存區信息過量和電源不正常供電等。將傳感器網j中各節點數據實時匯總，并統一上傳至故障數據采集篩選模塊的數據緩存區，防止在數據篩選過程中出現信道擁堵。數據篩選區依次將數據緩存區中的節點數據提取出來，以預設的故障參數為標準，篩選出無線傳感網絡的故障數據。由于無線傳感網絡的節點數據非常龐大，因此，無線傳感網絡故障預警系統為該模塊提供了專業的數據整理人員，以保證故障數據篩選工作的準確性。篩選出的故障數據經由數據傳輸區反饋給故障辯證模塊。
1.3 故障辯證模塊設計
故障辯證模塊能夠對無線傳感網絡節點故障數據進行辯證，給出最優解決方案后將預警信息傳輸給使用者。由于故障數據中蘊含的故障問題往往較為籠統，因此，如何將故障問題進行正確辯證，是該模塊需要解決的重點內容。圖3是故障辯證模塊工作原理圖。
由圖3可知，故障辯證模塊分為三步進行故障數據的辯證工作，分別為推導辯證、模糊分類和人工查核。故障辯證模塊接收到故障數據后，先進行數據的推導辯證，得出初始辯證結果。具體或常見的無線傳感網絡故障問題可直接通過該初始辯證結果進行故障預警；對于較為籠統的網絡故障問題，則需要對其進行模糊分類。將網絡故障問題按照無線傳感網絡故障預警系統預設的參數進行分類，其類別包括產生時間、持續時間、故障節點等。同時，故障辯證模塊配備輸入接口，使用者可根據自身情況進行模糊分類的個性化設置。模糊分類后，98%的故障問題均能直接進行故障預警。
由于無線傳感網絡的故障問題更新速度較快，無線傳感網絡故障預警系統無法提前預知特殊的故障問題。因此，余下2%的故障問題需要通過人工查核進行故障預警。經人工查核后給出的最優解決方案，會實時更新到系統預設參數中。故障辯證模塊中產生的所有數據均會被實時保存到數據庫中，完善系統的無線傳感網絡故障數據。
1.4 數據庫設計
數據庫為無線傳感網絡故障預警系統提供故障數據的存儲區域，并進行故障數據的匯總、解析和輸出。數據庫雖沒有直接參與系統的故障預警工作，卻能夠提供給使用者完善無線傳感網絡的理論依據。圖4為數據庫結構圖。
由圖4可知，數據庫是根據故障數據和故障解決方案構建的大型“虛擬圖書館”，其擁有信息索引、報表統計和數據輸出打印等平臺。數據庫的信息索引平臺可以提供給使用者多種系統預設方案。使用者也可利用報表統計平臺，獲取無線傳感網絡的運行情況，并對報表進行輸出和打印。同時，統計報表平臺也為使用者提供了故障數據的解析功能，給出無線傳感網絡故障問題的產生原因和維護措施，幫助使用者構建安全穩定的無線傳感網絡。數據庫不但收集了無線傳感網絡故障預警系統工作中產生的所有數據，也借鑒了各大學術網站中關于無線傳感網絡故障的網絡資源。數據庫提供給故障辯證模塊故障問題解決方案的理論依據，包括無線傳感器的拓撲結構、配置數據和標準節點數據等，確保故障辯證模塊更好地進行故障數據的辯證工作。在故障辯證模塊的推導辯證、模糊分類和人工查核工作中，數據庫會自動推薦多種維修方案，供使用者選擇。數據庫的推薦功能可根據使用者需求隨時關閉或開啟。
2 軟件設計
2.1 無線傳感網絡故障預警系統軟件總體設計
無線傳感網絡故障預警系統利用安卓技術，開放系統源代碼。使用者可在便攜式通信設備上預裝系統軟件，當無線傳感網絡故障預警系統發出故障預警信號后，系統軟件會第一時間彈出提醒信息。使用者足不出戶便可以了解到無線傳感網絡的運行情況。圖5是無線傳感網絡故障預警系統軟件結構圖。
圖5中，安卓技術為無線傳感網絡故障預警系統提供故障查詢、故障采集、預警查詢和報表查詢等功能。
