通信网络故障智能检测与运维方案研究

王勇

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摘要：当下新一代通信网络全域部署，网络架构趋于异构化、业务运行趋于多元化，传统人工依托经验运维的模式适配性持续下降，运维短板逐步凸显。本文立足规模化组网运行背景，剖析传统通信网络故障运维模式的固有短板，结合人工智能技术路径设计适配异构组网的故障智能检测算法模型，搭建一体化闭环智能运维落地体系，明确运维全流程工作规范与部署细则。研究对比传统运维与智能运维的运行差异，论证智能检测技术降本、提质、增效的应用价值，可为各类复合型通信网络长效运维、故障前置防控提供可行技术方案与落地参考。

关键词：通信网络；故障检测；人工智能；智能运维；异构组网

引言

随着新一代移动通信网络、算力承载网络规模化落地组网，通信网络设备品类增多、业务链路交织叠加，多厂商设备共存、多业务并行传输成为网络运行常态，网络运行复杂度大幅提升。传统运维依托人工巡检、固定规则比对、事后被动处置开展故障管控，普遍存在故障响应滞后、故障判定偏差、人力运维成本居高不下、跨区域资源调度低效等行业痛点，难以适配当下网络高稳定、低时延、零突发的运行要求。基于人工智能技术研发故障智能检测机制，搭建全流程自动化运维体系，能够实现故障前置预警、精准溯源、闭环处置，有效补齐传统运维短板，本文限定公用骨干通信网络运维场景，针对性开展智能检测运维专项研究。

一 传统通信网络故障运维的现存问题分析

（一）故障全域定位周期较长，被动运维特征明显

传统通信网络运维依托人工分段排查、链路核验、设备点检完成故障查找，运维流程具备极强滞后性，仅能在业务中断、用户反馈后启动故障排查工作。面对多层级、异构化组网架构，人工排查链路节点繁杂、核验流程繁琐，无法快速锁定故障点位，整体故障定位耗时久。同时传统运维无前置监测预警机制，无法捕捉链路参数异变、设备工况衰减等隐性故障，大多故障发展为显性业务中断后才开展处置，进一步拉长故障定位与修复周期，持续影响网络业务平稳传输[1]。

（二）故障根因分析准确率偏低，误判冗余问题突出

现有传统运维依托固定运维规则、历史运维经验判定故障诱因，判定逻辑较为单一，仅能识别线路破损、设备断电等直观显性故障。面对网络干扰、参数漂移、链路兼容冲突、跨设备联动故障等复合型隐性故障，人工经验极易出现根因误判、诱因混淆问题，常出现故障处置治标不治本的情况。加之多厂商设备运行参数标准不统一，人工比对参数难度较大，进一步提升故障误判概率，衍生无效运维作业、重复运维整改等冗余工作，降低运维作业有效性。

（三）运维资源统筹调度无序，全域运维效率低下

传统运维模式下运维人力、备品备件、检修机具均采用片区独立管理模式，缺少全域联动调度机制，网络故障发生后，无法统筹匹配最优运维人力与检修物资。片区运维权责割裂、数据不通、资源独享，跨片区联动故障处置协调流程繁琐，资源调配灵活性不足。同时运维作业无统一调度标准，运维作业优先级划分依靠人工主观判定，易出现轻重故障运维资源错配问题，拉高整体运维人力、物资、时间成本，难以适配大规模通信网络一体化运维管控需求[2]。

二 通信网络故障智能检测核心算法设计

（一）全网运行时序特征提取算法优化

结合通信网络链路传输、设备运行、业务交互全维度运行数据，优化时序特征提取算法，筛选带宽波动、时延抖动、信号损耗、设备功耗等核心稳态运行特征，剔除环境干扰、瞬时波动带来的无效杂糅数据。算法贴合多厂商设备数据传输格式，兼容差异化数据接口，统一全网运行数据时序维度，搭建标准化特征数据集，实现全网运行工况动态归集，为后续异常判定、故障研判提供纯净、完整的数据基底，规避原始数据杂乱带来的检测失效问题。

