网络故障范例

前言:一篇好的文章需要精心雕琢,小编精选了8篇网络故障范例,供您参考,期待您的阅读。

网络故障

计算机网络故障处理及维护方法分析

网络的使用者数量增多,会给网络造成一定的负担,导致一系列网络故障的产生,这些故障会造成电脑使用者文件受损,甚至带来较严重的经济损失。因此,针对这些问题,就要采取针对性的措施进行处理和维护,保证网络的正常运营,确保生产和生活不受影响。在处理故障之前,首先要对计算机网络故障的类型进行简单了解。

1计算机网络故障的主要类型

1.1硬件故障

计算机网络的硬件故障:(1)网络线路的问题,导致网络线路出现故障的原因,主要有网线的损坏、端口的接触不良以及网线受潮。(2)信号交换机与路由器的故障。信号交换机和路由器是主要的信息处理和交换硬件设备,在使用中网络出现故障,很多情况下也是由于这两部分出现了问题。(3)网卡故障。网卡故障会导致网络适配器无法通过参数配置与网络连接;网卡出现故障大部分原因是点解电容被烧坏。

1.2软件故障

(1)由主机内的操作程序、应用程序以及各个硬件驱动程序、外网与内网之间协议参数配置出现问题而导致的计算机软件故障。(2)因黑客或者网络病毒的侵害,内网服务系无法传输信息而导致的网络服务器故障。(3)因路由器配置文件出现问题,CPU的运行频率变快,降低了处理器运行效率,导致的路由器参数软件故障。除此之外,还有客户端无法正常打开、或者打开后无法显示网页等问题。

2计算机主要网络故障的处理方式

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电力骨干通信网故障诊断方法

电力骨干通信网故障诊断主要依靠公司各级通信调度定期巡视设备网管及综合网管的重要告警、重要性能数据来完成。故障诊断过于依赖运维人员经验,故障诊断效率不高。开展基于深度学习的电力骨干通信网数据采集、故障诊断、风险预判和网络健康管理技术研究,将推动故障处置从依靠经验转变为智能诊断、日常运维从事中被动处置转变为事前主动防御,对提高电网通信调度故障处置效率、提升电力骨干通信网及电网安全运行水平具有重要的意义。电力通信网络故障传统的诊断方法主要是由网络管理员主动轮询网络的运行状态。并根据现有的网络数据进行判断,但其使用的阈值和准确性依赖于网络管理员积累的经验。但是随着电力通信网的发展,大量的电力系统业务需要通过电力通信网传输信息,电力系统生产部门对电力通信网的可靠性要求也越来越高,传统的网络故障诊断方法受人为主观因素影响较大,智能化的故障检测、故障定位与故障识别技术成为研究的主流方向。本文提出了一种基于深度学习的电力骨干通信网数据采集及故障诊断技术。

1总体设计

基于深度学习的电力骨干通信网数据采集及故障诊断技术,先对其现有的数据进行采集并且对已有的故障诊断技术调研,从网络中的故障信息中研究分析故障信息的特征与类别;然后对基于深度学习方法的故障诊断网络模型进行分析研究,重点研究其应用与合适的故障诊断模型的建立,其中主要分为三个部分:(1)针对电力骨干通信网的故障信息和各种数据进行采集及挖掘,并对数据进行预处理;(2)研究已有的深度网络模型,利用深度网络对电力骨干通信网故障特征的提取以实现分类的目标,并最终基于深度学习建立电力骨干通信网故障诊断模型;(3)基于深度学习的网络故障及风险资源定位技术的研究,最终实现网络故障的高效排除,有效的使网络运行降低风险。

2电力骨干网络的各种数据及故障信息的数据采集及预处理技术

数据采集是对一个或多个信号获取对象信息。异构数据采集主要是从不同数据源采集不同周期、格式、结构的数据。持续的数据采集方法在通信网各个领域都有较为成熟的应用。采集到的数据作为智能电网通信管理系统的动态数据源,完成所采集数据的集中、自动收集、预处理和模型适配。我们利用现有的数据采集平台,综合网管和设备网管采集电力骨干通信网中的数据,因考虑到多个厂商的不同设备,所以利用综合网管和设备网管采集电力骨干通信网的各种数据,在设备上开放接口,采集网管收集不到电力骨干通信网的数据,保证数据的完善性。通过对电力骨干通信网络的各种数据及故障信息采集及挖掘,分析电力骨干通信网络的各种数据及故障信息的数据采集及挖掘技术的需求,对其进行数据归约,数据集成,数据格式变换,实现对数据的预处理,做好前期准备工作,使故障诊断模型有合适的输入数据。

