基于FPGA的传感器故障诊断算法研究与实现

对于目前传感器设备故障诊断方法在诊断过程中会导致实际生产中弱故障诊断不灵敏,无法有效识别故障,并且充分考虑实际生产过程中的特点,提出基于FPGA的传感器故障诊断算法设计。在不同残差空间中分析故障,使系统对于弱故障诊断的精准性得到提高。使用迭代算法对主元分析算法模型进行更新,利用残差空间平方加权预测误差变量的重构对故障进行确定,从而对传感器故障进行在线诊断。最后,通过企业实际数据实现此方法的在线故障诊断实验。实验结果表明,此种方法能够有效诊断传感器设备故障。     

多Agent在远程分布式故障诊断系统中的应用

针对大型装备维修过程的复杂性、安全性及故障诊断的及时性要求,对多Agent技术在远程故障诊断领域的应用作了研究,介绍了多Agent诊断系统的总体结构、组成部分及诊断Agent之间的协作,提出了复杂装备多Agent故障诊断模型。在协同体系结构的基础上,详细讨论了多专家的协同机制及协同诊断方法。仿真和实际数据验证表明,该系统能高效、准确地诊断故障,具有较好的主动性、适应性和交互诊断性,具有一定的应用前景。     

基于分布式贝叶斯网络的多故障诊断方法研究

针对复杂系统存在的不确定性、多故障以及传统贝叶斯网络诊断实时性差等问题,提出一种基于分布式贝叶斯网络的故障诊断方法。该故障诊断方法将大型、复杂系统故障诊断模型抽象为贝叶斯网络模型,并将其分解为若干贝叶斯网络子系统,基于消息传播机制完成多个子系统局部推理以及子系统间重叠子域紧凑的消息传播,实现分布式贝叶斯网络的故障推理与诊断。实验结果表明,该故障诊断方法可在复杂、不确定性系统中完成单故障和多故障推理、诊断任务,与传统贝叶斯网络故障诊断方法相比,该方法在推理速度上的优势尤为突出,具有广泛的应用前景。     

复杂干扰环境下的分布式多传感器检测

实用多传感器系统应考虑各种环境干扰的复杂性,然而复杂干扰环境下多传感器数据融合的研究是目前尚未开展的领域.为此,本文首先建立了复杂干扰环境下多传感器系统的马尔可夫模型,给出了状态转移图和状态概率,并根据该模型推导出复杂干扰环境下多传感器融合检测的四种判决方法.最后给出了仿真结果,并分析了检测概率和虚警概率.     

超立方体多计算机系统的一个高效故障诊断算法

超立方体是一类广泛应用的互连拓扑结构,具有可并行处理的某些性质.在MM*模型下,针对于超立方体多计算机系统的诊断问题,提出了一个快速诊断算法,可以正确诊断出系统中所有的故障结点,其时间复杂度为O(Nlog22N),N是处理器总数.     

无人机分布式飞行控制计算机故障诊断分析

通过把分布式飞行控制计算机当做研究目标,可以有效的得出故障诊断方法,可以把硬件余度和相关的模型解析余度联系在一起,实现对无人机分布式飞行控制计算机故障的诊断。可以设计有效的诊断体系,提高进行故障诊断的效率以及速率,及时对故障进行有效处理,有效改善以往故障检测器存在的弊端,增强对于无人机分布式飞行控制计算机故障诊断的有效性。     

存储器故障诊断算法的研究与实现

集成电路工艺的改进使存储器的测试面临着更大的挑战。文中从存储器的故障模型入手,着重描述了存储器常见的诊断算法。诊断算法和诊断策略要在诊断时间、故障覆盖率、面积开支之间进行权衡。因此要根据存储器的故障类型和测试需求来选择合适的诊断算法,才能达到比较满意的效果。     

存储器故障诊断算法的研究与改进

由于存储器的结构比较复杂，应用又十分广泛，所以一直是国内外测试领域重点研究的课题之一。在研究经典的存储器故障诊断算法的基础上，吸取经典算法的思想，并结合实际需要，提出了一种基于地址移位的存储器故障诊断方法。他克服了以往算法占用计算机存储空间大、诊断耗时长的缺点，简单易行。实践证明，他的故障覆盖率完全满足要求。     

分布式集群环境下数据挖掘优化算法研究

随着互联网的高速发展,互联网访问逐渐变得便捷,互联网活动成为人们日常生活第一部分。因此,互联网行业中也产生了大量的用户数据信息。传统的单机计算的方式已经无法满足于互联网行业实际业务情景下的计算速度。基于此,对分布式集群环境下数据挖掘优化算法进行研究,通过建立新的分布式模型,对分布式数据挖掘方法进行优化。与传统数据挖掘算法进行对比实验,结果表明,优化后的算法更适用于对分布式集群环境下数据挖掘。     

分布式环境下对元数据的高效管理

随着全球信息技术的发展,各国的信息化水平不断提高,当前的元数据管理模式大多属于依赖使用元数据仓库的集中式管理。尽管这种数据管理方法在OLTP系统中得到一定的成效,但放眼到数据仓库环境中却收效甚微。因此,如何在分布式环境下对元数据进行高效的管理有着十分重大的意义。     

