导读:本文包含了故障管理模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:网络故障,可信,管理模型
故障管理模型论文文献综述
禹良慧[1]（2018）在《可信的网络故障管理模型研究》一文中研究指出互联网络规模快速膨胀,网络及其服务呈现异构化和多样化,管理网络故障已成为十分复杂而困难的工作,特别是在网络故障管理可信性受到严峻挑战。本文通过分析网络管理模型,结合可信的网络故障管理设计原则,给出一种可信网络故障管理模型,并探究模型的管理流程,以此阐明网络故障管理可信。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2018年11期）
迟安琦[2]（2018）在《基于BIM和传感器的复杂HVAC系统智能故障管理决策辅助模型》一文中研究指出运营维护(Operation and Maintenance,后文简称运维)管理是工程项目管理的重要环节。研究结果显示,一个建筑85%的全寿命周期成本发生在建设完成后即运维管理阶段。对于大型商用建筑而言,HVAC(Heating,Ventilation and Air Conditioning,暖通空调)系统监控与维护是建筑物运维管理阶段的主要工作。HVAC系统高效率、无故障运行不但能降低建筑物能源消耗,对建筑可持续发展产生积极影响,还能为建筑物使用者提供舒适健康的生活环境,降低企业的运维成本。随着建筑业的飞速发展及人们对室内环境需求的日益提高,HVAC系统的体量及复杂程度不断增加。智能建筑理念的推广及楼宇自控技术的不断成熟虽然能在一定程度上对HVAC系统运行状态进行检测及实现故障自动报警,但其难以检测出与HVAC系统工作效率相关的故障,故障定位的及时性及准确性主要依赖于运维管理人员的工作经验。其次,HVAC系统故障处理工作涉及对楼层空间信息,设备产品参数,设备运行数据等大量信息进行分析,这些信息通常分散各处并以纸质或电子文档等不同存储方式保存,信息缺失,冗余的现象比比皆是。此外,HVAC系统故障定位需要运维管理人员对建筑物及HVAC系统分布有较强的叁维想象能力,随着建筑物、HVAC系统结构复杂程度和体量的增加,光靠二维平面图纸,即使工作经验丰富的运维管理人员也很难在短时间内构建出叁维立体空间,这些都无疑造成了大型HVAC系统故障处理工作效率低下的现状。因此,有必要从故障定位自动化、信息集成化及可视化叁个方面探索HVAC系统故障处理的新方案。现阶段提出的HVAC系统故障检测与诊断技术,大多数都专注于通过构建复杂数学模型识别空气处理单元或可变风量箱等组件级别的故障。但因其算法,工作流程以及信息交换的高度复杂性而难以作为辅助运维管理人员的决策工具。针对整体建筑级别的HVAC系统故障定位方法,综合提高故障定位信息集成化及可视化的研究较少甚至缺失。信息可视化及集成化是BIM(Building Information Modeling,建筑信息模型)技术主要特点之一,自2005年起,应用BIM及传感技术提高运维管理水平的研究越来越多,但这些研究通常具有较强的针对性,很难同时实现数据可视化、集成化及定位自动化,且应用在HVAC系统故障处理中的研究少之又少。可见BIM及传感技术在HAVC系统故障自动检测及定位方面有较高的应用潜力,且相关方面的研究存在较大的空间。本文在此研究背景下,通过大量文献研究及实地访问提出基于BIM和传感技术的集成解决方案,并开发原型系统即智能故障定位系统。在现有树结构网络故障诊断及定位算法的基础上引入BIM技术及传感技术,拓展HVAC系统故障处理的思路,解决现有问题。从本文的框架来看,分为绪论、相关理论分析、智能故障定位系统建立、案例分析及结论五个部分。首先,介绍了本文研究了研究背景、意义、内容、研究方法及创新点;其次,介绍了HVAC系统、传感器和自动检测技术、BIM及树结构网络故障诊断及定位算法即FLoc算法的相关概念,为下文智能故障定位系统的构建打好理论基础;此后,提出HVAC系统故障检测及定位方法框架,并详细说明各模块功能及开发方式;最后,开展实验对智能故障定位系统进行测试,并通过小组讨论,评价BIM及传感技术集成解决方案的应用前景,针对评价结果对本研究实践贡献、理论贡献、优缺点、及未来研究展望做了总结。与现阶段HVAC系统故障检验的研究方向不同,本文着眼于将BIM和传感技术应用于HVAC故障处理工作中,从运维管理的角度出发,在整体建筑层面上,综和提高信息集成化、可视化、定位自动化叁个方面。对运维管理人员的实地访问,及原型系统的现场测试,能够从深层次挖掘HVAC系统故障处理工作存在的问题,BIM和传感技术在该项工作中的应用潜力,以及信息集成化、可视化及故障定位自动化叁方面对HVAC系统故障处理工作效率提升的程度。能够为BIM及传感技术在HVAC系统故障处理工作中的推广应用及后续研究提供参考。(本文来源于《东北财经大学》期刊2018-11-01）
