CN104573845A - 信息***设备状态检修辅助决策方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种信息***设备状态检修辅助决策方法，包括：S1构建信息***设备状态检修辅助决策平台，采集与状态检修相关的状态参数与运行参数；S2：建立***评价指标二维关系模型，设置检修时序和检修等级；S3：建立时间-故障征兆二维关系模型，并设定该模型中的预警阀值和报警阀值；S4：得到历史变化曲线，与信息***当前的参数对比，判断当前信息***的状态，代入步骤S2给出检修结论。本发明诊断***状态，通过规则、模型、算法、推理机实现***状态检修辅助，该方法的实施有助于提高***运维水平，提高***利用率，降低生产成本，提高企业经济效益。

Description

信息***设备状态检修辅助决策方法
技术领域
本发明涉及设备状态检修领域，特别是涉及一种信息***设备状态检修辅助决策方法。
背景技术
计算机及网络技术加速了信息化进程，电力企业构建了各类业务***，并大量的投入使用，在对企业业务***支撑力不断提升和主营业务大幅度融合的同时，***规模急剧膨胀、设备大量投入。
电力主管单位业务***的重要性是不言而喻的，因故障而导致的***停运，数据破坏的情况，给企业造成了极大的经济损失和声誉影响。而新***、新技术的应用，使***故障率随之提高。企业极为关注如何提高***可利用率、减少故障率，实现状态检修、故障预判预处理。
传统的检测方法是经常性的人工巡视、定期预防性检修，出现异常时只能逐个排查。设备在运行中由值班人员巡视，凭外观现象、指示仪表等进行判断，检查结果的准确性和可靠性较差。对于***故障也是采取事后处理，在状态检测方面也仅关注***功能性指标，也有相关的软件测试和评价产品。而对于***可用性、可靠性、可测试性、可维护性等非功能性指标鲜有相应的提法，非功能性需求是常常被轻视，甚至被忽视的。原因是它们不易被发现，发现后不易表达、实现以及测试，但***的质量、运行效果和健康状况往往都是由非功能性特性来反映，而要实现***状态检修必须要关注***的非功能性指标，通过量化、指标化为***的状态检修提供手段与辅助决策。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种应用于电力行业信息***设备状态检修辅助决策方法，实时检测***状态参数，诊断***状态，通过规则、模型、算法、推理机实现***状态检修辅助，该方法的实施能提高***运维水平，提高***利用率，降低生产成本，提高企业经济效益。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：信息***设备状态检修辅助决策方法，其特征在于：它包括以下步骤：
S1：构建信息***设备状态检修辅助决策平台，采集与状态检修相关的状态参数与运行参数；
S2：建立***评价指标二维关系模型，设置检修时序和检修等级；
S3：根据设备及***的检修时序和检修等级，按照状态评价结果越差、设备风险等级越高则越优先安排检修的原则，建立时间-故障征兆二维关系模型，并设定该模型中的预警阀值和报警阀值；
S4：将步骤S1中采集得到的与状态检修相关的状态参数与运行参数代入步骤S3中的时间-故障征兆二维关系模型，得到历史变化曲线，与信息***当前的参数对比，判断当前信息***的状态，代入步骤S2给出检修结论。
优选的，所述步骤S1中与状态检修相关的状态参数与运行参数包括操作***状态、上下线、运行情况、***隐患BUG、升级检修历史记录、网络设备状态参数、硬件设备状态参数。
优选的，还包括对步骤S2的***评价指标二维关系模型的反馈评价，所述反馈评价具体为： 对***状态参数进行模糊化处理，纳入规则库与历史数据库，通过推理单元进行推理判断，对检修策略进行评价，并通过检修效果对***评价指标二维关系模型进行反评价。
优选的，还包括决策信息查询步骤，所述决策信息查询步骤采用可视化图形界面展示详细决策信息并追溯辅助决策过程，呈现***家族性缺陷、状态变化趋势、风险评估结果。
优选的，所述与状态检修相关的状态参数与运行参数包括软件***状态参数及非功能性指标、软件运行环境参数。
进一步的，所述软件***状态参数及非功能性指标包括：
①***参数：内核版本、CPU平均负载率、***进程与线程数量、***响应时间、***运行时间、访问量、服务启动数量、表空间、日志空间；