網絡服務功能能夠保護便攜式通信設備中的系統軟件免受外界攻擊，其通信接口與軟件的編程語言相互獨立，為使用者提供數據隱藏和設立管理員密碼的服務，增強了系統的安全性。
基于RMI的分布式應用能夠增強無線傳感網絡故障預警系統軟件的兼容性。同時，該軟件的錯誤修正率和指令變通性較高，滿足多平臺的業務標準，且開發費用低，傳輸效率高，符合使用者對系統軟件設計的需求。
2.2 無線傳感網絡故障預警系統軟件代碼
無線傳感網絡故障預警系統使用C語言進行系統軟件的開發，給出用于無線傳感網絡故障預警系統的故障采集過程的算法代碼，其中包含故障數據初始化和數據存儲：
Int Wireless_sensor _error；
%無線傳感網絡故障數據初始化
null Wireless_sensor _error （null）
{
Free bytes n；
for（n=0；n
{
WDI=WDI； %清空系統緩存數據
Wl_buff[i] = ＼0；
}
Way1 = null；
way 2=null；
Keep_ Wireless_sensor _error = null；
Gain_ Wireless_sensor _error = 0；
Wireless_sensor _error = 0；
TXD_ Wireless_sensor _error = null；
WDI=～WDI；
Wl_buff[0] = ′W′；
Wl_buff[1] = ′S′；
Wl_buff[2] = ′E′；
}
TXD_ fault_ information；
%無線傳感網絡故障數據的發送
null TXD_w_ information（null）
{
while（（Keep_WSE= 1）&（Gain_WSE=1））；
%接收初始化故障信息數據
TXD_ address_message = 1；
address_message _s_ information = 0；
SBUF0=address_message[address_message_e_information]； %稻莘⑺
WDI=WDI；
Wl_buff[Keep _ address_message] = x00；
Keep_address_message ++；
WDI=WDI；
Wl_buff[Keep_address_message] =x00；
for（n=0；n
{
Wl_information[i] = Wl_buff[i]； %將數據存儲并復制
WDI=WDI； }
3 實驗設計
無線傳感網絡故障預警系統的可靠性和準確性是評價系統性能的重要指標。為了驗證本文設計的無線傳感網絡故障預警系統具有較高的可靠性和準確性，利用本文系統采集了某傳感器網絡節點數據，進行驗證實驗。系統的可靠性測試和準確性測試可從系統電壓變化和數據接收率入手。系統電壓變化浮動越小，系統抗干擾能力就越強，則系統的可靠性就越高；而數據接收率直接影響著無線傳感網絡的故障排除率，故障排除率同系統準確性呈正相關。
3.1 無線傳感網絡故障預警系統準確性測試
實驗在無干擾情況下進行無線傳感網絡故障預警系統對無線傳感器網絡節點數據的采集，并將系統的電源電壓數據提取出來。圖6是無干擾情況下電源電壓變化圖。
圖6中，無線傳感器網絡故障預警系統的電源電壓在218～250 V之間浮動，屬正常現象。造成此現象的主要原因是：由于系統電路元件在工作過程中會消耗一定的電源能量，導致初始電源電壓無法令系統所有電路元件正常運作。因此，需在特定時間段適量提高系統電源電壓值，以滿足整個系統電路的運行需求。