平金珍,王茜,班娅萌[3]（2018）在《基于Markov模型的分布式电源故障管理研究》一文中研究指出在分析马尔可夫(Markov)模型的基础上,构建了以Markov模型为主体的分布式电源故障预测模型。该模型以系统智能体为载体,以多传感器信息融合为依托,实现了序列化的故障推测过程。为保证预测的准确性,又增加了神经网络算法,从而提高了预测的精度,保证了系统的可靠性。(本文来源于《电源技术》期刊2018年02期）
冯嘉美[4]（2016）在《基于数据挖掘技术的电信网络故障管理模型的研究和应用》一文中研究指出现今是信息爆炸和网络飞速发展的时代,人们越来越依赖电信网络。一旦电信网络发生故障,人们的工作、生活就会受到严重的影响。因此使用数据挖掘技术对电信网络进行故障预测对于提高网络系统的可靠性具有重要意义。本文以某电信公司的网络服务告警日志作为研究基础,充分挖掘告警日志特征,对网络整体的运行状况展开故障预测研究,主要的工作如下:1、构建告警日志数据集。告警日志数据集的构建由告警日志数据的采集与告警数据预处理两个阶段组成。以syslog方式采集网络设备位置、设备类型、故障的事件类型、故障的日志、故障的告警等级等多种来源数据,构建告警数据库。2、本文改进了传统随机森林算法,提出了全局优化的随机森林预测模型,该模型针对传统的随机森林在训练优化过程中目标函数的不一致以及未剪枝导致占用存储空间过大的问题,提出了一种全局化的优化方法和剪枝方法。3、本文分别采用传统随机森林和全局优化的随机森林算法来建立故障预测模型,并同基于概率统计的Bayes算法以及神经网络算法建立的预测模型作对比实验。四个不同的算法模型通过训练与优化分别得到最终的优化模型,分别用同一个数据集进行预测实验。实验表明,集成学习方法的预测效果明显优于随机森林算法和基于概率统计的贝叶斯算法。此外,全局优化的随机森林预测模型的性能比传统随机森林算法预测模型预测效果更好,并且解决了传统随机森林未剪枝导致占用存储空间过大的问题,提高了算法运行效率。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2016-11-30）
袁静,刘立卫[5]（2014）在《故障管理系统告警信息处理模型及技术要求》一文中研究指出基于现网告警集中监控要求,梳理及建立了故障管理系统告警标准化信息处理模型,包括告警数据模型和告警数据处理模型,并进一步分析及明确系统告警标准化处理的关键环节,形成了故障管理系统告警数据处理技术架构以及后续应重点考虑的系统处理机制等要求,从而提升系统的可靠性和可扩展性。(本文来源于《电信工程技术与标准化》期刊2014年11期）
张思拓,吴柳,蔡耀广,程小蓉,魏畅[6]（2014）在《基于告警关联的数据网络故障管理模型研究》一文中研究指出为实现基于告警关联的数据网络故障管理,文章建立了3种关联场景,并进行了系统网管的自主研发,通过对不同告警关联的分析,有效地识别对数据网络故障的产生具有主要影响作用的告警,实现了对故障的快速定位、诊断,并及时排除故障。系统在实际中的应用,为现实网络的网管提供了指引性的方法和路线。(本文来源于《电力信息与通信技术》期刊2014年04期）
