[发明专利]一种基于决策树的工业以太网网络故障诊断专家系统

说明书

技术领域

本发明涉及工业以太网控制系统技术领域，尤其涉及一种基于决策树的工业以太网网络故障诊断专家系统。

背景技术

PROFINET由PROFIBUS国际组织（PROFIBUS International，PI）推出，是新一代基于工业以太网技术的自动化总线标准。作为一项战略性的技术创新，PROFINET为自动化通信领域提供了一个完整的网络解决方案，囊括了诸如实时以太网、运动控制、分布式自动化、故障安全以及网络安全等当前自动化领域的热点话题，并且，作为跨供应商的技术，可以完全兼容工业以太网和现有的现场总线（如PROFIBUS）技术，保护现有投资。

在过去的几年间，工业机网络的规模经历了爆炸式的增长。网络的应用已经深入到人们生产的每一个角落，成为必不可少的基础设施。随着对网络依赖性的加强，人们对网络的可靠性也提出了更高的要求：第一，有稳定、高效、安全的网络环境：第二，当网络发生故障时，能够及时的检测出故障原因并修复。可以看出，网络故障诊断对保持网络的健康状态具有重要的意义。然而在当今网络环境下，网络故障诊断遇到了前所未有的困难，其主要表现在以下几个方面；控制器网络无论从规模上，还是从网络复杂性和业务多样性上都有了巨大的发展。大规模网络的故障关系错综复杂，故障原因和故障现象之间的对应关系模糊，大大提高了故障诊断的难度。

网络设备的复杂性也提高了故障诊断的难度。网络设备的复杂性有两个含义：第一是新的网络设备不断推出，功能越来越多，越来越复杂；第二是设备提供商数量众多，产品规格和标准不统一。

随着PROFINET的广泛应用，控制器技术和网络通信技术得到迅速发展，新的数字通信网络不仅拥有多种业务流量，而且采用了多种融合的网络传输技术。不断采用的网络新技术对网络故障诊断提出了越来越高的要求；正是由于上述困难的存在，传统的依靠网络专家人工方式进行的故障诊断已经不能满足需要了。当代网络呼唤智能化的故障诊断技术，以实现网络故障诊断的自动化，将人从繁重的诊断工作中解放出来。

智能化网络故障诊断技术有下列四个方面的难点：

第一，故障发现网络故障发生的不确定性和网络软硬件构架的动态变化，使得包括专家在内的知识受到了局限。

第二，故障定位一个设备产生故障会影响很多和它相连的设备或子系统，甚至会导致网络的瘫痪，这种现象就叫做故障关联。

第三，故障检测常规的故障检测方法需要建立数学模型，而数学模型的复杂性和精确性难以满足高速网络的实时需求；简化的数学模型又导致实际控制效果不能令人满意。

第四，故障表示由于网络应用的多样性与不断更新，现在还不能找到一个明确的函数能表示所有的应用层故障。

发明内容

 本发明的目的是提供一种基于决策树的工业以太网网络故障诊断专家系统，能够根据故障信息，根据故障提出问题，依据线索解决问题，最终得到求解，如此往复，建立多种故障的解决方案，构成强大的专家系统。

 本发明采用的技术方案为：

一种基于决策树的工业以太网网络故障诊断专家系统，包括知识库、推理机、知识库管理模块、知识获取模块、解释机和控制中心；

所述的知识库包括全局数据库和规则库，全局数据库是一组描述过程处理对象的符号的集合，用于问题描述和环境描述；规则库是由一组诊断规则组成，所述的一组诊断规则包括条件部分和结论部分，条件部分是关于全局数据库中某些数据的前提断言，结论部分是引起这个前提断言的原因或者是这个前提断言后续将要发生的类似前提；

所述的推理机是基于决策树推理的设计，决策树包括决策属性节点、属性值分枝和叶节点，决策属性节点是进行分类的决策属性的集合，属性值分枝是按照决策属性进一步划分的取值特性的属性值的集合，叶节点是决策或分类结果的集合；

所述的知识库管理模块包含故障管理、故障现象管理、特征信息维护、规则库管理、问题库管理，用于对知识库进行增加、删除、更改操作；

所述的知识获取模块通过工业以太网网络实时获取诊断规则；

所述的解释机是推理机同用户的图形接口，用来向用户解释推理的整个过程；

所述的控制中心用于更新知识库。

所述的推理机的工作过程，包括以下步骤：

 A：首先，推理机根据全局数据库的当前信息，决定在当前状态下能够与之匹配的N条诊断规则，称这些规则为触发规则；

B：推理机根据控制策略选择一条最合适的触发规则作为启用规则；