16、智能制造工厂中的异构网络与智能故障诊断

智能制造工厂中的异构网络与智能故障诊断

异构网络的QoS优化算法

在智能制造工厂的网络环境中，基于双深度Q网络（DDQN）的QoS优化算法展现出了良好的适用性和性能。该算法不仅适用于链路带宽充足的网络拓扑（Topo - 1），在带宽受限的拓扑（Topo - 2）中同样有效，具有一定的泛化能力。

通过对比三种算法（DDQN、DQN、OSPF）在不同拓扑下的性能指标（平均延迟、平均抖动和平均吞吐量），可以明显看出DDQN算法在网络延迟、抖动和吞吐量方面的优化效果更佳。具体数据如下表所示：
| 拓扑 | 方法 | 平均延迟 (ms) | 平均抖动 (ms) | 平均吞吐量 (Mbits/s) |
|—|—|—|—|—|
| Topo - 1 | DDQN | 111.2 | 0.769 | 2.916 |
| Topo - 1 | DQN | 112.2 | 0.844 | 2.928 |
| Topo - 1 | OSPF | 202.6 | 0.943 | 2.916 |
| Topo - 2 | DDQN | 350.1 | 1.057 | 1.018 |
| Topo - 2 | DQN | 354.2 | 1.167 | 1.008 |
| Topo - 2 | OSPF | 202.6 | 0.943 | 2.916 |

从表格数据可以推测，DDQN算法有助于降低网络延迟，促进网络负载平衡，在不同的网络带宽条件下都能提供相对稳定和高效的网络服务。

智能故障诊断与维护的背景和挑战

在智能制造工厂中，故障诊断和维护是至关重要的课题。工业系统面临着持续减少非