N为偶数的并发差错可定位N-模冗余结构

N－模冗余结构是一种广泛应用的容错结构，其有效性是建立在它所包含的故障模型块数不超过[（N－1）／2]的假设之上的，而破坏该假设的可能途径有故障累积和同时故障，防止故障模块累积的方法之一是使冗余系统具有故障定位能力，然后及时地将故障模块予隔离和替换。传统的静态和动态硬件冗余结构或都不具有故障定位能力，中者不提供显式的故障定位信息，并且对附电路本身的故障是无法处理的，为此，针对静态硬件冗余结构，作者等人曾提出了N为奇数情况下的差错定位解决方案，而该文则提出了N为偶数情况下的相应解决方案。     

列车网络监控系统可靠性分析与设计

在分析传统列车网络监控技术的基础上，设计了基于TCN（WTB／MVB）总线的新型列车网络监控系统的可靠性。该系统采用网络通信的两模冗余模式和监控处理核心的三模冗余方法来提高系统的可靠性，并使用全共享存储器为冗余计算机问的同步传输和实时表决创造了条件。针对监控系统软件的高实时性、复杂多任务、高可靠性等特点，设计了一种对所有不同性质的任务都能够得到真正实时、可靠执行的两级调度策略。实验结果表明该方法可以有效的提高列车网络监控系统的可靠性。     

三模冗余计算机系统在深潜救生艇舵机控制中的应用研究

随着海洋技术的发展,潜艇的应用越来越广泛,在深海下潜艇一旦出事故很难像陆地上一样进行救援,因此深潜救生艇的应用必不可少;而深潜救生艇在水下航行中难免会发生故障,针对舵机可能发生的故障,设计了一种应用于深潜救生艇控制系统的TMR(triple modular redundancy)运动控制计算机系统;该系统以研究能满足于高可靠性系统的冗余技术为立足点,采用故障检测算法和表决算法,研究适用于它的冗余管理方案,以最大限度的提高冗余系统的故障容错能力;最后为验证设计方案的可行性,设计了故障模拟实验,将设计的TMR运动控制计算机系统应用于深潜救生艇的舵机控制中,用于验证冗余设计方案以及故障检测算法和表决算法的可行性;通过仿真结果证明了该控制系统对深潜救生艇舵机控制的有效性。     

高性能容错处理核心的研究

本文提出了以三模冗余表决为基础构造容错处理核心的方案。三个ＣＰＵ模块采取松散同步的形式,只有在发生总线操作时才进行同步表决。在处理核心中采用了两级故障检测机制,以三模表决器作为第一级来保证处理核心有足够高的故障覆盖率;以ＣＰＵＡ模块的自检作为第二级来弥补表决器发现故障延迟的不足,缩短故障的潜伏时间。在表决器的设计中采取了表决器旁路及先编码、后表决的方法。先用编码的方式提取需要表决的数据的特征,然后     

NMRC技术：建模,分析和设计

N模冗余NMR(N Modular Redundancy)是容错技术中最著名、应用最广泛的一类.本文提出的N模比较冗余NMRC(Modular Redundancy withComparing)覆盖了已有的各种NMR技术,而且,NMRC系统在性能、价格和可靠性上都优于其它NMR系统.因此,NMRC技术具有重要的理论意义和极大的实用价值. 本文建立了NMRC系统的模型、分析了系统拓扑结构与容错能力间的关系,给出了系统的最佳设计.     

基于多元Copula函数的冗余系统可靠性模型研究

在传统k/n表决冗余系统的基础上考虑了系统中部件单元的权重输出形成权重表决系统，该系统中的部件单元寿命变量间具有相依性。运用统计学领域中的多元Copula函数理论刻画各部件单元之间的相关性，基于容斥原理推导出多种部件类型的权重表决系统可靠性模型。结合具体算例，选定典型的Copula函数以及部件独立状态计算系统可靠度，并分析了部件间相关程度对系统可靠度的实际影响，为考虑部件间相依关系的冗余系统可靠度计算提供了参考。     

多模冗余系统通道异步度的实验研究

N模冗余控制系统中,通道间非同步与各通道完全同步的系统具有不同的数据关系和对外控制作用。非同步系统可分为两类:各通道运行在相同频率上的系统和各通道运行在不同频率上的系统。文章讨论了这两类非同步系统与同步系统的差异,在此基础上通过试验分析了异步度对这两类系统的任务关系以及闭环控制特性等的影响,最后对该类系统的分析工具提出了建议。     

基于离散事件仿真的复杂冗余系统可用度分析

介绍了如何利用离散事件仿真技术对复杂冗余系统可用度进行分析。首先,对复杂冗余系统进行了介绍,提出了利用BS树来描述复杂冗余系统的结构。其次,对复杂冗余系统的行为、状态转移规律进行了分析。然后,利用离散事件仿真技术,给出了复杂冗余系统可用度仿真算法,并介绍了BS树的描述及常用方法、确定系统状态、部件转移状态等细节问题。最后,给出了计算实例。结果证明,该仿真算法不仅可以对状态独立系统进行可用度计算,而且可以对具有冗余关系和嵌套关系的状态相关系统进行可用度计算,具有很强的实用性与通用性。     