實驗進行到30 h，在原有條件下升高環境溫度并增加輻射。圖7是有干擾情況下電源電壓變化圖。
對比圖6和圖7可知，在加入干擾因素后，無線傳感網絡故障預警系統的電源電壓浮動增強趨勢并不明顯。系統電源電壓的最大值和最小值分別為256 V和215 V，抗干擾能力較強，驗證了本文無線傳感網絡故障預警系統具有較高的可靠性。
3.2 無線傳感網絡故障預警系統可靠性測試
無線傳感網絡故障預警系統的數據接收率受多種因素影響，表1為故障節點與系統安裝點之間距離對數據接收率的影響情況。
表1 距離對數據接收率的影響情況
由表1可知，故障節點與系統安裝點之間距離越近，無線傳感網絡故障預警系統的數據接收率越高；數據接收率還與數據傳輸量有關，相同情況下，數據傳輸量越低，數據接收率越高。系統數據接收率的最低值和最高值分別為95.65%和98.77%，平均值為97.18%。數據接收率整體較高，且波動較小，驗證了本文無線傳感網絡故障預警系統具有較高的可靠性。
4 結 論
本文構建可靠性和準確性較高的無線傳感網絡故障預警系統。該系統由故障數據采集篩選模塊、故障辯證模塊、數據庫和便攜式通信設備組成。故障數據采集篩選模塊對無線傳感網絡中各種故障數據進行采集和篩選，并將故障數據傳輸到故障辯證模塊進行故障預警。當故障辯證模塊無法自動進行故障預警時，維修人員將介入處理。數據庫為系統提供故障數據的存儲區域，并對其進行匯總、解析和輸出，以供使用者管理無線傳感網絡。系統軟件利用安卓技術，令使用者通過便攜式通信設備實時獲取故障預警信息，并給出了故障數據采集過程的算法代碼。實驗結果表明，所設計的系統具有較高的可靠性和準確性。
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【關鍵詞】汽車CAN網絡；故障機理；診斷方案
目前，很多廠商都在自己生產的車輛上使用了網絡系統。網絡系統將車上的控制單元連接起來，實現了很多系統的信息共享，增加了控制功能，減少了線束的數量，使線束更容易布置。但網絡系統的應用增加了車輛的維修難度。在與維修企業的接觸中，許多維修人員對網絡系統的診斷還停留在傳統的方式，不能利用故障現象和診斷數據綜合分析，快速排除故障。究其原因是因為不了解車載網絡系統的拓補結構和工作原理，不懂得網絡系統故障產生的機理，更不能使用有效的方法和儀器對網絡系統進行診斷。本文對網絡故障產生的原因進行了說明與總結，制定了CAN網絡系統基本的診斷方案，并對每一步驟進行了說明。
一、汽車網絡故障產生機理分析
在對大量的實際接觸到的網絡故障案例和收集的網絡故障案例進行分析，引起車載網絡系統故障的原因一般有三種：
1、汽車電源系統引起的故障
該故障產生的機理是，車載網絡系統的核心部分是含有通訊IC芯片的電控模塊，其正常工作電壓在10.5～15.0V的范圍內，如果汽車電源系統提供的工作電壓低于該值，一些對工作電壓要求高的電控模塊就會出現短暫的停止工作，從而使整個車載網絡系統出現短暫的無法通訊。這種現象就如同用故障檢測儀在未啟動發動機時就已經設定好要檢測的傳感器界面，但當發動機啟動時，故障檢測儀往往又回到初始界面。
2、車載網絡系統的鏈路故障
該故障產生的機理是，當車載網絡系統的鏈路（或通訊線路）出現故障時，如通訊線路的短路、斷路以及線路物理性質引起的通訊信號衰減或失真，都會引起多個電控單元無法工作或電控系統錯誤動作。判斷是否為鏈路故障時，一般采用示波器或汽車專用光纖診斷儀來觀察通訊數據信號是否與標準通訊數據信號相符。對于這部分故障本文將作重點分析。