王永[7]（2011）在《基于移动代理的网络故障管理模型及性能分析》一文中研究指出网络故障管理是衡量网络管理效率高低的重要指标之一,对设计高效的网络管理方案有着非常重要的意义。随着互联网的建设与蓬勃发展,网络在各行各业应用越来越广泛,与我们的日常生产生活联系更加密切。因此,现代网络的规模持续扩大,又由于应用行业领域多种多样,使得网络的构成复杂性越来越高,网络的异构性程度不断增加,这对计算机网络的可扩展性、可靠性以及灵活性方面提出了更高的要求,然而,传统基于SNMP协议的Client/Server(C/S)集中式配置的网络故障管理模式在这些方面表现出明显的不足。移动代理具有智能性,改善了这些方面的不足,为网络故障管理开辟了一个合理有效的新方向。未来的网络管理方案,结合移动代理技术和现有SNMP协议的网管技术,不仅可以充分利用现有网络设备资源,节省投资,而且方便网管系统的更新。论文首先分析了网络故障管理和移动代理相关技术的研究现状,总结当前网络故障管理系统在灵活性,效率和性能等方面表现的不足以及移动代理在网络故障管理方面的优势,接着引入了一种针对基于SNMP协议的Client/Server(C/S)和移动代理的网络故障管理模型的一般分析模型,用于定量评估不同情况下基于SNMP协议的Client/Server(C/S)和移动代理这两种方法的性能,包括网络传输流量和运行时间。本文详细描述了它们的性能分析过程。本文提出两种基于SNMP协议和移动代理技术的混合网络故障管理模型——MA-C模型和MA-I模型,给出了它们的实现的基本步骤并对这两种模型进行性能分析。通过理论分析和实验证明,本文提出的模型特别是MA-I模型,相比较传统基于SNMP协议的C/S集中式配置的网络故障管理模式,效率得到提升。本文中的工作为后来建立和实施基于移动代理的网络故障管理方案提供了很好的分析和评估依据。(本文来源于《大连海事大学》期刊2011-06-01）
何长林,党小超[8]（2011）在《一种基于SNMP的分布式网络故障管理模型》一文中研究指出网络技术与应用的飞速发展对网络管理形成了挑战。有效可行的网络管理系统将是确保网络正常运行的很重要的方法。通过对SNMP与网络故障管理的分析,设计了基于SNMP的分布式网络故障管理系统模型。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2011年10期）
吴永明,吴晟[9]（2010）在《一种分布式智能网络故障管理模型》一文中研究指出随着网络规模的复杂化和异构化,为了提高网络故障管理水平,在传统的网络管理技术的基础上,通过把网络分布式技术和智能技术结合在一起,提出了一种基于智能移动代理的网络故障管理模型,分析了该模型的结构、功能特点以及设计过程,并对网络管理数据流量和性能进行了分析,降低了网络管理开销。(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2010年01期）
智勇,黄海平,王汝传,孙正林[10]（2009）在《网络故障管理中基于模型驱动的移动代理应用》一文中研究指出目前传统的网络管理都是采用集中式方式,存在很多缺陷,例如执行效率低下。文中针对传统网络管理系统的不足,提出了一种新的网络故障管理模式,并在此基础上介绍了一种基于心理学"刺激-反应"原理的模型驱动的移动代理开发方法。通过对该心理学原理的模拟,来指导移动代理的开发,并将"刺激-反应"模型贯穿移动代理开发中的分析、设计及实现过程。最后将移动代理应用到网络故障管理的实例中,并详细介绍了基于模型驱动的移动代理在网络故障管理中应用的开发过程。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2009年10期）
故障管理模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
运营维护(Operation and Maintenance,后文简称运维)管理是工程项目管理的重要环节。研究结果显示,一个建筑85%的全寿命周期成本发生在建设完成后即运维管理阶段。对于大型商用建筑而言,HVAC(Heating,Ventilation and Air Conditioning,暖通空调)系统监控与维护是建筑物运维管理阶段的主要工作。HVAC系统高效率、无故障运行不但能降低建筑物能源消耗,对建筑可持续发展产生积极影响,还能为建筑物使用者提供舒适健康的生活环境,降低企业的运维成本。随着建筑业的飞速发展及人们对室内环境需求的日益提高,HVAC系统的体量及复杂程度不断增加。智能建筑理念的推广及楼宇自控技术的不断成熟虽然能在一定程度上对HVAC系统运行状态进行检测及实现故障自动报警,但其难以检测出与HVAC系统工作效率相关的故障,故障定位的及时性及准确性主要依赖于运维管理人员的工作经验。