双余度传感器缓变故障检测的改进残差检验法

分析了基于卡尔曼滤波器的残差检验法对传感器缓变故障检测的不敏感性原因.针对双余度传感器缓变故障检测,采取了先故障判断后故障定位的故障检测策略,并提出了一种基于移动伪正常状态的残差构造方法.数学仿真验证了改进方法比传统方法更能够及时准确地识别双余度传感器缓变故障.     

基于蚁群算法的模拟电路故障诊断

本文基于模拟电路故障现象和故障原因均比较复杂,故障的定位较困难的现状,提出了一种新的基于蚁群算法的故障诊断知识获取算法.并将该方法应用于一模拟电路的故障诊断过程,仿真结果显示,在故障树中采用该新方法可行、有效.     

智能分类算法在游戏故障告警中的应用

在游戏运维领域,为了充分挖掘游戏用户在反馈故障时的意图,运用自然语言处理的手段对记录故障事件的文本进行分类,可以减少告警的误判发布更具价值的告警.本文提出一种面向突发告警事件的智能分类算法,首先分析用户反馈文本数据的各项特征,然后对数据利用半自动构建的语义映射工具进行概率计算,从而形成有效的告警类别.将此方法应用到企业级业务故障定位中,能更有针对性地发布告警,收敛无关告警,支撑运维人员更快速准确地定位到故障原因.实验结果表明,基于语义映射的智能分类算法能够有效地提高告警的针对性,比简单的文本分类算法具有更好的结果.     

基于二次定位策略的软件故障定位

故障定位是软件调试过程中耗力和耗时的活动之一,尤其是对规模大和复杂性高的软件.目前的一些定位技术可分为两类：基于组件和基于语句.前者太粗,不能准确地定位到地方;后者太细,运算复杂度过大.提出一种新技术,称为二次定位策略（double-times-locating,简称DTL）,来定位故障：第1次定位,从程序中抽象出函数调用图,再从函数调用轨迹中建立程序谱,最后用基于模型的诊断（model-based diagnosis,简称MBD）对可能含有故障的函数进行排序;第2次定位,利用DStar定位函数中故障的代码行.实验结果表明,该技术比目前基于统计的方法更有效.     

AmazeMap: 一种基于多层次影响图的微服务故障定位方法

微服务软件系统由于其具有大量复杂的服务依赖关系和组件化模块,一个服务发生故障往往造成与之相关的一个或多个服务发生故障,导致故障定位的难度不断提高.因此,如何有效检测系统故障,快速准确定位故障根因问题,是当前微服务领域研究的重点.现有研究一般通过分析故障对服务、指标的作用关系,构建故障关系模型,但存在运维数据利用不充分、故障信息建模不全面、根因定位粒度粗等问题.因此,本文提出了AmazeMap,该方法设计了多层次故障影响图建模方法以及基于多层次故障影响图的微服务故障定位方法.其中,多层次故障影响图建模方法通过挖掘系统运行时指标时序数据与链路数据,考虑不同层次间的相互关系,能够较全面地建模故障信息;基于多层次故障影响图的微服务故障定位方法通过缩小故障影响范围,从服务实例和指标两个方面发现根因,输出最有可能的故障根因节点和指标序列.本文基于开源基准微服务系统和AIOps挑战赛数据集,从有效性和效率两个方面设计了微服务软件故障定位实验,并与现有方法进行对比,实验结果验证了AmazeMap的有效性、准确性和效率.     

基于因果规则的电力营销系统故障定位算法

现有的故障定位算法无法有效地应用于带有负载均衡机制的因果关系频繁变动的复杂系统。为此,本文提出一种基于因果规则的故障定位算法（CRFLA）。首先利用改进的因果关联兴趣度度量方法自适应地学习出故障和事件之间因果规则,然后根据得到的因果规则中故障原因集对已发生事件集的影响程度进行根因推断。该方法考虑了因果关系的同时无需明确具体的因果网络结构,并且能够灵活地结合先验知识。利用电力营销系统中真实生产环境产生的数据进行故障定位,实验结果表明,CRFLA优于传统的方法,能够迅速、有效地定位故障根因。     

基于特征相关性的牵引系统主回路接地故障诊断

本文针对目前机车、动车牵引系统中主回路接地故障的精确定位问题,提出了一种基于特征相关性的故障诊断方法.该方法通过在线计算与故障关联的特征变量,提取相关故障特征指标,并考虑各故障特征指标间的相关性,利用典型相关分析得到残差,以实现快速故障检测.进一步,构建基于残差方向的故障隔离方法,实现准确地故障定位.现场实验表明,与传...     