3、車載網絡的節點故障
節點是車載網絡系統中的電控模塊，因此節點故障就是電控模塊的故障。它包括軟件故障和硬件故障。軟件故障--即傳輸協議或軟件程序有缺陷或沖突，從而使車載網絡系統通訊出現混亂或無法工作，這種故障一般成批出現，且無法維修。硬件故障--一般由于通訊芯片或集成電路故障，造成車載網絡系統無法正常工作。對于采用低版本信息傳輸協議和點到點信息傳輸協議的車載網絡系統，如果有節點故障，將出現整個車載網絡系統無法工作。在實際故障中網絡節點故障一般表現為電控單元內部損壞和控制單元編碼錯誤。應注重這兩方面的檢查。
二、汽車網絡系統故障檢測原理
數據傳輸時的錯誤可能是由于接觸不良、短路、軟件錯誤或外部強電場引起的。控制器區域網CAN網絡故障檢測的原理可以分為錯誤識別、錯誤處理兩個方面。
1、錯誤識別
在網絡總線上各控制單元之間的信息以高低電位組成的電碼（幀）傳遞，發送器具有識別錯誤的能力以監測總線信號為基礎。每個發送信息的節點同時監測總線電平，此時會立即識別所發送比特與所接收比特之間的差異。此外接收器還檢查總線信號的邏輯性。
因此可以識別五種不同的錯誤。
2、錯誤處理
某個CAN節點識別到的每個錯誤都立即通過一條錯誤信息（錯誤幀）提供給所有其他節點。因此所有總線設備不再將此前接收的信息繼續發送給應用程序微控制器。在此通過自動重復傳輸有錯誤的信息來校正錯誤。
為了在出現故障時不會因發送錯誤標志而造成控制單元在總線上的所有數據交換失效，控制單元根據一個確定的算法逐漸從總線事件中退出。因此，第一級復位后觸發錯誤標志的節點只允許發送由高位啟用（隱性）比特組成的被動錯誤標志。其結果是這個控制單元不會再阻礙總線上的數據交換。但是，在這種狀態下該控制單元可以繼續發送和接收信息。
如果一個或多個總線設備多次干擾系統且發送錯誤或接收錯誤的錯誤計數器達到規定限值，就會將這個或這些設備與總線完全斷開。在這種總線關閉狀態下，這些控制單元無法發送或接收信息。
錯誤主動與錯誤被動狀態之間的過渡通過CAN控制器自動實現。只有通過相應的操作，例如軟件或硬件復位，才能撤消總線關閉狀態。
三、汽車網絡故障診斷方案
汽車網絡的應用增加了車輛故障診斷的難度。針對目前維修人員還不能有效的進行車輛網絡故障診斷。本文經過對大量的網絡故障案例進行研究，總結出一套針對網絡診斷的基本方案（見圖1）。在診斷網絡故障時可以進行參考，并對其進行靈活運用。
網絡故障排除診斷方案
在此方案中的每一步功能都含有若干個小的測試步驟，而且要根據具體的上一步測試結果進行下一步的診斷。方案的具體步驟在下文中具體進行解釋。
1、對“驗證故障現象，進行網絡功能分析”的說明
當發生故障時，首先要驗證故障現象，驗證故障現象的同時，就要分析故障。采用總線控制的車輛，無論是總線網絡故障還是掛在總線上的任一控制模塊出現故障，都可能對其它控制模塊（或部件）產生影響，使其不能正常工作。所以，排除這類故障時，檢修思路不能僅僅局限在故障部件，還要考慮總線上的其他部件的影響。可以通過網絡功能是否實現，來初步判斷故障范圍。判斷這類故障要基于對網絡拓補結構的了解，熟知在網絡上傳遞哪些數據流。
以某品牌車型為例，網絡系統拓補結構如圖2所示。動力系統、舒適系統與信息娛樂系統通過數據總線接口（網關）交換數據。交換的數據有：
（1）發動機轉速信息
動力系統控制模塊通過數據總線向儀表組件傳送數據，再由組合儀表組件驅動發動機轉速表指針偏轉。當發動機轉速數據丟失或動力系統控制模塊處于不良狀態時，儀表組件將轉速表驅動到Or/min。
