【技术实现步骤摘要】
本申请涉及工业控制系统，尤其涉及一种工业控制系统的通信网络故障预测方法及装置。
技术介绍
1、在工业控制系统中，通信网络故障是一种常见的问题，严重影响系统的可靠性和效率。这些故障可表现为通信中断、数据包丢失、延迟、带宽拥塞、配置错误和安全攻击等多种形式。有效地分析和预测这些故障对于及时采取调整措施、保证数据传输的准确性和及时性，以及提高整体系统的可用性至关重要。
2、工业控制系统的通信网络具有高度动态性，其传输速率、延迟、丢包率和错误率等内部特征不断变化。此外，网络的性能还受到多种外部因素的影响，如环境温度、湿度、电压波动和噪声干扰等。这些内外部因素的复杂交互使得构建高效、准确的故障预测模型变得极其困难。
3、现有技术在处理工业控制系统通信网络故障预测时面临若干局限性。尽管目前的模型能够识别某些故障模式，但它们往往无法充分处理网络特征的动态变化和外部环境因素的影响，导致预测的性能和准确性不尽人意。因此，存在对一种能够综合分析内部和外部特征、准确预测网络故障的改进方法的迫切需求。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种工业控制系统的通信网络故障预测方法及装置，以解决现有技术存在的通信网络故障预测结果的准确性差、可靠性低，导致工业控制系统的稳定性降低的问题。
2、本申请实施例的第一方面，提供了一种工业控制系统的通信网络故障预测方法，包括：对工业控制系统网络通信中的网络通信日志数据进行采集，并对工业控制系统的外部数据进行采集；对网络通信日志
3、本申请实施例的第二方面，提供了一种工业控制系统的通信网络故障预测装置，包括：采集模块，被配置为对工业控制系统网络通信中的网络通信日志数据进行采集，并对工业控制系统的外部数据进行采集；预处理模块，被配置为对网络通信日志数据及外部数据进行预处理，得到预处理后的数据；特征提取模块，被配置为利用卷积神经网络对预处理后的数据进行局部特征提取，并构建局部特征的特征向量；预测模块，被配置为将特征向量输入到预先训练好的长短时记忆网络中，利用长短时记忆网络对特征向量中的时序数据进行处理，得到时序数据中的长期依赖关系，基于长期依赖关系对通信网络故障进行预测，以确定通信网络故障的类别。
4、本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
5、本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
6、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
7、通过对工业控制系统网络通信中的网络通信日志数据进行采集，并对工业控制系统的外部数据进行采集；对网络通信日志数据及外部数据进行预处理，得到预处理后的数据；利用卷积神经网络对预处理后的数据进行局部特征提取，并构建局部特征的特征向量；将特征向量输入到预先训练好的长短时记忆网络中，利用长短时记忆网络对特征向量中的时序数据进行处理，得到时序数据中的长期依赖关系，基于长期依赖关系对通信网络故障进行预测，以确定通信网络故障的类别。本申请提升通信网络故障预测结果的准确性和可靠性，从而提升工业控制系统的稳定性。
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1.一种工业控制系统的通信网络故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对工业控制系统网络通信中的网络通信日志数据进行采集，并对所述工业控制系统的外部数据进行采集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述网络通信日志数据及所述外部数据进行预处理，得到预处理后的数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用卷积神经网络对所述预处理后的数据进行局部特征提取，并构建所述局部特征的特征向量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述特征向量输入到预先训练好的长短时记忆网络中之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述长短时记忆网络对所述特征向量中的时序数据进行处理，得到所述时序数据中的长期依赖关系，基于所述长期依赖关系对通信网络故障进行预测，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种工业控制系统的通信网络故障预测装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种工业控制系统的通信网络故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对工业控制系统网络通信中的网络通信日志数据进行采集，并对所述工业控制系统的外部数据进行采集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述网络通信日志数据及所述外部数据进行预处理，得到预处理后的数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用卷积神经网络对所述预处理后的数据进行局部特征提取，并构建所述局部特征的特征向量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述特征向量输入到预先训练好的长短时记忆网络中之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：张哲，杜辉，
申请(专利权)人：杭州和利时自动化有限公司，
类型：发明
国别省市：
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