[发明专利]一种基于智能网络检测分析仪的网络设备状态检测方法

说明书

本发明涉及一种基于智能网络检测分析仪的网络设备状态检测方法，包括如下步骤：S01：利用布置在各类监测的网络设备上的传感器和采集数据系统获取装备运行状态信息；S02：整个云平台架构的基础层；S03：网络设备状态信息实时量测；S04：数据清洗；S05：数据去噪；S07：数据标准化；S08：应用层提供装备运行状态报警、分析、诊断、检维修管理、维修任务智能优化决策等功能。该基于智能网络检测分析仪的网络设备状态检测方法，网络设备出现故障，可以对故障的原因进行分析诊断，利用大数据机器学习技术对积累大量故障案例和检维修记录数据等进行训练学习，得到智能诊断模型和智能维修决策模型，为网络设备提供诊断和维修决策支持。

技术领域

本发明涉及网络设备状态检测技术领域，具体为一种基于智能网络检测分析仪的网络设备状态检测方法。

背景技术

网络分析仪是测量网络参数的一种新型仪器，可直接测量有源或无源、可逆或不可逆的双口和单口网络的复数散射参数，并以扫频方式给出各散射参数的幅度、相位频率特性。自动网络分析仪能对测量结果逐点进行误差修正，并换算出其他几十种网络参数，如输入反射系数、输出反射系数、电压驻波比、阻抗(或导纳)、衰减(或增益)、相移和群延时等传输参数以及隔离度和定向度等。

科学技术在不断创新，目前的网络设备状态检测技术也发生了很大的变化，从发展的历程来看，分为两个阶段，第一个阶段是将传感器技术和动态检测技术作为根源，再利用信号处理技术作为常用的技术慢慢发展，这时它就在工程中的应用得到了良好的反馈效果，它是现在很多科学技术共同研究出的结果，给传感器技术的发展带来质的飞跃，它仅可以经过噪声、温度、电以及光等等我们日常生活中所必须的信息，经过进一步的变化就可以得到各种作用不一样的该技术。信号分析和数值处理技术跟微计算机技术共同发展，出现了例如，状态空间分析、对比分析和模糊分析等多种方法。

目前网络设备检测的网络检测分析仪，一般检测过程较慢，并且不能够自主学习，检测过程较为繁琐，因此针对上述问题，提出了一种基于智能网络检测分析仪的网络设备状态检测方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于智能网络检测分析仪的网络设备状态检测方法，检测过程较慢，并且不能够自主学习，检测过程较为繁琐的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于智能网络检测分析仪的网络设备状态检测方法，包括如下步骤：

S01：利用布置在各类监测的网络设备上的传感器和采集数据系统获取装备运行状态信息，通过有线和无线的传感器网络将运行状态信息发送至网络层的数据中心；

S02：整个云平台架构的基础层，利用数据库、云平台分布式应用系统和网络设备等系统，完成数据高速传输、存储、数据分析、调度、发布以及数据信息的安全保护；

S03：网络设备状态信息实时量测，即网络设备状态信息实时采集，量测工具为智能传感器、高清摄像头、北斗卫星导航系统(BDS)，全球定位系统(GPS)；

S04：数据清洗，数据清洗是指查找并纠正量测数据集中存在异常的数据，包括检查数据一致性，处理无效值、缺失值、重复数据；

S05：数据去噪，噪声是干扰数据准确性的关键因素；

S06：数据消减，对采集到的原始数据进行筛选，以减少数据量；

S07：数据标准化，数据标准化是指去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值；

S08：应用层提供装备运行状态报警、分析、诊断、检维修管理、维修任务智能优化决策等功能。

优选的，所述步骤S02中，包括位于企业内部的网络设备状态监测及智能诊断系统和位于其他专家处的云端平台，云端平台考虑到企业数据的安全和隐私需求，平台做了完整的数据隐私安全设计，云端平台的数据是企业数据的安全镜像。