3深度学习

将深度学习引入电力骨干通信网,使用其方法达到高效准确的故障定位。故障诊断模型建立的首要步骤是特征提取,特征的好坏最终影响着故障诊断模型的有效性。利用深度学习的方法对电力骨干通信网预处理后的数据进行特征提取及分类,在网络中训练,最终使模型训练有效。与传统模式识别方法的不同之处在于深度学习是从数据中自动学习特征,并分析,而非手工设计特征。好的特征可以极大提高模式识别系统的性能,提供数据的语义和结构信息,使简单的任务模型能取得良好的学习效果,其所学习到的特征往往具有较高的抽象性和语义性。通过逐层变换,深度模型可以在不同层抽象出数据的不同表示,从而很好的适应于机器学习的各种任务中。现有的深度学习方法大多采用特征变换、非线性操作和特征选择(约简)的多层迭代模型,所解决的问题多集中在具有二维空间结构意义的领域。

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网络事件的数据分析探讨

摘要:当下社会网络和信息化技术的发展,越来越多的信息系统也拥有越来越高的普及度。那么作为一个网络管理员,如何确保复杂网络高效、安全、可靠地平稳运行,是面临的越来越严峻的问题。面对复杂多样的网络事件和警报,需要引入数据挖掘与事件关联技术。通过对市、县国网企业内网等高安全等级网络面临的安全威胁和防御需求进行深入分析,本文把数据分析与网络事件进行关联应用到了网络故障管理与分析系统当中,主要对复杂网络中的网络事件的数据进行详细的分析。设计一个完整的网络事件告警与数据分析系统,将数据抓包、解码、重组与管理员主观看到的网络事件相关联,并且对事件收集、数据处理等进行了详细描述。

关键词:事件关联;数据抓包;数据分析

一、选题意义

随着现代科技的发展,网络办公已成为日常办公的模式,信息系统网络已成为国网公司工作的重要组成部分。由于其规模大,部署复杂,网络在运行过程中会不可避免出现一些故障,如网络出现丢包、后台访问慢或者不可访问、网络环路、网络中内外网误联等问题。遭遇过交换机回路事件的网络管理员都知道“交换机环路”如一个人牙痛一样,让人无从下手。这些故障如果不及时处理,影响正常工作,甚至造成违规外联事件和泄密事件。如何快速发现并定位网络故障呢?企业网络规模不断扩大,内网、外网、生产网以及个人使用无线网络充斥其中,各种网络事件、安全事件、安全隐患充斥其中,这对网络管理工具和防护工具有了更高要求。为了能帮助管理人员从容应对现在的网络事件和威胁,我们研究一套网络异常数据分析及网络事件故障快速定位工具,能提高网络事件处理时效性;本次研发的工具可对网络数据进行分析,时时呈现网络状态,发现异常数据,及时发现网络中的环路、攻击、恶意域名、内外网误联等事件,定位事件源,并记录相应日志,为信息管理人员掌握网络情况、发现并处理网络故障提供了可靠依据,简化了分析网络报文的工作时间,提高工作效率。

二、研究内容和解决方法

对于管理员来说网络故障告警比较重要性,同时网络中故障的发现与管理也很重要。本文是在复杂的网络环境中,针对网络告警事件进行相关性研究,分析报警事件发生时的实时数据包。通过告警的网络事件与实时数据包关联分析以及相关性分析,可以将所发生告警事件进行相关性分析,这样就有利于将多数的告警归类成少量告警,并以此来过滤掉大量误报的数据以及与主要故障不相关的非必要的告警。这样不仅可以使得网络管理员较为轻松地找到故障发生的根本原因,及时排除故障,而且还可以根据相关性分析,提醒管理员近期可能发生的故障,从而从根本上保证了网络可靠、稳定的运行。

