CN108234162A - 基于端口数据流量监测的tdcs/ctc***预警方法 - Google Patents

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李华荣
王如跃
黄九洲
钱陆飞
曹亚辉
杨滨瑞
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Abstract

本发明涉及一种基于端口数据流量监测的TDCS/CTC***预警方法，基于对TDCS/CTC***各设备端口数据流量的日常侦测并统计建模，对当前采集的流量与建模数据对比，根据设定的规则进行TDCS/CTC***故障预警和报警。与现有技术相比，本发明具有技术通用、投资规模小、可提前发现故障等优点。

Description

基于端口数据流量监测的TDCS/CTC***预警方法
技术领域
本发明涉及一种TDCS/CTC***预警方法，尤其是涉及一种基于端口数据流量监测的TDCS(铁路调度指挥***)/CTC(调度集中***)***预警方法。
背景技术
TDCS/CTC***是重要的必备行车设备，是现代化铁路调度指挥体系中不可分割的一部分。列车调度员以及其他相关工种通过TDCS/CTC***了解列车运行和现场状态，并通过TDCS/CTC***下达列车计划、调度命令、列控限速命令以及自动办理进路等。当TDCS/CTC故障时，调度员无法了解现场情况、无法下达指挥指令，这样将直接影响行车安全和行车效率，影响运输效益。
同时，TDCS/CTC***是个大规模广域网***，一个铁路局的TDCS/CTC***一般包括上千台终端、数百台服务器、数百台网络设备和近千条专用通道，具有设备种类多、结构复杂的特点，并且和几乎所有的信号设备都存在接口。所以，当TDCS/CTC***故障时，往往难以排查处理，依靠传统的人工巡视、检查的方式远远不能满足维护要求。
目前各局已经装备了一些TDCS/CTC维护设备和软件，但远不能满足TDCS/CTC高效维护的要求，主要问题是缺少整体***性设计，由各种不同厂家的网管软件拼凑而成，功能方面也非常单一，主要是网络通道监控和软件进程监控，缺少故障预警、智能分析等功能，往往监测出来故障时***已处于不可用状态，或维护***未能监测出故障但已经影响业务正常使用。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种技术通用、投资规模小、可提前发现故障的基于端口数据流量监测的TDCS/CTC***预警方法，利用对TDCS和CTC设备业务通信端口数据流量监测，形成以正常流量统计的平均值建模，并将实时监测数据与建模平均值比对，通过与平均值的偏差判断***工作正常与否，并向维护人员进行报警。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于端口数据流量监测的TDCS/CTC***预警方法，基于对TDCS/CTC***各设备端口数据流量的日常侦测并统计建模，对当前采集的流量与建模数据对比，根据设定的规则进行TDCS/CTC***故障预警和报警。
该预警方法包括以下步骤：
(1)监测并统计TDCS/CTC***各业务设备端口日常数据流量；
(2)对TDCS/CTC***各业务设备的日常数据流量进行建模，形成按时间段分布的数据流量模型；
(3)监控各业务设备端口通信流量，当检测到低于或超过日常流量平均值设定范围时进行预警，低于或超过规定的警戒值时进行报警；
(4)通过预警和报警信息，结合设备日志信息分析和定位故障点，进一步排除故障。
该预警方法具体为：
1)选取TDCS/CTC***中的设备业务通信端口作为日常端口流量监测的统计对象；
2)以日常端口流量监测的时间段为N秒作为流量统计周期；
3)在流量统计周期内统计该端口接收和发送的数据流量；
4)形成以统计周期为最小时间分辨率的时间轴(横轴)，以接收数据流量和发送数据流量为数据量轴(纵轴)的接收和发送的数据流量图形；
5)将连续统计周期的接收数据流量点连线形成日统计接收数据流量曲线；
6)将连续统计周期的发送数据流量点连线形成日统计发送数据流量曲线；
