随着以太网及TCP/IP越来越多地进入控制领域,以太网目前已经具备作为工业化的现场设备级实时控制网络的能力。世界先进发达国家及各个现场总线组织和机构均结合各自的特点,对以太网引入予以巨大的投入,同时纷纷推出了基于以太网的工业控制系统计划。在此方面,我国也给予了极大的重视,并已经在以太网工业控制网络的工程应用中予以重点项目立项。 商用以太网中出现少数的错误数据包可能不会对网络信息传送造成大的影响,但在一个控制系统中仅仅一个寻常的差错控制数据也很可能引发一次严重的事故。因此,工业以太网必须加强对网络故障进行研究和及时诊断以解决工业可靠性问题。 网络流量能准确反映工业以太网的状况,同时异常流量也会对网络造成影响。过高的网络流量将会带来频繁的数据包碰撞和网络延时,所以准确而又实时地检测出以太网流量的异常,将为工业以太网的正常工作提供保证。 已报道的以太网流量检测所采用的排队网络流量模型,已经不能准确描述当今网络流量的特性,在检测的实时性方面也不能很好地满足要求,另外,已报道的单机检测系统很难在具有复杂拓扑结构的工业以太网中发挥作用。 论文以此为背景,设计了基于自相似模型的分布式工业以太网实时检测系统。该系统采用了自相似流量模型,本文对自相似参数估计算法进行了改进,使得算法的时间复杂度由O(n)降低到O(1),并且设计了Hurst参数的均值自适应评估算法。在具体实现方面,该系统采用了分布式的架构,具体通过C/S结构实现。Linux端客户端负责实时收集其所在网段的网络流量数据,并将分析和处理过的数据和报警信息发送到Windows端服务器;而Windows端服务器负责综合并显示所有Linux端客户端的信息,另外还要提供一些基本参数设置功能,这些都通过友好的界面提供给用户。通过对该系统在检测时间和准确性等方面进行的测试,结果表明该系统具有实时、耗时少和检测准确性高的特点。该系统已在杭州钢铁厂的网络测试中得到了应用。