基于报文监测的DCS通讯故障智能诊断系统及诊断方法与流程

本发明涉及核电dcs通讯，尤其涉及一种基于报文监测的dcs通讯故障智能诊断系统及诊断方法。

背景技术：

1、随着核电dcs（分布式控制系统）的广泛应用，现场通常需要与多个第三方系统进行数据通讯，这些系统采用modbus tcp/rtu、tcp/ip等多种工业通讯协议与dcs进行数据交互。在核电这种高可靠性要求的工业现场，通讯链路的稳定性和故障快速定位能力至关重要。一旦通讯异常，可能导致重要参数无法正常采集或控制指令无法正确执行，直接影响机组的安全稳定运行。

2、目前，现场运维人员主要采用传统的网络抓包工具（如wireshark）进行通讯故障排查。这种方式虽然能够捕获网络报文，但存在明显的技术局限性：

3、首先，抓包工具需要人工配置网络接口和协议参数，对运维人员的专业要求较高，尤其是涉及网络协议栈和工业通讯协议的理解和应用；

4、其次，捕获的报文以原始十六进制形式呈现，需要技术人员手动解析功能码、寄存器地址、异常码等信息，解析效率低且容易出错，特别是在报文数量庞大时，人工分析耗时耗力；

5、第三，对于通讯闪发故障（瞬时异常后快速恢复）这类难以复现的问题，传统工具难以实现连续监测和自动诊断，往往需要运维人员长时间值守，增加了工作负担，效率低下；

6、第四，当需要模拟测试或故障复现时，需要搭建额外的测试环境，操作复杂且耗时，影响故障排查效率；

7、此外，在核电dcs通讯网络中，还存在一些特殊的技术挑战：通讯链路通常采用冗余配置，传统工具难以同时监测主备链路状态；通讯协议版本多样，不同厂家的设备可能存在协议差异，增加了协议解析的复杂性；现场环境复杂，通讯干扰因素多，需要工具具备抗干扰能力和误码识别能力；通讯数据量大，需要工具具备高效的数据处理和存储能力。

8、基于上述现状，核电现场亟需一种能够自动识别协议、智能解析报文、在线监测通讯状态、支持模拟测试、具备历史数据分析和告警功能的专用诊断工具，以提升通讯故障排查效率，应对并解决通讯问题的技术门槛和工作难度，保障核电dcs系统的稳定运行。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是：提供一种基于报文监测的dcs通讯故障智能诊断系统及诊断方法，实现通讯报文的自动捕获和智能解析，降低对运维人员的技术要求，提高故障排查效率；实现对通讯闪发故障的连续监测和自动记录，解决瞬时异常难以复现的问题；提供模拟测试功能，简化测试环境搭建，支持故障场景复现和验证。

2、本发明提供了一种基于报文监测的dcs通讯故障智能诊断系统，包括：

3、报文捕获模块，部署于dcs网络交换机镜像端口，用于实时捕获dcs与第三方系统之间的通讯报文；

4、协议识别与解析模块，连接报文捕获模块，用于自动识别通讯协议类型并将十六进制报文解析为结构化的数据格式；

5、通讯质量监测模块，连接协议识别与解析模块，用于实时统计通讯质量指标并将监测的数据以时间序列方式存储；

6、异常检测与诊断模块，连接通讯质量监测模块，用于自动检测通讯异常并进行初步诊断；所述异常检测与诊断模块集成ai智能诊断分析模块，所述ai智能诊断分析模块通过对系统长期积累的历史通讯报文、已记录的故障案例及处置结果进行机器学习，构建故障知识库；当现场出现规则无法明确界定、或多个异常并发交织的复杂疑难故障时，ai智能诊断分析模块自动触发；

7、数据存储与管理模块，用于存储捕获的报文、解析结果、监测数据、异常记录；

8、模拟测试模块，用于模拟第三方系统或dcs的通讯行为，支持故障场景复现和功能验证；

9、系统管理模块，用于系统配置、用户管理、权限控制、日志记录；

10、人机交互模块。

11、作为进一步地技术方案，所述报文捕获模块配置有过滤规则，根据源ip、目的ip、协议类型、端口号进行报文过滤。

12、作为进一步地技术方案，所述ai智能诊断分析模块通过综合分析实时数据与上下文特征、网络拓扑状态及相关参数的历史趋势，与知识库中的对应数据进行匹配和推理，输出最可能的故障根因排序及置信度，并基于相似历史案例提供具体的排查步骤指导意见。

13、作为进一步地技术方案，所述通讯质量监测模块监测的关键指标包括：丢包率、响应时间、通讯成功率、重传次数、异常报文比例。

14、作为进一步地技术方案，所述通讯质量监测模块内置阈值告警机制，当某项指标超过预设阈值时，自动触发告警，并发送至运维终端。

15、本发明提供了一种基于报文监测的dcs通讯故障智能诊断方法，包括以下步骤：

16、步骤1：实时捕获dcs与第三方系统之间的通讯报文，捕获的报文进行存储，同时生成时间戳和序列号；

17、步骤2：根据报文特征自动识别协议类型，将十六进制报文解析为结构化数据格式；

18、步骤3：基于解析后的报文，实时统计通讯质量指标；

19、步骤4：启动基于规则的诊断引擎，将实时监测到的异常事件与预设的故障特征规则库进行匹配，匹配成功后，直接输出与该规则对应的已知故障类型和预设的处置建议；

20、当基于规则的诊断引擎无法匹配到确定的故障类型，或识别出多个故障类型并发、冲突的复杂场景时，触发ai的智能诊断分析；具体包括：

21、提取故障时间窗口前后的多维上下文特征数据，构建一个综合特征向量；

22、将所述综合特征向量输入到预先训练好的故障诊断模型中；所述故障诊断模型是利用系统长期运行积累的历史通讯报文数据、已标注的故障案例及对应的处置措施记录作为训练样本集，进行机器学习训练而构建的；