7)连续统计D天后，形成日统计接收数据流量平均值曲线和日统计发送数据流量平均值曲线；
8)统计过程中如有故障发生，则需要剔除故障期统计数据；
9)利用日统计接收数据流量平均值曲线和日统计发送数据流量平均值曲线，计算各采集点接收及发送数据流量的正态分布曲线，重复步骤2)～8)对不同时段进行处理，形成按采集点所在时间段分布的数据流量模型；
10)监测当前设备端口流量，实时生成日统计接收和发送数据流量曲线，当连续出现M个统计周期低于或超过预警值进行预警提示；
11)监测当前设备端口流量，实时生成日统计接收和发送数据流量曲线，当连续出现M个统计周期低于或超过警戒值进行报警；
12)根据预警和报警信息，调用设备日志分析和定位故障。
所述的N秒为10秒，D天为30天，M个为3个。
所述的连续出现M个统计周期低于或超过预警值具体为：同比相同时间段的日统计接收或发送数据流量平均值的P％，落于数据流量模型预警区间；
所述的连续出现M个统计周期低于或超过警戒值具体为：同比相同时间段的日统计接收或发送数据流量平均值的Q％，落于数据流量模型报警区间。
所述的P％为15％，Q％为30％。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1)本发明技术通用、投资规模小，本发明技术除适用于TDCS/CTC***外，可适用于检测路网所有设备通信状态是否正常；本发明在原有***基础上增加流量检测模块，设备投资少。
2)本发明适用范围广，具有可提前发现故障的优势。由于TDCS/CTC***已在全路普及，因此本发明几乎可用于全路所有线路。本发明根据对TDCS/CTC***设备业务通信端口的数据流量监测，进行智能分析作出故障判断，可实现对故障的提前预警、提前干预，有效的避免故障的发生和降低后期维护成本。
附图说明
图1为本发明流量报警产生流程图；
图2为本发明流量报警逻辑处理模块处理示意图；
图3为本发明按时间段分布的数据流量模型示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
本发明首先检测TDCS/CTC***中的设备业务通信端口输入和输出流量，剔除故障数据，根据采集到的正常流量值初始化数据流量模型。然后对后续采集数据流量进行处理分析，输出处理结果。若数据流量正常则更新数据流量模型，若数据异常，则输出相应预警、报警信息，删除数据。
如图1所示，本发明具体方法如下：
1)在需要检测的TDCS/CTC***中的设备业务通信端口安装流量检测模块。
2)采集数据，剔除故障数据。
3)根据正常数据建立接收、发送数据流量模型。
4)利用数据流量模型对端口检测流量进行数据分析。
5)输出分析结果，若正常转到步骤6)，若异常转到步骤7)。
6)数据分析正常，更新数据流量模型。
7)数据分析异常，若异常数据落于预警区间，则转到步骤8)，若异常数据落于报警区间，则转到步骤9)。
8)异常类型I，输出预警信息，提醒维护人员注意维护，删除异常数据。
9)异常类型II，输出报警信息，提醒维护人员进行维护，删除异常数据。
10)结束。
如图2所示，本发明数据流量模型建立的具体过程如下：
1)以10秒为流量统计周期，统计端口流量接收、发送数据。
2)根据设备运行状态，剔除故障期间的统计数据。
3)将连续统计周期的接收数据流量点连线，形成日统计接收数据流量曲线\日统计发送数据流量曲线。
4)统计30天的的日接发数据流量曲线，计算形成日统计接收数据流量平均值曲线和日统计发送数据流量平均值曲线。
5)计算各采集点接收及发送数据流量的正态分布曲线，形成按时间段分布的数据流量模型，模型建立完成。
如图3所示，图中μ为某一采集点经过长时间统计后的流量均值，δ为该时间点采集流量的方差，反应该采集点流量偏离均值的分散程度。
所述μ的计算公式如下：式中xk为第k次采集流量数据，是X的分布律，***完成初始化后E(X)取值为定值，即为μ。后期***运行时间越长，μ取值越准确，建立的模型也会越精确。
所述δ的计算公式如下：其中P{X＝xk}＝pk,k＝1,2,…是X的分布律。***完成初始化后D(X)取值为定值，即为δ。后期***运行时间越长，δ取值越准确，建立的模型也会越精确。
