余度系统中的动态同步和表决控制

在多通道余度系统的研究和应用中,同步问题是整个余度系统正确运行的基本保证。基于多交叉通道模型和同步时间的静态分配策略,提出动态时间容错方法。针对该方法,设计基于时间容错的动态表决控制算法,实现多通道系统中的动态同步。给出动态同步表决控制逻辑,用于控制表决时间并监测表决数据。理论分析和实验结果表明,时间容错的动态表决控制算法扩展了任务处理的时间窗口,与静态同步算法相比,可有效降低通道故障率,提高对瞬时干扰的抵御能力以及余度系统的可靠性。     

多通道余度模型中高可靠表决结构和算法

在多通道余度系统的研究和应用中,表决逻辑的结构成为影响整个系统的"瓶颈"。针对此问题,设计了一个具有级联功能的表决结构,由此实现完全意义上的多通道余度模型。提供了级联表决控制方法,实现在表决结构中出现故障时的执行策略;根据故障发生情况,提出了基于大数一致算法的可降阶表决算法。理论分析和实验表明,在表决算法最大限度保证表决正确性的前提下,级联表决结构大幅度提高了系统的可靠性。     

一种基于时间容错的同步机制分析

表决逻辑结构在多通道余度系统的研究和应用中起着核心作用,针对该问题,设计了一个具有动态同步表决控制的逻辑结构,该逻辑结构用来控制表决时间并监测表决数据。理论分析和实验表明,该表决算法在最大限度保证表决正确性的前提下,其表决控制逻辑结构还可以大幅度地提高多通道系统的可靠性。     

三余度飞控系统余度管理算法设计与研究

为了提高无人机飞行控制系统的可靠性,针对样例飞行控制计算机分布式架构的特点设计了余度管理策略。针对多CPU同步困难及同步后的积累性时漂误差问题,通过任务同步算法和简化版的TPSN同步算法相结合实现了各CPU之间的时间同步,有效地降低了时漂带来的影响,同步精度可达到0.1毫秒以内。采用基于“距离”的封装表决算法完成三余度决策输出功能,降低了开发的难度,减少了传统方式的代码冗余。采用系统重构策略对故障CPU进行管理,通过系统降级与故障恢复提高系统可靠度。最后对关键环节进行了功能测试,测试结果表明各环节可达到功能和指标要求,验证了所提出的余度管理策略的合理性和有效性。     

基于RFM的机载余度计算机软件快速测试平台

为了提升飞控计算机的可靠性,目前普遍采用余度技术构建余度飞控计算机,该计算机由多个通道构成,每个通道有一个CPU,互相构成备份;但是,由于各个通道的机载软件之间相互同步、通信和交叉监控,必须并行调试和测试,这就造成了机载软件调试和测试的滞后,必须等待真实的飞控计算机开发出来之后才能开展工作;文章提出了一种基于RFM(反射内存)的余度计算机快速原型测试平台设计方法;该平台使用商用货架产品构成余度计算机的多个冗余通道,使用RFM模拟多通道间的通信、同步过程,通过对底层驱动封装实现硬件故障模拟和余度功能模拟,方便实现软件调试和从性能、功能测试,大大提高了开发效率,减少了研制周期。     

电传控制系统余度配置管理设计技术的应用

本文介绍了数字电传控制系统的余度管理与安全措施管理,分析了飞机数字电传控制系统余度结构配置、系统监控面设置、输入信号余度管理、监控表决算法、输入信号故障安全处理,针对电传控制系统出现的故障,结合系统设置的余度及安全措施进行了分析、判断、处理。     

三余度飞控计算机关键技术研究及工程实现

针对小型飞行器飞控计算机可靠性指标要求,介绍了运用余度技术提高其可靠性与容错能力的方法,提出了采用三余度技术保证飞控计算机可靠性的设计方案,通过选择合适的冗余模式,建立了三余度飞控计算机的架构模型,经过详细分析与研究各模块结构,给出了余度策略、同步算法、表决面选取等关键技术工程实现的硬件电路与软件流程,仿真验证与试验结果表明,该方案设计合理,不仅较好地完成了飞控计算机的余度管理任务,而且有效地保证了系统的可靠性与容错能力。     

一种硬件监视的关键数据管理算法

为了提高三模冗余容错计算机的故障恢复效率,缩短故障恢复时间,提出并设计实现了一种基于硬件监视的关键数据链表式管理恢复算法,克服了传统容错计算机在故障恢复方面的缺陷.利用系统运行过程中CPU的空闲时间与串行数据交换通道,在不中断系统工作的情况下,对三模冗余容错计算机进行无缝恢复,保证了系统在故障恢复时工作的连续性,同时给出了系统的具体恢复过程和测试结果.实验结果验证了该方法的可行性和可靠性.     

飞控系统余度管理软件故障追踪/重演方法

飞控系统余度管理软件是多余度飞控计算机的核心软件之一,负责整个飞控系统信号监控、表决与故障综合等功能,具有多数据源、算法逻辑复杂等特点.故障的快速定位和分析越来越成为余度管理软件研制开发过程中的关键技术.分析了软件追踪重演技术在故障重现和定位中的作用,研究了余度管理软件追踪重演方法,并在飞控系统软件领域实现了轻量级余度管理软件统一追踪重演框架.实验结果表明,该追踪重演框架具备了实用性和可操作性,可以有效提高飞控系统余度管理软件故障定位的效率.     

