網絡的使用者數量增多，會給網絡造成一定的負擔，導致一系列網絡故障的產生，這些故障會造成電腦使用者文件受損，甚至帶來較嚴重的經濟損失。因此，針對這些問題，就要采取針對性的措施進行處理和維護，保證網絡的正常運營，確保生產和生活不受影響。在處理故障之前，首先要對計算機網絡故障的類型進行簡單了解。

1計算機網絡故障的主要類型

1.1硬件故障

計算機網絡的硬件故障：（1）網絡線路的問題，導致網絡線路出現故障的原因，主要有網線的損壞、端口的接觸不良以及網線受潮。（2）信號交換機與路由器的故障。信號交換機和路由器是主要的信息處理和交換硬件設備，在使用中網絡出現故障，很多情況下也是由于這兩部分出現了問題。（3）網卡故障。網卡故障會導致網絡適配器無法通過參數配置與網絡連接；網卡出現故障大部分原因是點解電容被燒壞。

1.2軟件故障

（1）由主機內的操作程序、應用程序以及各個硬件驅動程序、外網與內網之間協議參數配置出現問題而導致的計算機軟件故障。（2）因黑客或者網絡病毒的侵害，內網服務系無法傳輸信息而導致的網絡服務器故障。（3）因路由器配置文件出現問題，CPU的運行頻率變快，降低了處理器運行效率，導致的路由器參數軟件故障。除此之外，還有客戶端無法正常打開、或者打開后無法顯示網頁等問題。

2計算機主要網絡故障的處理方式

電力骨干通信網故障診斷主要依靠公司各級通信調度定期巡視設備網管及綜合網管的重要告警、重要性能數據來完成。故障診斷過于依賴運維人員經驗，故障診斷效率不高。開展基于深度學習的電力骨干通信網數據采集、故障診斷、風險預判和網絡健康管理技術研究，將推動故障處置從依靠經驗轉變為智能診斷、日常運維從事中被動處置轉變為事前主動防御，對提高電網通信調度故障處置效率、提升電力骨干通信網及電網安全運行水平具有重要的意義。電力通信網絡故障傳統的診斷方法主要是由網絡管理員主動輪詢網絡的運行狀態。并根據現有的網絡數據進行判斷，但其使用的閾值和準確性依賴于網絡管理員積累的經驗。但是隨著電力通信網的發展，大量的電力系統業務需要通過電力通信網傳輸信息，電力系統生產部門對電力通信網的可靠性要求也越來越高，傳統的網絡故障診斷方法受人為主觀因素影響較大，智能化的故障檢測、故障定位與故障識別技術成為研究的主流方向。本文提出了一種基于深度學習的電力骨干通信網數據采集及故障診斷技術。

1總體設計

基于深度學習的電力骨干通信網數據采集及故障診斷技術，先對其現有的數據進行采集并且對已有的故障診斷技術調研，從網絡中的故障信息中研究分析故障信息的特征與類別；然后對基于深度學習方法的故障診斷網絡模型進行分析研究，重點研究其應用與合適的故障診斷模型的建立，其中主要分為三個部分：（1）針對電力骨干通信網的故障信息和各種數據進行采集及挖掘，并對數據進行預處理；（2）研究已有的深度網絡模型，利用深度網絡對電力骨干通信網故障特征的提取以實現分類的目標，并最終基于深度學習建立電力骨干通信網故障診斷模型；（3）基于深度學習的網絡故障及風險資源定位技術的研究，最終實現網絡故障的高效排除，有效的使網絡運行降低風險。

2電力骨干網絡的各種數據及故障信息的數據采集及預處理技術

數據采集是對一個或多個信號獲取對象信息。異構數據采集主要是從不同數據源采集不同周期、格式、結構的數據。持續的數據采集方法在通信網各個領域都有較為成熟的應用。采集到的數據作為智能電網通信管理系統的動態數據源，完成所采集數據的集中、自動收集、預處理和模型適配。我們利用現有的數據采集平臺，綜合網管和設備網管采集電力骨干通信網中的數據，因考慮到多個廠商的不同設備，所以利用綜合網管和設備網管采集電力骨干通信網的各種數據，在設備上開放接口，采集網管收集不到電力骨干通信網的數據，保證數據的完善性。通過對電力骨干通信網絡的各種數據及故障信息采集及挖掘，分析電力骨干通信網絡的各種數據及故障信息的數據采集及挖掘技術的需求，對其進行數據歸約，數據集成，數據格式變換，實現對數據的預處理，做好前期準備工作，使故障診斷模型有合適的輸入數據。

