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基于PS域縱向推進(jìn)式故障診斷系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

2017-04-26 20:21:13徐本政高慧源
科技資訊 2017年6期

徐本政+高慧源

摘 要:目前網(wǎng)絡(luò)規(guī)模正在不斷擴(kuò)大,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也趨于復(fù)雜,傳統(tǒng)故障定位方法缺乏效率。網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量與網(wǎng)絡(luò)可靠度是搶占市場(chǎng)的關(guān)鍵因素,一種以PS域?yàn)榛A(chǔ)的縱向推進(jìn)式故障診斷系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用,有效地提高系統(tǒng)故障的處理效率,改善數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的維護(hù)質(zhì)量。

關(guān)鍵詞:PS域 縱向推進(jìn)式 故障診斷系統(tǒng)

中圖分類號(hào):TN929.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2017)02(c)-0014-02

通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大使得運(yùn)營(yíng)商行內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)愈加激烈,網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量與網(wǎng)絡(luò)可靠度是搶占市場(chǎng)的關(guān)鍵因素[1],必須對(duì)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)工作予以高度的重視。現(xiàn)如今,網(wǎng)絡(luò)維護(hù)的工作要求已不再單純地面向網(wǎng)絡(luò),而是轉(zhuǎn)為面向用戶。因此,對(duì)于基礎(chǔ)的維護(hù)工作而言,應(yīng)該從用戶業(yè)務(wù)的感知出發(fā),在用戶發(fā)現(xiàn)問(wèn)題前,快速且準(zhǔn)確地定位故障發(fā)生的地點(diǎn)及原因,并且采取及時(shí)有效的措施來(lái)解決問(wèn)題[2]。與此同時(shí),隨著3G業(yè)務(wù)的快速發(fā)展及大量應(yīng)用,PS域網(wǎng)絡(luò)規(guī)模也相應(yīng)地得到拓展,從而使得網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓訌?fù)雜化,系統(tǒng)設(shè)備的數(shù)量遞增。因此,傳統(tǒng)的故障定位方法在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中的惡缺陷越來(lái)越突出,不僅具有較大的工作量,且工作效率低,難以達(dá)到維護(hù)的目的[3-4]。該研究主要探討基于PS域縱向推進(jìn)式故障診斷系統(tǒng),并且在移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)網(wǎng)中得到廣泛的應(yīng)用,效果顯著,有效地提高了系統(tǒng)維護(hù)人員的故障處理效率。

1 系統(tǒng)分析

1.1 傳統(tǒng)故障定位方法

傳統(tǒng)故障定位方法在實(shí)際應(yīng)用中的缺點(diǎn)主要包括以下幾點(diǎn):(1)由于數(shù)據(jù)核心網(wǎng)絡(luò)拓?fù)漭^為復(fù)雜,且設(shè)備具有較高的耦合度。因此當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障后,與之相關(guān)的設(shè)備也會(huì)出現(xiàn)報(bào)警,網(wǎng)管系統(tǒng)也會(huì)發(fā)生報(bào)警,對(duì)維護(hù)人員的判斷產(chǎn)生嚴(yán)重的干擾。(2)現(xiàn)如今傳統(tǒng)故障定位方法多數(shù)需要人工進(jìn)行操作,因此維護(hù)人員為了保證數(shù)據(jù)的完整性,需要大范圍地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作,如此便增加了故障定位的時(shí)間,給故障定位帶來(lái)更多的難度,降低了工作的效率[5]。傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)撥測(cè)難以準(zhǔn)確定位故障源,只能對(duì)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行監(jiān)測(cè),同時(shí)還需要占據(jù)較多的無(wú)線資源、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和終端因素,給定位的準(zhǔn)確度帶來(lái)較大的影響,導(dǎo)致工作速度降低,效率低且強(qiáng)度低。由此可以得出,傳統(tǒng)故障定位浪費(fèi)了大量人力,并且均為事后處理,難以提前發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,不利于隱患的排除[6]。

1.2 基于PS域縱向推進(jìn)式故障診斷系統(tǒng)

1.2.1 模塊組成結(jié)構(gòu)

