一种改进的基于免疫网络模型(aiNet) 的故障诊断算法

根据抗体群与抗原群的匹配关系,提出一种改进的基于免疫网络模型(aiNet)的故障诊断算法.建立了自适应调整剪枝和抑制阈值的规则,并对K近邻算法的附加距离阈值加以限制,提高了基于aiNet故障诊断算法对已知故障的识别率,克服了其不能识别新故障的缺点.仿真结果表明,改进算法具有优良的故障诊断性能.     

Accelerated Techniques in Stem Fault Simulation

In order to cope with the most expensive stem fault simulation in fault simulation field.several accelerated techniques are presented in this paper.These techniques include static analysis on circuit structure in preprocessing stage and dynamic calculations in fault simulation stage.With these techniques,the area for stem for stem fault simulation and number of the stems requiring explicit fault simulation are greatly reduced,so that the entire fault simulation time is substantially decreased.Experimental results given in this paper show that the fault simulation algorithm using these techniques is of very high efficiency for both small and large numbers of test patterns.Especially with the increase of circuit gates,its effectiveness improves obviously.     

基于Raft算法改进的实用拜占庭容错共识算法

针对应用于联盟链的实用拜占庭容错（PBFT）共识算法可扩展性不足、通信开销大等问题,提出了一种基于Raft算法改进的实用拜占庭容错共识算法K-RPBFT。首先,将区块链分片,使用K-medoids聚类算法将所有节点划分为多个节点簇,每个节点簇构成一个分片,从而将全局共识改进为分层次的多中心共识;然后,每个分片的聚类中心节点之间使用PBFT算法进行共识,而在分片内部使用基于监督节点改进的Raft算法进行共识。K-RPBFT算法的片内监督机制赋予了Raft算法一定的拜占庭容错能力,并提升了算法的安全性。实验分析表明,相较于PBFT算法,K-RPBFT算法在具备拜占庭容错能力的同时能够大幅降低共识的通信开销与共识时延,提升共识效率与吞吐量,并且具有良好的可扩展性与动态性,使联盟链能够应用于更广泛的场景中。     

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。     

基于代理的航天器自主运行仿真系统设计与验证系统设计

针对目前航天器自主健康管理功能测试过程中,由于故障模拟手段不足造成测试覆盖率低,测试项目不完备,测试效率低等问题,提出一种基于代理的航天器自主健康故障仿真验证系统设计方案;基于该方案实现的故障仿真系统支持根据通用化航天器自主健康故障检测模型,严格按逻辑和时序,无延迟、持续的向全实物或半实物测试系统自动注入故障状态表征参数,模拟航天器整器或任意分系统、单机、软件的故障状态,模拟弥补了长期以来在实物测试环境下,整器故障模式测试覆盖率低,测试用例复用性差的问题;实践证明,此方法能将测试覆盖率提升至95%以上,并将测试时间缩短至传统方式的1/6,有效提升被测航天器产品可靠性。     

一种新的基于迭代学习的故障检测和估计算法

将迭代学习策略应用到故障诊断中,提出一种新的故障检测和估计算法.引入虚拟故障参数,采用基于PID的迭代学习策略调节其中的虚拟故障,使虚拟故障逼近系统中实际发生的故障,从而达到对系统故障诊断的目的.理论证明和仿真结果验证了新算法的可行性和有效性.     

基于实用拜占庭容错算法的区块链电子计票方案

针对区块链电子投票中第三方计票机构不满足区块链去中心化、去信任特性以及缺乏可信度的问题,提出一种基于实用拜占庭容错(PBFT)算法的区块链电子计票方案。首先,在分布式环境中构建无中心计票模式,以节点的信任度确定计票节点;其次,基于PBFT实现待验选票的共识;再次,将PBFT中诚实节点的最低数量作为门限签名的阈值,只有达到阈值的计票结果才能形成门限签名;最后,将满足可信状态的结果记录在区块链账本上。通过测试分析表明,只有当诚实验票节点超过2/3时,才满足PBFT,得到可信的计票结果。     

基于FTA和比较模型的网络故障诊断算法

针对网络故障特点,将MM*模型和FTA方法引入网络故障诊断建模中,设计了一种用FTA方法进行网络故障的系统分析与诊断,并定量求解出所有故障可能的最小割集,然后用MM*模型从最小割集中选取测试点对进行单点故障检测与定位的网络故障诊断算法。实验结果表明,该算法有效提高了网络故障诊断的效率和准确率,具有较好的实用性。     

基于SVM 的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用

基于结构风险最小化原则的支持向量机(SVM)对小样本决策具有较好的学习推广性。但由于常规SVM算法是从2类分类问题推导出的，在解决故障诊断这种典型的多类分类问题时存在因雄，因而提出一种依赖故障优先级的基于SVM的二叉树多级分类器实现(2PTMC)方法，该方法具有简单、直观，重复训练样本少的优点。通过将其应用于柴油机振动信号的故障诊断，获得了令人满意的效果。     

Research on WNN soft fault diagnosis for analog circuit based on adaptive UKF algorithm

To improve the diagnosis capability of soft fault for analog circuit, a WNN diagnosis model is proposed based on fault feature samples extracted, which is trained by a modified UKF algorithm. An adaptive factor is firstly introduced to enhance the accuracy of UKF algorithm. Then, the UKF algorithm with adaptive factor is used to optimize the parameters of WNN, establishing the soft fault diagnosis model for fault feature samples extracted by multi-resolution transform. Finally, each fault mode is diagnosed and determined by the model. The simulation experiment on Sallen-Key bandpass filter indicates that, the proposed method has a good convergence rate and diagnosis accuracy rate for all faults in analog circuit. The feasibility and effectiveness of this method is also validated.     