②网络参数：网络数据包接收、传送、丢失、错误率、TCP连接数；
③内存资源：物理内存、虚拟内存；
④数据库：登入/登出、SQL处理、表数量；
进一步的，所述软件运行环境参数包括CPU型号、区块大小、逻辑操作数、接口类型/状态、数据流量、硬盘存储空间、内存空间、网络载荷、环境温度与湿度。
本发明的有益效果是：
1）实时检测***状态参数，诊断***状态，通过规则、模型、算法、推理机实现***状态检修辅助，该方法的实施有助于提高***运维水平，提高***利用率，降低生产成本，提高企业经济效益。
2）以信息***当前的健康状况为依据，通过对如负荷率、空间利用率、线程数量、句柄数量等表现***健康状况的参数进行实时监测、与历史数据进行对比，找出变化趋势与变化规律，结合***运行维护要求和***对历史数据的判断结果，识别故障早期征兆，评估故障部位、故障程度和劣化趋势，动态调整检修计划和检修规则，让信息***按计划和规则自动调优，使***处于稳定最优状态。
附图说明
图1为服务器内在、外在状态评价指标二维关系模型图；
图2为风险二维曲线图；
图3为策略制定规则图；
图4为信息***设备状态检修辅助决策平台软件架构图；
图5为信息***设备状态检修流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
信息***设备状态检修辅助决策方法，它包括以下步骤：
S1：构建基于J2EE技术构架的信息***设备状态检修辅助决策平台，采集与状态检修相关的状态参数与运行参数，实现从操作***状态、平台架构、***设计、上下线、运行情况、***隐患BUG、升级检修、健康预测及与之相关的硬件设备状态的可观、可控；
采集软件***状态参数及非功能性指标（详见图1所示）。
采集软件运行环境的相关参数：CPU型号、区块大小、逻辑操作数、接口类型/状态、数据流量、硬盘存储空间、内存空间、网络载荷、环境温度与湿度。
针对上述采集的状态量，结合定义的分级维修标准和风险权值，采取相应的处置措施。
S2：建立***失效风险度二维关系模型，优化检修时序和检修等级，并依据状态检修细则确立的分级维修标准，结合***检修管理办法制定检修计划；
服务器内、外在状态评价指标二维关系模型如图1所示。根据指标的重要性也分配了权值，指标被划分为四种状态：正常状态、注意状态、异常状态、严重异常状态，这四种状态依次被量化为：4,3,2,1。
步骤S2的一种优选实施方式中， 还包括对步骤S2的***评价指标二维关系模型的反馈评价，所述反馈评价具体为： 对***状态参数进行模糊化处理，纳入规则库与历史数据库，通过推理单元进行推理判断，对检修策略进行评价，并通过检修效果对***评价指标二维关系模型进行反评价。
从状态参数的变化情况中可以找出故障征兆与故障原因之间有一定的关联性，借助隶属度度函数将具有共性的状态参数进行模糊化处理，模糊化处理即用一个模糊集来表示一批采集的状态参数，A（ x）就是一个函数，称为A的隶属函数。隶属度A（x）越接近于1，表示x属于A的程度越高，A（x）越接近于0表示x属于A的程度越低。
推理单元的作用是建立故障征兆及变化规律与故障原因的故障集，从中找出故障与发生原因之间的对应关系，通过对故障特征（输入的状态参数）提取，采用逆向分析法，找出每一种故障有哪几种原因，利用IF…THEN…的语法结构定义推理规则，丰富规则库。
推理单元和模糊化处理过程可以利用软件编程实现，通过以上模糊化处理与推理判断的去模糊化过程，可以推导出该状态参数的故障原因。
S3：建立检修策略模型：根据设备及***状态评价结果越差、设备风险等级越高则越优先安排检修的原则，建立综合考虑***状态评价结果和***风险评价的二维关系模型（风险二维曲线如图3所示，策略制定规则如图4所示），并设定相关参数；
参数确定如下表所示：
S4：检修策略评价：对***状态参数进行模糊化处理，纳入规则库与历史数据库，通过推理单元进行推理判断，对检修策略进行评价，确定***检修优先级，提出设备检修次序、检修级别、检修时间，制定检修策略，最终通过检修效果对策略进行反评价；
S5：决策信息查询：通过曲线、图表查询决策结果，采用可视化图形界面展示详细决策信息并追溯辅助决策过程，呈现***家族性缺陷、状态变化趋势、风险评估结果；
