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小时间尺度网络中断故障识别数学建模仿真

     

摘要

中断故障识别是小时间尺度网络正常运行的关键技术,但故障识别过程易受信号强度、网络配置和服务器断开等干扰。为强化小时间尺度网络运行的稳定性,提出基于贝叶斯分类的小时间尺度网络中断故障识别数学建模方法。利用采集Agent模块获取小时间尺度网络信号,通过最大似然译码对信号完成校正处理,再根据矢量量化技术判断故障节点,完成故障区域的定位。基于此,采用小波包变换法提取故障区域特征,通过阈值修正模块判断故障类型,实现小时间尺度网络中断故障识别。仿真结果表明,所提模型的置信度高、识别效率高,具有更好的容错性能。

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