采用NOP协议实现三模冗余系统的形式化验证

对于安全关键系统容错是其实现安全性的重要手段,为最小化冗余单元之间的关联性,通常采用分布式冗余系统,典型的是三模冗余系统。为了在分布式环境下,实现基于三模冗余机制的容错系统,提出了一种可靠的广播协议-NOP（Node Order Protocol）,它采用预定义的节点顺序解决共享介质冲突,并且在单一故障模式假设下,实现了有序的、可靠的消息传输服务,并采用基于模型检测的形式化方法进行了容错系统安全性的验证。验证结果显示基于NOP协议构建的三模冗余系统,在单一任意故障模式下,能够正确地进行故障的检测和诊断,并保证所有正常节点保持一致状态,从而保证单一故障节点被掩蔽,实现单一故障的容错能力。     

多交叉通道模型中瞬时故障的后向恢复

在多交叉通道余度系统中,最大限度恢复个别通道出现的输出错误,是表决结果正确性的前提,也是余度系统中的基本问题。在一个指令周期中,多交叉通道针对任务在时间分配上存在一定冗余,对当前表决面之前时间的冗余进行汇总,并假设之后阶段不出现瞬时故障,进行后期冗余时间的估计;累计这两部分冗余,构造一个较大的时间窗口,利用该窗口,在故障时增加回卷深度,实现瞬时故障的最大恢复。基于上述思想,提出了多通道交叉余度模型中的动态时间序列,针对该序列,进行时间回卷深度分析,由此设计了支持后向恢复的算法和具有后向恢复能力的故障监测逻辑。理论分析和实验表明,提出的方法对于提高多通道系统的故障恢复率、减少失步次数等方面十分有效:与静态回卷相比,4通道和6通道下恢复成功率分别提高了47.49%和72.35%,失步次数分别下降了58%和85%,进而较大幅度促进了系统可靠性的提高,尤其是表决面数目较大时效果更为明显。     

自适应一致表决算法

容错技术已经在许多领域的高可靠控制中得到应用,N版本程序技术是实现容错的基本手段之一。在软件系统中,表决算法可以屏蔽错误的输出结果。冗余技术可以防止错误的结果传递到系统的下一个子模块中,并且提高系统的安全性。许多表决算法在容错技术中得到广泛的应用,其中一致性表决算法同样得到了广泛的应用。但一致表决算法适合输出结果空间基数小的情况,因此更容易产生相同并错误的结果(IAW)。针对这个问题,提出一种自适应的一致性表决算法,它将版本历史记录信息应用到一致性表决中,降低了不正确结果通过表决的概率,提高了系统安全性和可靠性。实验证明了所提算法的有效性。     

拟态通用运行环境外部表决机制研究

基于异构冗余架构的择多表决机制实现了拟态防御系统的容错机制.在拟态通用运行环境(Mimic Common Operating Environment,MCOE)中.由外部表决模块对异构执行体响应数据进行大数表决来实现这一机制.为完善表决机制,提高表决速度,本文提出了基于历史表现安全性和异构置信度的大数表决机制和并行聚类算法.改进的大数表决机制有效地修补了简单大数表决机制存在的无法产生表决结果以及忽视执行体本身安全性和相关性的问题;并行聚类算法解决了表决过程中数据闲置的问题,显著提高了表决速度.此外为了保证数据比对的可靠性,本文设计了针对结构化,非结构化(图像、音频、视频)数据的特定处理流程.     

提高冗余服务性能的动态容错算法

针对分布式应用的性能要求,引入了负载平衡机制,以便对activere plication和primary backup容错算法进行权衡.提出一种基于冗余服务的动态容错算法RAWA(read-any-write-any),能根据系统负载状况动态改变请求的quorum,不但提高了请求的处理速度,而且以一种简单、有效的方式实现了负载平衡.结合所提出的一致性维护和互斥访问机制,该算法可以适用于嵌套访问和状态服务.另外,还分析了RAWA算法的性能,并通过在CORBA平台上与其他容错算法的对比测试,证明RAWA算法在     

Reaching approximate agreement with mixed-mode faults

In a fault-tolerant distributed system, different non-faulty processes may arrive at different values for a given system parameter. To resolve this disagreement, processes must exchange and vote upon their respective local values. Faulty processes may attempt to inhibit agreement by acting in a malicious or “Byzantine” manner. Approximate agreement defines one form of agreement in which the voted values obtained by the non-faulty processes need not be identical. Instead, they need only agree to within a predefined tolerance. Approximate agreement can be achieved by a sequence of convergent voting rounds, in which the range of values held by non-faulty processes is reduced in each round. Historically, each new convergent voting algorithm has been accompanied by ad-hoc proofs of its convergence rate and fault-tolerance, using an overly conservative fault model in which all faults exhibit worst-case Byzantine behavior. This paper presents a general method to quickly determine convergence rate and fault-tolerance for any member of a broad family of convergent voting algorithms. This method is developed under a realistic mixed-mode fault model comprised of asymmetric, symmetric, and benign fault modes. These results are employed to more accurately analyze the properties of several existing voting algorithms, to derive a sub-family of optimal mixed-mode voting algorithms, and to quickly determine the properties of proposed new voting algorithms     