莱文伯格-马夸特算法的精馏动态模拟

本文研究了以神经网络理论为核心的精馏塔的动态模拟。结合牛顿全局优化的思想,在多层前馈BP神经网络的基础上,提出一种Levenberg-Marquardt优化神经网络算法,应用于甲醇精馏塔的动态模拟。模拟结果表明,进料组成影响着塔顶的气相组成和塔底的液相组成;稳态因组分变化而破坏后,塔顶的气相流率和塔底的液相流率都发生变化,最后达到新的平衡;当进料组成、回流比发生很小变化时,甲醇精馏塔的平衡状态影响较大。     

基于FDTD法的电磁仿真的优化算法

在对研究对象所在空间进行电磁仿真的过程中,如果采用经典的均匀网格划分法处理具有复杂结构的物体(例如在同一物体上,某些部位之间的尺寸差别很大),势必造成网格数量巨大,计算成本过大的问题.为解决这个问题,提出了一种基于FDTD算法的渐变非均匀网格划分技术,在保证计算精度的基础上比均匀网格划分法占用更少内存和计算时间.仿真结果表明,该改进方法明显提高了计算效率.     

基于二阶循环统计量的盲均衡算法

提出一种新的基于循环二阶统计量的盲均衡算法.通过对信道输出信号进行过采样,建立单输入多输出信道模型.由于过采样等效信道矩阵具有特殊结构,使得仅仅根据零延迟时的协方差矩阵所包含的信息就能实现信道估计,根据不同延迟下的协方差矩阵也可求得不同时延的均衡器矩阵,然后用最小均方误差MMSE准则来优化均衡器得到最佳延迟协方差矩阵.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于质点约束算法的窗帘动态模拟

针对传统质点位置修正方法在处理超弹性现象时的布料抖动问题,提出一种基于质点—弹簧模型的质点约束方法。在每次迭代中只对拉伸最长的弹簧进行位置修正,其余过度拉伸的弹簧只作质点速度调整。算法以窗帘动态模拟为例,快速逼真地模拟了窗帘在外力作用下的飘动效果。实验结果表明,该方法能够抑制超弹性现象的发生,并能有效地避免布料不切实际的抖动,具有较强的稳定性。     

基于故障跟踪估计器的非线性时滞系统故障诊断

提出一种可有效检测和估计一类非线性时滞系统故障的故障跟踪估计器.根据预测控制和迭代学习控制的思想,在所选取的优化时域长度内,通过迭代算法调节故障跟踪估计器中的可调参数,使之逼近系统中实际发生的故障.与以往基于观测器的故障诊断方法不同的是,故障跟踪估计器可同时检测和估计系统中发生的故障,而且针对不同类型的故障亦有很好的适应性.仿真结果表明了所提出算法的可行性和有效性.     

基于PLC的发电机故障录波系统

本文介绍了一种记录发电机故障数据并用波形显示出来的方法。它利用了PLC及其配套的模拟量扩展模块进行数据采集和转换,将故障前后的数据保存在PLC中。在VB环境下实现计算机与PLC的串行通讯,读取PLC中保存的故障数据并用图形显示出来。实践证明,该系统图形界面友好,可靠性高,操作方便,应用效果好。     

基于软件仿真技术的外源性故障注入方法研究

针对当前复杂系统测试性试验中存在的无法模拟外部条件性存在的设备故障、外部输入输出故障模式单一等故障注入问题,定义了外源性故障的概念;针对外源性故障具有的功能逻辑和运行场景特性、故障源繁杂特性、模拟难度大成本高特性、总线交联特性,总结了外源性故障注入的基本要求;提出了一种面向外总线复杂应用数据仿真的外源性故障注入方法,面向总线应用层数据,从复杂系统的高级应用逻辑出发,模拟复杂系统交联环境、使用方式等故障行为,建立自动化的实时仿真故障注入环境,通过全数字仿真模型模拟交联环境的行为,进一步通过模型输入、输出或模型参数的改变,实施总线高级行为的故障注入。最后阐述了测试性试验中的外源性故障注入实施方案,分析了该方法的关键技术和环境构建思路,制定了外源性故障注入试验的实施流程。     

基于位移残差的数据分发管理区域匹配及传输算法

高层体系结构(high level architecture,HLA)是建模与仿真的国际标准,它规定了数据分发管理服务(data distribution management,DDM)来减少不相关数据的发送与接收,从而减少网络带宽占用.发布区域与订购区域之间匹配计算的效率是影响数据分发管理服务质量的重要因素.区域信息的传输同样非常重要,盟员间通过区域信息的传输来保持区域的正确性和一致性,但区域信息的传输同样会给网络带来负载.现有算法通常是在区域保真度和网络负载两者之间做折中处理,难以兼顾。因此,本文充分考虑了变化区域的匹配效率以及区域传输的带宽占用问题,做出以下贡献:1)定义了区域变化与区域匹配变化之间的映射关系,采用该映射可以明显减少区域改变后所需要的匹配计算次数,从而提高了匹配效率;2)将区域更新信息划分为两种数据表达,区域快照与区域残差.通过尽量传输区域残差来代替传输完整的区域信息可以有效减少区域信息传输所消耗的网络带宽.因此,本文提出一种基于位移残差的DDM匹配与传输算法,给出了算法的理论分析与测试结果,并且对算法在实际应用中的表现进行了测试对比,给出了数据对比与结果分析.实验结果表明,基于位移残差的DDM匹配与传输算法具有良好的匹配效率,并且能够大大减少网络带宽占用,尤其是在具有大量不断变化区域的情况下.