[发明专利]一种智能交通物联网设施故障溯源判别分析方法

权利要求书

1.一种智能交通物联网设施故障溯源判别分析方法，其特征在于，步骤为：

步骤1、数据处理、生成事件：根据状态数据和报警规则生成的单源的事件信息，报警规则由一系列阀值和触发频率定义，事件至少分为：

原始事件：被管对象代理层主动上传的事件信息；

基础事件：根据状态数据和报警规则，满足条件的单源的事件信息；

根源事件：关联性分析后，最终上报给用户的事件，其主要包括：

建立数据采集栈：数据采集上来后，对每种数据建立内存堆栈，以适应不同采集周期的数据存放，数据堆栈的存储以压栈的方式，最近周期的数据始终处于栈头，方便数据读取和分析；

采取数据存储策略：定期比较数据库，新采集的数据统一批量提交入库，从而减小对数据库的压力，同时减少数据库的连接数，节省连接资源；

数据配置队列：内存中还建有一个数据配置队列，队列中初始化了各种采集数据的采集周期、平滑周期、生成事件规则条件；

事件生成：以多线程的方式，从数据采集栈中，按照数据配置的平滑周期要求提取数据，根据事件规则，判断阀值条件、频率，符合要求的生成基础事件，写入设备事件原始队列并标记事件生成时间，依据数据采集时间标记事件开始时间；

数据恢复策略：当报警分析软件因故障崩溃，后台服务会重启软件，软件首先从数据库中读取事件原始队列中丢失的事件数据，再从各代理采集软件接收最新的采集数据，尽量把数据缺失的影响降到最小；

设备事件原始队列：该队列负责接收实时生成的基础事件和采集上来的原始事件，以及恢复事件，并同时记录和更新写库；

步骤2、事件过滤和事件压缩：

事件过滤：当同一事件的生成，有多个不同来源的数据，而数据内容比较一致时，需要根据数据的周期、延时、可靠性、采集方式等比较数据的质量和稳定性，选择其中一种作为判断事件的数据来源；

事件压缩：在同一设备上，采集数据经过判断后，同一事件连续发生时，只保留最开始的事件，直到该事件恢复为止，再次发生的同一事件才能被判定为新事件，通过对事件的压缩，可以减少很多不必要的报警，提高报警的可用性；

步骤3、根源事件智能报警分析：

依据交换机的网络节点状态和拓扑关系，若节点有通信故障，节点下设备故障将过滤；若节点交换机的端口通信故障，端口对应的设备故障将过滤；若终端设备通信故障，终端设备的其他事件和其上软件报警事件将过滤。

2.如权利要求1所述的一种智能交通物联网设施故障溯源判别分析方法，其特征在于，在步骤1中，事件至少分为四级，分别是：

普通事件：需要养护人员关注，事件作用一般为预防提醒非关键设备某些指标工作异常，但设备还能工作，不影响其他设备；

警告事件：需要设备管理员和养护人员关注，事件作用一般为提醒非关键设备工作异常或不能工作，但不影响其他设备；

严重事件：需要值班人员关注，告知设备管理员，事件作用一般为关键设备工作异常或不能工作，影响分系统内局部设备；

致命事件：需要值班人员关注，及时电话通知设备管理员和养护人员，事件作用一般为关键设备工作异常或不能工作，影响分系统全局设备或全系统正常运行。

3.如权利要求1所述的一种智能交通物联网设施故障溯源判别分析方法，其特征在于，在步骤1中采集的数据有两类分别为：设备工作状态数据和设备采集交通数据；

设备工作状态数据周期一般固定，时间间隔较长，数据存储不大，记录1个小时内，大概20个周期的数据即可，是设备报警分析的主要数据；

设备采集交通数据周期不固定，并且数据频率高，数据量大，需要做一段时间内数据跟踪和分析，是设备报警分析的辅助数据。

4.如权利要求1所述的一种智能交通物联网设施故障溯源判别分析方法，其特征在于，在步骤1中数据配置的平滑周期要根据数据的特性分别设置，对于服务器处理器CPU时间百分比，CPU的使用瞬间变化非常大，因此要获取平稳的使用状态就需要多个周期的数据进行平滑处理；但是对于机房火警等，关注的是突变状态发生，一旦发生需要立刻报警，因此不能设置多个周期。

5.如权利要求1所述的一种智能交通物联网设施故障溯源判别分析方法，其特征在于，在步骤3中，故障根源分析软件的数据处理分四个步骤：

步骤3.1、轮巡相关实时状态表，获得各中设备的状态、性能数据，同时获得设备预设的状态阀值；

步骤3.2、根据阀值生成报警事件，再对事件压缩、过滤；

步骤3.3、对事件进行故障根源分析；

步骤3.4、将事件及设备状态、性能数据存入数据库。