PS域縱向推進(jìn)式故障診斷系統(tǒng)綜合了動(dòng)態(tài)仿真、智能故障診斷技術(shù)、縱向推進(jìn)式故障定位技術(shù)以及話單分析技術(shù),能夠快速且準(zhǔn)確地對(duì)故障和隱患進(jìn)行排除及定位。一般來(lái)說(shuō),故障診斷模塊需要完成以下幾項(xiàng)任務(wù):(1)故障網(wǎng)元診斷,在診斷的過(guò)程中主要是根據(jù)話單分析的故障網(wǎng)元信息,來(lái)對(duì)故障診斷信息進(jìn)行提取,然后再向任務(wù)管理模塊發(fā)起故障診斷的任務(wù)。(2)根據(jù)定位模塊返回故障發(fā)生的原因,然后向故障告警模塊發(fā)出告警請(qǐng)求。而故障定位模塊主要負(fù)責(zé)的工作任務(wù)包括:(1)采集撥測(cè)設(shè)備的話單;(2)對(duì)話單錯(cuò)誤碼采用縱向推進(jìn)式排查方法定位故障網(wǎng)元;(3)對(duì)故障網(wǎng)元的診斷結(jié)果進(jìn)行采集,反饋故障診斷模塊。仿真撥測(cè)模塊主要負(fù)責(zé)的工作任務(wù)包括:(1)業(yè)務(wù)仿真撥測(cè)同時(shí)生成系統(tǒng)話單;(2)故障網(wǎng)元診斷測(cè)試。

1.2.2 智能故障診斷方法

采用此種診斷方法需要從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取專家的診斷方法,然后再通過(guò)故障檢測(cè)方法對(duì)故障網(wǎng)元的具體信息進(jìn)行準(zhǔn)確定位。

1.2.3 縱向推進(jìn)式故障診斷方法

仿真PCU/RNC的測(cè)試結(jié)果為RNC/PCU(TRUE OR RALSE),其中RNC/PCU屬于仿真測(cè)試方法,TURE表示成功,F(xiàn)ALSE表示失敗。當(dāng)仿真網(wǎng)元測(cè)試結(jié)果顯示為FALSE,則啟動(dòng)縱向推進(jìn)式分析法對(duì)故障網(wǎng)元進(jìn)行排查,針對(duì)定位網(wǎng)元進(jìn)行故障診斷,確定具體的故障信息。

2 系統(tǒng)應(yīng)用情況

當(dāng)前,該系統(tǒng)已經(jīng)在中國(guó)移動(dòng)公司得以應(yīng)用,在提高數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量的活動(dòng)中,利用該系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)和解決網(wǎng)元設(shè)備的缺陷和故障問(wèn)題,有效地提高系統(tǒng)的工作效率。現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)實(shí)際應(yīng)用情況進(jìn)行如下分析。

2.1 全網(wǎng)元仿真檢測(cè)設(shè)備故障

系統(tǒng)測(cè)試流程完全在核心網(wǎng)中進(jìn)行流轉(zhuǎn),并且能夠有效地實(shí)現(xiàn)全天候24 h的不間斷測(cè)試,發(fā)任務(wù)多達(dá)300條。在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中具有測(cè)試頻度大、速度快的特點(diǎn),能夠?yàn)闃I(yè)務(wù)實(shí)施監(jiān)測(cè)提供有力的保證。

2.2 基于客戶感知排查故障和預(yù)警

從系統(tǒng)開(kāi)始應(yīng)用至今,能夠有效地排除故障隱患,盡可能地減少用戶的投訴,最大限度地提高故障定位發(fā)現(xiàn)以及解決故障的效率,最終能夠顯著地提高網(wǎng)絡(luò)維護(hù)的質(zhì)量和客戶的滿意度。WAP網(wǎng)關(guān)故障定位圖如圖1所示。

3 結(jié)語(yǔ)

綜上所述,隨著運(yùn)營(yíng)商行內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)的加劇,網(wǎng)絡(luò)維護(hù)工作要求從面向網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)為面向用戶,網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量與網(wǎng)絡(luò)可靠度成為運(yùn)營(yíng)商搶占市場(chǎng)的關(guān)鍵因素。通過(guò)PS域縱向推進(jìn)式故障診斷系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)和運(yùn)行應(yīng)用效果的分析表明,此系統(tǒng)在故障診斷方面具有及時(shí)性、準(zhǔn)確性以及智能化的特點(diǎn),克服了傳統(tǒng)方式的缺陷,為網(wǎng)絡(luò)故障診斷提供可靠的工具。

參考文獻(xiàn)

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[6] 張旭婧.多傳感信息融合技術(shù)在液壓系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用[D].太原科技大學(xué),2012.

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