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    基于深度殘差算法的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺

    2022-06-15 09:06:26黃海艇呂從飛
    電子設(shè)計工程 2022年11期
    關(guān)鍵詞:工控殘差深度

    黃海艇,呂從飛,劉 燁

    (1.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中心(上海)有限公司,上海 200120;2.江蘇杰瑞信息科技有限公司,江蘇連云港 222000)

    目前我國已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代,云計算技術(shù)得到了發(fā)展,工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)儲存變得至關(guān)重要[1]。目前研究的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺存在監(jiān)測召回率過低,而且監(jiān)測時間過長[2]。

    深度殘差算法是一種有效的檢測算法,通過深度分析數(shù)據(jù),實現(xiàn)信息監(jiān)測。綜上所述,文中基于深度殘差算法研究了一種新的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺,首先運用自適應(yīng)方法對網(wǎng)絡(luò)云數(shù)據(jù)進行儲存優(yōu)化,結(jié)合平衡調(diào)度法建立網(wǎng)絡(luò)儲存異常的自動監(jiān)測模型。利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)た鼐W(wǎng)絡(luò)中心數(shù)據(jù)進行訪問,采用深度殘差法對數(shù)據(jù)進行分析,通過交叉數(shù)據(jù)編譯法構(gòu)建數(shù)據(jù)交互模型,并對數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分布分析計算,得出智能監(jiān)測結(jié)果,實現(xiàn)對儲存異常的智能監(jiān)測。

    1 智能監(jiān)測平臺架構(gòu)

    工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺主要包括用戶存儲管理和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測管理兩大模塊[3-4]?;谏疃葰埐钏惴ǖ墓た鼐W(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 基于深度殘差算法的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺結(jié)構(gòu)

    觀察圖1 可知,用戶存儲管理模塊通過對工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分配權(quán)限來監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)用戶。管理的權(quán)限包括工控網(wǎng)絡(luò)用戶的注冊、登錄以及用戶的隱私數(shù)據(jù)存儲,不同的管理內(nèi)容對應(yīng)不同的角色權(quán)限,以此控制用戶瀏覽網(wǎng)絡(luò)頁面的次數(shù)和時限。同時,對工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫實行分塊監(jiān)測,易于工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺后期擴展,確保網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)簡潔,不復(fù)雜[5-6]。除此之外,用戶存儲管理模塊可監(jiān)測工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)表的生成,數(shù)據(jù)由網(wǎng)絡(luò)平臺不同角色、智能監(jiān)測平臺監(jiān)測權(quán)限、工控網(wǎng)絡(luò)智能監(jiān)測項目等組成,工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)表可協(xié)助監(jiān)測平臺監(jiān)測工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),并實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的批量導(dǎo)入。通過批量導(dǎo)入功能可導(dǎo)入智能監(jiān)測平臺出現(xiàn)異常前的原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),并對工控網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)存儲情況進行自動審核,通過審核的結(jié)果找出工控網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)異常的數(shù)據(jù),根據(jù)異常數(shù)據(jù)極值進行瀏覽、查詢并計算[7-8]。

    網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測管理模塊是工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺結(jié)構(gòu)的核心。根據(jù)工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲類型對工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)存儲,網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測管理模塊包括工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理、工控設(shè)備管理、網(wǎng)絡(luò)自檢管理、工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資料分析、工控網(wǎng)絡(luò)異常系統(tǒng)設(shè)置、以及工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)采集管理。工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理模塊可處理智能監(jiān)測平臺異常數(shù)據(jù)邏輯,網(wǎng)絡(luò)自檢模塊主要檢測工控網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)層的控制請求,通過表現(xiàn)層接口訪問工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)邏輯層[9-10]。工控網(wǎng)絡(luò)異常系統(tǒng)設(shè)置模塊可訪問網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫,并采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫內(nèi)的異常數(shù)據(jù)參數(shù),調(diào)用網(wǎng)絡(luò)控制層接口,用以傳輸工控網(wǎng)絡(luò)異常存儲的原始數(shù)據(jù),通過工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資料分析模塊返回存儲的異常數(shù)據(jù),等待工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺的響應(yīng),各個子模塊之間保持松散的耦合關(guān)系,為智能監(jiān)測平臺提供數(shù)據(jù)存儲調(diào)度的跳數(shù)。

