基于模糊神经网络的平显设备故障诊断研究*

针对平视显示器（HUD）设备自检测和地面故障诊断设备的不足,提出了一种基于模糊BP神经网络的HUD故障诊断方法。简化了故障诊断系统的结构,实现了自动性能检测和故障诊断,能够有效地辨识故障源,隔离了从LRU 级到SRU级的故障,并给出了典型测试项的故障诊断实例。作为一种先进有效的故障诊断技术已经应用于某型飞机HUD和相关系统的故障诊断。     

神经网络和模糊系统在故障诊断中的应用

本文提出了一种神经网络和模糊系统相结合的分级式故障诊断方法。神经网络通过对部分测量数据的处理，实现系统的回路级故障诊断，输出各回路故障出现的可信度。模糊系统通过对神经网络得到的初步诊断结果和其他测量值的处理，实现系统的元件级故障诊断，并对最终诊断结果作出解释。该方法融合了神经网络自适应学习能力强和模糊系统知识表达明确的优点，简化了神经网络学习数据获取及模糊推理规则建立的过程。通过对热硝酸冷却系统故障诊断的仿真，证明了该故障诊断方法的有效性。     

多传感器数据融合技术在故障诊断中的应用

利用多传感器数据融合的方法进行故障诊断,建立融合故障诊断系统.将故障诊断系统按数据融合的方法分为数据级融合模块、特征级融合模块和决策级融合模块.数据级融合模块主要对多传感器的测量信号进行处理,提取出故障诊断的特征信息.特征级融合模块采用3个结构相同的并行神经网络,一是进行局部诊断;二是获得决策级D-S证据理论的基本概率赋值.决策级采用D-S证据理论的方法对特征级局部诊断的结果加以融合,得到最终的诊断结果.利用此系统在汽轮机转子试验台架上进行了故障诊断,得到了令人满意的结果.     

基于模糊评判的决策级信息融合算法的研究

文章针对水电故障诊断系统中普遍采用的传感器阀值判断方法引起的信息损失问题,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中。在模糊综合评判技术和软判决融合结构下,提出了一种新的决策级信息融合算法。该算法以合成运算和全局决策融合来自多传感器的局部判决以获取所处理对象的综合决策分析,并通过在丰满水电仿真系统的故障诊断系统中的实际应用表明该算法优于传统的故障检测方法。     

系统级故障诊断方法研究

本文全面研究了系统级故障诊断中的集中式诊断方法，概率诊断方法和分布式诊断方法，并归纳了系统级故障诊断方法的性能评价指标。     

网络管理系统可靠性的分布式诊断方法及其实现

为提高网管系统自身安全可靠性，本文针对系统级的故障，提出一种分布式诊断方法，并给出了其详细的实现，从而实现了分布式网管系统的自动故障诊断。     

基于网格的两级动态负载平衡算法

网格系统具有异构性、动态性和分布性的特点,且资源数量巨大,这使得网格中的任务调度十分复杂.针对网格的特点,在两级树型网格结构的基础上,设计了一种基于该结构的两级负载平衡算法,针对传统的负载平衡算法考虑资源因素单一,难以满足复杂的网格环境的要求,该算法使用了多种负载参数来衡量网格节点的负载状况.     

用于教育资源管理的网格文件系统

基于Internet的远程教育是当今及未来教育的一种重要途径，它需要管理大量的教育资源及用户。在这样一个网格环境下，需要有一个具有高可扩展性、具有动态复制的分布式文件共享途径。该文在回顾了文件共享方面的相关工作之后，提出了一种基于Web的分布式文件管理架构——网格文件系统(GridFS)。描述了它的拓扑结构及文件访问服务和元信息服务。GridFS对许多网格应用、数字图书馆的互联和多级Web Cache系统是有益的。     

一种新的网格环境模型——TGrid Model

在分析了现有网格环境不足的基础上，提出一种新的网格环境模型——基于树形结构的网格体系与环境TGrid，支持高性能计算，面向主题的资源共享和新一代的需求建模。它以树结构来组织网格节点和集成各种资源，实现了自底向上、多级、面向需求的资源抽象和多种资源融合。而且树型结构符合自然层次组织关系，容易实现网格系统的层次化管理，有利于减轻中心节点的负载和实现大规模应用的负载平衡，提高资源查找效率。同时，TGrid以虚拟资源的形式实现网格资源的共享，利用分布式JVM（TJVM）虚拟网格节点上CPU和主存资源，利用多数据库中间件（TDOD）实现数据库级资源集成和共享，利用Globus网格服务（GService）实现其他软件和数据资源共享。该树型网格为日益增长的网格应用的需求提供了新的解决方案。     

一种可扩展网格监控系统的设计与实现

基于网格服务架构中的网格服务和网格信息服务，提出了一种新的系统结构来构建网格监控系统，给出了它的一个原型系统实现。该结构采用了网格服务调用的方法，借鉴了层次化监控模型和GMA监控模型的特点，具备良好适应性和可扩展性。多种监控信息获取机制的使用适应了不同的监控需求，使监控系统在实现上更具灵活性和可靠性。     

基于布尔方程的系统级故障诊断表示及应用

With the popularization of multiprocessor systems and network applications,the study ot ctepenaaomty of systems has become an important research area of computer science.A “Boolean equation diagnosis” method is firstly presented for test model of system-level fault diagnosis,and the correctness of the equations has been proven.The Boolean equation is more concise than the graph method in test model representation.Based on the equations,the methods to compute optimal diagnosis,the set of consistent fault pattern,absolute good processors and bad processors are presented.And some theorems about the relationship among different test models on the set of consistent fault pattern and diagnosibility are proved.It is a useful attempt in theory and practice of system-level fault diagnosis.     

