摘要
本发明涉及故障定位技术领域,用于解决现有技术中故障事件定位的系统具有局限性,并且无法适应动态变化的问题。对此本发明提供了一种基于拓扑模型追踪分析故障事件定位方法,包括所述步骤:S1:基于系统信息构建拓扑模型并设置边权值;S2:利用时间序列数据追踪故障传播路径,更新路径权值;S3:用最短路径算法优化故障传播路径,其中最短路径算法采用A*算法,结合机器学习验证故障源;S4:输出故障源节点、相关路径信息及置信度评估。本发明所记载的方法适用于多种复杂网络系统,通用性和扩展性强,并且能通过动态更新拓扑模型边权值、实时追踪路径和机器学习模型适应系统拓扑结构与运行状态的动态变化,始终维持较高定位准确性和效率。
技术关键词
事件定位方法
机器学习模型
分析故障
故障传播路径
源节点
无监督学习
监督学习模型
历史故障数据
时间序列特征
列表
天然气管道网络
多路径
邻居
加权平均法
动态更新
算法
剔除噪声
路径特征
系统为您推荐了相关专利信息
网络运营商信息
计算机可执行指令
机器学习模型
特征工程
判断方法
光谱测量方法
高速光电探测器
驱动信号
声波
电信号
谐振频率检测方法
低频段
信号
频率检测装置
扬声器
自动泊车路径规划
智能车辆
监测环境变化
搜寻算法
三维环境模型