    監(jiān)測平臺接口如圖2 所示。

    圖2 監(jiān)測平臺接口

    2 智能監(jiān)測平臺工作流程

    深度殘差法是一種深度學(xué)習(xí)方法,在分析結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)處理中具有很重要的應(yīng)用意義。工控網(wǎng)絡(luò)中心云計算的數(shù)據(jù)安全儲存對大數(shù)據(jù)技術(shù)十分重要,要實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)儲存的數(shù)據(jù)安全、智能檢測,首先需要構(gòu)建云計算儲存數(shù)據(jù)的訪問模型,采用交叉數(shù)據(jù)編譯法構(gòu)建數(shù)據(jù)交互模型,用負載均衡模型對結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化設(shè)計,對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行分布結(jié)構(gòu)檢測和數(shù)據(jù)儲存分析,利用智能壓縮多工控網(wǎng)絡(luò)中心云計算儲存數(shù)據(jù)進行特征提取和數(shù)據(jù)挖掘,結(jié)合自適應(yīng)控制方法構(gòu)建工控網(wǎng)絡(luò)儲存異常智能檢測平臺結(jié)構(gòu)[11-12]。

    利用正態(tài)分布法建立概率模型,如下:

    考慮到網(wǎng)絡(luò)中心服務(wù)器的負載情況,結(jié)合自適應(yīng)均衡控制法則,可以得出云數(shù)據(jù)的儲存關(guān)聯(lián)規(guī)則:

    其中,j代表特征值個數(shù),根據(jù)特征向量與λ1,λ2,…,λn的相關(guān)性,構(gòu)建數(shù)據(jù)特征相關(guān)性的分布矩陣Y=[y1,y2,…,yt],在以其中的儲存數(shù)據(jù)節(jié)點為基礎(chǔ)副本,形成新的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)映射:

    式中,xmi為各服務(wù)器的當(dāng)前負載,數(shù)據(jù)副本為N,服務(wù)器數(shù)據(jù)庫內(nèi)的數(shù)據(jù)分布副本為:

    在數(shù)據(jù)庫中載入新的數(shù)據(jù)模塊,得到服務(wù)器存儲數(shù)據(jù)的綜合負載為:

    其中,w1~w4為慣性比例系數(shù),Ci為均衡負載比,Di表示混合數(shù)據(jù)集,Mi為時間周期。將新的數(shù)據(jù)集X,歸入C簇數(shù)據(jù)中,數(shù)據(jù)規(guī)模為n,可以得到隨機分布特征:

    由此得到移動網(wǎng)絡(luò)中心云計算數(shù)據(jù)存儲自動監(jiān)測的優(yōu)化模型,根據(jù)數(shù)據(jù)鏈路μ的隨機分布特征,得出監(jiān)測結(jié)果,根據(jù)計算結(jié)果可實現(xiàn)工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)儲存異常監(jiān)測。

    工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測流程如圖3 所示。

    圖3 基于深度殘差算法的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺工作流程

    圖3 中,第一步,采集工控網(wǎng)絡(luò)存儲的異常數(shù)據(jù)。工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺的異常數(shù)據(jù)采集是智能監(jiān)測平臺實現(xiàn)實時監(jiān)測的基礎(chǔ),所以該文設(shè)計了智能監(jiān)測平臺的工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)管理模塊,通過該模塊進入工控網(wǎng)絡(luò)采集設(shè)置界面,工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺對監(jiān)測設(shè)備設(shè)置異常數(shù)據(jù)參數(shù)、批量異常數(shù)據(jù)參數(shù)上傳與緩存,自動從工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中采集網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù),并上傳到工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺的本地數(shù)據(jù)庫中,實現(xiàn)工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)的自動導(dǎo)入[13-14]。當(dāng)遇到網(wǎng)絡(luò)延遲、擁塞或者網(wǎng)絡(luò)卡頓等特殊情況時,可通過縮短數(shù)據(jù)輸入間隔實現(xiàn)工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)的及時監(jiān)測,從而提升獲取工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)的時效性。網(wǎng)絡(luò)用戶可通過工控網(wǎng)絡(luò)前端頁面對數(shù)據(jù)采集設(shè)備進行自檢,自檢的內(nèi)容包括異常數(shù)據(jù)參數(shù)的上傳和下載以及采集的方式,這樣的設(shè)計可以提升工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)實時采集效率,靈活的異常數(shù)據(jù)采集方式可提高工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測效率。

