16、智能制造工厂中的异构网络与智能故障诊断维护

智能制造工厂中的异构网络与智能故障诊断维护

异构网络中的QoS优化算法

在智能制造工厂的异构网络环境中，基于双深度Q网络（DDQN）的服务质量（QoS）优化算法展现出了良好的性能和泛化能力。该算法不仅适用于链路带宽充足的网络环境（Topo - 1），在带宽有限的环境（Topo - 2）中同样表现出色。

通过对比三种算法（DDQN、DQN、OSPF）在不同拓扑结构下的性能，我们可以更清晰地看到DDQN算法的优势。具体数据如下表所示：
| 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 |
| DQN | 112.2 | 0.844 | 2.928 |
| OSPF | 202.6 | 0.943 | 2.916 |
| Topo - 2 | | | |
| DDQN | 350.1 | 1.057 | 1.018 |
| DQN | 354.2 | 1.167 | 1.008 |
| OSPF | 202.6 | 0.943 | 2.916 |

从表格数据可以看出，在两种拓扑结构下，DDQN算法在网络延迟、网络抖动和网络吞吐量等QoS指标上的优化效果均优于其他两种算法。这有助于降低网络延迟，促进网络负载平衡。

智能故障诊断与维护的重要性及挑战

在智能制造工厂中，故障诊断和维护是一个至关重