谈“工业控制计算机容错技术”

采用双机系统的工业控制计算机是冗余技术的一种，称为双模冗余系统。本文提出软件容错技术和硬件冗余技术相结合，大大提高了控制系统的可靠性和安全性。     

西门子400H PLC在天然气输配系统中的运用

结合工程实例,就西门子400冗余PLC及WinCC在门站天然气输配系统中的硬冗余技术的运用,包括PLC硬件的冗余、WinCC软件及计算机的冗余,以及与燃气SCADA系统数据通讯冗余及硬件隔离。阐述了新技术的运用,提高了燃气输配系统的安全性和稳定性。     

PLC冗余技术在张钢15万立方米煤气柜的应用

介绍了PLC冗余技术在张钢15万m3煤气柜控制系统上的应用,简要说明了PLC冗余系统的硬件构成,主要阐述PLC冗余技术及监控软件在煤气柜控制系统中的实现。     

冗余技术提高PLC控制系统可靠性的研究

针对工业现场对PLC控制系统可靠性提出更高的要求,提出利用冗余技术提高其可靠性。分析了硬件冗余和软件冗余在PLC控制系统中的应用,详细阐述了PLC控制器、输入输出口、通讯网络和电源各自的冗余方法,并着重以西门子300/400系列PLC为例进行了软硬件冗余的架构和原理分析。最后对冗余控制系统的可靠性进行分析,结果表明,使用冗余技术可使PLC控制系统的可靠性得到明显提高。     

西门子S7-414H冗余DCS系统在稻谷加工中的应用研究

本文以五粮液集团稻谷加工冗余DCS系统为例，介绍了冗余技术在粮食加工控制系统中的应用，并从CPU冗余、通信冗余和软件编程三方面进行了详细的论述。作者提出了一套可行的硬件设计方案，将双路冗余工业以太网改造成冗余环网，进一步提高了系统的可靠性；设计了一套在复杂工艺编程时，便于调试的程序结构。     

双冗余CAN总线模块的设计与实现

为满足恶劣环境下计算机系统的高可靠性需求,将冗余技术结合到CAN总线模块的硬件与软件开发中,介绍其总体方案、硬件及软件设计方法,重点描述了在VxWorks系统下的驱动软件实现,给出了部分实现细节及设计流程。测试结果表明,此设计可成功实现CAN冗余模块在总线故障情况下的冗余切换,提高了设备可靠性。     

运载火箭单惯组多表冗余的故障诊断与重构

惯性测量装置冗余是运载火箭中经常采用的一种用来提高其惯性导航系统可靠性的技术,根据冗余方式的不同,惯性测量装置冗余技术可分为系统冗余和单表冗余,分析了现有航天器惯性导航系统采用的冗余技术,从系统的重量、体积和成本方面比较,单表冗余具有明显优势;为此,从单表冗余角度介绍了一种运载火箭十表冗余的捷联惯性测量组合冗余管理方案,对冗余配置的陀螺仪和加速度计测量信息进行故障诊断,将故障定位到具体的某个陀螺仪或加速度计,在两度故障下,仍能够进行典型故障诊断,对故障仪表隔离后进行信息重构,实现一度故障及部分两度故障情况下导航信息的正常输出,增强了运载火箭惯导系统对惯组故障的容错能力。     

基于ARM的多陀螺融合算法仿真研究

为最大限度地提高导弹捷联惯性测量组合的可靠性和量测精度,提出在捷联惯性测量组合中采用多惯性仪表(陀螺仪、加速度计)进行冗余配置,利用多传感器数据融合算法对冗余量测数据进行处理的组合方案,并在以ARM为核心构建的嵌入式系统仿真平台上对这些数据融合算法进行了仿真试验;仿真结果表明:冗余技术能够有效提高导弹捷联惯性测量组合的可靠性,同时利用多传感器数据融合技术可以明显提高导弹捷联惯性测量组合的精度.     

数字化仪控系统冗余设计分析

冗余技术作为提高数字化仪控系统可靠性的一种手段,越来越被现代工业的设计者们所采用,它在现代工业生产中扮演越来越重要的角色。系统设计者通过设备冗余、软件冗余及与冗余技术相关的技术提高系统的可靠性,达到重要负荷系统安全运行的要求。     

基于CAN总线的模块化冗余PLC结构设计

为了满足恶劣环境下计算机系统的高可靠性需求,将冗余技术结合到CAN总线模块的硬件设计与软件开发中,介绍其总体方案、硬件设计方法,给出了部分实现细节及设计流程。测试结果表明,此设计可成功实现CAN冗余模块在总线故障情况下的冗余切换,提高了设备可靠性。     

基于样条权函数神经网络的传感器故障诊断

在技术高速发展的今天,传感器用于各行各业,加之这些年来,家用电器、汽车、信息产业三方面的飞速发展,传感器需求量增大,传感器故障诊断技术变得尤为重要,并且对提高系统的可靠性具有重要意义。利用神经网络对传感器故障进行诊断的方法克服了分析冗余方法需要的系统精确数学模型的问题,并且可以处理非线性数据。文中详细阐述了样条权函数神经网络的结构、原理,在分析传感器主要故障的基础上,提出了样条权函数神经网络的传感器故障诊断方案。Matlab仿真和模拟实验结果表明,样条权函数神经网络可以解决传感器故障检测问题。     

