变体飞行器传感器故障在线主动容错控制

为保证变体飞行器在传感器故障情况下的稳定飞行性能和良好跟踪效果,提高故障诊断准确度和容错控制能力,针对变体飞行器传感器故障诊断与容错控制问题,提出一种基于考虑属性可靠度的置信规则库(BRB-r)专家系统在线主动容错控制方法。首先,给出变体飞行器的气动参数模型和纵向非线性动力学模型,综合考虑外界扰动和传感器故障,利用最小二乘拟合方法和雅克比线性化方法,建立变体飞行器的切换线性变参数(LPV)故障模型;然后,基于BRB-r专家系统构建变体飞行器传感器故障诊断与容错控制模型,通过统计方法对传感器监测指标进行可靠性分析,并引入证据推理(ER)解析算法,提高故障诊断精度和容错控制效果;最后,利用基于投影算子的协方差矩阵自适应优化策略(P-CMA-ES)算法优化故障诊断与容错控制模型,降低系统的复杂度,提高了故障诊断效率。仿真结果表明,变体飞行器传感器故障诊断精度能够达到98.75%,当传感器故障程度小于50%时,所提方法能够有效克服传感器故障和外界扰动,保证变体飞行器的稳定飞行,具有较强的容错控制能力和鲁棒性能。     

一种多电平逆变器故障诊断与容错控制策略

针对逆变器开关元件的开路故障,提出一种级联H桥多电平逆变器故障诊断与容错控制策略。 在不改变级联H桥多电平逆变器电路拓扑的情况下,通过快速傅里叶变换(fast fourier transform, FFT)和主元分析(principal component analysis, PCA)对逆变器原始开路故障数据进行了预处理和特征提取,构建贝叶斯网络(Bayesian network, BN)对级联H桥多电平逆变器开关元件的故障进行快速诊断,根据诊断的结果,基于变载波和调制波电压重构容错控制方法,使逆变器输出电压仍能满足系统平稳运行的要求,通过仿真与试验验证了该策略具有良好的诊断及容错控制性能。     

一种基于OPNET的NoC路由算法设计

针对片上网络(NoC)确定性路由算法在高负载情况下性能下降过快、自适应路由算法逻辑复杂度高及资源开销大等问题,提出了一种适用于2D-Mesh拓扑结构的路由算法DARA。在通过最短路径满足延时约束的基础上,对易形成网络热点的中间区域节点采用动态的路由方式,对网络边缘节点采用基于Turn Model模型的确定性路由方式。实验首先通过OPNET仿真平台,对一个5×5的2D-Mesh拓扑结构的NoC分层建模;然后分别在均匀模式和热点模式下对该算法进行了仿真验证,并获得端到端的平均延时和吞吐量。实验结果表明,与通常的XY路由算法及自适应DyXY路由算法相比,在热点模式下DARA路由算法具有更好的网络性能。     

基于粒子群优化的神经网络容错控制算法

针对一类非线性系统的传感器故障,将故障诊断与容错控制方法相结合,提出了一种容错控制方法。用BP网络建立传感器故障模型,并用粒子群算法来训练BP网络的参数,在线估计系统的状态和故障参数。然后将故障参数与修正的Bayes分类算法相结合,对传感器故障在线检测、分离和估计,通过补偿算法,实现容错控制。对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真结果表明,该方法收敛性好,对传感器故障具有很强的容错能力。     

基于可重构容错路由的片上网络负载均衡

基于内建自测技术,通过判断故障节点信息,提出了一种片上网络可重构容错路由优化算法。算法根据故障节点的位置在网络中设立判断点和有效转向点,以减少在重构环路上的负载,在完成路由容错优化的同时实现了负载均衡。在OPNET仿真平台上,采用均匀流量模式,对比了该算法与RRA算法在两种2D-mesh网络中的性能,实验结果表明,提出算法在平均时延和吞吐率方面具有显著优势,并且与5×5网络相比,7×7规模的NoC中随着网络注入率的增加延时优化愈加明显。     

