基于定性定量知识的故障诊断

提出一种将检测中的定量信息定性化的方法,并应用QSIM的算法约束的概念。结合区间代数的计算规则,设计了定性与定量结合的诊断系统,缩小诊断空间,增大定性仿真在故障诊断中的应用范围。通过不断扩大先验故障模型,使系统具备一定的学习能力,并以压缩制冷系统为例进行了诊断,验证了系统的正确性。     

基于定性仿真和模糊知识的离心式压缩机排气量不足原因诊断

针对引起离心式压缩机排气量不足的原因,本文提出一种基于定性仿真和模糊知识的诊断方法.利用压缩机结构原理和故障机理等定性知识建立故障定性模型库,并推理得到压缩机排气量受不同因素影响时的定性规则库.对系统变量的观测值利用定性趋势提取和模糊化进行定性化处理.提出了基于变量定性趋势和模糊定性值约束的滑动窗口加权匹配策略,并根据匹配结果诊断出导致排气量不足的原因.最后通过两个实例仿真验证了所提方法的有效性.     

复杂性和意义含糊问题的定性仿真和控制

许多系统是高阶、时变、非线性，传统的模型分析方法不容易应用。定性推理能避免复杂的数学计算，定性推理有吸引力是因为它涉及到物理系统一般原理的描述，这意味着一个特殊的定性模型能用于描述一个大范围的起作用的条件。在工程上定性推理用于监控和诊断。本文阐述如何用定性推理技术去仿真和控制液位系统的问题。     

定性仿真和功能推理在系统故障诊断中应用

针对电路系统的特点,提出一种基于定性仿真和功能推理的故障诊断方法。在对电路系统进行简化与拆分的基础上,建立元件的定性仿真模型,对拆分后的电路系统进行定性仿真和推理,确定系统中功能执行元件的工作状态,并与实际的电路进行比较,从而将故障进行隔离定位。仿真实例说明了该方法的有效性。     

一种基于单元分解仿真算法一SRSIM

针对标准的QSIM算法对于复杂系统推理求解时会产生不可控分技问题,提出一个分解仿真方法-SRSIM算法.应用聚类分析方法将定性模型分解成单元,对单元分开单独应用QSIM推理,对单元间的关系通过约束传播使得子模型推理一致.这种分解仿真算法可大大降低QSIM算法的不可控分枝,提高系统的仿真效率.     

一种基于单元分解仿真算法——SRSIM

针对标准的QSIM算法对于复杂系统推理求解时会产生不可控分枝问题,提出一个分解仿真方法--SRSIM算法。应用聚类分析方法将定性模型分解成单元,对单元分开单独应用QSIM推理,对单元间的关系通过约束传播使得子模型推理一致。这种分解仿真算法可大大降低QSIM算法的不可控分枝,提高系统的仿真效率。     

集成多方面信息的定性空间推理及应用

以往的定性空间或时空推理工作多数面向单一时空方面,这不符合实际应用需要.提出了集成拓扑、尺寸和时间3方面信息的定性表示和推理技术,并应用到时空GIS中.给出了面向GIS的拓扑、尺寸和时间的表示方法,并研究了它们之间的依赖性.提出了集成这3方面信息的约束满足问题求解算法TriRSAT.在时空GIS中,把定性时空表示用于约束关系库,把TriRSAT算法用于时空数据一致性检查和时空查询.应用结果显示,该理论和方法能有效地集成处理多方面时空信息,在时空数据库、机器人导航等领域有着广泛的应用前景.     

基于虚拟样机的火炮故障仿真预测技术研究

为了实现火炮的预知维修,提高火炮执行任务的成功性,提出了基于虚拟样机的火炮故障仿真预测技术;火炮故障预测技术以当前火炮使用状态为起点,对火炮在未来任务段内可能出现的故障进行预测;建立了火炮虚拟样机,将虚拟样机作为一种定量推理方法引入到故障预测领域;提出了基于动态模糊评判的预测推理机制,基于虚拟样机实现故障过程仿真,实现了定性推理和定量推理的结合,确认实际发生的故障,找出对应的故障原因和故障部件,可以作为实现火炮预知维修的依据.     

