基于POVMD和CAF的低转速齿轮箱故障诊断

针对低转速齿轮箱齿轮故障特征频率低、故障特征频率易被背景噪声淹没,使其难以准确提取的问题,提出了基于参数优化的变分模态分解(parameter optimization variational mode decomposition,简称POVMD)和循环自相关函数(cyclic autocorrelation function,简称CAF)结合的故障诊断方法。首先,通过POVMD对原始信号进行分解,选用余弦相似度度量选取敏感的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF);其次,计算其循环自相关函数谱,获得包含调制特征的循环自相关函数谱切片;最后,使用Teager能量算子(Teager energy operator,简称TEO)算法对切片解调,提取故障特征频率。同时将本方法与相关方法进行了对比分析,特征频率提取效果更加显著,仿真信号和实验数据分析验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于参数优化MCKD的行星齿轮箱微弱故障诊断研究

针对行星齿轮箱在故障早期时振动信号比较微弱,受噪声污染严重、且传递路径复杂多变,实际情况下故障特征难以准确提取与分离的问题,提出了基于参数优化最大相关峭度解卷积(MCKD)的微弱故障特征提取方法。首先通过最大相关峭度解卷积对原始信号进行了降噪处理,设置了峭度和自相关峰态系数作为筛选准则,对算法参数组合进行了优化选取,检测周期性故障冲击特征;然后对降噪后的信号进行了希尔伯特包络谱分析,从而获得了准确故障特征频率。仿真信号和实验数据分析结果表明:该方法对于强背景噪声下的行星齿轮箱微弱故障诊断具有良好的效果,有效抑制了噪声干扰,成功提取了故障特征。     

不正确程序修复补丁识别

程序自动修复技术是保证软件质量、提高开发效率的有效手段. 目前, 大多数自动修复工具使用测试用例作为补丁正确性验证的最终方法, 有限的测试用例难以对程序进行充分的测试, 因此自动修复工具生成的补丁集合包含大量的不正确补丁. 为了识别不正确补丁, 我们采用对比缺陷修复前后成功测试的执行路径以及生成测试用例的方法来识别修复补丁的有效性, 以解决自动修复工具精度低的问题. 我们的方法评估了来自6个经典的自动修复工具生成的132个补丁, 并成功地排除了80个不正确的补丁并且没有排除正确的补丁, 这表明我们的方法可以有效地排除不正确补丁, 并且提高自动修复工具的精度.     

基于程序结构与语义特征融合的软件缺陷预测

随着软件系统的规模越来越庞大,如何快速高效地预测软件中的程序缺陷成为一个研究热点。最近的研究引入了深度学习模型,使用神经网络提取代码特征构建分类器进行缺陷预测。针对现有的神经网络只在单层面、单粒度上提取代码特征,导致特征不够丰富,造成预测精度不高的问题,提出了一种基于特征融合的软件缺陷预测框架。通过将程序解析为抽象语法树（abstract syntax tree,AST）以及Token序列两种不同的程序表示方式,利用树卷积神经网络以及文本卷积神经网络分别提取代码的结构和语义特征进行特征融合,从而提取到更丰富的代码特征用于缺陷预测。同时改进了AST和Token序列提取方法,降低模型复杂度。选择使用公共存储库PROMISE中的公开数据集作为实验数据集,采用softmax分类器预测得到最终的预测结果。实验结果表明,该框架在实验数据集上可以获得比已有方法更高的F1-score。     

跟踪机制引导的C程序内存错误自动修复

C语言执行效率高,使用范围广泛,然而存在的安全问题也日益突出。内存错误是C程序中常见的缺陷,严重时将导致系统崩溃。传统的人工修复内存错误耗费大量人力物力,并可能在修复过程中引入新的错误。针对这个问题,提出了一种基于跟踪机制的程序自动修复方法。构建包含程序文件中变量作用分布的作用域树;提出基于全局指针的跟踪机制,通过插入全局指针跟踪发生错误的分配内存在程序中的状态;基于全局指针自动生成补丁,利用作用域树定位缺陷修复位置从而来安全地修复内存错误。基于上述过程,实现了原型工具DTSFix,并在开源程序中对其进行了评估。实验结果表明,DTSFix能够有效检测并修复程序中的真实缺陷而且不产生副作用。     

抽象语义引导的空指针引用自动修复

程序依赖图往往只能根据语句中变量的定义使用关系来判定数据依赖而无法从语义上精准判断,从而容易引入虚假依赖关系,使得缺陷修复的过程中使用错误信息造成修复失败.因此,本文将利用抽象属性对与空对象或空指针有关的虚假依赖进行剪枝,提出基于抽象语义的程序依赖图减少与程序缺陷语义无关的依赖关系分析,以完成空指针引用修复.依据分析获取的依赖关系,在空指针引用的不同修复策略的指导下实现一种多策略的修复方案,在尽可能减小修复副作用的前提下完成空指针引用缺陷的修复.本文利用Defects4J中的空指针引用对实现的修复工具DTSFix进行实验评估,结果显示DTSFix的修复效果远远高于对比工具,证明了方法的有效性.