其次,HVAC系统故障处理工作涉及对楼层空间信息,设备产品参数,设备运行数据等大量信息进行分析,这些信息通常分散各处并以纸质或电子文档等不同存储方式保存,信息缺失,冗余的现象比比皆是。此外,HVAC系统故障定位需要运维管理人员对建筑物及HVAC系统分布有较强的叁维想象能力,随着建筑物、HVAC系统结构复杂程度和体量的增加,光靠二维平面图纸,即使工作经验丰富的运维管理人员也很难在短时间内构建出叁维立体空间,这些都无疑造成了大型HVAC系统故障处理工作效率低下的现状。因此,有必要从故障定位自动化、信息集成化及可视化叁个方面探索HVAC系统故障处理的新方案。现阶段提出的HVAC系统故障检测与诊断技术,大多数都专注于通过构建复杂数学模型识别空气处理单元或可变风量箱等组件级别的故障。但因其算法,工作流程以及信息交换的高度复杂性而难以作为辅助运维管理人员的决策工具。针对整体建筑级别的HVAC系统故障定位方法,综合提高故障定位信息集成化及可视化的研究较少甚至缺失。信息可视化及集成化是BIM(Building Information Modeling,建筑信息模型)技术主要特点之一,自2005年起,应用BIM及传感技术提高运维管理水平的研究越来越多,但这些研究通常具有较强的针对性,很难同时实现数据可视化、集成化及定位自动化,且应用在HVAC系统故障处理中的研究少之又少。可见BIM及传感技术在HAVC系统故障自动检测及定位方面有较高的应用潜力,且相关方面的研究存在较大的空间。本文在此研究背景下,通过大量文献研究及实地访问提出基于BIM和传感技术的集成解决方案,并开发原型系统即智能故障定位系统。在现有树结构网络故障诊断及定位算法的基础上引入BIM技术及传感技术,拓展HVAC系统故障处理的思路,解决现有问题。从本文的框架来看,分为绪论、相关理论分析、智能故障定位系统建立、案例分析及结论五个部分。首先,介绍了本文研究了研究背景、意义、内容、研究方法及创新点;其次,介绍了HVAC系统、传感器和自动检测技术、BIM及树结构网络故障诊断及定位算法即FLoc算法的相关概念,为下文智能故障定位系统的构建打好理论基础;此后,提出HVAC系统故障检测及定位方法框架,并详细说明各模块功能及开发方式;最后,开展实验对智能故障定位系统进行测试,并通过小组讨论,评价BIM及传感技术集成解决方案的应用前景,针对评价结果对本研究实践贡献、理论贡献、优缺点、及未来研究展望做了总结。与现阶段HVAC系统故障检验的研究方向不同,本文着眼于将BIM和传感技术应用于HVAC故障处理工作中,从运维管理的角度出发,在整体建筑层面上,综和提高信息集成化、可视化、定位自动化叁个方面。对运维管理人员的实地访问,及原型系统的现场测试,能够从深层次挖掘HVAC系统故障处理工作存在的问题,BIM和传感技术在该项工作中的应用潜力,以及信息集成化、可视化及故障定位自动化叁方面对HVAC系统故障处理工作效率提升的程度。能够为BIM及传感技术在HVAC系统故障处理工作中的推广应用及后续研究提供参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
故障管理模型论文参考文献
[1].禹良慧.可信的网络故障管理模型研究[J].计算机产品与流通.2018
[2].迟安琦.基于BIM和传感器的复杂HVAC系统智能故障管理决策辅助模型[D].东北财经大学.2018
[3].平金珍,王茜,班娅萌.基于Markov模型的分布式电源故障管理研究[J].电源技术.2018
[4].冯嘉美.基于数据挖掘技术的电信网络故障管理模型的研究和应用[D].北京邮电大学.2016
[5].袁静,刘立卫.故障管理系统告警信息处理模型及技术要求[J].电信工程技术与标准化.2014
[6].张思拓,吴柳,蔡耀广,程小蓉,魏畅.基于告警关联的数据网络故障管理模型研究[J].电力信息与通信技术.2014
[7].王永.基于移动代理的网络故障管理模型及性能分析[D].大连海事大学.2011
[8].何长林,党小超.一种基于SNMP的分布式网络故障管理模型[J].电脑编程技巧与维护.2011
[9].吴永明,吴晟.一种分布式智能网络故障管理模型[J].贵州大学学报(自然科学版).2010
[10].智勇,黄海平,王汝传,孙正林.网络故障管理中基于模型驱动的移动代理应用[J].计算机技术与发展.2009