基于SDG的集群打印系統故障智能診斷研究

謝光強，陳俊宇，郭小全

（廣東工業大學 計算機學院，廣東 廣州 510006）

隨著互聯網的發展，外賣、電商、快遞等平臺呈爆炸式增長，而商品的交易往往都需要提供相應的小票、收據等，因此打印訂單的需求也同步增加。在大量的訂單打印需求下，商家除了要求打印機有較高的性能以外，還需要其硬件設備能夠有效進行故障自動診斷，以此提高打印的可靠性。因此，許多學者通過模糊推理[1-2]、神經網絡[3-4]、機器學習[5]、幾何信息[6]、符號鍵合圖[7]等不同的方法，在硬件設備的故障診斷方面做了不少研究。

但上述研究主要基于單個設備的故障診斷，相比于高成本的單臺高速打印機，低成本的微型嵌入式集群打印系統有著更高的打印效率。同時，集群系統有著更好的拓展性、魯棒性、可靠性和安全性。由于集群的節點較多，如何有效地監控和處理設備節點的故障成為集群系統的核心問題。

微型嵌入式集群打印系統主要應用于倉儲式打印系統、餐飲訂單打印系統等需要高并發量的打印[8]。其主要作用是通過對訂單任務全生命周期管理，保證打印任務可以及時完成，盡可能減少重單和故障單問題。保證上述功能實現的核心是該系統的故障診斷模塊，集群打印系統是管理多個主控板和打印模塊的協調系統，故障可能發生在任何一個打印模塊或主控板，可通過對主控板和打印機模塊的狀態監控來實現故障診斷并及時處理。由于微型打印機系統是微型嵌入式系統，基于其資源受限(有限的計算機能力和存儲空間)、專用性強和難以二次開發的特點，微型嵌入式系統只能夠初步識別故障，對于復雜的故障和故障預警需要交給服務器完成。……