（2）燃油信息
燃油液面傳感器將燃油位置信號傳遞給動力系統控制模塊，動力系統控制模塊通過數據總線給儀表組件傳送燃油液面數據，再由組合儀表驅動燃油表指針偏轉。當燃油數據丟失或發動機電腦處于不良狀態時，儀表組件將燃油表驅動到零位置。
（3）冷卻液溫度信息
冷卻液溫度數據在動力系統控制模塊內計算，動力系統控制模塊通過數據總線向儀表組件傳遞冷卻液溫度數據，再由組合儀表驅動溫度表指針偏轉。當溫度數據丟失或發動機電腦不良狀態時，儀表組件將溫度表驅動到低位。
（4）檔位顯示信息
位于變速器外殼上的檔位開關將變速桿位置信號送往動力系統控制模塊，動力系統控制模塊再將此信號處理翻譯后，通過數據總線送往儀表板，在儀表板上將有正確的變速桿位置顯示。如果動力系統控制模塊檢測到無效的檔位組合或總線有故障，儀表中將無相應的檔位顯示。
2、對“診斷儀器查詢故障代碼，根據不同的故障代碼，分類進行診斷”的說明
初步判斷網絡系統是否故障，可以利用診斷儀讀取總線系統故障代碼。由于車載網絡系統一般均采用節點監控，每個節點都被網絡中的其他節點監控，按系統使用的邏輯環要求，網絡范圍內的任何節點都必須能夠將感測信息發送到所有其他節點，并能從其他節點接收信息。因此，若某個節點（控制單元）出現故障，不能發送或接收相應的感測信息時，除控制單元本身能檢測到總線相關故障代碼（也有可能不能進入該控制單元），系統內其他控制單元也會有指向該控制單元信息傳輸不良的故障代碼。例如大眾車系的網絡系統故障代碼有“01336—舒適系統數據總線單線通訊”、“0133l一駕駛員側車門J386控制單元沒有通訊”等故障提示，但故障代碼不能給出具體的CAN總線網絡鏈路故障，還要采用其他的方式進行故障分析，局限性較大。
3、對“沒有故障代碼，查詢數據流 ”的說明
使用診斷儀的讀取數據流功能也可以初步判斷故障。可以利用診斷儀進入測量數據塊功能讀取總線測量數據。以大眾車系為例中，可以讀取CAN網絡的通訊狀態，若CAN通訊狀態為1，表明在測的控制單元正在接收指定控制單元的信息。若CAN通訊狀態為0，表示不能正常接收和傳輸信號。而每個測量數據組一般部由4個數據區排列組成，每個區分別代表了不同的內容，若該車型沒有相應的控制單元時，數據就不會顯示。讀取數據流的功能可以幫助我們縮小故障范圍。表1所示為某車型舒適網絡系統故障數據流，從表中可以看到乘客車門導線出現問題，測量值與正常值不符。
4、對“執行元件測試功能”的說明
利用診斷儀進行執行元件測試功能是測試網絡系統故障很直觀的方法。在車載網絡中，如果控制單元A的執行器不工作。通過診斷儀與控制單元A相連，指令控制單元A驅動執行元件工作，如果執行元件能夠正常工作，說明控制單元A工作正常。這樣的結果告訴我們重點排查與A通信的控制單元及網線的通斷。
5、對“波形測試確定故障”的說明
由于通信線路短路、斷路及線路物理性質引起的通信信號衰減或失真的鏈路故障，是汽車車載CAN總線網絡類故障中概率較高的一種。常見的CAN總線網絡鏈路故障有：CAN—H和CAN—L在某點分別對正、負極短路：某節點的CAN—H和CAN—L分別斷路：CAN—H和CAN—L之間在某點短路：CAN—H和CAN—L同時對正、負極短路。通過示波器測試出總線的波形，可以將測試出的波形與正常的波形進行對比，發現網絡的鏈路故障。對于使用示波器測試網絡故障將在在下文重點闡述。特別要說明的是在舒適CAN中，某些鏈路故障可以采用單線運行模式，對外部并不能表現故障現象。
6、對“使用電阻測量方法排除故障”的說明
