摘要：在交換機(jī)實(shí)際應(yīng)用中，交換機(jī)雖在一定程度上推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)發(fā)展與完善，卻也增加網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能下降或是致使網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)出現(xiàn)中斷的可能。為進(jìn)一步發(fā)揮可編程作用，做好網(wǎng)絡(luò)故障診斷工作，應(yīng)引入先進(jìn)技術(shù)，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，制定完善故障定位與解決方案，例如，在交換機(jī)中輸入各項(xiàng)參數(shù)，就能在最短時(shí)間內(nèi)獲得故障診斷結(jié)果，有利于維護(hù)現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行，最大限度降低故障解決時(shí)間。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);交換機(jī);故障定位;智能技術(shù)

中圖分類號：TM7;TP183? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 文章編號：1672-9129（2020）02-0023-01

Abstract：in the practical application of switch， although switch promotes the development and improvement of network system to a certain extent， it also increases the possibility of network system performance degradation or network system interruption. To further play a role of programmable， do a good job in network fault diagnosis should introduce advanced technology， using neural network， making perfect the fault location and solution， for example， the input parameters in the switch， can in the shortest time for fault diagnosis， conducive to the maintenance of modern network operation， minimize troubleshooting time.

Key words：neural network; The switch; Fault location; Smart technology

為更好地解決網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行故障問題，在現(xiàn)代技術(shù)不斷發(fā)展與完善過程中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，出現(xiàn)全新交換機(jī)，此種交換機(jī)不僅能應(yīng)用于智能故障定位中，更能維護(hù)網(wǎng)絡(luò)平臺穩(wěn)定運(yùn)行。但是，對于故障定位來說，如何在最短時(shí)間內(nèi)做好錯(cuò)誤故障定位工作極為重要。但是，傳統(tǒng)人工故障定位所耗時(shí)間較長，亦會出現(xiàn)錯(cuò)誤故障定位問題，導(dǎo)致設(shè)備故障遲遲得不到解決。因此，應(yīng)合理應(yīng)用交換機(jī)可伸縮性與高覆蓋能力，充分應(yīng)用可編程故障診斷方式，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打造智能故障診斷平臺，最終在短時(shí)間內(nèi)，借助數(shù)據(jù)信息傳遞能力，生產(chǎn)大量數(shù)據(jù)體系，幫助故障定位工作開展，不僅能降低故障維修費(fèi)用，更能在故障出現(xiàn)后，在最短時(shí)間內(nèi)恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行，為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

1? 網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)基本結(jié)構(gòu)

要想更高地發(fā)揮交換機(jī)智能故障定位能力，應(yīng)結(jié)合交換機(jī)實(shí)際情況，做好進(jìn)一步研究工作。在本文研究工作中，選擇交換機(jī)為分布式結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)具有多個(gè)槽位。對交換機(jī)設(shè)備結(jié)構(gòu)進(jìn)研究，交換機(jī)可以分為硬件與軟件部分。對交換機(jī)硬件部分進(jìn)行劃分，硬件部分主要為主控、交換與業(yè)務(wù)單元。交換機(jī)硬件內(nèi)部三部分，這些部分基于背板實(shí)現(xiàn)連接。對傳統(tǒng)交換設(shè)備加以分析，傳統(tǒng)交換設(shè)備只能控制其中的兩部分，對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)督與管理。對交換機(jī)進(jìn)行分析，交換機(jī)內(nèi)部包含多個(gè)單元，能夠同時(shí)處理幾大單元部分，從而實(shí)現(xiàn)交換與管理，最終作用于電源、溫度與物理信息中，并借助平面控制系統(tǒng)，共同完成交換工作。此外，交換機(jī)軟件部分，主要指控制、轉(zhuǎn)發(fā)與管控功能，在這幾大功能支持下，能夠?qū)⒔粨Q機(jī)內(nèi)部不同模塊進(jìn)行分類，并在這一過程中借助軟件結(jié)構(gòu)，為故障則會那段工作過提供可靠方式。