(一)研究内容

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网络数据故障集中管理维护问题探析

摘要:分析接入网络数据故障集中管理维护中的常见问题,研究接入网络数据故障集中管理维护问题的解决对策,以期为相关工作者提供参考。关键词:接入网络;数据故障;集中管理维护;问题

引言

当前,我国正在大力推进“物联网”建设工作,通信企业在接入网络数据后,需要实施统一监管与集中管理。由于接入网络后的数据要借助数据配置才得以实现,因此,存在“统一”制作与“集中”管理模式下的数据配置差异性问题。所以,为了提高各类设备的资源配置效率,降低接入网络数据故障产生的一系列的问题,十分有必要从集中管理的角度,对其中的常见问题进行一些归类分析,并在因果关系逻辑框架内,针对其中的主要影响因素,制定具有化解问题功能的解决对策。

1接入网络数据故障集中管理维护中的常见问题

作为我国通信领域的三大运营商之一,联通企业在省级公司制定的“三集中”战略方案中,设置了宽带接入专业。由于宽带接入用户群体相对多元,其使用需求也存在多样化。因此,在宽带接入专业方面,接入设备的类型选择、数量供给、版本等,均存在事实上的差异化区分,这种设备方面的新旧问题、类型问题、规格问题、版本问题、连接问题,共同导致了接入网络数据后的各类故障,如断网现象频发、信号传输不畅、有信号无网络连接等[1]。由于宽带接入后,整个宽带业务将由售后服务环节全部承担,根据近年来售后服务部门及相关运维管理部门反映,一方面,客服热线电话拨打频率较高,存在各类问题需要记录与故障维护列表安排;另一方面,由于故障频发,维护人员与客服人员容易受到用户方面的不满意评价,并且存在用户单方面的恶意谩骂等现象。尤其在电话量与故障量较高时,整个接入网络故障也会导致接通率与通勤率的下降,既影响了服务质量,又使整个售后服务品质大大折扣。所以,为了有效化解诸多问题,需要采用“系统性解决和配套性解决相匹配”的思路,全面制定系统性改革方案的设计研发与应用。概括而言,当前的问题集中体现在三个方面:一是在线处理故障导致电话占线,申告热线无法拨通;二是故障发生率高,用户投诉率高;三是故障发生同时性现象较多,售后服务无法满足实际故障处理需求[2]。

2接入网络数据故障集中管理维护问题的解决对策

下面仅从故障管控系统设计与研究接入设备集成化维护工具两个方面,对其问题提出具体的解决对策。

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网络管理发展对图书管理的影响因素

摘要:随着社会的进步,信息化技术已经深入到了人们生活的各个方面。在图书管理方面,采用网络对图书馆图书进行管理,也已经成为必然的发展趋势。采用网络对图书进行管理,不但能够使读者通过管理系统,快速、准确的查询到图书的位置,同时对于图书的分类和整理也有着非常大的提升。本文着重对网络管理的发展对于图书管理的影响因素展开了深入的分析与探讨。

关键词:网络管理发展;图书管理;影响因素

由于信息化技术的不断发展,我国现在已经逐步进入了大数据时代,网络已经成为了人们生活与工作中不可或缺的一部分。在我国大部分的图书馆中,也都采取了网络作为其管理模式。而随着网络技术的进一步发展,在图书管理中的应用也得到了不断的改变,因此,网络管理发展对于图书管理的影响因素也成为了业内人士所关注的重点问题。