在某些車系上可以通過對車載網絡的電阻進行測量發現具體的故障點。電阻測量網絡故障要和其它方法配合使用。有的網絡系統如大眾的某些車型不能測量舒適和信息娛樂CAN的控制單元內阻。
下面舉例說明使用控制單元測量驅動CAN的電阻。如圖3為某車型驅動CAN網絡結構，電阻測量方法如下：
①拆開蓄電池5分鐘。
④控制單元與控制單元之間的數據線的測量
在測量控制單元之間的數據線時，要將控制單元斷開，測量導線的通斷，電阻應小于1Ω，否則導線之間有斷路的故障或其它鏈路故障。此方法最好配合波形測試一起進行。
【關鍵詞】齒輪；故障診斷；診斷技術、
1.齒輪故障的基本特征及診斷原理
齒輪故障分大周期故障和小周期故障。
大周期故障是指以齒輪的回轉頻率為基本頻率特征的故障。如偏心、裂紋和斷齒等，它們有的以誤差形式影響頻譜，有的則以突變的剛度形式影響響應。小周期故障是指以輪齒的嚙合頻率為基本頻率特征的故障如膠合、點蝕和磨損等，它們大都以變相位的誤差形式影響頻譜。其基本特征表現如下：
（1）具有大周期故障的齒輪在回轉頻率及其諧波處的振幅隨故障的惡化而加大，而具有小周期故障的齒輪在嚙合頻率及其諧波處的振幅隨故障的惡化而加大。
（2）具有大周期故障的齒輪在嚙合頻率及其諧波處產生以故障齒輪的回轉頻率為間隔的邊頻帶族，并隨著故障的惡化而加劇。
（3）具有大周期故障的齒輪，在嚙合頻率及其諧波處的振幅與故障關系不大，而具有小周期故障的齒輪，在回轉頻率及其諧波處的振幅與故障無關。
齒輪傳動的故障監測與診斷的目的是要及時準確地把握設備的工作狀態，實現預防維修，提高設備運行的可靠性、安全性。因此，及早發現齒輪系統的各類故障并預測故障的發展趨勢十分重要。振動檢測往往測量的是箱體表面的振動量，所測振動信號通常包含有傳動系統各個零部件運動所引起的各種常規振動和齒輪故障所引起的振動 這些振動分量之間相互影響、相互耦合，組成非常復雜的振動系統。所以，齒輪箱的故障信號中常常包含了非平穩成分。傳統的時域分析方法或頻域分析方法只適用于分析信號的頻率分量或信號的統計量不隨時間變化的平穩信號。
當齒輪存在局部故障時，由于齒的損傷可能激發瞬態的沖擊信號，齒輪嚙合頻率及其諧頻被調制邊頻帶緊緊包圍而形成密集邊頻帶。頻域中主要表現在齒輪轉速頻率的倍頻成分上，更重要的一點表現在嚙合頻率的邊頻帶上。
2.齒輪故障診斷的關鍵技術及應用
2.1模糊診斷分類法
以模糊數學為基礎，利用集合論中的隸屬函數和模糊關系矩陣的概念來解決故障征兆之間的不確定關系，進而實現故障的檢測診斷。
由于模糊診斷可以處理一些不完整的或模糊的知識，更接近實際工況，目前模糊診斷方法在故障診斷領域的應用較為廣泛，使故障診斷的精度得到提高.BocanialacD等使用模糊分類器進行故障精確診斷，對每一種故障，范圍從可以忽略的小故障到大型故障，根據故障強度分為20個等級，值得注意的是，通過試驗建立了精確的故障分類表，例如建立了通常使用的大、中、小故障的界限分別為5%～30%，35%～60%和65%～100%.與以往單一的大、中、小分類相比，把正常狀態和故障狀態區分開的精度達99.60%，診斷結果的精度大大提高，存在的問題是如何建立更加靈活、精確的故障分類表以減少不同故障之間的遺漏。
2.2神經網絡故障診斷方法
對于故障診斷而言其核心技術是故障模式識別，而人工神經網絡由于其本身信息處理的特點，如并行性、自學習、自組織、聯想記憶功能等，使得其能夠出色地解決那些傳統模式識別方法難以解決的問題，所以故障診斷是人工神經網絡的重要應用領域之一。