一种基于增量贝叶斯疑似度的事件驱动故障定位算法

现有的故障定位算法大多基于时间窗口,窗口大小设置的合理与否会对算法准确度产生重要影响。为了避免因窗口设置不当造成算法性能的下降,该文以概率加权的二分图作为故障传播模型,提出了一种基于增量贝叶斯疑似度(Incremental Bayesian Suspected Degree,IBSD)的启发式故障定位算法。IBSD算法采用事件驱动的方式依次分析观察到的征兆,通过增量计算对应故障的贝叶斯疑似度,确定当前征兆前提下最有可能的故障集。仿真实验表明,IBSD算法具有较高的故障检测率和较低的故障误检率,即使在部分告警无法观察的情况下,算法依然具有较高的故障检测率。算法具有多项式计算复杂度,可以满足大规模通信网故障定位的要求。     

模糊数学在电视机故障诊断中的应用

本文介绍了应用模糊数学方法进行计算机辅助诊断电视机的故障原因,这种方法有效性在于建立模型的因果关系正确性和自动搜索范围及速度。     

基于深度动态贝叶斯网络的服务功能链故障诊断算法

针对5G端到端网络切片场景下底层物理节点出现故障会导致运行在其上的多条服务功能链出现性能异常的问题,该文提出一种基于深度动态贝叶斯网络(DDBN)的服务功能链故障诊断算法。首先根据网络虚拟化环境下故障的多层传播关系,构建故障与症状的依赖图模型,并采用在物理节点监测其上多个虚拟网络功能相关性能数据的方式收集症状。其次,考虑到基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的架构下网络症状观测数据的多样性以及物理节点和虚拟网络功能的空间相关性,引入深度信念网络对观测数据特征进行提取,使用加入动量项的自适应学习率算法对模型进行微调以加快收敛速度。最后,利用故障传播的时间相关性,引入动态贝叶斯网络对故障根源进行实时诊断。仿真结果表明,该算法能够有效地诊断故障根源且具有良好的诊断准确度。     

基于有限状态机的错误诊断算法

基于有限状态机的协议的一致性测试问题已经得到了广泛的研究。在检测到错误后,如何诊断错误是一个很重要的问题。该文在有限状态机模型和单个错误的假设下,提出了一种新的错误诊断算法,该算法利用已经确定正确的转换信息以及可疑转换的下一个输入/输出对的头状态集合等信息来高效地诊断单个错误。文中给出了与已有的错误诊断算法的比较结果,并且用一个具体的实例来详细描述本文提出的算法。     

关于系统级故障诊断的烟花-反向传播神经网络算法

为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法—烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略、协作算子以及最优算子,设计新的适应度函数,优化变异算子、映射规则和选择策略。然后,利用烟花算法全局搜索能力和局部搜索能力的自调节机制,优化BP神经网络中的权值和阈值的寻优过程。仿真实验结果表明,该文算法相较于其他算法不仅有效地降低了迭代次数和训练时间,而且还进一步提高了诊断精度。

     

IPTV终端管理系统故障诊断功能的设计与实现

根据IPTV业务发展的需要,有必要提高对IPTV终端的有效管理.在现有的IPTV机顶盒终端管理系统基础上,通过shell脚本设计完成了ping诊断和traceroute诊断,实现机顶盒终端侧的故障诊断功能.测试结果显示,ping、traceroute诊断结果符合终端管理平台要求,满足IPTV终端管理系统对故障诊断功能的...     

雷达故障检测与诊断技术及新发展

描述了一些雷达故障检测与诊断的方法,对故障诊断的一些新技术也作了一些讨论。     

基于贝叶斯网络的通信网告警相关性和故障诊断模型

该文采用贝叶斯网络建立告警相关性和故障诊断模型。首先介绍了基于贝叶斯网络推理的基本概念。提出了通信网功能分层结构的思想,建立不同网络层次间的故障传播模型。详细讨论了从故障传播模型中构造贝叶斯网络,以及分布式告警相关性模型的实现框架。最后结合SDH over DWDM系统,具体分析了基于贝叶斯网络的告警相关性分析过程及实验结果。实验证明利用贝叶斯网络能够准确定位通信网根故障点。     

基于故障树的全自动湿法清洗设备故障诊断

针对全自动湿法清洗设备的结构和功能特点,使用故障树方法建立本系统故障树模型,对本系统故障进行定性分析。得到的各个故障顶事件的最小割集构成了系统故障数据库,通过使用数据库管理软件Microsoft Access处理编辑数据库数据,利用Microsoft Visual C++6.0编写查询诊断软件,实现了对自动湿法清洗设备故障快速查询诊断,以及对故障处理方法的快速查询。     

电子设备故障诊断技术综述

随着电子技术的发展,电子设备组成的复杂化和智能化不断提高.IC芯片制造工艺的不断提高使得VLSI电路的集成密度增加,亦加大了电子设备故障测试的复杂性和难度.结合当前电子设备故障诊断的最新成果与发展动态,综述了故障诊断与检测的三种主流方法:基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法.总结了目前电子设备故障诊断技术的发展概况和趋势.