针对t-可诊断多处理器系统的遗传诊断算法

结合诊断模型与遗传算法,提出一种针对t-可诊断多处理器系统的遗传诊断算法。通过运用模型的诊断性质提高初始种群的质量,并定义判断结点状态的诊断方程,设计基于该方程的适应度函数。理论分析和模拟实验表明,算法具有较好的最优解搜索能力和较快的收敛速度。     

基于COM的铝电解槽健康诊断系统软件平台

引入组件对象模型，阐述了组件的结构及实现，对多传感器数据融合系统体系结构进行了分析，基于COM技术，以一种新的体系结构对铝电解槽健康诊断系统软件平台进行设计与实现。通过引入COM技术，简化了铝电解槽健康诊断软件平台的设计和实现。     

多机可缩放性高速缓冲存储器一致性协议分析

分析了可缩放共享存储器多机系统Cache一致性协议的软硬件解决方案.集中式控制方法只适应于规模适中的多机系统,这是因为数据块共享信息存放在系统存储器中,成为性能提高的瓶颈;分布式控制方法允许系统拥有多个存储器控制部件,适合于大规模的多机系统.基于软件的Cache一致性技术建立在对源程序的预处理基础上,基本不需要或只需要很少的额外硬件.处理机数量的变化并不改变源程序的属性,编译程序的分析结果适用于任何规模的多处理机系统,具有很强的可缩放性.     

诊断多智能体重构过程的系统描

在引入可重构故障诊断系统及诊断智能体单元组概念的基础上，提出了可重构故障诊断系统的体系结构和应用系统模型，探讨了被诊断问题的特征以及被诊断问题之间的相似性，构建了基于决策理论的多智能体诊断系统的评价方法．在分析诊断智能体重构过程的基础上，研究了可重构故障诊断系统的重构类型、重构层次和重构步骤．借鉴生物免疫中的调节理论，提出了一种重建故障诊断智能体的算法．最后分别就智能体单元组（AFDS）的物理重构和逻辑重构两种形式进行了举例说明．     

导弹发射装置分布式监测诊断系统

为了满足复杂装备监测与诊断的需要，基于分布式智能思想，采用无线通信技术和信息融合技术设计了一种导弹发射装置分布式监测诊断系统。该系统采用二次调制／解调方案，通过无线数据传输方式实现了上位机与下位机之间数据的可靠传输；采用多传感器数据层、特征层和决策层信息融合方法，大大提高了状态监测和故障诊断的精确性和实时性。     

T可诊断系统的测试图生生成算法

本文研究了系统级故障诊断中一步ｔ可诊断系统的测试图生成算法，由这些算法生成有的向图或无向图，均为ｔ－可诊断的，这些测试图为软件仿真研究提供了模型。     

基于分布式架构的快速诊断测试技术研究

针对装备保障方式提出的机动灵活、快速测试、及时诊断的新要求,提出了一种基于分布式架构的装备快速诊断测试系统方案,通过融合分布式测试、并行测试、合成仪器、多专家诊断等多项技术,设计了系统的整体模型,给出了系统构建的方法,具体介绍了系统组成和技术实现途径,结合装备使用特点研究了本系统在整个装备保障体系中的多种工作模式,并通过关键技术分析阐述了本方案的可行性,为装备测试保障技术的发展提供了一条参考途径。     

一个多媒体的远程诊断系统

远程诊断系统把病人的资料通过技术传输给不同地点的医学专家，使专家共同完成对病人的病情诊断，我们在Ｓｕｎ Ｓｐａｒｃ上设计并实现了一个多媒体的远程诊断系统ＭＴＣＳ，与目前大多数基于视频会议的远程诊断系统不同同，ＭＴＣＳ能支持医务人员之间的同悄和异步远程诊断不要求实时，不需要很高的网络伟输，具有较大灵活性，适用于远程专家会诊。     

利用单电缆通讯的MCS—51多相系统

MCS－51系列单片机有一个全双工的串行通讯口，可以同时发送，接收数据，通讯效率较高，目前绝大多数多机系统都采用两根电缆的全双工连接方式，通过对多机系统通讯过程的分析发现，许多全双工连接方式的多机系统实际工作于半双工方式，还有一些全双工方式工作的多机系统的通讯任务也完全可由半双工方式完成，因而，为简化系统，提高通讯可靠性，本文介绍了一种采用单缆的半双工连接方式的多机系统，该系统的通讯方式适合于多机系统规模较少，各单片机间信息交换量不大的场合。     