面向注塑产品工艺缺陷的知识图谱构建方法及应用

针对现有注塑产品缺陷故障原因排查与定位依靠专家人工诊断效率低、成本高昂等不足,本文提出了一种面向注塑产品缺陷的知识图谱构建方法及其应用,目的在于将专家知识采用知识图谱进行表示,利用基于知识图谱的垂直检索技术,解决故障排查和定位困难的问题.首先,文章基于多源异构的故障解决方案文本构建语料库,并构建知识本体模型.其次,采用面向非结构化文本的知识抽取模型,将产品缺陷的相关专家知识从原始语料中自动抽取出来.最后,利用Neo4j图数据库实现知识存储及可视化知识图谱的构建.在所构建的知识图谱中,探索并实现了知识智能搜索、故障诊断及工艺卡解析等应用,展示了知识图谱技术在注塑领域的良好应用前景.     

基于数据链的软件故障定位方法

软件中存在的故障很多与数据流紧密相关,对数据流故障定位是一个具有相当难度的研究问题.通过分析变量的定义-使用关系和变量间的依赖关系,并跟踪程序运行时各种操作对变量值的影响,即,变量操作状态的变化等基本信息,提出了一种综合考虑变量操作状态变化以及变量操作状态间依赖关系的数据链模型,利用该模型对程序中数据流故障进行定位.经过实验验证,所提出的基于数据链的故障定位方法的定位结果与基于定义-使用对、基于程序切片、基于概率依赖图和基于语句覆盖这4种典型的故障定位方法进行了对比,取得了更好的定位效果.     

基于自适应滑模观测器的高铁牵引系统单相三电平整流器开路故障诊断

为了提升高速列车牵引系统的稳定性和可靠性,本文针对其单相三电平整流器,提出了一种基于自适应滑模观测器的开关管开路故障诊断方法.本文首先建立了单相三电平整流器开路故障下的状态空间模型,然后设计了收敛速度快且显著抑制高频抖振的自适应滑模观测器准确估计网侧电流,其次利用整流器网侧电流与观测器输出电流提出了基于电流绝对值均方根的开关管开路故障检测方法,在此基础上采用电流残差构造初次故障定位量进行开关管初步定位,最后利用开路故障开关函数建立故障状态下的自适应滑模观测器实现故障开关管精确定位.本文提出的方法能够实现单相三电平整流器所有开关管故障检测与定位,诊断速度快,鲁棒性强,且不需要额外注入脉冲控制信号.实验结果验证了本文所提诊断方法的准确性和鲁棒性.     

多层免疫故障诊断模型的研究

借鉴生物免疫系统的分层防御机理以及层次间的相互刺激作用,提出了用于网络故障诊断的多层免疫诊断模型。模型采用三层结构,包括固有诊断层、故障传播识别层和适应性诊断层。固有诊断层考虑故障在发生概率上相互独立的已有知识,故障传播识别层采用B细胞免疫网络作为故障定位的故障传播模型,适应性诊断层学习和概括未知故障中发现的模式。多层故障诊断方法既能检测出已知故障,又能检测出未知故障。采用网络故障传播模型及定位算法,能找出最优的测点组合诊断所有的故障,可以减少需测测点的数量。     

基于程序频谱的两阶段缺陷定位方法

缺陷定位是软件质量保证中关键且困难的一项工作,随着软件规模的增大,人工进行缺陷定位的成本越来越高,自动化缺陷定位技术成为研究热点。现有的基于程序频谱的缺陷定位技术可以将缺陷定位到程序语句,但对于大型复杂的软件系统,这种定位方法将带来较大的时间花销。针对此问题,提出一种基于程序频谱的两阶段缺陷定位方法,第一阶段为粗粒度定位,将缺陷定位到程序模块;第二阶段为细粒度定位,在定位的程序模块中再将缺陷定位到语句;最后输出可疑语句推荐列表,辅助开发人员的调试工作。实验结果表明,相比于传统的方法,该方案在保证定位效果的前提下平均减少了10.24%的定位时间。     

基于改良程序谱的软件故障定位方法

故障定位是软件调试过程中一项耗时耗力的工作,自动化查错的应用对于提高软件调试效率具有重要的现实意义。近年来,基于程序谱的故障定位方法得到了研究人员的大量关注。针对单错误现象,提出了基于改良程序谱的软件故障定位新方法,该方法基于“在单错误情况下,若测试用例运行错误,则该测试用例运行必定覆盖了故障语句”这一论断,将所有的故障测试用例对程序语句的覆盖情况做交运算,从而得到故障基,再利用故障基定位故障。最后,以西门子测试程序集为测试数据,对比了不同方法对故障定位的效果和效率的影响,其结果表明所提出的方法可以有效地提高故障定位的效果和效率。     

基于条件概率模型的缺陷定位方法

缺陷定位是软件调试的重要阶段,依赖程序频谱信息实现软件缺陷定位,是当前比较行之有效的方法.基于频谱缺陷定位方法应用的前提是,程序频谱和执行结果之间存在的潜在关联.通过经验性分析两者之间的内在关联,借助于统计学的条件概率思想,构建了用以量化分析两者关系强弱的P模型,并基于此提出了基于条件概率的缺陷定位方法.以Siemens套件中的7个程序、Space程序和3个Unix工具程序为基准评测对象,与已有的15种经典缺陷定位方法进行了对比实验.实证研究结果表明,该方法总体上具有更好的缺陷定位效果.     

