[發明專利]一種面向工業互聯網的網絡故障定位和根因檢測方法及系統

有效

• 申請號: 202110795288.6
• 申請日: 2021-07-14
• 公開（公告）號: CN113765698B
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 陳澤仁;劉銀龍;孫繼燕;袁璐;耿立茹;陳曉東;徐琪
• 申請（專利權）人: 江西鑫鉑瑞科技有限公司
• 主分類號: H04L41/0677
• 分類號: H04L41/0677;H04L41/069
• 代理公司: 北京卓特專利代理事務所(普通合伙) 11572
• 代理人: 段旺

1.一種面向工業互聯網的網絡故障定位方法，其特征在于，包括如下步驟：

對設備的運行指標進行異常檢測；

響應于對設備的運行指標完成異常檢測，進行有向無環圖的構建；

響應于完成有向無環圖構建，對有向無環圖進行自適應束搜索；

響應于完成自適應束搜索，進行候選過濾；候選過濾為對候選集合中的節點進行過濾；

輸出候選過濾后的結果；

根據設備運行期間產生的日志文件將屬性集合的總搜索空間構建為一個有向無環圖，屬性集合中具體包括Wifi名稱、設備編號、所屬車間；

有向無環圖由多層多節點構成，每個節點對應一個屬性集合；每個節點對應一個運行中的設備，每個節點對應一個設備的運行指標；

其中每一層都包括一個或多個節點，第0層僅包含一個節點，定義為根節點，第0層的根節點是所有屬性的集合；第1層至第n層的每一層包含多個節點，其中第1層的每一個節點是只包含一個屬性的節點集合，第2層的每一個節點是僅包含兩個屬性元素的集合，以此類推，第n層的每一個節點是僅包含n個屬性元素的集合；

在對有向無環圖進行自適應束搜索之前，還包括，為有向無環圖中的每個葉節點生成一組異常標簽，將有向無環圖和異常標簽用作自適應束搜索的輸入；

其中異常標簽用于標識葉節點是否異常；

響應于完成有向無環圖構建，對有向無環圖進行自適應束搜索，具體包括以下子步驟：

對有向無環圖中包括的節點進行初始化；

初始化后，計算搜索集合中每一個節點的異常概率；

節點的異常概率具體表示為：

，

其中，表示從節點派生的異常葉節點數，表示有向無環圖中異常節點的總數；

如果異常概率小于指定閾值，則認為其節點為非根因節點，刪除有向無環圖中的非根因節點及其派生節點；

如果異常概率大于等于指定閾值，計算異常概率大于等于閾值的節點的置信度和置信損失；

如果置信度大于指定閾值并且置信損失小于指定閾值，則認為異常概率大于等于指定閾值的該節點為根因節點，將該節點添加到候選集合中，刪除有向無環圖中根因節點及其派生節點；

節點的置信度具體表示為：

，

表示從節點派生出的所有葉節點總數，表示從節點派生的異常葉節點數；

置信損失具體表示為：

，

表示節點的子節點的置信度，為節點的子節點個數。

2.如權利要求1所述面向工業互聯網的網絡故障定位方法，其特征在于，使用基于遞歸密度估計的異常檢測方法，在每一個時間間隔中，為運行指標生成一個預測值；將預測值與觀察值進行比較，如果預測值與觀察值差異超過預先設定的特定閾值，將該運行指標標記為異常。

3.如權利要求1所述的面向工業互聯網的網絡故障定位方法，其特征在于，候選過濾為對候選集合中的節點進行過濾，具體包括，將候選集合中所有候選節點分為不同的候選節點組合，計算候選節點組合的異常概率，選擇異常概率最高的對應的候選節點組合內的候選節點，作為候選過濾的結果。

4.如權利要求3所述的面向工業互聯網的網絡故障定位方法，其特征在于，候選節點組合的異常概率表示為：

，

為第個候選節點組合中的候選節點數，為第個候選節點組合中第個候選節點的異常概率。

5.一種面向工業互聯網的網絡故障定位系統，其特征在于，具體包括，異常檢測單元、圖構建單元、束搜索單元、候選過濾單元、輸出單元；

異常檢測單元，用于對設備的運行指標進行異常檢測；

圖構建單元，用于響應于對設備的運行指標完成異常檢測，進行有向無環圖的構建；

束搜索單元，用于對有向無環圖進行自適應束搜索；

候選過濾單元，用于響應于完成自適應束搜索，進行候選過濾；候選過濾為對候選集合中的節點進行過濾；

輸出單元，用于輸出候選過濾后的結果；

根據設備運行期間產生的日志文件將屬性集合的總搜索空間構建為一個有向無環圖，屬性集合中具體包括Wifi名稱、設備編號、所屬車間；

有向無環圖由多層多節點構成，每個節點對應一個屬性集合；每個節點對應一個運行中的設備，每個節點對應一個設備的運行指標；

其中每一層都包括一個或多個節點，第0層僅包含一個節點，定義為根節點，第0層的根節點是所有屬性的集合；第1層至第n層的每一層包含多個節點，其中第1層的每一個節點是只包含一個屬性的節點集合，第2層的每一個節點是僅包含兩個屬性元素的集合，以此類推，第n層的每一個節點是僅包含n個屬性元素的集合；

在對有向無環圖進行自適應束搜索之前，還包括，為有向無環圖中的每個葉節點生成一組異常標簽，將有向無環圖和異常標簽用作自適應束搜索的輸入；

其中異常標簽用于標識葉節點是否異常；

響應于完成有向無環圖構建，對有向無環圖進行自適應束搜索，具體包括以下子步驟：

對有向無環圖中包括的節點進行初始化；

初始化后，計算搜索集合中每一個節點的異常概率；

節點的異常概率具體表示為：

，

其中，表示從節點派生的異常葉節點數，表示有向無環圖中異常節點的總數；

如果異常概率小于指定閾值，則認為其節點為非根因節點，刪除有向無環圖中的非根因節點及其派生節點；

如果異常概率大于等于指定閾值，計算異常概率大于等于閾值的節點的置信度和置信損失；

如果置信度大于指定閾值并且置信損失小于指定閾值，則認為異常概率大于等于指定閾值的該節點為根因節點，將該節點添加到候選集合中，刪除有向無環圖中根因節點及其派生節點；

節點的置信度具體表示為：

，

表示從節點派生出的所有葉節點總數，表示從節點派生的異常葉節點數；

置信損失具體表示為：

，

表示節點的子節點的置信度，為節點的子節點個數。