3深度學習

將深度學習引入電力骨干通信網，使用其方法達到高效準確的故障定位。故障診斷模型建立的首要步驟是特征提取，特征的好壞最終影響著故障診斷模型的有效性。利用深度學習的方法對電力骨干通信網預處理后的數據進行特征提取及分類，在網絡中訓練，最終使模型訓練有效。與傳統模式識別方法的不同之處在于深度學習是從數據中自動學習特征，并分析，而非手工設計特征。好的特征可以極大提高模式識別系統的性能，提供數據的語義和結構信息，使簡單的任務模型能取得良好的學習效果，其所學習到的特征往往具有較高的抽象性和語義性。通過逐層變換，深度模型可以在不同層抽象出數據的不同表示，從而很好的適應于機器學習的各種任務中。現有的深度學習方法大多采用特征變換、非線性操作和特征選擇（約簡）的多層迭代模型，所解決的問題多集中在具有二維空間結構意義的領域。

摘要:當下社會網絡和信息化技術的發展，越來越多的信息系統也擁有越來越高的普及度。那么作為一個網絡管理員，如何確保復雜網絡高效、安全、可靠地平穩運行，是面臨的越來越嚴峻的問題。面對復雜多樣的網絡事件和警報，需要引入數據挖掘與事件關聯技術。通過對市、縣國網企業內網等高安全等級網絡面臨的安全威脅和防御需求進行深入分析，本文把數據分析與網絡事件進行關聯應用到了網絡故障管理與分析系統當中，主要對復雜網絡中的網絡事件的數據進行詳細的分析。設計一個完整的網絡事件告警與數據分析系統，將數據抓包、解碼、重組與管理員主觀看到的網絡事件相關聯，并且對事件收集、數據處理等進行了詳細描述。

關鍵詞:事件關聯;數據抓包;數據分析

一、選題意義

隨著現代科技的發展，網絡辦公已成為日常辦公的模式，信息系統網絡已成為國網公司工作的重要組成部分。由于其規模大，部署復雜，網絡在運行過程中會不可避免出現一些故障，如網絡出現丟包、后臺訪問慢或者不可訪問、網絡環路、網絡中內外網誤聯等問題。遭遇過交換機回路事件的網絡管理員都知道“交換機環路”如一個人牙痛一樣，讓人無從下手。這些故障如果不及時處理，影響正常工作，甚至造成違規外聯事件和泄密事件。如何快速發現并定位網絡故障呢?企業網絡規模不斷擴大，內網、外網、生產網以及個人使用無線網絡充斥其中，各種網絡事件、安全事件、安全隱患充斥其中，這對網絡管理工具和防護工具有了更高要求。為了能幫助管理人員從容應對現在的網絡事件和威脅，我們研究一套網絡異常數據分析及網絡事件故障快速定位工具，能提高網絡事件處理時效性;本次研發的工具可對網絡數據進行分析，時時呈現網絡狀態，發現異常數據，及時發現網絡中的環路、攻擊、惡意域名、內外網誤聯等事件，定位事件源，并記錄相應日志，為信息管理人員掌握網絡情況、發現并處理網絡故障提供了可靠依據，簡化了分析網絡報文的工作時間，提高工作效率。

二、研究內容和解決方法

對于管理員來說網絡故障告警比較重要性，同時網絡中故障的發現與管理也很重要。本文是在復雜的網絡環境中，針對網絡告警事件進行相關性研究，分析報警事件發生時的實時數據包。通過告警的網絡事件與實時數據包關聯分析以及相關性分析，可以將所發生告警事件進行相關性分析，這樣就有利于將多數的告警歸類成少量告警，并以此來過濾掉大量誤報的數據以及與主要故障不相關的非必要的告警。這樣不僅可以使得網絡管理員較為輕松地找到故障發生的根本原因，及時排除故障，而且還可以根據相關性分析，提醒管理員近期可能發生的故障，從而從根本上保證了網絡可靠、穩定的運行。