（二）多维网络异常点聚类识别算法搭建

依托聚类分析技术搭建多维异常识别算法，打破单一参数判定故障的传统逻辑，联动链路、设备、业务三类运行参数划定常态运行阈值区间。算法可自主归集偏离稳态区间的运行节点，自动划分轻微异常、高危异常、故障节点三类层级，区分瞬时工况波动与持续性故障异变，减少工况波动带来的故障误报。适配异构组网链路交叉运行特征，可同步识别单点设备异常、链路联动异常、业务端口异常，实现全网异常点位全覆盖聚类标记，提升故障前置识别能力[3]。

（三）深度学习故障分类研判模型构建

基于深度学习框架训练故障分类研判模型，导入历史各类故障工况数据、运维整改数据完成模型迭代训练，依托训练完成模型自动匹配异常类型、溯源故障底层诱因。模型可自主区分硬件损毁、配置兼容、信号干扰、后台参数失效、外部环境扰动五类主流故障，适配多业务并行传输场景，差异化研判专网业务、民用业务、算力承载业务故障机理。相较于传统规则匹配模式，该模型可自主学习新型故障特征，适配网络迭代升级后的全新故障类型，长效保障故障识别、根因研判精准度。

三 智能运维全流程落地体系搭建

（一）闭环四段式智能运维标准化工作流设计

结合智能算法研判能力，搭建故障智能检测、精准根因定位、分级自动处置、运维效果复盘四段式闭环工作流程。依托智能算法全天候巡检完成前置故障检测，联动后台数据库溯源故障源头，区分一般可控故障、重大链路故障分级处置，低风险参数故障由平台自动校正处置，高危故障推送工单联动人工介入整改。故障消解后自动归集本次故障数据、处置流程，更新算法数据集完成复盘迭代，形成监测、研判、处置、优化一体化自动化运维流程。

（二）方案全域部署硬件适配与平台对接规范

为保障智能运维方案平稳落地，统一全域边缘采集硬件、网关传输硬件适配标准，老旧存量网络增设适配型数据采集模块，新建组网直接搭载一体化智能采集硬件，保障全网运行数据实时无损上传。统筹对接现有通信网管平台、片区运维管理平台，打通平台数据壁垒，统一数据交互接口，实现智能检测平台与原有运维系统数据互通、工单互通、权限互通。兼顾平台兼容性与网络运行安全性，增设数据加密传输模块，避免运维数据交互过程出现泄露、篡改风险。

（三）分级人员架构与运维权限划分规则

配套搭建适配智能运维模式的运维人员组织架构，划分平台管控、现场检修、后台研判、运维督查四类岗位，结合智能平台功能划定分级操作权限。后台研判人员负责算法参数微调、故障批量研判；现场检修人员仅接收线下整改工单，执行硬件检修作业；平台管控人员统筹全网运维调度、权限管理；督查人员核验运维整改成效。依托权限分级规避违规操作、恶意篡改运维参数等风险，适配智能化运维分工模式，降低人工操作失误带来的次生网络故障，规范全域智能运维作业行为。

结语

异构化、规模化新一代通信网络，已经脱离传统人工经验运维的适配范畴，传统运维定位慢、研判准度低、资源调度低效的短板，会持续加剧网络运维成本、提升业务中断风险。本文结合行业运维痛点，深挖传统运维模式内在成因，依托时序提取、聚类识别、深度学习三类技术搭建故障智能检测模型，从技术层面提升故障预警、溯源能力，再从作业流程、硬件部署、人员管理层面搭建端到端智能运维体系，实现技术、管理双向赋能。整套方案兼容性强、适配多场景组网工况，可有效降低人工运维依赖度，提升故障处置效率。后续可结合边缘算力优化算法运行效率，进一步轻量化智能运维平台，适配中小型通信站点低成本运维使用需求。

参考文献

[1]段珑飞, 常峰华, 李洋, 毛云飞, 魏举. 基于通信技术的智能配电网运维管理系统设计 [J]. 信息记录材料, 2026, 27 (11): 18-20.
    [2]张鹏. 人工智能驱动的通信网络智能运维技术研究 [J]. 中国宽带, 2026, 22 (04): 37-39.
    [3]孙景. 关于人工智能在通信网络故障溯源的应用研究 [J]. 中国新通信, 2019, 21 (12): 115.

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