本发明按时间段分布的数据流量模型应用如下：
1)输入任意时间段内N～N+2个连续统计周期的端口输入、输出流量检测数据。
2)将该三个采集点采集数据输入对应时间段的日接收数据流量正态分布曲线和日发送数据流量正态分布曲线。
3)根据图3判定各采集点所在区间，若3个统计周期数据均在正常区间，则执行步骤4)，若3个统计周期数据均在预警区间，则执行步骤5)，若3个统计周期数据均在报警区间，则执行步骤6)，其它情况则更新输入数据为N+1～N+3个连续统计周期的端口输入、输出流量检测数据，重新执行步骤2)、3)。
4)数据输出正常，更新数据流量模型。
5)数据输出异常，对该端口进行预警提示，提醒维护人员维护该端口对应设备，删除数据。
6)数据输出异常，对该端口进行报警提示，提醒维护人员维修该端口所在设备，删除数据。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种基于端口数据流量监测的TDCS/CTC***预警方法，其特征在于，基于对TDCS/CTC***各设备端口数据流量的日常侦测并统计建模，对当前采集的流量与建模数据对比，根据设定的规则进行TDCS/CTC***故障预警和报警。
2.根据权利要求1所述的一种基于端口数据流量监测的TDCS/CTC***预警方法，其特征在于，该预警方法包括以下步骤：
(1)监测并统计TDCS/CTC***各业务设备端口日常数据流量；
(2)对TDCS/CTC***各业务设备的日常数据流量进行建模，形成按时间段分布的数据流量模型；
(3)监控各业务设备端口通信流量，当检测到低于或超过日常流量平均值设定范围时进行预警，低于或超过规定的警戒值时进行报警；
(4)通过预警和报警信息，结合设备日志信息分析和定位故障点，进一步排除故障。
3.根据权利要求2所述的一种基于端口数据流量监测的TDCS/CTC***预警方法，其特征在于，该预警方法具体为：
1)选取TDCS/CTC***中的设备业务通信端口作为日常端口流量监测的统计对象；
2)以日常端口流量监测的时间段为N秒作为流量统计周期；
3)在流量统计周期内统计该端口接收和发送的数据流量；
4)形成以统计周期为最小时间分辨率的时间轴，以接收数据流量和发送数据流量为数据量轴的接收和发送的数据流量图形；
5)将连续统计周期的接收数据流量点连线形成日统计接收数据流量曲线；
6)将连续统计周期的发送数据流量点连线形成日统计发送数据流量曲线；
7)连续统计D天后，形成日统计接收数据流量平均值曲线和日统计发送数据流量平均值曲线；
8)统计过程中如有故障发生，则需要剔除故障期统计数据；
9)利用日统计接收数据流量平均值曲线和日统计发送数据流量平均值曲线，计算各采集点接收及发送数据流量的正态分布曲线，重复步骤2)～8)对不同时段进行处理，形成按采集点所在时间段分布的数据流量模型；
10)监测当前设备端口流量，实时生成日统计接收和发送数据流量曲线，当连续出现M个统计周期低于或超过预警值进行预警提示；
11)监测当前设备端口流量，实时生成日统计接收和发送数据流量曲线，当连续出现M个统计周期低于或超过警戒值进行报警；
12)根据预警和报警信息，调用设备日志分析和定位故障。
4.根据权利要求3所述的一种基于端口数据流量监测的TDCS/CTC***预警方法，其特征在于，所述的N秒为10秒，D天为30天，M个为3个。
5.根据权利要求3所述的一种基于端口数据流量监测的TDCS/CTC***预警方法，其特征在于，所述的连续出现M个统计周期低于或超过预警值具体为：同比相同时间段的日统计接收或发送数据流量平均值的P％，落于数据流量模型预警区间；
所述的连续出现M个统计周期低于或超过警戒值具体为：同比相同时间段的日统计接收或发送数据流量平均值的Q％，落于数据流量模型报警区间。
6.根据权利要求5所述的一种基于端口数据流量监测的TDCS/CTC***预警方法，其特征在于，所述的P％为15％，Q％为30％。
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