(一)研究內容

摘要：分析接入網絡數據故障集中管理維護中的常見問題，研究接入網絡數據故障集中管理維護問題的解決對策，以期為相關工作者提供參考。關鍵詞：接入網絡；數據故障；集中管理維護；問題

引言

當前，我國正在大力推進“物聯網”建設工作，通信企業在接入網絡數據后，需要實施統一監管與集中管理。由于接入網絡后的數據要借助數據配置才得以實現，因此，存在“統一”制作與“集中”管理模式下的數據配置差異性問題。所以，為了提高各類設備的資源配置效率，降低接入網絡數據故障產生的一系列的問題，十分有必要從集中管理的角度，對其中的常見問題進行一些歸類分析，并在因果關系邏輯框架內，針對其中的主要影響因素，制定具有化解問題功能的解決對策。

1接入網絡數據故障集中管理維護中的常見問題

作為我國通信領域的三大運營商之一，聯通企業在省級公司制定的“三集中”戰略方案中，設置了寬帶接入專業。由于寬帶接入用戶群體相對多元，其使用需求也存在多樣化。因此，在寬帶接入專業方面，接入設備的類型選擇、數量供給、版本等，均存在事實上的差異化區分，這種設備方面的新舊問題、類型問題、規格問題、版本問題、連接問題，共同導致了接入網絡數據后的各類故障，如斷網現象頻發、信號傳輸不暢、有信號無網絡連接等[1]。由于寬帶接入后，整個寬帶業務將由售后服務環節全部承擔，根據近年來售后服務部門及相關運維管理部門反映，一方面，客服熱線電話撥打頻率較高，存在各類問題需要記錄與故障維護列表安排；另一方面，由于故障頻發，維護人員與客服人員容易受到用戶方面的不滿意評價，并且存在用戶單方面的惡意謾罵等現象。尤其在電話量與故障量較高時，整個接入網絡故障也會導致接通率與通勤率的下降，既影響了服務質量，又使整個售后服務品質大大折扣。所以，為了有效化解諸多問題，需要采用“系統性解決和配套性解決相匹配”的思路，全面制定系統性改革方案的設計研發與應用。概括而言，當前的問題集中體現在三個方面：一是在線處理故障導致電話占線，申告熱線無法撥通；二是故障發生率高，用戶投訴率高；三是故障發生同時性現象較多，售后服務無法滿足實際故障處理需求[2]。

2接入網絡數據故障集中管理維護問題的解決對策

下面僅從故障管控系統設計與研究接入設備集成化維護工具兩個方面，對其問題提出具體的解決對策。

摘要：加熱爐電氣控制系統PLC故障嚴重威脅加熱爐運行安全。針對故障進行排查分析，從網絡故障、PLC主站硬件故障、信號干擾、散熱等影響因素查找原因，通過采取故障排除及系統優化措施，降低了PLC故障發生率，保障了加熱爐的運行安全。

關鍵詞：加熱爐：PLC故障；排查

0前言

某鋼廠厚板生產線加熱爐的PLC控制系統分為儀控、電控兩大部分，各配置一套S7－400系列PLC。電氣控制系統PLC主要負責加熱爐步進梁、推鋼機、出鋼機、上料輥道、出料輥道、助燃風機、引風機、液壓站電機以及汽化冷卻循環泵、給水泵等設備的電氣控制。在加熱爐運行中，電氣控制系統PLC死機故障會造成步進梁的相應電氣設備不能動作，嚴重時還會導致助燃風機停止運行以及汽化冷卻系統循環泵、給水泵等設備故障停機，嚴重威脅加熱爐的運行安全。PLC故障主要有網絡故障、PLC主站硬件故障、信號干擾及散熱等4個方面原因［1］，結合厚板生產線加熱爐現場工況進行排查、分析，對影響加熱爐電氣控制系統PLC正常運行的因素進行優化，降低PLC的故障發生率，保證電控系統安全運行。

