[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

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于物联网的智能设施发生故障时，智能的判别故障根源的技术，尤其涉及一种利用网络通讯的实时检测数据及智能交通设施支持的信息传输、信息采集、信息控制、信息融合、人机交互特点，判别设施故障根源的方法，属于智能交通技术领域。

背景技术

目前，国内交通行业的设备管理主要还是分部门、分条块各自管理。设备资产、设备状态自动采集和智能报警、实时监控、规范流程处置、运维效果评价缺乏一体化管理，但是，这种一体化、自动化、精细化运维管理是发展的方向。一体化运维可以打破部门分割，使业务部门对设备的要求同运维部门对设备的运维有机结合，使得不断适应业务部门新要求，运维工作与时俱进。自动化运维利用信息技术，自动采集和监控设备运行状况，节省大量人力，减少人为干预和误判，为大范围的、各系统设备的集中运维创造条件，减少信息孤岛，减少运维系统的重复建设，使得运维信息在统一平台上相互传播和共享。精细化运维通过规范运维过程和挖掘运维数据，总结分享了运维经验，分析运维中的问题，考核运维绩效，促进工作改进。

但是，针对于智能交通行业设备管理的需要，目前还缺少将各种系统设备整合、统一的运维系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种将各种系统设备整合、统一的设施故障溯源判别分析方法。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了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。

优选地，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。