2D-Mesh结构片上网络无虚通道容错路由算法

为了解决单故障节点情况下片上网络的无虚通道容错通信问题,提出一种新的片上网络容错路由算法．该算法在已有算法绕行思想的基础上,首先利用内建自测试机制获取故障节点的位置信息,再通过辅助节点来优化数据的绕行策略,达到了均衡故障节点周围链路负载并减少部分数据的绕行距离的目的．针对8×8 2D-Mesh网络的仿真结果表明,与Zhang's算法和Chen's算法相比,采用本文算法后网络的饱和注入率分别提高了3.13%和21.77%,在注入率为0.09时网络的通信功耗分别降低了3.40%和5.57%．     

移动自组网的容错拓扑控制技术

对移动自组网中面临的邻居信息过时问题（包括邻居坐标过时与邻居集合过时）进行了研究,提出了保持移动自组网中任意2点之间,即K点(S点)和K路径(S路径)连通的容错拓扑控制 (MFTTC) 算法,并给出了算法有效性证明. 仿真结果表明,MFTTC在邻居信息过时的情况下仍能大大简化网络拓扑,根据K值可以调整网络拓扑容错能力,且MFTTC能够随节点最大移动速度调整网络拓扑,有助于保持移动网络的拓扑稳定性.     

全互连立方体网络的路由算法研究

一种应用于大规模并行处理系统的结点度等于常数的递归多级分层互连网络,称为全互连立方体网络(FCCN,Fully Connected Cubic Network)．FCCN具有可扩展性好、延伸性能好等优点．一个m-FCCN可以由8个(m-1)-FCCN来递归得到,FCCN网络的结点度与网络的规模大小无关,网络的直径和平均结点距离都与结点数的立方根成正比．提出了FCCN中的简单自寻路算法．并与最短路由算法进行比较研究,计算结果表明,在85％以上的情况下,自寻路算法可以得到最短距离;并证明了FCCN在信息局部性系统中具有比较高的并行处理效率．     

一类线性离散系统H∞鲁棒容错控制器设计

从不确定线性离散控制系统的传感器或/和执行器等部件极易发生故障的实际情况出发,对这类控制系统的鲁棒容错控制器设计问题作了研究.在假设传感器和执行器同时发生故障的情况下,基于状态反馈思想和H∞鲁棒控制理论,通过求解一个代数Riccati方程得到H∞鲁棒容错状态反馈控制律.因此,由该设计方法得到的控制律同样适用于传感器和执行器分别出现故障的情况.并通过仿真实例来验证该H∞鲁棒容错控制律不仅对不确定性和扰动具有H∞鲁棒性能,而且对传感器或/和执行器故障具有容错性能,从而说明该控制器设计方法的正确性和有效性.     

非抢占式实时任务1次容错调度

面向非抢占式任务实时调度问题,根据不同的故障间隔,推导出任务集合需要满足的条件.根据任务的可重复执行次数,分别设计了非抢占式固定优先级容错(NP-FP-FT)以及动态优先级容错(NP-DP-FT)调度算法,并与非抢占式最早期限优先容错(NP-EDF-FT)、非抢占式单调速率容错(NP-RM-FT)调度算法进行了对比分析.结果显示,采用非抢占式固定优先级算法调度的任务集合具有最低的任务失效率.     

一种片上网络容错路由算法

为解决片上网络的可靠性问题,以2D-Mesh拓扑结构为基础,将片上网络中的节点划分为边缘节点和内部节点两大类,并分别针对这两大类节点的各自特征有针对性地提出相对快捷的路径决策模型和转弯模型,从而帮助路由节点更为快捷地确定符合自身特征的当前任务最佳传送路径,算法大幅缩减了重复运算时间,并减少了数据计算量。通过容错偏转路由算法进行仿真实验,应用本文算法和XY路由算法、Flooding路由算法进行比较分析,实验结果证明算法可以有效的避免产生死锁和拥塞,具有很好的传输效率。     

片上网络路由算法综述

从具有不同自适应度的无关(oblivious)路由和自适应(adaptive)路由两方面对适用于片上网络的路由算法进行总结和分析,从所适用的拓扑结构、是否防止死锁等方面对算法进行评价,并提出片上网络路由算法研究的方向。     

