网络化控制系统瞬时故障恢复和安全控制研究综述

鉴于瞬时故障是导致控制系统事故的主要故障形式,瞬时故障恢复是保证系统安全的重要手段,首先,介绍了当前通过主动冗余和基于系统模型分析进行瞬时故障恢复的方法;然后,综述这些技术在网络化控制系统的通信网络、网络节点、系统层面瞬时故障恢复和安全控制中的应用研究;最后,对网络化控制系统瞬时故障恢复和安全控制方法的发展趋势进行了展望.     

加热炉液压系统稳定性研究

本文介绍了热轧板厂加热炉的液压系统在步进梁运行过程中出现啸叫振荡现象,对其液压系统存在的故障做了技术分析及比较,为最终解决故障提供了强有力的技术基础.     

配网调度故障快速复电支撑系统研究

电网运行过程中往往会出现各种故障,对此要加强配网调度故障的快速恢复,以保障人民的用电需求。本文对配网调度运行管理过程中出现故障后的快速恢复系统进行分析和研究,旨在提高电力企业的调度运营管理水平。     

汽轮机运行中调节系统常见故障原因分析

本文对汽轮机调节系统做了介绍,分析了汽轮机调节系统的结构,并结合工作实践对汽轮机运行过程中常见的调节系统故障原因进行了分析,提出了一些故障排除方法。     

软件容错：技术与展望

本文主要给出现有主流软件容错技术的一个综述。首先从传统软件容错技术开始，介绍设计多样性和数据多样性；然后介绍主流的软件容错新技术，如重配置与重恢复、指令复制错误探测、SWIFT等，同时，站在软件容错用于处理嵌入式系统硬件暂态故障的角度对这些技术进行了分析；最后在对它们比较的基础上探讨软件容错技术的可能发展方
向。     

数据库文件恢复的容错设计方法

本文概述了联机事务处理的特点及其对计算机系统的要求,详细地介绍了在此环境下,如何利用日志文件对数据库文件的故障恢复技术,包括硬件故障恢复技术和数据库文件恢复技术,分析了数据库保护措施及面临的挑战和问题,针对数据库文件在系统运行过程中出现的主要故障,提出了数据库文件恢复的策略。数据库文件的保护策略主要用用四种方法,即：并发控制,交易检查点,自动卷回恢复,向前卷回恢复。本文对建立后备副本,更新日志,建     

数据库的故障恢复技术

数据库是涉及某一单位或某一方面的有用信息的集成,必须确保安全、可靠。在发生故障的情况下,系统应能自动或人工恢复。本文介绍目前数据库系统所采用的故障恢复技术,包括故障恢复的手段和可能的恢复方案。还简要地介绍了与故障恢复技术密切相关的两个问题,即数据库的多种运行方式以及数据库再组织和故障恢复技术的结合。     

故障树模块化在装甲车辆灭火系统故障诊断中的应用

为了实现装甲装备灭火系统故障的快速诊断,提出了一种故障树模块化分析方法;对灭火系统故障树进行深度优先最左遍历,并记录遍历过程,按照遍历顺序对故障树中的每个事件进行标定,并将灭火系统故障树划分为相互独立的模块,依据划分的模块可以通过故障现象对模块内的故障进行排查及修复;实验结果分析表明,该方法可以快速修复模块故障,恢复系统功能,简化了以往对灭火系统所有子事件遍历查错的繁琐过程。该方法同样可以计算故障模块的失效概率,并可以实现故障模块的整体更换,恢复系统性能;证明了故障树模块化方法在灭火系统故障诊断中具有较高的效率,简化了灭火系统诊断流程,在装甲车辆其他系统故障诊断中具有借鉴作用,符合现代作战对于装备保障的需求。     

Linux系统下DB2数据库的备份与恢复实例

通过具体的数据库故障实例,介绍了Linux系统下DB2数据库的备份与恢复方法,通过直观详细的操作命令,使读者掌握DB2数据库的备份与恢复技术.     

一种基于检查点的卷回恢复与进程迁移系统*

ChaRM是一种并行程序后向故障恢复与进程迁移系统.它不仅实现了对工作站机群系统瞬时故障的恢复,而且通过检查点设置时的Mirror存储技术和进程迁移技术,实现了对机群系统结点永久故障的恢复,并支持系统软硬件的在线维护、处理机资源的排他/限时使用和动态负载平衡等功能.文章主要介绍ChaRM系统的检查点设置与回卷恢复、进程迁移等实现技术,并给出了部分性能评测结果.     