2? 分布式交換機(jī)故障定位

在以往故障檢測過程中，需要維修人員，對每一天設(shè)備連接進(jìn)行訪問，并在不斷訪問過程中尋找故障根源問題。但是，不同設(shè)備，無論是出廠的廠家，還是設(shè)備結(jié)構(gòu)，都存在較大差異。要想進(jìn)行聯(lián)合故障定位與處理工作，需要較為復(fù)雜的步驟，其故障定位難度較高。因此，在故障定位與檢測過程中，本文選用分布式網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。分布式網(wǎng)絡(luò)設(shè)備涵蓋主板、多個(gè)業(yè)務(wù)板與其他通道。在分布式主板故障定位工作中，分布式主板CPU，還有著更為重要作用，能夠借助不同網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，將這些主板相互連接，并將其轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)發(fā)表項(xiàng)。在這一過程中，如借助OSPF協(xié)議，將各種網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)下發(fā)到不同業(yè)務(wù)卡中，才能落實(shí)分布式網(wǎng)絡(luò)設(shè)備控制工作，最大限度回避耦合存在的缺點(diǎn)，借助協(xié)議報(bào)文，對出現(xiàn)故障之處進(jìn)行定位，使故障定位方式更為簡潔。因此，應(yīng)做好網(wǎng)絡(luò)設(shè)備構(gòu)架工作，但網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行出現(xiàn)問題時(shí)，作為網(wǎng)絡(luò)故障管理員，應(yīng)在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行故障處理工作中，遵循以下流程。其一，應(yīng)借助網(wǎng)絡(luò)管理軟件，對主控板下發(fā)問題加以管控。其二，在分流管理工作中，應(yīng)做好硬件處理工作。其三，在網(wǎng)絡(luò)主控板處理工作中，并結(jié)合內(nèi)部處理路徑點(diǎn)，對存在的故障問題進(jìn)行定位，并對后續(xù)處理工作，提供更為精準(zhǔn)數(shù)據(jù)信息。

3? 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上做好交換機(jī)故障定位診斷

3.1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取故障特征。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行故障診斷過程中，應(yīng)借助故障交換機(jī)，對多種數(shù)據(jù)進(jìn)行交換，這些信息不斷增多，勢必會增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型維度，最終引起網(wǎng)絡(luò)信息傳遞慢或是迭代復(fù)雜問題。因此，在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行故障診斷工作中，應(yīng)借助交換機(jī)，對多種數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并做好突發(fā)數(shù)據(jù)處理工作。與此同時(shí)，應(yīng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，不斷整合信息數(shù)據(jù)，最大限度減少數(shù)據(jù)量。最后，在數(shù)據(jù)處理中，應(yīng)借助小波包分解范式，借助小波包函數(shù)[4]，對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選與分級，以此做好數(shù)據(jù)重構(gòu)工作。最后，應(yīng)借助小波包重構(gòu)信號矢量，不斷降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練復(fù)雜程度，得到精準(zhǔn)數(shù)據(jù)信息，提取故障特征。

3.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障識別。在本次研究過程中，應(yīng)充分利用交換機(jī)內(nèi)部出現(xiàn)故障數(shù)據(jù)特征，得到故障矢量，并對故障進(jìn)行識別。只有在反向數(shù)據(jù)處理中，應(yīng)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，做好交換機(jī)故障時(shí)被工作。首先，應(yīng)明確網(wǎng)絡(luò)維度與編碼，做好神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理工作，并做好矢量與維度數(shù)據(jù)計(jì)算與整理。其次，應(yīng)做好故障驗(yàn)證工作，以二進(jìn)制編碼為基礎(chǔ)，確定故障隱層數(shù)，提升故障識別精度。只有這樣，才能得到基本的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與隱層節(jié)點(diǎn)，以此來應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)激增帶來的故障問題。

結(jié)束語：要想更高地解決網(wǎng)絡(luò)流量增加導(dǎo)致的故障問題，在實(shí)際工作中，應(yīng)引入先進(jìn)技術(shù)，給予神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)，做好網(wǎng)絡(luò)故障定位基本工作。并以分布式網(wǎng)絡(luò)設(shè)備為研究重點(diǎn)，不斷提高網(wǎng)絡(luò)故障診斷精準(zhǔn)度，根據(jù)矢量變化，得到最為精準(zhǔn)故障識別信息，從而獲得更為精準(zhǔn)故障類型。只有這樣，才能提升故障診斷效率，最大限度降低故障維修成本，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。

參考文獻(xiàn)：

[1]孫峰，高紅波.面向大數(shù)據(jù)新能源拖拉機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)智能故障監(jiān)測系統(tǒng)[J].農(nóng)機(jī)化研究，2020，42（11）：246-250.

[2]宮文峰，陳輝，張澤輝，張美玲，管聰，王鑫.基于改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承智能故障診斷研究[J].振動(dòng)工程學(xué)報(bào)，2020，33（02）：400-413.

作者簡介：項(xiàng)婷（1986--7--）漢族;湖北武漢人;本科學(xué)歷;國網(wǎng)湖北電力檢修公司;研究方向：通信技術(shù)。