基于移动代理的主动网络系统级故障诊断模型

主动网络的可靠性和可用性是计算机网络领域的重要研究课题之一。通过分析系统级故障诊断的分布式算法设计思想，将系统级故障诊断的理论应用于基于移动代理的主动网络管理，给出了基于移动代理的主动网络的系统级故障诊断三值模型，提高了测试的可靠性和正确性。文中还阐述了分布式故障诊断算法，并利用移动代理的管理策略，达到了分布式的网络管理，具有实际应用的重要意义。     

Fault-tolerant grid architecture and practice

Grid computing emerges as effective technologies to couple geographically dis-tributed resources and solve large-scale computational problems in wide area networks. The fault tolerance is a significant and complex issue in grid computing systems. Various techniques have been investigated to detect and correct faults in distributed computing systems. Unreliable fault detection is one of the most effective techniques. Globus as a grid middleware manages resources in a wide area network. The Globns fault detection service uses the well-known techniques basedon unreliable fault detectors to detect and report component failures. However, more powerful techniques are required to detect and correct both system-level and application-level faults in agrid system, and a convenient toolkit is also needed to maintain the consistency in the grid. Afault-tolerant grid platform (FTGP) based on an unreliable fault detector and the Globus faultdetection service is presented in this paper. The platform offers effective strategies in such threeaspects as grid key components, user tasks, and high-level applications.     

基于PMC模型的MWOFD算法

为了诊断出系统中的故障单元,首次将贝壳漫步优化算法用于解决系统级故障诊断问题,提出一种高效快速的诊断算法--MWOFD诊断（Mussels Wandering Optimization Fault Diagnosis）算法。结合系统级故障诊断的特点,设计了个体化编码及初始化的方法,并根据诊断模型所满足的方程约束重新设计了适应度函数,同时对二进制映射算法进行优化。最后将新算法与AD-FAFD算法,FAFD算法和EAFD算法进行实验对比,结果表明：MWOFD算法有效地提高了诊断正确率和诊断效率。     

基于模型推理的系统级故障预测框架设计

针对装备实施故障预测过程中状态监测可达性的限制,提出系统级故障预测问题。通过参照国际标准化组织对故障预测的定义,界定系统级故障预测范畴,在此基础上应用基于模型推理的方法,构建系统级故障预测框架,实现从高层次系统监测信息中推理低层次难接近部件状态,更符合装备实际使用要求。     

人工免疫在网络故障诊断中的应用研究

人工免疫系统（AIS）已被广泛的应用在许多领域,如数据分析、多峰函数优化、故障检测等。文章将人工免疫方法引入到PMC模型下网络故障诊断中,文中主要研究如何将AIS应用于系统级故障诊断。理论分析和实验结果表明,基于人工免疫系统的网络故障诊断方法在平均和最差情况下均优于传统的方法。     

基于集团的系统级故障诊断研究

本文首次在系统故障研究域提出了集团的概念，讨论了集团的性质，并研究了基于集团的系统故障诊断的可诊断特性。本文还详细论述了基于集团的一步ｔ可诊断算法及求集团算法，并论证了算法的正确性与完备性。     

System-Level Fault Diagnosis

Large multiprocessor networks require system-level fault diagnosis. Researchers have established and extended a model for such diagnosis.     

基于微处理器件8031电路板的TPS开发研究

通过对以徽处理8031为控制中心的电路板分析，提出了一种基于各类微处理器电路板的测试程序集（TPS）开发的新方案，从而达到对这类电路板进行故障诊断的目的;该方案成功的实现了对带徽处理器件8031电路板的故障诊断，解决了TPS开发中一个较为棘手的问题；研究表明，该方案能够在自动测试设备现有条件下完成对此类电路板的故障检测工作。     

无线传感器网络中基于比较的簇节点故障诊断算法

针对无线传感器网络中簇节点故障失效问题,提出了一种新的采用一对多(one-to-many)通信方式,基于比较的簇节点故障诊断算法-CBCNFD(comparison-based cluster nodes fault diagnosis).分析了该算法中簇头对簇内节点集中控制的优化诊断过程,证明了算法的正确性.提出了网络拓扑固定和改变两种情况下的算法诊断模型.仿真结果表明,基于比较的簇节点故障诊断算法具有良好的诊断特性,系统开销也比基于比较的系统级故障诊断算法-CBSLFD(comparison-based system-level fault diagnosis)大为降低.