    第二步,進行異常數(shù)據(jù)分析。可通過異常網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的時程與等值線圖來進行工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)的分析,在工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)時程分析頁面中,網(wǎng)絡(luò)用戶借助工控網(wǎng)絡(luò)終端頁面選擇需要分析的異常網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),智能監(jiān)測平臺從工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中查詢異常網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),并同時計算多個網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù),根據(jù)計算出的數(shù)據(jù)結(jié)果繪制時程線圖進行對比分析,除此之外,也可以同時疊加多種工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù),根據(jù)其時程線圖分析異常數(shù)據(jù)出現(xiàn)的原因,并繪制異常數(shù)據(jù)原因曲線圖,從而定性評估智能監(jiān)測平臺監(jiān)測的時效性和穩(wěn)定性,了解異常數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢[15]。

    第三步,建立異常數(shù)據(jù)模型和報表。根據(jù)采集到的異常數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析結(jié)果建立相應(yīng)的異常數(shù)據(jù)模型,分塊檢測模型是工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測中最常用的一種數(shù)據(jù)模型,它可綜合評估工控網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,從而判斷工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測的可靠性,利用移動網(wǎng)絡(luò)中心云計算數(shù)據(jù)計算結(jié)果可預(yù)測工控網(wǎng)絡(luò)智能監(jiān)測效果。針對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型,該智能監(jiān)測平臺可挑選不同監(jiān)測時段的工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)[16],進行統(tǒng)計分析。分析完成后,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)用戶設(shè)置的監(jiān)測時限,建立異常數(shù)據(jù)報表,可自動在該報表中生成智能監(jiān)測的異常數(shù)據(jù)最大值、最小值以及異常數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時間區(qū)間,還可以同時生成工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)的平均值,根據(jù)以上的統(tǒng)計指標(biāo),可實現(xiàn)工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測。

    3 實驗研究

    為了驗證該文設(shè)計的基于深度殘差算法的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺的監(jiān)測能力,使用該文提出的深度殘差算法與傳統(tǒng)監(jiān)測平臺(文獻[2]方法)進行實驗對比。

    通過對網(wǎng)絡(luò)中心云計算儲存數(shù)據(jù)進行正態(tài)分析,設(shè)工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)采集的時間間隔為3.5 s,設(shè)異常數(shù)據(jù)信號碼元時間長度為628 s,信號大小為2 500 kB,工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺的模糊加權(quán)聚類系數(shù)為0.16,而傳統(tǒng)的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺采集到的異常數(shù)據(jù)時間間隔為4.5 s,異常數(shù)據(jù)信號碼元時間長度為1 002 s,工控網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)顯示信號大小為2 000 kB。軟件單元主要功能設(shè)置如表1 所示。

    表1 軟件單元主要功能設(shè)置表

    監(jiān)測召回率實驗結(jié)果如圖4 所示。

    圖4 監(jiān)測召回率實驗結(jié)果

    圖4 中,通過對比實驗數(shù)據(jù)可知,該文設(shè)計的基于深度殘差算法的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺的異常數(shù)據(jù)采集時間間隔與傳統(tǒng)監(jiān)測平臺相比,縮短了1.0 s,說明傳統(tǒng)的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺的存儲數(shù)據(jù)調(diào)度能力和檢索能力較低,導(dǎo)致移動網(wǎng)絡(luò)的云計算數(shù)據(jù)存儲出現(xiàn)異常,無法實現(xiàn)工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測;而該文設(shè)計的智能監(jiān)測平臺的數(shù)據(jù)調(diào)度能力更好,異常數(shù)據(jù)信號長度與傳統(tǒng)平臺的相比,減少了374,其出現(xiàn)數(shù)據(jù)異常的情況更少,驗證了該文設(shè)計的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺的數(shù)據(jù)檢索能力較高,進而證明基于深度殘差算法的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺具有較高的監(jiān)測能力。

    4 結(jié)束語

    該文基于深度殘差算法,設(shè)計了一種工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺,詳細構(gòu)建了一個基于深度殘差算法的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺結(jié)構(gòu),介紹了深度殘差算法的概念和應(yīng)用,建立了移動網(wǎng)絡(luò)中心云計算數(shù)據(jù)存儲自動監(jiān)測的優(yōu)化模型,該模型結(jié)合深度殘差算法對工控網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)進行自適應(yīng)控制,從而形成工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測流程,通過實驗研究結(jié)果可知,文中設(shè)計的基于深度殘差算法的工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺具有較高的監(jiān)測性能,并且數(shù)據(jù)檢索能力和調(diào)度能力均優(yōu)于傳統(tǒng)工控網(wǎng)絡(luò)存儲異常智能監(jiān)測平臺。

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