目前，已經提出的神經網絡大約有幾十種，其中較為有名的有賀浦菲特（Hopfield）模型、多層感知器（MuhilayerPerceptron，簡稱MLP）模型、自適應共振理論（Adaptive ResonanceTheory，簡稱ART）、Boltzmann機、自組織特征映射（Self—OrganizationMap，簡稱SOM）等.它們在故障診斷領域的應用主要集中于三個方面：
（1）從模式識別角度應用神經網絡作為分類器進行故障診斷。
（2）從預測角度應用神經網絡作為動態預測模型進行故障預測。
（3）從知識處理角度建立基于神經網絡的診斷專家系統。
杜設亮等Do]將BP神經網絡應用于齒輪箱故障診斷中.列出齒輪10種常見的故障特征，以齒輪箱的故障征兆參數作為網絡的輸入層，以被測齒輪常見的4種典型故障狀態類別為輸出層，建立了拓撲結構為10-5-4的BP神經網絡.在結構模型及相關網絡因子確定后，輸入齒輪的各故障特征模式樣本作為訓練樣本集，對網絡進行訓練學習，根據網絡的輸出確定齒輪故障的狀態類別，診斷的均方誤差在0.08以內，很好地實現了由齒輪故障征兆到其故障類別的歐氏空間上的非線性映射.其存在的問題是：
（1）BP算法訓練速度過于緩慢，通常要數千步以上。
（2）存在局部最小解問題，難以發現最佳權重。
（3）網絡隱含層單元個數的確定缺乏嚴格的理論依據，通常依據經驗選取。
2.3專家系統故障診斷方法
模式識別診斷法和神經網絡故障診斷方法都是以數字量為基礎的，而專家系統是一種“基于知識”的人工智能診斷系統，它是利用專家的領域知識、經驗為故障診斷服務.目前在機械系統、電子系統、醫學領域等故障診斷方面應用很成功。
LiaoSH調查了從1995年～2004年有關專家系統方法和應用的文獻，有關專家系統的方法主要有l1類，即：基于規則的系統、基于知識的系統、神經網絡、模糊專家系統、基于事件的推理、系統結構、目標定位法、群體智能系統、數據庫方法、模型和不同研究領域應用合成的本體論。
S.C.Liu等研究開發了用于機械故障診斷的有效的專家系統.該系統由故障樹、模糊群多屬性決策（Fuzzygroupattributedecisionmaking）、知識庫和推理機4個模塊組成，在實際診斷中，采用了100個樣例，通過有效的搜索，找出可能出現的故障原因，使整體故障查詢數下降，曹建平等把基于BP神經網絡的專家系統應用到齒輪箱的故障診斷中，這種基于神經網絡的專家系統由知識獲取、知識庫、推理機、解釋、輸入輸出等5個部分組成，在齒輪箱診斷實例中，選用頻譜中一倍頻顯著，二倍頻顯著等6項指標作為征兆，解調譜中選用細化包絡譜與倒頻譜中10項指標作為征兆，故障輸出包括軸不對中、齒輪偏心、齒輪點蝕、齒輪磨損4項.用典型的齒輪箱故障與征兆關系對14批數據進行訓練，由此建立了對這4類故障進行確診的知識庫，經過診斷得到較合理的輸出結果.該系統是在吸收國內外部分案例與數據、現場運行與檢修的經驗、理論分析與模擬實驗結果等基礎上，獲取診斷知識，建立知識庫，它在一定程度上模擬了專家憑直覺和實例經驗處理不完全或不確定知識的能力，適于作為機械故障診斷專家系統，實例診斷效果比較理想。
3.結束語
綜上所述，通過文獻和實例的分析，可以證實采用現代監測技術，利用現代信號處理技術對機組進行監測運行是確保生產安全、平穩運行的必要的，可靠的手段。對故障實例的分析過程有力地證明了采用上述方法應用于齒輪箱的故障診斷是有效、可行的，必要時采用多種分析方法同時分析，可取得更好的分析效果。
【參考文獻】
