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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明公开了一种基于多模态数据依赖关系的故障诊断方法和装置，该方法包括：构建分层依赖关系图，对指标层依赖关系图的节点指标进行故障检测；将故障发生前的第一预设时间段的数据作为训练集，第二预设时间段的数据作为测试集，根据训练集计算得到平均数和标准差，判定节点指标是否为异常节点指标，并计算异常分数，沿着指标层依赖关系图的因果关系边反向搜索异常分数超过预设数值的指标节点，根据搜索路径构成异常子图，保留异常子图上的根节点，将根节点按照指标异常分数排序，得到故障原因候选集，以完成故障诊断。本发明通过构建无线小区之间的依赖关系图，获取到无线小区指标间的依赖关系，精确地进行无线网络的故障诊断和故障传播路径追溯。

主权项：1.一种基于多模态数据依赖关系的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多个无线小区的多模态数据，基于所述多模态数据构建分层依赖关系图；基于所述分层依赖关系图中的指标层依赖关系图，根据预设故障发生时间对所述指标层依赖关系图的指标数据进行故障检测；其中，所述故障检测，包括：将故障发生前的第一预设时间段的数据作为训练集，第二预设时间段的数据作为测试集，并根据所述训练集计算得到平均数和标准差；以及，基于所述测试集的指标数据，通过基于所述平均数和标准差的预设公式，判定所述指标数据是否为异常指标数据，并计算所述指标数据的异常分数；基于所述故障检测判定的所述异常指标数据，沿着所述指标层依赖关系图的因果关系边反向搜索所述异常分数超过预设数值的指标数据，根据搜索路径构成异常子图，保留所述异常子图上的根节点，将所述根节点按照指标异常分数排序，得到故障原因候选集，以完成故障诊断；所述获取多个无线小区的多模态数据，基于所述多模态数据构建分层依赖关系图，包括：获取多个无线小区的多模态数据，并通过数据预处理从所述多模态数据中提取出时间序列的指标数据；根据多个无线小区节点之间的拓扑图和邻区配置信息，构建无线小区层依赖关系图；以及，基于所述无线小区层依赖关系图，通过依赖关系发现算法挖掘所有指标数据之间的依赖关系构建初始的分层依赖关系图；对挖掘的所述所有指标数据之间的关系进行专家判断，将被判断为无效的关系在所述初始的分层依赖关系图中删除，得到最终的分层依赖关系图；所述基于所述无线小区层依赖关系图，通过依赖关系发现算法挖掘所有指标数据之间的依赖关系构建初始的分层依赖关系图，包括：预设M个无线小区节点，每个小区节点的指标数量相同记为N，根据所述无线小区层依赖关系图的依赖关系，得到任一无线小区节点Vk的依赖关系父项集记指标中第一个时间点为T＝1，最新时刻为T＝t，Vk在时刻的所有指标表示为： 其中，表示无线小区Vk在时刻的第n个指标；预设是因果关系存在的最长时延，即在时间差为内的两个时间序列间存在因果关系，在挖掘所述无线小区节点Vk内部指标的依赖关系时，对每一个小区节点与该小区节点依赖关系父项分别生成第一样本，所述第一样本总数为在挖掘跨无线小区间指标的依赖关系时，将两个小区节点Vl和Vk，其中以及所述两个小区节点的依赖关系父项的交集作为第二样本，所述第二样本总数至多为根据所述第一样本和所述第二样本的结构差异划分为不同样本组；对于划分的所述不同样本组，采取检验算法为：对于任意指标Xj，k，采用第一预设算法计算变量的相关条件；为变量初始化父节点: 在第一次迭代中，进行非条件独立检验，当零假设不能在显著性水平α1上被拒绝时，从中移除当对不能在显著性水平α1上拒绝零假设时，从中移除在后面每次迭代中p→p+1，根据父节点的检验统计值进行排序，根据显著性水平α1检验；根据受检验的两个变量所对应的指标位于同一无线小区内的情况，检验在中选择统计值最大的p个父节点作为对任意指标i、时延若更新为进行条件独立性检验若独立，则将从中移除；根据受检验的两个变量对应的指标位于不同无线小区节点内的情况，检验在中筛选出位于无线小区Vk,Vq以及Vk和Vq的公共父节点无线小区中的指标对应的变量中统计值最大的p个父节点作为进行独立性检验，当对检测到时，将从中移除。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 一种基于多模态数据依赖关系的故障诊断方法和装置