S6：以信息***当前的健康状况为依据，通过对表现***健康状况的参数进行实时监测、与历史数据进行对比，找出变化趋势与变化规律，结合***运行维护要求和***对历史数据的判断结果，识别故障早期征兆，评估故障部位、故障程度和劣化趋势，动态调整检修计划和检修规则，让信息***按计划和规则自动调优，使***处于稳定最优状态。
基于J2EE技术构架的信息***设备状态检修辅助决策平台软件架构如图5所示。下面结合图5说明本发明的具体实施方式：
（1）根据信息***在生产、管理、检修、升级等方面的要求，采集监测层①所示的被测对象的运行参数与状态参数，包括操作***状态、上下线、运行情况、***隐患BUG、升级检修历史记录以及相关的网络设备、硬件设备状态参数等。
（2）由于各类信息***有不同的应用要求与特点，信息***状态检修以数据库、规则库、算法、模型、策略、专家知识为核心，在步骤（1）所监测信息的基础上，结合必要的规则要求、故障模型、处置方法，形成数据层③中所示的规则库、检修库等原始数据。
在算法及模型的基础上对步骤（1）中所检测的状态原始数据进行规范化及预处理，然后归档在数据层②中的基础信息库及监测信息库内。
（3）由***提供满足生产管理、运行维护要求的应用层④各项功能，包括数据采集、数据查询、图表生成、监测分析、状态报告、预警预测、辅助决策等，各功能的具体内容如下表所示：
（4）以信息***当前的健康状况为依据，通过状态监测与信息状态检修辅助决策***的诊断，将***状态和***评价指标二维关系模型、检修策略模型、检修辅助决策与人工判断、管理手段相结合，识别故障的早期征兆，对故障部位、故障程度和发展趋势做出评估，根据诊断结果动态调整检修计划和检修周期，使信息***得到最佳健康状态。
该***的用户包括***运行、***管理、***状态检修、***故障诊断等相关人员。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (7)

1.信息***设备状态检修辅助决策方法，其特征在于：它包括以下步骤：
S1：构建信息***设备状态检修辅助决策平台，采集与状态检修相关的状态参数与运行参数；
S2：建立***评价指标二维关系模型，设置检修时序和检修等级；
S3：根据设备及***的检修时序和检修等级，按照状态评价结果越差、设备风险等级越高则越优先安排检修的原则，建立时间-故障征兆二维关系模型，并设定该模型中的预警阀值和报警阀值；
S4：将步骤S1中采集得到的与状态检修相关的状态参数与运行参数代入步骤S3中的时间-故障征兆二维关系模型，得到历史变化曲线，与信息***当前的参数对比，判断当前信息***的状态，代入步骤S2给出检修结论。
2.根据权利要求1所述的信息***设备状态检修辅助决策方法，其特征在于：所述步骤S1中与状态检修相关的状态参数与运行参数包括操作***状态、上下线、运行情况、***隐患BUG、升级检修历史记录、网络设备状态参数、硬件设备状态参数。
3.根据权利要求1所述的信息***设备状态检修辅助决策方法，其特征在于：还包括对步骤S2的***评价指标二维关系模型的反馈评价，所述反馈评价具体为： 对***状态参数进行模糊化处理，纳入规则库与历史数据库，通过推理单元进行推理判断，对检修策略进行评价，并通过检修效果对***评价指标二维关系模型进行反评价。
4.根据权利要求1所述的信息***设备状态检修辅助决策方法，其特征在于：还包括决策信息查询步骤，所述决策信息查询步骤采用可视化图形界面展示详细决策信息并追溯辅助决策过程，呈现***家族性缺陷、状态变化趋势、风险评估结果。
5.根据权利要求1所述的信息***设备状态检修辅助决策方法，其特征在于：所述与状态检修相关的状态参数与运行参数包括软件***状态参数及非功能性指标、软件运行环境参数。
6.根据权利要求5所述的信息***设备状态检修辅助决策方法，其特征在于：所述软件***状态参数及非功能性指标包括：
①***参数：内核版本、CPU平均负载率、***进程与线程数量、***响应时间、***运行时间、访问量、服务启动数量、表空间、日志空间；
②网络参数：网络数据包接收、传送、丢失、错误率、TCP连接数；
③内存资源：物理内存、虚拟内存；
④数据库：登入/登出、SQL处理、表数量。
7.根据权利要求5所述的信息***设备状态检修辅助决策方法，其特征在于：所述软件运行环境参数包括CPU型号、区块大小、逻辑操作数、接口类型/状态、数据流量、硬盘存储空间、内存空间、网络载荷、环境温度与湿度。
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