مع تزايد تعقيد هيكلية DeviceNet في نظام الأتمتة الصناعية وتشدد متطلبات الجهاز والعملية الصناعية، أصبح من الأهمية بمكان أساليب تشخيص الأخطاء في الشبكة ذاتها. يعاني نظام DeviceNet في كثير من الأحيان من أخطاء الاتصال المتقطع (IC)، والتي تهدد بشكل كبير أداء الإنتاج وحتى سلامة التشغيل. ومع ذلك، فإن طرق تشخيص أخطاء IC الحالية - خاصة بالنسبة للشبكة المعقدة المتفرعة - غير قادرة على التعامل مباشرة مع سيناريوهات عدة أخطاء، وتحتاج إلى تدخل يدوي لتشخيصها بشكل شامل. يقدم هذا البحث، فيما يتعلق بالشبكات المعقدة المتفرعة لـ DeviceNet، طريقة تشخيص جديدة لأخطاء IC مدفوعة بالبيانات استنادًا إلى الاستدلال البيزي. يمكن لهذه الطريقة أن تحدد بدقة وكفاءة جميع أخطاء IC في الشبكة دون أن تؤثر على تشغيل النظام بشكل طبيعي. أولاً، من خلال تحليل الأعراض المرئية المعلوماتية التي تم انقطاعها بسبب الأخطاء، نقوم بتعريف أعراض المراقبة ثم نقوم بتأمين الاستدلال البيزي. ثم، باستخدام معلومات كمية عن الأعراض وعلاقتها القرابية بأخطاء IC المشتبه بها، نقدم طريقة تقدير استنادًا إلى الاستدلال البيزي لتقدير احتمال حدوث كل أخطاء IC المشتبه بها في الشبكة. وأخيرًا، نقدم خوارزمية تشخيص سريعة بناءًا على أقصى احتمال، تستطيع التعرف بسرعة إلى موقع أخطاء IC في سيناريوهات أخطاء متعددة معقدة مختلفة. من خلال إقامة محطة تجريبية وإجراء دراسة حالة تجريبية في مختلف الشبكات المتفرعة وسيناريوهات الأخطاء، نؤكد فعالية وميزات الطريقة التي اقترحها هذا البحث. تُظهر نتائج التجارب أن الطريقة المقترحة في هذا البحث قادرة على تشخيص مواقع أخطاء IC والتي تتفق مع إعداد التجربة.

DeviceNet؛ الحافلة الميدانية؛ الهيكلية المعقدة؛ تشخيص الأخطاء؛ الاتصال المتقطع؛ الاستدلال البيزي