一种移动代理执行的高可用性容错机制

可靠性和容错是移动代理系统实现的重要条件．基于Bounded Failure Rate假设，利用合作Agent及被动复制措施提出了一种适于大规模网络环境下检测与恢复拜占庭故障的高可用性的容错机制，该机制确保了Non-blocking和Exactly-once两个原则的贯彻．重点讲述了绝大部分Agent故障现象的检测与恢复．     

多符号差分酉空时系统的低复杂度M算法设计

为了解决多符号差分检测（MSDD）高计算复杂度的问题,已经提出了一系列低复杂度次优的检测算法,其中,M算法因其具有固定的复杂度和时延被广泛关注.当前,M算法在多符号差分检测中的运用大多假设每层的保留分支数M值是相同的,而这种方法在复杂度的角度来看并不是最佳的方法,鉴于此本文提出了一种动态M算法,即每层保留分支数设为不同的值,通过仿真分析得出该方法与恒定M值的方法比较不仅使扩展和更新的分支数减少,而且在高信噪比时其性能更优越.另外目前对M算法的研究主要集中在通过减少节点扩展分支数来降低复杂度,而对每层选取最佳M条路径的排序方法的研究几乎是空白,因此基于多符号差分检测系统对一种低复杂度的排序方法进行了研究.分析表明这种方法相比传统冒泡排序方法可以节约75.39%的比较交换次数.该方法的运用使得M算法更有利于在实际当中的运用.     

网络编码块时延预测与控制

网络编码是一种可以逼近网络容量传输理论极限的有效方法.本文研究了随机网络编码下的数据块时延特性,通过最大距离可分码选择定理构造相应的矩阵列向量作为全局编码向量,实现网络编码;采用梯度法进行网络时延预测.仿真实验表明,当时延值比较平稳时,预测值与真实值比较接近,当时延值突然增加时,预测值反应比较缓慢;数据块时延均值随数据块的增大而增大,两者接近线性变化;在一定范围内,信道利用率随数据块的增大而增大.     

一种基于移动预测的无线传感器网络动态拓扑管理机制

拓扑管理是节省无线传感器网络能量消耗的主要方法之一.通常采用的拓扑管理是静态的.即在整个网络范围内通过定期让冗余节点休眠来节能.但在诸如移动目标定位跟踪的应用场景中.静态拓扑管理会造成较大的能量消耗的浪费.提出一种动态拓扑管理机制,利用移动预测技术在移动目标的附近动态构造拓扑管理区域,并只在该区域内实施拓扑管理,而让区域之外的大部分节点休眠.分析了动态拓扑管理的性能并通过仿真比较了动态拓扑管理与其他相关机制的能量消耗.     

一种自适应容错控制方法

提出了一种基于分布估计的自适应容错控制方法．该方法利用随机参数模型，并在建立自适应容错控制算法时将随机参数的概率分布估计引入控制系统性能指标，解决了系统运行模态参数不确定和系统运行模态变化不确定的问题．计算机仿真结果表明该方法可以对故障系统进行有效地容错控制     

锅炉燃烧控制系统故障诊断观测器的仿真研究

针对目前故障诊断观测器设计难以满足实际工程对多性能条件的技术要求,利用建立线性矩阵不等式方法,引入故障灵敏度指标,并分析多个指标之间的相容性问题,用极值的方法计算确定指标的取值范围,最终提出故障诊断观测器的设计方法.以锅炉燃烧控制系统为例,对恒偏差型故障、脉冲型故障进行计算机系统仿真研究.结果表明,与满足单一稳定性指标的观测器相比,所提出的故障诊断观测器对干扰有较强的抑制作用和较高的故障灵敏度.     

基于OWDP的IP网络性能实时监测系统设计与实现

针对传统的RTDP（往返时延与丢包协议）网络性能测量方法及ping探测方法的不足，设计并实现了一种基于OWDP（单路时延与丢包协议）的新型单路网络性能测量系统。该系统研究网络流量特点和测试流的发送规律，综合考虑了安全策略因素，最后的实验结果表明，系统具有良好的可扩展性，适合对大规模的网络进行实时监测。     

FI代数上基于模糊滤子的一致拓扑空间

拓扑结构是逻辑代数领域的重要研究内容之一,为了揭示FI代数上的拓扑结构,基于模糊滤子诱导的同余关系在FI代数上构造一致拓扑空间并讨论其拓扑性质,证明了：（i）一致拓扑空间是非连通、局部紧的完全正则空间;（ii）一致拓扑空间是T₀空间当且仅当是T₁当且仅当是T₂空间;（iii）FI代数中蕴涵算子关于一致拓扑是连续的,从而构成拓扑FI代数.同时,获得了一致拓扑空间是紧空间的充分必要条件.最后,讨论了商空间的性质.该研究对从拓扑层面进一步揭示FI代数内部特征具有一定的促进作用.     

基于分支限界的关键路径求解算法

提出一种基于分支限界的关键路径求解算法,将电路拓扑结构表示成有向带权网（WOEN）,寻找汇点,使节点到汇点的最大路径时延为该节点分支限界的最小限值,剪去违反分支限界最小限值的局部非关键路径的连接边以化简WOEN.新算法采取节点最大时延链表的存储结构,使得WOEN的存储空间、关键路径计算空间以及计算结果的存储空间共享同一存储空间.算法用C语言实现,并在ISCAS标准电路上加以测试.结果表明：新算法比现有算法所需的存储空间更小,求解关键路径的速度更快.     