QSIM算法的序列因果关系约束和目标搜寻策略研究

分析了定性推理QSIM算法在经济系统等复杂系统听应用的不足，提出了增加序列因果关系约束和基于目标搜索的策略，修改了QSIM算法，提高QSIM对复杂系统的建模和仿真能力。     

动态系统的定性推理：定性模型的建立与定性仿真方法

本文首先介绍了动态系统的定性推理的产生背景，发展概况以及定性推理的实际应用前景，然后以Ｋｕｉｐｅｒｓ的定性仿真理论为中心介绍了定性推理的基本原理及方法，其中重点介绍了动态定性仿真算法ＱＳＩＭ和定性推理的最新发展，并对存在的问题进行了探讨。     

Pipelined Diagnosis of Wafer-Scale Linear Arrays

We present a comparison-based algorithm for identifying faulty and fault-free elements in a wafer-scale linear array of processors (or other logic elements). Only nearest neighbor communication is assumed to be possible between the processors in the array. Because the algorithm is simple and requires no storage of test vectors or test outcomes, it is ideally suited for implementation on the wafer to provide the capability for built-in production (or post production) testing. We show that, surprisingly, this method achieves high accuracy of diagnosis over a wide range of yields even though the diagnosis may be based on a high proportion of results produced by faulty processors. We also propose an improvement to the above algorithm which uses a processor diagnosed as fault-free by the basic algorithm as the starting point in improving the accuracy with which faulty processors are identified. Quantitative and qualitative reasoning validate the efficiency of these schemes.     

一种Malek模型下的系统故障诊断算法

在多机系统中,各个结点（处理器）在通信过程中极易发生故障,因此选择有效的诊断算法,快速、准确地判断出系统故障集十分重要。传统的PMC模型以结点相互测试的结果为基础,而故障结点的测试结果不唯一,导致该模型诊断结果相对不稳定。针对这种情况,采用Malek诊断模型代替传统的PMC模型,借助遗传算法特性,将复杂的网络拓扑图简化为二进制编码,并按照适应度函数值确定种群搜索方向,提高搜索效率。该算法根据Malek模型设计约束方程,提出新的适应度函数,优化变异算子。实验表明,算法改进后,缩短了判断故障集所需的CPU时间,同时,算法根据故障症候判断出目标故障集的概率更高,从而证明了用Malek模型代替PMC模型的高效性。     

A fast pessimistic diagnosis algorithm for generalized hypercube multicomputer systems

The reliability of processors is an important issue for designing a massively parallel processing system for which fault-tolerant computing is crucial. In order to achieve high system reliability and availability, a faulty processor (node) when found should be replaced by a fault-free processor. Within a multiprocessor system, the technique of identifying faulty nodes by constructing tests on the nodes and interpreting the test outcomes is known as system-level diagnosis. The topological structure of a multicomputer system can be modeled by a graph of which the vertices and edges correspond to nodes and links of the system, respectively. This work presents a system-level diagnosis algorithm for a generalized hypercube which is an attractive variance of a hypercube. The proposed algorithm is based on the PMC model and can isolate all faulty nodes to within a set which contains at most one fault-free node. If the total number of nodes to be diagnosed in a generalized hypercube is N, the proposed algorithm can run in O(Nlog?N) time, and being superior to Yang??s algorithm proposed in 2004, it can diagnose not only a hypercube but also a generalized hypercube.     

超立方体并行计算机的一个新型故障诊断算法

提出了超立方体并行计算机的一个新型系统级故障诊断算法.与现有诊断算法相比,该算法能够在系统中存在较多故障处理器的情况下,正确定位全部故障处理器（代价是至多误诊断三个无故障处理器）.另外,该算法的时间复杂度与最好的现有算法相当.     

