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一种基于SRIO总线的诊断及修正方法 

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申请/专利权人:成都凌亚科技有限公司

摘要:本发明公开了一种基于SRIO总线的诊断及修正方法,属于网络故障分析领域,包括:构建与SRIO总线通信网络匹配的辅助总线,辅助总线获取每个网络节点的通信状态,得到关于每个网络节点通信状态的数据组A;对每个网络节点的数据组A进行清洗,输出新的数据组B;提取数据组B中每个数据的特征,利用支持向量机SVM输出网络节点的故障信息以及产生故障的网络节点数量;将产生故障的网络节点标记为故障节点,启动故障自修复程序,对故障节点进行修复,并计算修复系数,根据修复系数评估自修复效果。本发明提供的基于SRIO总线的诊断及修正方法,能够实时监测网络中各节点的通信状态,还提高了故障诊断的准确性和故障修正的效率,降低了管理成本。

主权项:1.一种基于SRIO总线的诊断及修正方法,其特征在于,包括:步骤S1:构建与SRIO总线通信网络匹配的辅助总线,SRIO总线通信网络中的各网络节点分别与辅助总线连接,辅助总线获取每个网络节点的通信状态,采集表征通信状态的数据,得到关于每个网络节点通信状态的数据组A;步骤S2:根据网络节点的编号顺序依次对每个网络节点的数据组A进行清洗,输出新的数据组B;步骤S3:提取数据组B中每个数据的特征,输出每个数据的特征向量,利用支持向量机SVM输出网络节点的故障信息以及产生故障的网络节点数量;步骤S4:输出网络节点的故障信息之后,将产生故障的网络节点标记为故障节点,启动故障自修复程序,对故障节点进行修复,并计算修复系数,根据修复系数评估自修复效果;所述步骤S2中对数据组A进行清洗的方法为:步骤S21:获取数据组A内的数据量n,并与标准数据量进行比较;若,则数据组内的数据量正常,直接输出作为新的数据组B;若,则数据组内的数据过量,需要删除多余数据,执行步骤S22;若,则数据组内的数据缺失,需要补齐缺失数据,执行步骤S23;步骤S22:设置网络节点上表征通信状态的数据标准值,得到标准数据组,构建数据比对函数,为比对函数, y n 为输出的比对值,为误差修正系数;依次遍历每个数据与其对应的数据标准值,输入数据比对函数中,计算出比对值yn,将比对值yn与对应的差值阈值进行比较;若,则数据为正常数据;若,则数据为异常数据,并将异常数据删除;直到数据组A内的数据量满足时,数据删除过程停止,输出新的数据组B,若数据组A内的数据全部遍历完后依然不能满足,则返回步骤S1,辅助总线重新获取网络节点的数据组A;步骤S23:采用步骤S22中的数据比对函数,依次遍历每个数据与其对应的数据标准值,输入数据比对函数中,计算出比对值yn,将比对值yn与对应的差值阈值进行比较;若,则数据为正常数据;若,则数据为异常数据,在数据与数据之间插入一个数据,;其中,为第m-1个网络节点上的第n个数据,为第m-2个网络节点上的第n个数据;直到数据组内的数据量满足时,数据补齐过程停止,输出新的数据组B,若数据组A内的数据全部遍历后依然不能满足,则返回步骤S1,辅助总线重新获取该网络节点的数据组A;所述步骤S3包括:步骤S31:提取数据组中每个数据的特征,输出每个数据的特征向量 ;其中,k为特征向量的元素,为特征的标签,为特征值,N为数据的特征总量;步骤S32:构建支持向量机SVM的超平面方程,,为数据的标签,x为变量,b为偏置项,w为权重向量,根据超平面方程构建决策目标函数;步骤S33:将每个数据的特征向量分别输入到决策目标函数中,输出关于特征向量的决策值,定义决策阈值;当时,特征向量对应的数据为正常数据,为松弛变量;当时,特征向量对应的数据为故障数据,根据故障数据对应的数据类型,生成每个网络节点的故障信息,以及产生故障的网络节点数量;所述步骤S4包括:步骤S41:输出网络节点的故障信息之后,将产生故障的网络节点标记为故障节点,辅助总线断开与每个网络节点、故障节点的连接,故障节点根据故障信息启动对应的故障自修复程序,并重新与故障节点两端的网络节点建立网络连接;步骤S42:辅助总线重新与自修复后的网络节点建立连接,并执行步骤S1-S3,重新采集表征每个自修复后网络节点通信状态的数据,输出自修复后网络节点的故障信息,以及产生故障的网络节点数量;步骤S43:计算自修复过程后的修复系数; ;其中,为故障信息中的故障量,为故障信息中的故障量,M为SRIO总线通信网络中网络节点的数量,为总网络修复率的权重系数,为单个网络节点修复率的权重系数;步骤S44:设置修复系数的阈值;若,则故障节点的自修复效果好,返回步骤S41,继续启动故障自修复程序,直到故障节点全部修复完成;若,则故障节点的自修复效果差,生成故障报告信息,发送给管理人员进行处理;所述步骤S1中的数据组;为第m个网络节点上的第n个数据,n为数据量,m为SRIO总线通信网络中网络节点的编号。

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