一、网络管理发展的新趋势

在探究网络管理发展对于图书管理的影响因素时,首先需要了解网络发展的趋势。只有清除了解网络发展趋势后,跟随网络发展的方向,才能够在图书管理的应用中做出更好的应对措施。其中,网络管理发展的新趋势主要包含了以下几个方面:第一,网络设备的集中化发展方向[1]。由于网络规模的不断扩大、网络复杂程度的提高,目前,网络服务器已经从刀片式服务器、全网交换机转变为多功能一体化网管,网络设备在现阶段已经向着集中化的方向逐步发展。这些设备能够将各种功能集于一身,不仅能够节省机房的空间,同时也能够减少人工维护所产生的费用;第二,网管工具的升级。网络的发展通常都会朝着操作更为简便,功能更为优秀的方向,在网管工具中也不例外。传统的网管工具主要包含了改锥与光盘包,但由于网络规模一直在不断的扩大,传统的网管工具已经无法满足现阶段你的需求,而现阶段的网管工具也增加为网络监控、网元管理、服务器进程监控以及KVM等,这些网管工具能够让网络管理能够全面的掌握各项网络信息,避免出现网络中的各种问题[2];第三,网络运维公司。通常,在较大规模的网络信息管理中,网络管理人员往往难以进行全面管理。而网络运维公司便是一种专业的网络维护企业,其主要是通过综合代维、维护解决方案、维护保障以及备件支持等方面来进行网络信息的管理与维护,在国外广为流行。通过网络运维公司进行网络的日常维护与管理,不但能够提高管理质量与安全系数,同时还能够为读者提供更为优质的服务。

二、网络管理发展对图书管理的影响因素

(一)图书馆网络设备建设更新

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加热炉电气控制系统PLC故障原因探讨

摘要:加热炉电气控制系统PLC故障严重威胁加热炉运行安全。针对故障进行排查分析,从网络故障、PLC主站硬件故障、信号干扰、散热等影响因素查找原因,通过采取故障排除及系统优化措施,降低了PLC故障发生率,保障了加热炉的运行安全。

关键词:加热炉:PLC故障;排查

0前言

某钢厂厚板生产线加热炉的PLC控制系统分为仪控、电控两大部分,各配置一套S7-400系列PLC。电气控制系统PLC主要负责加热炉步进梁、推钢机、出钢机、上料辊道、出料辊道、助燃风机、引风机、液压站电机以及汽化冷却循环泵、给水泵等设备的电气控制。在加热炉运行中,电气控制系统PLC死机故障会造成步进梁的相应电气设备不能动作,严重时还会导致助燃风机停止运行以及汽化冷却系统循环泵、给水泵等设备故障停机,严重威胁加热炉的运行安全。PLC故障主要有网络故障、PLC主站硬件故障、信号干扰及散热等4个方面原因[1],结合厚板生产线加热炉现场工况进行排查、分析,对影响加热炉电气控制系统PLC正常运行的因素进行优化,降低PLC的故障发生率,保证电控系统安全运行。

1故障排查与分析

1.1网络故障原因

经现场观察,在出现网络故障时,加热炉远程控制画面中有关电气控制的部分显示灰色,如同WinCC未连接PLC时的状况,电气柜内CP网卡的指示灯响应缓慢,甚至常亮,PROFIBUS-DP相应的硬件指示灯不闪烁,PLC主站的CP网卡通讯无法链接、读取数据,直到CP网卡死机。由于故障发生时的表面现象为PLC主站CP网卡通讯无法链接、读取数据和网卡死机,维护人员通常都会首先从有关网络的安装以及所处环境等方面开始检查。通过检查电气控制系统PLC的PROFIBUS-DP配置,发现整个网络采用一根PROFIBUS-DP网线的配置,当某处出现故障时,将导致整个网络通讯中断;远程站设置在炉前远离加热炉设备的另一端,各电气设备通过网络链接,部分PROFIBUS-DP网线敷设经过高温高湿环境,其铺设路径上方紧邻辊道电机且并未与工作电源分开,电机运转时存在电磁干扰现象,影响通讯质量,也能导致通讯故障。原电气控制系统PLC网络硬件配置见图1。

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计算机网络管理技术创新应用

摘要:

随着社会经济的不断发展,和信息化理念的不断融入,也逐渐的提升了计算机网络的运行稳定和运行安全的需求,所以,要想将现阶段的计算机网络管理水平,满足人们对于计算机网络的需求,就要切实的创新计算机网络管理技术,为计算机网络的发展提供充足的动力。

关键词:

