一种基于故障树的通用故障预测方法技术

本发明专利技术提供一种基于故障树的通用故障预测方法，涉及故障预测技术领域。该基于故障树的通用故障预测系统，包括包括故障系统、信息采集装置和故障预测装置；故障系统，如网络设备、IT系统等，负责与分析装置进行信息交互，进行采集信息的数据上报，如设备或系统配置、日志、告警、KPI等信息；信息采集装置，接收被预测系统上报的信息；故障预测装置，基于采集信息，进行基于故障树的故障预测。本发明专利技术提供一种基于故障树的通用故障预测方法，很好地解决了当前故障预测方案存在的问题，比如特定的算法、模型只适用在特定的场景的限制，可以对不同的子故障选用最优的预测模型，提高故障预测的准确度。确度。确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于故障树的通用故障预测方法


[0001]本专利技术涉及故障预测
，具体为一种基于故障树的通用故障预测方法。

技术介绍

[0002]由于通信系统日渐庞大，构造日趋复杂，加之组件的动态增减，运行环境变更，系统在线升级和在线修复工作频繁，以及网络环境自身引入的复杂性都导致系统可靠性下降，很多大规模系统平均每两天就要经历一次故障，很多公司要求IT系统及网络系统故障要在30分钟内排除，为了快速定位故障根因，引入故障树的方法来定位故障根因，同时随着云计算、IOT等的兴起，系统可靠性面临更大挑战。
[0003]如果在发现故障后再进行排查可能无法保证系统的稳定运行，因此，在定位根因进行排查的同时，还需要辅助进行故障预测，才能保证系统尽可能的稳定运行。
[0004]目前，对于基于数据驱动的故障预测技术，其基于测试或传感器采集的数据进行预测，典型的技术包括隐马尔科夫模型(HMM)、人工神经网络(ANN)、小波神经网络(WNN)、模糊神经网络(FNN)等，该技术不需要对象系统的先验知识(数学模型或专家经验)，而是通过对采集的数据分析处理，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于故障树的通用故障预测系统，其特征在于，包括故障系统、信息采集装置和故障预测装置；故障系统，如网络设备、IT系统等，负责与分析装置进行信息交互，进行采集信息的数据上报，如设备或系统配置、日志、告警、KPI等信息；信息采集装置，接收被预测系统上报的信息；故障预测装置，基于采集信息，进行基于故障树的故障预测。2.根据权利要求1所述的一种基于故障树的通用故障预测系统，其特征在于，所述故障系统采用故障树来定位故障根因，故障树结构如附图1所示，图中Xn表示基本事件，Mn为中间事件，图中的故障树割集为：(X4,X1)；(X4X3X5)；(X3X2X1)；(X3X5X1)；(X2X3X5)；(X3X5)；通过行列式法、布尔代数法等求得最小割集为：(X4,X1)；(X3,X2,X1)；(X3,X5)，在故障发生时，通过判断哪个最小割集的故障发生即可定位到故障的根因。3.根据权利要求1所述的一种基于故障树的通用故障预测系统，其特征在于，所述故障预测装置的故障预警条件判断方法如附图2所示，其中，为故障树的结构函数，E[xi]为事件xi会导致故障的期望，通过求得故障树的失效概率值，预警条件为：(P(T)
t2
‑
P(T)
t1
/(t2
‑
t1)>P
th P
th
为预警阈值，表示当事件发生概率在一定时间范围内发生突变时，认为故障即将发生，并发出预警提示。4.根据权利要求2所述的一种基于故障树的通用故障预测系统，其特征在于，所述故障树中的割集为能使顶事件发生的基本事件集合，最小割集为引起顶事件发生必须的最低限度的割集。5.根据权利要求2所述的一种基于故障树的通用故障预测系统，其特征在于，所述故障树中，有以下四种预测结果：TP：表示预测故障即将发生，实际故障发生；FP：表示预测故障即将发生，实际故障未发生；TN：表示预测故障不会发生，实际故障未发生；FN：表示预测故障不会发生，实际故障发生；基于第一步的预测结果，通过Precision/Recall模型对结果进行评估，其中：表示预测结果中，正确的预测结果占比，代表了预测的正确性；表示预测到的真实发生的故障占环境中所有发生故障的比例，代表了预测的准确性；该故障预测系统会根据评估结果不断更新预警概率阈值Pth和基本事件故障的权重，更新的收敛条件可以但不限于：经过n次预测后，Precision或Recall大于m时，退出迭代。6.根据权利要求2所述的一种基于故障树的通用故障预测系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳豪杰，张军超，许浩，高东怀，刘健，宁玉文，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军军医大学，
类型：发明
国别省市：