网络化控制系统瞬时故障恢复和安全控制研究综述

鉴于瞬时故障是导致控制系统事故的主要故障形式,瞬时故障恢复是保证系统安全的重要手段,首先,介绍了当前通过主动冗余和基于系统模型分析进行瞬时故障恢复的方法;然后,综述这些技术在网络化控制系统的通信网络、网络节点、系统层面瞬时故障恢复和安全控制中的应用研究;最后,对网络化控制系统瞬时故障恢复和安全控制方法的发展趋势进行了展望.     

TMR容错计算故障恢复技术研究

提出了一种可伸缩的TMR容错计算系统结构,根据TMR系统出现故障的情况,详细研究了其故障恢复模型和恢复策略.通过综合采用向前和向后恢复方法有效减少了由于实现容错功能而对系统运行进程完成时间的推延并进行了定量分析和验证.     

HFC宽带接入网故障恢复能力的研究

1 引言现代通信正在向宽带化、数字化、智能化、个人化和综合业务化的方向发展.宽带用户接入技术已成为当前通信界的研究热点之一。有线电视网已逐步升级为光纤同轴电缆混合(Hybrid Fiber/Coax,HFC)网络,HFC网具有频带宽和用户覆盖面广等优势,是为家庭用户提供宽带接入的重要手段之一,为宽带信息进入家庭铺平了“最后一公里”。     

偏最小二乘组合后向区间选择在近红外定量建模中的应用

偏最小二乘是在光谱多变量校正中广泛使用的一种经典算法.尽管本身具有变量压缩的作用,近年来的研究发现,高效的变量选择仍然是必要的,一方面能够提高模型的预测能力,另一方面能够降低模型的复杂度.考虑到相邻光谱变量之间高度相关的事实,创建一种偏最小二乘组合后向区间选择策略的算法.步骤是:先将整个光谱波长区域细分为一定数量的等长子区间;然后采用后向淘汰的策略,根据各个子区间的有用信息量将其逐步淘汰,形成一个淘汰序列;最后再反向选择一个最优数量的子区间来建立最终的预测模型.该方法应用于建立烟草总糖的近红外定量预测模型,效果好.在将变量压缩60%的基础上获得了比传统基于全谱的偏最小二乘算法更优的预测性能.     

Self-stabilizing algorithm for checkpointing in a distributed system

If the variables used for a checkpointing algorithm have data faults, the existing checkpointing and recovery algorithms may fail. In this paper, self-stabilizing data fault detecting and correcting, checkpointing, and recovery algorithms are proposed in a ring topology. The proposed data fault detection and correction algorithms can handle data faults; at most one per process, but in any number of processes. The proposed checkpointing algorithm can deal with concurrent multiple initiations of checkpointing and data faults. A process can recover from a fault, using the proposed recovery algorithm in spite of multiple data faults present in the system. All the proposed algorithms converge in O(n)$O(n)$ steps, where n$n$ is the number of processes. The algorithm can be extended to work for general topologies too.     

基于全神经网络增强算法的WSNs故障预警与检测

针对现有WSNs故障检测算法存在的故障分类检测率低、耗时长、节点能耗控制差等问题,提出一种全神经网络增强故障预警与检测算法。全神经网络的神经元节点与临近层的节点连接,形成具有强大故障数据训练功能的深度网络结构,选择平滑性更好的sigmoid函数作为模型的激活函数,并基于感知机合理调节相邻两个隐含层之间的阈值权重,降低模型的训练损失;采用Adam优化算法抑制模型的梯度膨胀和梯度消失等异常情况,并消除训练中产生的数据冗余,以降低故障数据训练中产生的虚预警。实验结果显示:提出算法的总体故障检测率和不同类型故障的分类检测率都优于传统算法,此外全神经网络增强算法在节点故障检测耗时和能耗控制方面,也具有显著优势。     

导航卫星自主健康管理研究

传统的基于卫星遥测的故障定位方式,存在故障发现时间晚、故障定位难、故障恢复时间长等问题,不适应于导航定位的高可用性、高连续性的要求;为了提高导航卫星的服务能力,提出了一种导航卫星载荷自主健康管理的方法,设计了全系统的健康管理策略,具有全系统自主监测、逐级定位、快速恢复的优势,同时采用冗余对比的方法排除监测单元自身故障所引入的虚警,提高了系统的可靠性。     

Scalable SaaS Indexing Algorithms with Automated Redundancy and Recovery Management

Software-as-a-Service (SaaS) is a new software delivery model with Multi-Tenancy Architecture (MTA). An SaaS system is often mission critical as it often supports a large number of tenants, and each tenant supports a large number of users. This paper proposes a scalable index management algorithm based on B+ tree but with automated redundancy and recovery management as the tree maintains two copies of data. The redundancy and recovery management is done at the SaaS level as data are duplicated with tenant information rather than at the PaaS level where data are duplicated in chunks. Using this approach, an SaaS system can scale out or in based on the dynamic workload. This paper also uses tenant similarity measures to cluster tenants in a multi-level scalability architecture where similar tenants can be grouped together for effcient processing. The scalability mechanism also includes an automated migration strategies to enhance the SaaS performance. The proposed scheme with automated recovery and scalability has been simulated, the results show that the proposed algorithm can scale well with increasing workloads.     

一种动态环境下的互联网服务故障诊断算法

服务环境中的动态性会对故障诊断算法性能造成影响.为了降低这种影响,分析了服务环境中的动态性,提出多层管理模型建模服务系统:二分贝叶斯网络建立依赖模型和二元对称信道建模噪声.针对故障自动修复机制导致的动态故障集环境,在故障持续时间统计的基础上修正当前窗口内先验故障概率;针对动态模型环境,基于当前窗口内原始模型和观察症状时间建立期望模型.仿真结果显示,算法可以有效地诊断动态环境下的互联网服务故障.