加强;计算机网络;管理技术;创新

当前的计算机网络管理手段存在着诸多的类型,以致于不同的网络管理模式从本质上来讲也具有较大差异性,所以,基于这一情况,一定要构建一个系统的、科学的管理准则,这样才能将计算机网络的稳定运行提供充足的动力,并保障逐步的完善计算机网络的应用安全,最终逐步的使网络管理水平满足人们对于计算机网络的需求。

1对于现阶段计算机网络管理技术的应用分析

现阶段在应用计算机网络时,很多时候都会出现网络故障,这时,就要针对性的排除故障和问题,从而提升计算机网络的运行安全性。但是这一过程中,很容易出现故障排除不科学、不合理以及不全面的现象,这就会为故障排除工作带来难度。所以,针对这一问题,可以通过构建故障管理系统的手段,对计算机网络容易出现的故障科学的、系统的管理,从而最大程度的降低计算机网络问题。如果计算机网络在运行的过程中,出现故障影响实践应用,应通过记录的方式,定位故障位置和故障具体时间,为故障的解决提供连续性的服务[1]。处理故障时计算机网络管理最为基本的管理内容,但是如果出现其他安全问题时,究竟要从哪些方面着手保证计算机网络的运行安全呢?以下为笔者总结的计算机网络管理中的三个优势以及应用,其一是计算机网络在发现运行故障时,应当首先定位故障的具体位置和时间,为计算机网络古故障的快速解决提供保障;其二是计算机网络管理可以切实的提升故障的解决效率,可以在故障发生的第一时间发现并处理,而且在发现故障时,也会通过切实的故障网络分离的措施保证计算机网络的稳定运行;最后是计算机网络出现运行故障时,通过切实的网络管理手段,可以将计算机网络恢复到原有的运行水平,并不影响计算机的实践应用。值得一提的是,当前在进行计算机网络管理的过程中,很多时候都会利用警报的优势,一旦计算机网络出现运行故障,警报会及时的发生警报,提升计算机网络故障的监测效率和解决效率[2]。

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刮板输送机减速器故障判别模型应用

摘要:本文针对煤矿刮板输送机在工作过程中出现的故障进行分类总结,提出一种故障诊断的方法,并建立故障诊断模型,从而实现故障诊断。首先确定神经网络故障诊断的流程,然后对不同的故障进行分类,采用MATLAB开展故障诊断过程仿真,结果显示模糊神经网络故障诊断能够表示刮板输送机减速机故障,实现对煤矿井下刮板输送机故障的诊断,所建立的神经网络诊断的精度更高,刮板输送机减速机故障诊断方法合理,性能更优。

关键词:刮板输送机;RBF神经网络;故障诊断;迭代

0引言

作为煤矿开采的一种重要设备,刮板输送机如果发生故障,不利于煤矿企业的正常生产,导致煤矿产量降低,严重时可能导致安全事故的发生。为此,需要针对可能发生的故障进行提前诊断,从而避免故障的扩大,发现故障及时采取措施。刮板运输机工作时出现故障的零部件会产生一定的信号,根据这些信号能够做出运输机是否存在故障的判断。采用先进的故障诊断技术能够及早发现故障进行故障排除,保证刮板输送机的正常工作,提高煤矿开采效率。

1煤矿刮板输送机模糊神经故障诊断流程

煤矿井下工作环境复杂,对刮板输送机进行故障诊断需要按照一定的诊断流程和信号采集,从而获得准确的数据,对刮板输送机的故障做出判断。获取数据首先需要对信号进行监测,获得一些刮板输送机的数据,如电动机电压、轴承温度,然后处理数据,提取需要的特征参数。在此基础上对数据进行分类,从而保证不同的模块在工作时不会受到干扰相互影响,提高判断的准确性,分类方法采用模糊聚类法。采用模糊神经诊断刮板输送机减速机故障,实现刮板输送机正常工作。设计合适的硬件设施,从而开展刮板输送机故障诊断。刮板输送机故障诊断工作需要采取一定的诊断流程,才能保证诊断结果。刮板输送机故障诊断流程比较简单,包含了数据采集、测试技术、通信技术,能够全方位分析和采集数据。传感器采集数据,然后传输到上位机,上位机实现故障诊断的算法,依据建立的故障诊断模型,从而判断故障出现的位置。

2刮板输送机故障类型

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