1故障排查與分析

1．1網絡故障原因

經現場觀察，在出現網絡故障時，加熱爐遠程控制畫面中有關電氣控制的部分顯示灰色，如同WinCC未連接PLC時的狀況，電氣柜內CP網卡的指示燈響應緩慢，甚至常亮，PROFIBUS－DP相應的硬件指示燈不閃爍，PLC主站的CP網卡通訊無法鏈接、讀取數據，直到CP網卡死機。由于故障發生時的表面現象為PLC主站CP網卡通訊無法鏈接、讀取數據和網卡死機，維護人員通常都會首先從有關網絡的安裝以及所處環境等方面開始檢查。通過檢查電氣控制系統PLC的PROFIBUS－DP配置，發現整個網絡采用一根PROFIBUS－DP網線的配置，當某處出現故障時，將導致整個網絡通訊中斷;遠程站設置在爐前遠離加熱爐設備的另一端，各電氣設備通過網絡鏈接，部分PROFIBUS－DP網線敷設經過高溫高濕環境，其鋪設路徑上方緊鄰輥道電機且并未與工作電源分開，電機運轉時存在電磁干擾現象，影響通訊質量，也能導致通訊故障。原電氣控制系統PLC網絡硬件配置見圖1。

摘要:隨著社會的進步，信息化技術已經深入到了人們生活的各個方面。在圖書管理方面，采用網絡對圖書館圖書進行管理，也已經成為必然的發展趨勢。采用網絡對圖書進行管理，不但能夠使讀者通過管理系統，快速、準確的查詢到圖書的位置，同時對于圖書的分類和整理也有著非常大的提升。本文著重對網絡管理的發展對于圖書管理的影響因素展開了深入的分析與探討。

關鍵詞:網絡管理發展;圖書管理;影響因素

由于信息化技術的不斷發展，我國現在已經逐步進入了大數據時代，網絡已經成為了人們生活與工作中不可或缺的一部分。在我國大部分的圖書館中，也都采取了網絡作為其管理模式。而隨著網絡技術的進一步發展，在圖書管理中的應用也得到了不斷的改變，因此，網絡管理發展對于圖書管理的影響因素也成為了業內人士所關注的重點問題。

一、網絡管理發展的新趨勢

在探究網絡管理發展對于圖書管理的影響因素時，首先需要了解網絡發展的趨勢。只有清除了解網絡發展趨勢后，跟隨網絡發展的方向，才能夠在圖書管理的應用中做出更好的應對措施。其中，網絡管理發展的新趨勢主要包含了以下幾個方面:第一，網絡設備的集中化發展方向［1］。由于網絡規模的不斷擴大、網絡復雜程度的提高，目前，網絡服務器已經從刀片式服務器、全網交換機轉變為多功能一體化網管，網絡設備在現階段已經向著集中化的方向逐步發展。這些設備能夠將各種功能集于一身，不僅能夠節省機房的空間，同時也能夠減少人工維護所產生的費用;第二，網管工具的升級。網絡的發展通常都會朝著操作更為簡便，功能更為優秀的方向，在網管工具中也不例外。傳統的網管工具主要包含了改錐與光盤包，但由于網絡規模一直在不斷的擴大，傳統的網管工具已經無法滿足現階段你的需求，而現階段的網管工具也增加為網絡監控、網元管理、服務器進程監控以及KVM等，這些網管工具能夠讓網絡管理能夠全面的掌握各項網絡信息，避免出現網絡中的各種問題［2］;第三，網絡運維公司。通常，在較大規模的網絡信息管理中，網絡管理人員往往難以進行全面管理。而網絡運維公司便是一種專業的網絡維護企業，其主要是通過綜合代維、維護解決方案、維護保障以及備件支持等方面來進行網絡信息的管理與維護，在國外廣為流行。通過網絡運維公司進行網絡的日常維護與管理，不但能夠提高管理質量與安全系數，同時還能夠為讀者提供更為優質的服務。

二、網絡管理發展對圖書管理的影響因素

(一)圖書館網絡設備建設更新

摘要：本文針對煤礦刮板輸送機在工作過程中出現的故障進行分類總結，提出一種故障診斷的方法，并建立故障診斷模型，從而實現故障診斷。首先確定神經網絡故障診斷的流程，然后對不同的故障進行分類，采用MATLAB開展故障診斷過程仿真，結果顯示模糊神經網絡故障診斷能夠表示刮板輸送機減速機故障，實現對煤礦井下刮板輸送機故障的診斷，所建立的神經網絡診斷的精度更高，刮板輸送機減速機故障診斷方法合理，性能更優。