基于蚁群优化的容错组播路由算法

文章研究了不相交路由和相交路由2种冗余路由形式,并通过路由全局可靠性模型对它们进行了建模和分析。在理论分析的基础上提出一种基于蚁群优化的弱段最小化容错组播路由算法—VOMRA,在驱动方式、人工蚂蚁的生成、信息素的更新策略等方面都进行了有针对性的设计,确保可以找出符合性能约束且可靠性最大化的相交双树。仿真结果表明,VOMRA算法与现有算法相比明显提高了故障恢复概率,而故障恢复后组播树的代价与现有算法相当。     

一种基于TCAM的PLO_OPT算法的改进

在最大前缀长度为L的TCAM(Ternary Content Addressable Memory)中,采用PLO_OPT算法更新路由表项仍然有很大的时间消耗,其时间复杂度为O(L/2)。为了进一步提高路由更新速度,根据路由前缀数量分布图,本文提出了一种PLO_OPT路由更新算法的改进方案,每更新一次表项只需进行一次操作即可,可以使时间复杂度达到O(1),且更有效地利用了存储空间。     

具有能量补给的无线传感器网络能量感知路由算法

为适应新能源条件下无线传感器网络的能量补给特点,根据节点自身能量起伏变化和能量补给的速率等特点,提出了一种考虑能量补给因素的无线传感器网络能量感知路由算法——PHEA.PHEA将传感器节点从周围环境中获取能量的因素考虑进路由算法中,并使用信息融合D-S证据理论算法选择下一跳节点,使得能量消耗能够平均分配到整个网络中.仿真结果表明,算法改善了能量补给因素条件下无线传感器网络中的能量消耗的均衡特性,延长了网络的生命周期,与经典能量感知路由算法EA相比,PHEA的性能高50%左右。     

一种基于无线传感器网络分簇路由的改进算法

为了提高无线传感器网络能量的有效性,延长网络生命周期,在分析了无线传感器网络路由协议中的LEACH算法和SEP算法机理的基础上,提出了改进型SEP算法．改进型SEP算法能够在能量异构的网络模式下,通过改进选举簇头机制,提高了剩余能量较高的节点当选为簇头的概率,增加了选举簇头节点的合理性,有效地均衡了网络中的节点能耗,延长了网络的生命周期．实验结果表明：改进后的算法与LEACH算法和传统的SEP算法相比,在平衡节点能量和延长网络寿命方面具有更加优越的性能．     

ZigBee网状网络路由协议的可扩展性研究

现存的ZigBee网状网络采用Ad Hoc按需矢量路由算法AODV。AODV是在洪泛的基础上来确定路由的,随着节点的增多,网络性能便会下降,网络的扩展便受到限制。在该文中提出一个有助予提高网络扩展性的基于簇的ZigBee网状网络路由协议ZiCL,它是在ZigBee网状网络分级地址结构的基础上,将网络划分成簇,分别给每个簇分配一个簇标。在路由发现时,基于簇标来查找目的节点,减少路由发现程序。仿真结果显示,ZiCL降低了路由开销从而提高了网络扩展性。     

无线接入点吞吐率预测的建模与优化

针对接入点吞吐率的多步预测问题,提出基于Nu-支持向量回归的建模策略,设计了并行混合粒子群算法,从特征选择与参数选择两个方面对预测模型进行联合优化。评估结果表明,Nu-支持向量回归模型在吞吐率多步预测中能取得较高精度,并行混合粒子群算法具有良好收敛性,且能显著提高预测模型的性能。     

基于遗传算法的WSN谣传路由的改进

谣传算法是一种基于数据查询的无线传感器网络路由机制,它通过事件agent和查询agent形成的路径交叉生成一个路由,该算法存在着路径非最优化问题。为此,提出了一种基于遗传算法的谣传路由协议,它由谣传算法生成多条路径,利用遗传算法对此多条路径进行操作,将能量消耗作为评价指标,生成最优的路径。仿真表明,此算法能有效的降低节点的能量消耗,极大的延长了网络的生存时间。     

快速路网导行控制研究

简述了快速路网导行控制的基本原理,提出了以可变信息标志（VMS）为诱导手段的快速路网导行控制方法．导行控制以经典的METANET模型作为快速路交通网络模型,采用非线性最优控制方法进行控制问题的建模,采用遗传算法求解优化问题．仿真算例显示了导行控制的有效性．