XML树匹配算法在城市照明故障诊断专家库中的应用

针对照明系统故障诊断专家库中故障诊断信息的特点,提出用XML文档来构建专家库的思想。在研究无序树包含匹配的基础上,提出了一种改进的基于XML文档树型结构编码的XML树匹配算法。并通过实例阐述算法在城市照明故障诊断系统中的应用。实验结果表明,这种设计思想和算法在故障诊断信息查询匹配过程中具有较高的查全率和查准率,能够有效降低照明系统中的故障发生率。     

故障注入研究的一种理论框架

本文讨论了故障注入研究中的一些基本问题,为故障注入的研究建立了统一的理论框架。     

一种用于容错计算机系统整体验证的故障注入试验策略

故障注入是一种有效的用于容错计算机系统验证的技术。分析了系统的层次分解模型在故障注入试验中的作用。提出一种基于动态故障树的容错系统分解模型MBDT,着重讨论利用这种模型产生故障注入试验属性集的方法,最终形成一种对容错计算机系统进行整体验证的故障注入试验策略。这种试验策略已经应用于研制的硬件故障注入器HFI－3中,并对一个航天容错计算机进行了验证,实验结果表明了这种策略的有效性。     

基于自组织竞争人工神经网络的抽油系统故障诊断

抽油系统的故障诊断技术一直是采油工程的一个重要研究课题。本文将自组织竞争神经网络应用于抽油系统的故障诊断中来实现示功图的自动聚类。自组织竞争神经网络具有良好的可训练性和分类能力,理想的泛化性能,是一种快速有效的分类方法,可用于抽油系统故障的实时诊断。     

用软件实现的故障注入工具评估错误检测机制

故障注入是容错计算机系统可靠性评估的征要手段,本文介绍了软件实现的故障注入工具ＳＯＢＦＩ设计与实现,用ＳＯＢＦＩ对ＲＳ６０００工作站的错误检测机制和两种软件实现的错误检测机制进行了试验评估,结果表明,在非容错商用计算机系统中加入简单折软件实现的错误检测机制,也呆以达到很高的错误检测覆盖率。     

非线性主元分析故障检测和诊断方法及应用

本文针对间歇生产过程的特点,基于多方向主元分析方法(MPCA)和非线性理论,提 出了一种非线性多元统计分析方法——最小窗口方法,该方法突破了MPCA方法单模型、线性 化的建模方式,创新性地构造了适合间歇生产过程特点的多模型结构非线性建模方法,并侧 重于在线间歇过程性能监视和故障诊断的实时性,消除了预报未来测量值带来的误差,提高 了过程性能监视和故障诊断的准确率．本文详细地讨论了最小窗口PCA建模方法、原理、应 用实例．基于该方法设计的聚氯乙烯生产过程性能监视和故障诊断系统充分验证了该方法的 有效性．     

基于粗糙神经网络的传感器网络故障诊断

为了克服大量信息冗余和能量有限给无线传感器网络故障诊断带来的困难,提出一种将粗糙集与神经网络集成相结合的智能故障诊断方法(RS-ANNE)。该方法首先利用粗糙集理论的属性约简技术,提取诊断故障贡献最大的最小故障诊断特征集合,然后根据最小故障诊断特征确定神经网络的初始拓扑结构,建立故障特征与故障之间的映射关系,最后通过子网表决得到最终诊断结果。实验结果表明,RS-ANNE诊断方法诊断正确率为95.67%,与ANNE方法相比计算量减小22.98%,诊断正确率提高13.88%。     

基于扇出源单故障传播的平行码临界路径跟踪故障模拟

本文提出了一种快速的组合电路故障模拟方法──基于扇出源单故障传播的平行码临界路径跟踪法．临界路径跟踪法是一种十分快速的、但近似的组合电路故障模拟方法，将其同平行码故障模拟结合起来，其效率被进一步成倍地提高．为使其成为一个完全的算法，对每个非停止线扇出源故障，我们采用了平行码单故障传播法．同时，为加快其速度，本文提出了若干加速技术，用于故障模拟的各个部分．例如，事件驱动、多级活动事件栈、测试码标记向量、扩大的停止线以及平行处理时的捕获线概念等等．本算法已用Ｃ语言在ＳＵＮ４／ＳＰＡＲＣＳＬＣ上实现，文中给出了ＩＳＣＡＳ’８５的１０个组合电路的实验结果．     

FAULT DIAGNOSIS OF HYDRAULIC SERVO SYSTEM USING THE UNSCENTED KALMAN FILTER

Fault occurrence can be embodied by the physical parameter variations of the hydraulic servo system. Faults can, therefore, be diagnosed according to the model coefficient variations of the hydraulic servo system. This paper proposes an approach for fault diagnosis based on the unscented Kalman filter (UKF) with a mathematical model of the hydraulic servo system. The mathematical model is established using the dynamic equations of the hydraulic servo system. Based on the fault mechanism analysis results, several important system model parameters that can separately represent different faults in different components of the hydraulic servo system are chosen. Discrete state space equations are derived from the dynamic equations. The UKF algorithm is used to estimate the important system model parameters of the hydraulic servo system by utilizing the discretized state space model. According to the variations of these model parameters, the fault modes and locations of the hydraulic servo system can be diagnosed and isolated. Two types of faults, namely, abrupt fault in servovalve gain and slow wear fault in hydraulic cylinder piston, which cannot be directly detected from the system output, are introduced individually to the hydraulic servo system in this work. By comparing with the extended Kalman Filter, three different experimental cases are used to validate the effectiveness of the UKF for hydraulic servo system fault diagnosis.     

人工神经网络用于蒸汽动力系统的故障诊断

文中对神经网络用于蒸汽动力系统的故障诊断进行了研究，提出了神经网络适宜的拓扑结构，并讨论了神经网络对高斯噪声的过滤作用。