Process diagnosis based on qualitative trend similarities using a sequence matching algorithm

This paper focuses on process diagnosis based on symptoms described by qualitative trends extracted from signals. Main contributions are a new similarity algorithm between qualitative sequences and a generalised approach for on-line diagnosis based on that similarity measure. Process situations are identified by converting sensor time series into qualitative sequences and comparing them with those corresponding to known faulty states. Performance of this approach has been evaluated on line in a steam generator plant.     

基于IGSA优化的LSSVM制冷系统故障诊断研究

为提高制冷系统故障诊断的准确率,提出一种基于改进引力搜索算法(IGSA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)的制冷系统故障诊断方法。首先,引入粒子群算法的速度更新机制对引力搜索算法进行改进,增加粒子的记忆性和信息共享能力,提高了算法的收敛速度和搜索精度;其次,利用IGSA对LSSVM的核参数与正则化参数进行优化,得到最优的IGSA-LSSVM故障诊断模型。最后,利用故障模拟实验台模拟制冷系统的四种典型故障,将优化好的LSSVM模型对其进行分类识别,并与标准LSSVM、GSA-LSSVM和PSO-LSSVM模型进行比较。仿真结果表明,基于IGSA优化的LSSVM方法具有良好的辨识能力和泛化能力,能够更好地对制冷系统故障进行诊断。     

数字微流控生物芯片测试诊断过程分析和优化

针对数字微流控生物芯片的测试和诊断过程进行建模和分析,并根据并行测试的分块数和单元出错概率为相应的测试和诊断成本建立函数。通过Matlab对测试诊断成本函数的分析表明：随着并行测试分块数的增大,测试诊断成本的变化趋势不明显,也就是说,并行测试的分块数对测试诊断成本的影响不大;而随着单元出错概率p的增加,测试成本呈明显的增加趋势,且增加的幅度较大。另外,诊断过程中,根据单元出错概率对出错的子阵列再进行诊断,诊断过程必须持续若干次,直到所有故障定位后才能结束。在这些诊断中,针对最后一次定位的诊断成本是最大的,而且与其他次的诊断过程的成本相差几十个数量级,决定了总成本的大小。这些结论为数字微流控生物芯片的测试和诊断过程优化提供重要的理论依据,并为测试诊断方法的设计提供指导。     

Q3算法的改进及其在潜在通路分析中的应用

为了克服基于定性仿真的潜在通路的局限性，提出一种改进的Q3算法（ImQ3），并将其用于潜在通路分析（SCA）．ImQ3对Q3算法作了3方面的改进：定性状态描述的改进，单调约束关系的改进以及步长精炼技术的改进．分别用定性仿真．Q3算法以及ImQ3算法对一个典型电路进行潜在通路分析．统计结果发现，ImQ3算法的正确率达到98％．     

基于可拓物元模型的故障诊断研究与应用

制冷系统由于内部物质形态的多样性以及系统参数间的高度耦合,增加了故障检测及诊断的难度,为解决此问题,提出了一种基于主元分析（PCA）和可拓物元模型的诊断算法,利用主元分析法提取故障特征参数;建立以可拓物元模型算法为基础的故障诊断模型;该模型借助主元分析方法获取属性互不相关的训练集,通过建立其物元模型,利用关联函数定量计算待测对象对于每一种故障模式的关联程度,进而判断可能的故障模式;同时利用实验数据加以验证,结果表明：该模型有效地提高了故障诊断率,同时优于单纯的可拓物元模型,且该模型对小样本的处理能力优于BP神经网络模型,其诊断正确率更高,训练耗时较少。     

基于非完备性测试的一种分布式计算机系统诊断算法的设计

利用现有的商用并行、分布式计算机系统本身所固有的冗余可以实现低成本的容错。为了提高整个分布式计算机系统的可靠性,将系统中的故障结点与正确结点隔离至关重要。文章提出了一个有效的分布式系统级故障诊断算法：在利用系统中各结点机有限的故障检测能力的基础上,将所有的故障结点从系统中隔离,并测试了该算法对系统性能的影响。