1.一种多参数感知的高精度网络故障筛选定位系统，包括故障预测、故障筛选和故障定位三个模块，其特征在于，建立网络的二分图模型作为故障传播模型，预测模块利用故障传播模型得到网路中最大可能故障集合；筛选模块对最大可能故障集合的元素进行筛选，获得故障重构信号建立故障集合HSlected；定位模块根据信息熵差对筛选模块得到的故障集合HSlected进行处理，得到最终故障定位结果。

2.根据权利要求1所述的故障筛选定位系统，其特征在于，得到网路中最大可能故障集合具体为：建立网络的二分图模型，设定时间窗口长度，周期性地获取网络中的征兆集合SN，对单一窗口内的征兆集合SN进行识别，对si∈SN，找出与其相关的所有故障集合F(si)，调用公式 获取最大可能故障集合HMax。

3.根据权利要求1所述的故障筛选定位系统，其特征在于，筛选模块将最大可能故障集合HMax转化为原始信号X，对故障集合HMax={f1,f2,…,fn}中的所有元素，根据公式C(fi)=s|s∈d(fi)∩SN}依次确定故障的覆盖范围，将所有C(fi)组成数据序列为原始信号X，其中fi为集合HMax中第i个元素，n为信号X中数据的个数；根据感知矩阵A根据公式y=AX得到信号X的观测值y，观测值中具有最小非零元素数目的信号为重构信号，建立重构信号的故障集合HSlected。

4.根据权利要求1所述的故障筛选定位系统，其特征在于，所述信息熵差的确定具体包括：根据公式 计算理想信息熵H1(f)，根据公式 计算征兆集合SN对故障f提供的信息熵

H2(f)；根据公式△H(f)=H1(f)-H2(f)计算故障f的信息熵差△H(f)；其中，S(f)表示所有与故障f相关的征兆的集合，SO表示网络中所有可以被观察到的征兆的集合,SN表示一个时间窗口内网络中所有收集到的征兆的集合，p(f|si)表示征兆si可以解释故障f的概率。

5.根据权利要求3所述的故障筛选定位系统，其特征在于，所述感知矩阵A为对

角矩阵，具体构建方法为，根据公式αSI=μ·Max{x1,x2,·,xn}计算阈值αSI，其中，μ(0≤μ≤1)为尺度因子，根据公式 确定感知矩阵A的对角元素ai，A=diag(a1,a2,…,an)。

6.一种多参数感知的高精度网络故障筛选定位方法，其特征在于，建立网络的二分图模型作为故障传播模型，预测模块利用故障传播模型得到网路中最大可能故障集合；筛选模块对最大可能故障集合的元素进行筛选，获得故障重构信号建立故障集合HSlected；定位模块根据信息熵差对筛选模块得到的故障集合HSlected进行处理，得到最终故障定位结果。

7.根据权利要求6所述的故障筛选定位方法，其特征在于，得到网路中最大可能故障集合具体为：建立网络的二分图模型，设定时间窗口长度，周期性地获取网络中的征兆集合SN，对单一窗口内的征兆集合SN进行识别，对si∈SN，找出与其相关的所有故障集合F(si)，调用公式： 获取最大可能故障集合HMax。

8.根据权利要求6所述的故障筛选定位方法，其特征在于，筛选模块将最大可能故障集合HMax转化为原始信号X，对故障集合HMax={f1,f2,…,fn}中的所有元素，根据公式：C(fi)=s|s∈d(fi)∩SN}依次确定故障的覆盖范围,将所有C(fi)组成数据序列为原始信号X，其中fi为集合HMax中第i个元素，n为信号X中数据的个数；根据感知矩阵A根据公式：y=AX得到信号X的观测值y，观测值中具有最小的非零元素数目的信号为重构信号，建立重构信号的故障集合HSlected。

9.根据权利要求6所述的故障筛选定位方法，其特征在于，所述信息熵差的确定具体包括：根据公式： 计算理想信息熵H1(f)，根据公式： 计算征兆集合SN对故障f提供的信息

熵H2(f)；根据公式：△H(f)=H1(f)-H2(f)计算故障f的信息熵差△H(f)；其中，S(f)表示所有与故障f相关的征兆的集合，SO表示网络中所有可以被观察到的征兆的集合,SN表示一个时间窗口内网络中所有收集到的征兆的集合，p(f|si)表示征兆si可以解释故障f的概率。

10.根据权利要求1所述的故障筛选定位方法，其特征在于，依次取出HSlected中的故障fi(fi∈HSlected)，如果 则认为故障fi发生，根据公式Sexplained=S(fi)∪Sexplained，H'=H∪{fi}更新集合Sexplained和H；对HSlected中故障逐一更新后，得到结果为最终故障定位结果，其中，S(fi)为与故障fi相关的征兆集合，Sexplained为故障集合H解释的征兆集合。

11.根据权利要求8所述的故障筛选定位方法，其特征在于，所述感知矩阵A为

对角矩阵，具体构建方法为，根据公式αSI=μ·Max{x1,x2,…,xn}计算阈值αSI，其中，μ(0≤μ≤1)为尺度因子，根据公式： 确定感知矩阵A的对角元素ai，A=diag(a1,a2,…,an)。