23、所述故障诊断模型对输入的特征向量进行计算，将其与内部习得的故障知识库中的模式进行相似度匹配和逻辑推理，输出最可能的一个或多个故障根因的排序列表，并附上每个故障根因的置信度评分；

24、从知识库中调取与排序最高的故障根因相对应的一个或多个相似历史案例，输出基于该案例的、可操作的具体排查步骤指导；

25、步骤5：对于输出的疑似故障根因，在隔离环境或有安全防护的生产旁路环境中执行验证操作；

26、步骤6：将诊断过程中的技术信息转换为业务运维人员可理解的语言和图景进行呈现，并完成系统知识的自动沉淀。

27、作为进一步地技术方案，所述步骤3具体包括：

28、计算反映通讯链路、协议交互及设备状态的多维度关键性能指标，将计算得到的各项性能指标以时间序列形式写入时序数据库存储，每条记录关联对应的时间窗标识；将每个时间窗内的各项性能指标，与为该指标预设的多级告警阈值进行比对；当任一指标值逾越其对应的预警阈值或告警阈值时，生成告警事件，并推送至运维终端。

29、作为进一步地技术方案，所述综合特征向量包括：当前与历史的通讯质量指标序列、相关节点的网络拓扑位置关系、关联寄存器的数值变化趋势、环境状态参数。

30、作为进一步地技术方案，所述步骤5具体包括：

31、提供一个图形化配置界面，接收用户设定的模拟参数，所述参数至少包括：模拟设备的ip地址、mac地址、端口号、拟采用的通讯协议类型、以及要模拟的数据点信息；

32、根据所述模拟参数，构建并启动一个软件模拟节点，该节点能完全逼真地模拟第三方系统或dcs系统的正常或异常通讯行为；所述异常通讯行为至少包括：响应超时、返回特定异常码、周期性丢包、发送错误格式报文；

33、在模拟环境中，令所述模拟节点按照步骤4推导出的故障根因所对应的行为模式运行，并与被测试的真实系统进行交互，观察测试结果与原始故障现象是否一致；

34、记录整个测试过程中收发的所有报文，并自动生成一份比对测试报告，报告中明确指出模拟故障现象与原始故障现象的一致程度，从而对诊断结论进行证实或证伪。

35、作为进一步地技术方案，所述步骤6具体包括：

36、步骤6-1：基于web界面，执行以下可视化呈现：

37、构建dcs与第三方系统间的全链路拓扑图，并以动态流向线及流动光点的方式，实时绘制两个系统间的通讯交互过程；

38、响应于用户对拓扑图中任一节点或连线的点击操作，以弹窗形式展示对应于该次通讯交互的、经业务语言封装的通讯业务包信息；

39、针对同一寄存器或变量，基于时序绘制数值变化曲线，直观展示两个系统间交互信息的历史波动情况与实时对比；

40、步骤6-2：故障案例的自动归档与知识库更新：

41、将一次完整的诊断任务中产生的所有数据，包括从步骤1的原始告警触发报文、步骤4的故障根因及置信度、步骤5的模拟验证结论、到最终采取的处置措施及效果反馈，进行关联打包；

42、将所述关联打包的数据作为一个新的带标签训练样本，存入数据存储与管理模块的案例知识库中；

43、触发ai诊断模型的增量学习或周期性重训练机制，利用包含新案例的扩充样本集对模型进行优化，使系统的诊断准确率和泛化能力持续增强。

44、与现有技术相比，本发明的一种基于报文监测的dcs通讯故障智能诊断系统及诊断方法，具有如下有益效果：

45、提高故障诊断效率：通过自动报文捕获和智能解析，将传统人工分析耗时大幅缩短，大幅提升故障排查效率。

46、增强故障捕获能力：实现对通讯闪发故障的连续监测和自动记录，解决了瞬时异常难以复现的技术难题。

47、提升通讯质量评估能力：提供多维度通讯质量指标统计，支持量化评估和趋势分析，为预防性维护提供数据支撑。

48、简化测试验证流程：通过模拟测试功能，无需搭建复杂测试环境，即可快速验证通讯配置和复现故障场景。

49、降低运维技术要求：图形化操作界面和自动化诊断功能，降低了对运维人员的协议知识要求，本系统实现通讯过程透明化，将原本对用户不可见的底层数据链路转化为清晰可见的通讯过程，解决了数据链路不可见的问题。实现数据语义可读化，通过自动解析，将晦涩的二进制数据包转换为普通人可认知的、语义明确的业务信息，降低了对用户专业知识的要求。普通运维人员即可完成大部分故障排查工作。

50、提高系统可靠性：通过异常自动告警和历史数据分析，实现故障预警和根因定位，减少故障发生概率和影响范围。

51、具有良好的扩展性：系统采用模块化设计，支持协议扩展和功能定制，可适应不同工业场景的通讯诊断需求。