融合语句复杂度的软件错误定位轻量级方法

在程序调试过程中,基于程序谱的软件错误定位(SBFL)技术能提供有效的帮助。为改善SBFL的性能,提出一种组合程序谱、代码行静态属性的软件错误定位排序学习方法,由线性排序支持向量机学习最优错误定位模型。代码行静态属性包括局部变量、类属性、逻辑运算符和方法调用等程序实体的个数。在使用C、C++和Java语言开发的22个实际故障项目上,采用跨工程的形式训练错误定位模型。实验结果表明,新方法比最优SBFL减少了37.1%的最坏策略EXAM和22.6%的平均策略EXAM。还比较了程序语句的3类轻量级特征：结构化类别、变量谱和静态属性。新方法的时间复杂度低,能实时地推荐可能出现故障的语句序列。     

基于故障传播模型与监督学习的电力通信网络故障定位

针对电力通信网络中的故障定位问题,分析了一种网络设备或链路故障引发的大范围连通片故障告警情形,提出一种基于故障传播模型和监督分类学习方法的故障定位算法。首先使用改进的故障传播模型求得初步定位结果,用最少的故障数目解释当前告警;然后通过故障源-故障告警向量分解将故障定位问题转化为监督分类问题,定位告警区域内部故障;最后加入猜测的故障设备和故障链路完善定位结果以提高定位准确率。模拟结果表明提出的故障定位算法的故障检测率达到84%~95%,具有较高的故障定位可靠性。     

一种基于谓词分层覆盖矩阵的缺陷定位方法

基于程序频谱的动态缺陷定位(spectrum based dynamic fault localization,简称SFL)可分为基于可执行语句覆盖的方法和基于谓词覆盖的方法。通过分析以上两类方法可以发现：(1) 基于可执行语句覆盖的方法未考虑谓词错误和执行结果之间的关联。(2)基于谓词覆盖的方法只针对谓词进行插桩,最后只计算谓词的可疑度并对谓词进行排序。如果缺陷是非谓词,此类方法无法准确定位缺陷位置。(3) 忽略了基本块之间的关联和层次特性,将各个基本块看成相互独立的个体。为解决上述问题,首先,本文将谓词错误与执行结果之间的关联性这一有用信息加入到算法的设计中;其次,加入谓词分层覆盖与分析的思想,对覆盖矩阵中的基本块进行细分和分层;最后,将二者结合,提出一种基于谓词分层覆盖矩阵的缺陷定位方法,提出了谓词分层覆盖算法Phcm。本文将西门子程序集作为目标程序,通过与其他三种缺陷定位方法进行对比实验,验证了该方法在提高缺陷定位的精准度和减小代码检查率上的有效性。     

飞机故障知识的本体建模及语义检索

针对目前飞机维修保障工作中故障知识共享应用的实际困难,对飞机故障知识的表达建模以及检索应用进行了研究。依据飞机故障知识的领域特性和共享需求,采用本体作为知识表示的方法。根据本体组成元素分析了飞机故障本体的知识来源,并提出了飞机故障知识的本体工程构建方法。在本体模型的基础上,研究了飞机故障知识的语义检索模型,基于最近相邻检索策略提出了飞机故障本体的语义检索相似匹配算法及其实现流程。开发飞机故障知识管理原型系统并在某航空制造企业进行应用验证。     

基于程序频谱的动态缺陷定位方法研究

基于程序频谱的动态缺陷定位是软件自动化调试研究中的一个热点问题,通过搜集测试用例的程序频谱和执行结果,基于特定模型以定位缺陷语句在被测程序内的可能位置.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行系统总结:首先,给出预备知识和基本假设;随后,提出缺陷定位研究框架并识别出框架内一系列可影响缺陷定位效果的内在影响因素,包括程序频谱构造方式、测试套件构成和维护、内在缺陷数量、测试用例预言设置、用户反馈和缺陷修复开销等;接着,对实证研究中采用的评测指标和评测程序进行总结和分析;然后,对缺陷定位方法在一些特定测试领域中的应用进行总结;最后,对该领域未来值得关注的研究方向进行了展望.