含传感器增益故障的不确定离散时滞系统静态输出反馈鲁棒H∞容错控制

针对一类含有不确定参数的离散时滞系统,研究了当传感器发生增益故障情况下的静态输出反馈鲁棒H∞容错控制器设计问题.系统中的参数不确定性满足广义匹配条件,传感器元件具有部分增益故障.根据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,分别给出了含有时滞记忆和无时滞记忆静态输出反馈鲁棒容错镇定控制器以及静态输出反馈H∞容错控制器的存在条件.通过求解一组线性矩阵不等式可以得到使得闭环系统渐近稳定并且H∞范数小于给定界γ的鲁棒容错控制器.最后通过仿真示例说明本文提出设计方法的正确性.     

软件可靠性指标分配的故障树分析法

首先对目前已有的各种分配技术与方法的特点进行了探讨,介绍了如何采用故障树技术求得导致系统失效的功能模块的最小割集,首次提出将故障树技术运用到可靠性的分配中,创建了可靠性分配的故障树快速分配模型并具体分析了其在软件可靠性指标分配中的应用． 最后,分析了这种技术的不足,并对该方法可能的改进进行了一些探讨．     

基于贝叶斯网的网络故障监测方法

提出了一种基于贝叶斯网络的智能故障监测方法．通过有限混合模型对单个MIB变量的行为进行建模，将基于模型参数产生的残差用以描述MIB变量的状态；把观测得到的各MIB变量的信息经由贝叶斯网络加以融合，从而计算出网络出现故障的概率，包括未知的和不可预见的故障．实验中，在故障发生前约5mm网络异常的后验概率超过0．5，表明该方法能够在故障发生以前发现网络异常行为．     

通用逻辑门ULG_2组合网络的故障检测

本文介绍通用逻辑门ULG_2组合网络计算布尔差分的方法用布尔差分法对ULG_2组合网络进行故障检测具有简单、直捷等特点,从而说明在数字系统中使用ULG_2的优点.     

一种具有故障诊断功能的直接转矩控制系统

设计了一种具有故障诊断功能的交流异步电机直接转矩控制系统．介绍了以TMS320F240型数字信号处理器DSP(digital signal processor)为核心的控制系统的设计方案和软硬件的实现方法．该系统对电机控制中较常见的故障状态具有有效的排查能力．软件仿真和硬件测试结果都表明该方案具有良好的可靠性和动静态性能．     

电动机故障诊断专家系统研究

通过对电动机故障分析，主要研究了产生式电动机故障诊断专家系统的总体结构，知识获取，知识库建立及推理机制。     

模糊故障诊断隶属函数的选择分析比较

讨论基于模糊规则的模糊诊断方法中隶属函数的选择问题，以同步电机的匝间线圈故障检测为例，将逆电流和逆电压作为模糊故障检测的两个输入变量，以同步电机的故障代码值为输出变量，分别采用三角形、梯形和高斯型三种隶属函数进行模拟，从模拟结果分析得出在一般电气设备的模糊故障诊断中，采用三角形隶属函数进行模糊故障诊断的准确度优于使用梯形和高斯形隶属度函数。     

风力发电机组主要部件故障诊断研究

为了尽早发现风电机组故障,及时采取适当措施以提高运行效率,对风电机组可能出现的故障进行了分析．对可以用于风力发电机组的故障诊断方法进行了研究,对风电机组的主要部件可能出现的故障类型及可用的故障诊断方法进行了探讨．同时对故障现象及相应诊断方法进行了仿真与分析,得到的结论是：温度场分析可以较好的用于齿轮热变型故障分析,神经网及小波分析可以较好的用于变频器部分的故障分析,磁场分析可以更好地进行发电机部分的故障分析．     

基于知识约简的故障案例重用方法

案例重用是使用旧的经验去解决新的问题,可以提升基于案例推理的故障诊断系统解决问题的能力,本文提出一种基于知识约简的故障案例重用方法,主要包括针对静态案例的值约简算法（improved attribute value reduction algorithm based on discernibility matrix,IAVRADM）以及新增案例情况下的值约简增量式更新算法（incremental updating algorithm for attribute value reduction,IUAAVR）,其中,IAVRADM算法利用吸收律和互信息增量作为启发式信息,改进了已有算法中分辨矩阵构造和搜索过程,提高了决策规则的生成效率,IUAAVR算法分析总结出需要进行规则更新的3种情况.实验结果表明,IAVRADM算法的适应性强、时间开销低,IUAAVR算法在获得相同数量的决策规则情况下与案例的数量无关且更具时间优势.     

基于粗糙集和BP神经网络算法的网络故障诊断模型研究

针对计算机网络故障诊断知识库冗余性高、神经网络与PCA、DS证据等理论相结合诊断精度不高的难题, 提出了一种新的基于粗糙集和BP神经网络的计算机网络故障诊断模型. 首先利用粗糙集算法对网络故障特征进行约简处理、提取最小诊断规则; 其次利用最小规则训练BP神经网络, 建立基于粗糙集和BP神经网络的计算机网络故障诊断模型; 最后将模型运用于真实网络故障数据诊断. 结果表明: 该模型具有学习效率高、诊断速度快、准确率高的特点, 能够快速诊断网络故障类型.     

汽车发动机智能故障诊断专家系统的开发

采用VB语言,根据诊断树理论,构造了一个基于神经网络的汽车发动机智能故障诊断专家系统．对故障树理论、神经网络的建立和系统的结构功能等进行了探讨．给出了工程应用的实例。