基于RBF网络的高炉热流分析传感器故障诊断

在炼铁高炉热流强度分析系统中要用到温度、流量等传感器,为确保热流分析系统中传感器数据的可靠性及系统的连续、稳定运行,诊断系统用径向基函数(RBF)神经网络对传感器进行故障判断。系统由上位机、温度及流量采集装置、传感器等组成,采用RBF神经网络为每一个传感器建立预测模型,网络的输入为传感器采集信号最近的n个值,输出为该传感器在n+1时刻的预测输出值。网络通过在线学习实现对传感器的在线故障监测,经仿真分析表明:用RBF神经网络构建预测模型可满足实时性的诊断要求,提高了诊断系统的诊断精度。     

基于滑模观测器和神经网络的传感器故障诊断方法比较研究

针对航空发动机传感器故障诊断中各种方法的优势和劣势,选择滑模观测器和神经网络这两种故障诊断方法分别对航空发动机转速传感器进行故障诊断研究,采用实验室搭建的发动机实验台DGEN380的实验数据,选择对航空发动机控制系统影响较大的偏置故障、漂移故障、脉冲故障、周期性干扰故障这四类传感器故障进行诊断。研究结果表明,滑模观测器和IPSO-BP神经网络都能实现航空发动机传感器的故障诊断;滑模观测器方法可以诊断出偏置故障、脉冲故障和周期性干扰故障,但不能诊断出传感器发生的漂移故障; IPSO-BP神经网络方法可以诊断出偏置故障、漂移故障、脉冲故障和周期性干扰故障。因此,滑模观测器在故障诊断中可能会出现漏诊的现象,IPSO-BP神经网络相对滑模观测器而言不会出现漏诊的现象。     

基于神经网络的无人机传感器故障诊断技术研究

无人机传感器的故障诊断和容错控制是一项关键技术,为了能够实时监测传感器的运行状态、快速定位故障和控制重构,文章采用BP神经网络设计了一种由主、从神经网络构成的无人机传感器故障诊断算法,其中主网络用于传感器的故障检测,从网络完成对故障的识别;该算法减少了故障诊断运算量,提高了故障诊断的实时性;通过仿真研究表明了该算法可以有效地检测、识别出故障,并能给出故障传感器估计值用于容错控制.     

BP神经网络在飞控系统传感器故障诊断中的应用

故障检测和诊断技术对提高系统可靠性具有重要意义,针对飞控系统中常见的传感器故障,提出了基于神经网络观测器的故障诊断方法;通过构造神经网络模型代替解析系统建模,利用神经网络的学习能力在线检测传感器故障,最后,应用BP神经网络算法对故障进行仿真;仿真结果表明,神经网络观测器方法对单一传感器故障及多个传感器故障均能够准确识别,并对故障的定位也有不错的效果。     

基于RSOPNN的无线传感器网络节点故障诊断算法

针对无线传感器网络节点故障诊断中存在的冗余故障属性、噪声数据以及数据可靠性等问题,提出基于粗糙集-优化概率神经网络的无线传感器网络节点故障诊断算法（简称RSOPNN）。通过粗糙集从故障样本属性集合中求解故障诊断属性约简,从而去除冗余故障属性,降低冗余属性、噪声数据对故障诊断的影响,节省能耗。对于多个属性约简选择,以属性间的相关程度作为度量标准,代替常规的主观选择,从多个约简中确定最优故障诊断属性约简,解决主观选择的不合理性。以最优的故障诊断属性重构故障样本,作为优化概率神经网络的输入,建立故障分类模型,从而对故障进行诊断。实验结果表明,在不同的数据可靠性下,RSOPNN方法能够有效删减样本中的冗余属性和噪声数据,保持高效的故障诊断水平,符合无线传感器网络的需求。     

基于区间预测模型的污水处理厂传感器故障检测

污水处理厂配备许多传感器用于监测出水水质。传感器的正常工作与否对保证出水水质至关重要。给出了一种污水处理出水变量传感器故障检测方法。该方法根据入水和出水数据,采用径向基函数神经网络构造出水变量预测模型;使用参数线性集员辨识算法得到网络输出权值的集合描述,从而使预测模型能够给出出水变量的置信区间;以此置信区间为基础获得传感器的故障检测策略。由于置信区间描述了出水变量的存在范围,当传感器测量值超出置信区间,则可推断传感器发生故障。此外,在设计传感器故障检测策略时还考虑了污水处理过程异常的影响。实验结果证实所提方法的有效性。     

一种神经网络预测器在传感器故障诊断中的应用

讨论基于神经网络预测器的传感器故障诊断问题.介绍了传感器故障诊断技术的发展,提出了一种基于神经网络在线学习的传感器故障实时诊断的模型.通过比较三种前馈神经网络的预测残差确定网络类型.介绍了网络的学习规则,说明了在线学习的能力.最后,通过电厂高加热器的几个温度传感器的实际数据为例说明了此方法的实效性.     

无线传感器网络系统的故障诊断技术研究综述

无线传感器网络系统故障诊断技术的研究对提高系统可靠性具有重要意义。本文综述了近年来国内外对无线传感器网络系统故障进行诊断的技术研究,主要包括节点级硬故障、节点级软故障和网络级故障的诊断技术,并对4种主流诊断技术在诊断速度上作出比较。最后对传感器故障诊断技术的发展趋势和有待解决的问题作了一定的分析和探讨。     

基于广义回归神经网络的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障与漂移故障的难点问题,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立一组多输入单输出GRNN观测器,通过将观测器输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现控制系统传感器故障在线诊断。仿真结果表明:该方法可以快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。