心电图的微机检测与智能诊断系统的实现原理

本文介绍了一个心电图的微机自动检测与智能诊断系统的实现原理。该系统能对心电信号实现计算机自动检测，显示及存储，并利用人工智能的自动推理技术，对所获心电信号进行解释，分析和诊断。并还可直接给出诊断结果。     

基于通用比较模型的t-可诊断系统的特征化及并行诊断算法

文中介绍了一种系统级故障诊断模型－－通用比较模型,该模型处理器作为自身的比较器,综合经典的ＰＭＣ模型和Ｍａｅｎｇ／Ｍａｌｅｋ模型的优点,基于该报多处理器系统的ｔ＿可诊断性问题,给出了ｔ＿可诊断系统的特征化,证明了一个系统成为ｔ－可诊断系统的新的充分必要条件,其次,证明在通用比较模型中,确定故障顺集的问题等价于求解一个超图的最小横切集（Ｍｉｎｉｍｕｍ ｔｒａｖｅｒｓａｌ）,该超图是根据多处理器的通信     

Node grouping in system-level fault diagnosis

With the popularization of network applications and multiprocessor systems,dependability of systems has drawn considerable attention.This paper presents a new technique of node grouping for system-level fault diagnosis to simplify the complexity of large system diagnosis.The technique transforms a complicated system to a group network,where each group may consist of many nodes that are either fault-free or faulty.It is proven that the transformation leads to a unique group network to ease system diagnosis.Then it studies systematically one-step t-faults diagnosis problem based on node groupling by means of the concept of independent point sets and gives a simple sufficient and necessary condition.The paper presents a diagnosis procedure for t-diagnosable systems.furthermore,an efficient probabilistic diagnosis algorithm for practical applications is proposed based on the belief that most of the nodes in a system are fault-free.The result of software simulation shows that the probabilistic diagnoisis provides high probability of correct diagnosis and low diagnosis cost,is suitable for systems of any kind of topology.     

Chwa ＆ Hakimi故障模型的方程表示

把基于对称比较的系统级故障模型-Chwa＆Hakimi模型等价地转换为一个方程(或方程组),这将给此类故障模型的诊断带来极大便利     

用方程表示BGM故障模型的方法研究

文章首次把基于测试的非对称模型———BGM模型等价地转换为一个方程。这将给该类系统级故障模型的诊断带来很大方便。     

Symbolical Reasoning about Numerical Data: A Hybrid Approach

By combining methods from artificial intelligence and signal analysis, we have developed a hybrid system for medical diagnosis. The core of the system is a fuzzy expert system with a dual source knowledge base. Two sets of rules are acquired, automatically from given examples and indirectly formulated by the physician. A fuzzy neural network serves to learn from sample data and allows to extract fuzzy rules for the knowledge base. A complex signal transformation preprocesses the digital data a priori to the symbolic representation. Results demonstrate the high accuracy of the system in the field of diagnosing electroencephalograms where it outperforms the visual diagnosis by a human expert for some phenomena.     

Malek故障模型的方程诊断算法设计

首先给出Malek模型的方程组定义形式,然后在不以“t-可诊断性”和“相信大多数”作前提假设的情况下,通过引入“集团”的概念给出了求其全体相容故障模式的具体方法—方程诊断算法,丰富了Malek模型的故障诊断方式。     

Chwa & Hakimi故障模型方程诊断的理论基础

针对基于对称比较的系统级故障模型———Chwa&Hakimi模型 ,建立起“方程诊断”的有关概念 ,把该模型等价地转换为一个方程 (或方程组 )。对于一类特殊的Chwa&Hakimi模型找到了求全体相容故障模式的具体算法 ,该算法为寻求一般情形下Chwa&Hakimi模型的全体相容故障模式奠定了理论基础和算法基础。     

An online expert system for fault diagnosis in hydraulic systems

Fault diagnosis has become increasingly important for industrial automation and many approaches have been investigated for the online diagnostic task. This work demonstrates a new online expert system for dynamic industrial automated processes. The emphasis of this diagnostic system lies in the functions provided for fault detection, prediction, compensation and diagnosis. The system uses experiential knowledge cooperatively with scientific knowledge in a new interactive formation. It is developed in two parts using the DASYLab software for the numerical computations and the KPWin development tool for the symbolic representations. The system was developed in collaboration with the company Automation Systems S.A., which specializes in hydraulic systems, and is used for fault detection in production machines.     

一类分布式系统的模块化诊断方法

提出了一种针对一类大规模分布式系统的模块化诊断方法. 该方法基于离散事件动态系统的诊断理论, 其模块化特征不但使得诊断器的构造不用考虑整个系统的情况, 而且大大减少了系统构成的变化对已构建好的诊断器的影响.