關鍵詞：刮板輸送機；RBF神經網絡；故障診斷；迭代

0引言

作為煤礦開采的一種重要設備，刮板輸送機如果發生故障，不利于煤礦企業的正常生產，導致煤礦產量降低，嚴重時可能導致安全事故的發生。為此，需要針對可能發生的故障進行提前診斷，從而避免故障的擴大，發現故障及時采取措施。刮板運輸機工作時出現故障的零部件會產生一定的信號，根據這些信號能夠做出運輸機是否存在故障的判斷。采用先進的故障診斷技術能夠及早發現故障進行故障排除，保證刮板輸送機的正常工作，提高煤礦開采效率。

1煤礦刮板輸送機模糊神經故障診斷流程

煤礦井下工作環境復雜，對刮板輸送機進行故障診斷需要按照一定的診斷流程和信號采集，從而獲得準確的數據，對刮板輸送機的故障做出判斷。獲取數據首先需要對信號進行監測，獲得一些刮板輸送機的數據，如電動機電壓、軸承溫度，然后處理數據，提取需要的特征參數。在此基礎上對數據進行分類，從而保證不同的模塊在工作時不會受到干擾相互影響，提高判斷的準確性，分類方法采用模糊聚類法。采用模糊神經診斷刮板輸送機減速機故障，實現刮板輸送機正常工作。設計合適的硬件設施，從而開展刮板輸送機故障診斷。刮板輸送機故障診斷工作需要采取一定的診斷流程，才能保證診斷結果。刮板輸送機故障診斷流程比較簡單，包含了數據采集、測試技術、通信技術，能夠全方位分析和采集數據。傳感器采集數據，然后傳輸到上位機，上位機實現故障診斷的算法，依據建立的故障診斷模型，從而判斷故障出現的位置。

2刮板輸送機故障類型

摘要：本文對高校校園網的目前現狀及網絡運維系統運用進行具體分析。

關鍵詞：網絡運維系統；高校；運用

1高校網絡運維當前現狀分析

1.1高校網絡運維管理缺乏專業人員的有效監管

據調查了解，目前大部分高校校園網絡運維的相關維護工作都采取服務外包的形式，即將相關網絡服務公司的人員進行留駐工作，以便于對網絡運維工作的及時處理，對于網絡運維公司外派的工作人員需要有一定的工作監督，才能更好保障校園網絡的順利運行，這就需要學校分派相關專業人員進行干涉，對相關運維工作給與一定的規范化。對于分派的管理人員來說，需要具備較高的網絡技術水平，能夠對出現的網絡問題有基礎的認知能力，同時對網絡運維管理比較了解，才能做到真正有效的監督管理工作，這就對學校提出了比較高的人員需求，然而在當前高校的管理體制下，學校往往偏重一些教育層面的人才，對于網絡等技術層面的人員相對比較忽視，因此很少會有這種高水平的網絡技術人才，對于網絡運維工作因此也缺失了一定的監管力度，只能是一味等待運維方人員進行相關故障解決。

1.2高校對于網絡運維人員的管理上重視程度不夠

據了解，當前的大部分高校網絡運維體系往往是簡單的服務形式，僅僅是能夠保障網絡的基礎正常運行功能、維持師生的常規瀏覽和查閱功能即可，設置相關網絡運維人員只是負責一些校園網絡故障的維修工作，包括學校一些重大活動的宣傳等進行專門的操作，對于網絡技術的相關原理知之甚少，也沒有專業的運維人員進行教導和培訓，學校方對于校園網的要求也僅僅是停留在正常運行階段即可，所以對于運維系統及管理人員都缺乏一定的重視，導致會經常出現校園的網絡維修不及時，網絡運行不順暢等，網絡運維人員對此的處理也不夠積極，長此以往經常性的延誤只會影響部分師生的正常使用，大大降低了校園網絡的價值和意義。