Helenic fault tolerance for robots

In robot applications where the consequences of system failure are unbearable, fault tolerance is mandatory. Fault tolerant robots continue to function correctly despite component failures. Fault tolerant robots can be designed using the Helenic architecture. This architecture uses non-homogeneous functional modular redundancy and a democratic dynamic weighted voting algorithm for redundancy management to achieve fault tolerance. The benefits offered are increased reliability, maintainability, common mode failure resistance, and significant cost reductions. To demonstrate the fault tolerance capabilities of this system architecture, a 5 wheel omnidirectional mobile robot with sensors, computing elements and actuators was designed and simulated. Simulation results verify the robot's ability to continue ‘correct’ operation despite internal subsystem failures.     

两种典型神经网络容错方法的比较

Behnam提出的SC算法和文中提出的rehidden算法是两种典型的前向神经网络容错 算法,前者改进BP算法进行学习,后者对已学习的网络进行隐层节点冗余.这两种算法各有优 缺点.文中对这两种算法进行了仿真实验分析,最终得到了每种算法适用的网络规模和硬件条 件,在不同环境下应采用不同的方法才能得到可行的容错网络.最后还对SC算法的一些改进进 行了讨论.     

Fault tolerant algorithm based on dynamic and active load balancing for redundant services

A new Some-Read-Any-Write (SRAW) fault tolerant algorithm for redundant services is presented that allows a system to adjust failures dynamically in order to keep the availability and improve the performance.SRAW is based upon dynamic and active load balancing. By introducing dynamic and active load balancings cheme into redundant services, not only the processing speed of requests can be greatly improved, but also the load balancing can be simply and efficiently achieved. Integrated with consistency protocol in this paper, SRAW can also be applied to state services. The performance of SRAW algorithm is also analyzed, and comparisons with other fault tolerant algorithms, especially with RAWA, indicate that SRAW efficiently improves the performance of redundant services with guaranteeing system availability.     

航空发动机数控系统余度管理方法研究

传感器作为测量元件在航空发动机控制系统中具有举足轻重的作用,传感器信号的准确性直接影响到航空发动机控制系统的安全稳定工作。因此,应建立航空发动机控制系统传感器故障检测、隔离和重构系统,从而提高发动机控制系统的可靠性。对航空发动机控制系统的传感器解析余度算法进行了深入研究,提出了平均值表决算法、权重法表决算法、大值表决算法和小值表决算法共4类解析余度算法。其中,平均值表决算法和权重法表决算法最接近真实值,大值表决算法可确保安全,小值表决算法因无法确保安全故应用较少。根据项目实际需要,将这4类算法应用于数控系统余度管理方面,结果表明这4类算法均有效,并在各自领域发挥了重要作用。在MATLAB下的Simulink建立了相关装置的数学模型并进行了数字仿真,所设计的余度管理算法已经应用于实际项目中,对保证发动机的安全性和可靠性具有重要意义。     

基于投票机制的拜占庭容错共识算法

针对现有的区块链中实用拜占庭容错（PBFT）共识算法、基于动态授权的拜占庭容错（DDBFT）共识算法、联盟拜占庭容错（CBFT）共识算法普遍存在能耗高、效率低、扩展性差等问题，通过引入投票机制，提出了基于投票机制的拜占庭容错（VPBFT）共识算法。首先，以PBFT算法为基础，将网络中的节点划分为四类具有不同职责的节点。其次，算法中的投票节点具有投票和评分权，监督生产节点诚实可靠地生产数据块；生产有效的数据块的生产节点优先进入下一轮，候选节点能够被选为生产节点，而普通节点则能够成为投票节点或候选节点。最后，不同类型的节点之间具有一定的数量关系，能够在不同类型节点的数目或网络中的节点总数发生变化时动态调整参数，从而使得算法适应动态网络。通过性能仿真分析可知，VPBFT算法相较于PBFT、DDBFT、CBFT等共识算法，具有低能耗、低时延、高容错性和高动态性。     

一种定位子集的自顶向下挖掘算法研究

针对现有自顶向下挖掘算法的不足,即在非频繁项目产生子集时和修剪重复产生的子集时存在冗余计算,提出一种基于定位子集的自顶向下挖掘算法,其适合于挖掘较长频繁项目集;算法按自顶向下策略用定位子集的方法产生非频繁项的子集,并有效地修剪冗余子集和减少重复计算,提高了算法的效率。实验证明,与现有的自顶向下挖掘算法相比,该算法是快速而有效的。