基于有色Petri网的工作流故障诊断方法

工作流系统的故障自动诊断和定位是云计算环境提供持续服务的基础;为了提高工作流系统的故障诊断准确性,文章提出了一种基于有色Petri网的故障诊断方法;首先,用开放世系模型对工作流进行建模;然后,提出了一种基于有色Petri网的故障模型;最后,将工作流的开放世系模型转化为有色Petri网故障模型,并提出了相应的多故障诊断方法;实验表明,文章提出的方法不仅故障定位的准确率和执行效率高于相关算法,还能有效的识别系统中的多个故障.     

基于贝叶斯网络的风力发电机故障诊断方法

贝叶斯网络是概率统计学的重要分支,具有强大的不确定性问题处理能力,适用于复杂系统的故障诊断。风力发电机系统维护成本较高,为减少维修成本,需要进行准确的故障定位;文章对基于贝叶斯网络的故障诊断方法进行了研究,介绍了贝叶斯网络故障诊断模型的建立过程,并着重介绍了诊断算法推导和计算过程;利用历史故障统计数据建立了风力发电机系统贝叶斯网络Matlab模型,主要包括网络结构有向无环图和条件概率分布参数等内容;最后,模拟了两种故障,分别采用贝叶斯网络方法和相关性矩阵方法进行故障诊断,通过对两种方法诊断结果的比较,前者具有更好的故障分辨率,可有力支持复杂系统的维护保障、降低维修成本。     

基于FCA的物理层故障定位方法

提出了一种基于故障关联算法（FCA）的物理层故障定位模型，依据故障之间的关联关系，运用图论和故障矩阵的方法求出根故障集，确定故障源，有效地起到故障过滤和定位的功能。     

利用分支路径差异分析的故障定位研究

为了更加有效地定位软件故障可疑位置,考虑程序分支判断语句的行为状态及其之间的相互干扰,提出一种利用分支路径差异分析的故障定位方法。结合GCC编译器产生的中间文件做分析、转换得到程序抽象语法树,获取分支节点的执行信息,构造分支特征矩阵;提出聚类优化算法FCM-BP筛选合适路径,得到高度抗干扰的执行成功的路径代表和执行失败的路径代表;最后基于代表路径做差异分析生成故障可疑度排名报告。在Xerces等大型项目上进行实验分析并与Tarantula等经典实验对比后发现,利用分支路径差异的方法可以有效定位软件故障。     

云计算中基于相似性图的故障自动诊断方法

故障的自动诊断和修复是云计算提供持续服务的关键,为了提高云环境下故障自动诊断的性能,提出了一种包含相似性替代图和检测图的故障诊断框架;首先,根据相似性将系统的运行指标和事件构成替代图,对替代图中的节点进行分组,使得同一组中的节点可以相互替代;其次,根据事件的时间关系将故障表示为事件的序列,通过排名的方法识别出关键事件并以此构成故障模式;最后,提出了一种基于贝叶斯方法的故障诊断算法;实验表明,文章提出的故障诊断方法与著名的fingerprints方法相比,故障诊断的准确性更高,诊断效率更快。     

基于RTLinux/Linux的计算机联锁系统可靠性分析

针对计算机联锁系统故障诊断多基于维修人员实际经验,无法实现快速、精准定位故障,基于贝叶斯网络在表达不确定性知识上的优势,提出了一套完善的计算机联锁系统故障的诊断方法和实现流程.首先,运用贝叶斯算法的理论知识,搭建了基于贝叶斯算法的计算机联锁系统故障诊断模型;然后对计算机联锁系统的整体架构和硬件、软件组成进行搭建.最后,...     

Web服务故障的分类方法①

Web服务故障分类是实现故障诊断的基础。在分析了Web服务的故障管理流程的基础上,提出了Web服务类型和执行过程相结合的Web服务故障分类方法,构建了Web服务故障树,根据故障及其外部表现间的对应关系构造了Web服务故障矩阵,通过分析和验证说明Web服务分类方法能够有效支持快速、准确的Web服务故障诊断。     

基于粗集理论的贝叶斯故障诊断方法研究

贝叶斯统计推断方法是故障诊断技术领域一项重要的技术,在统计模式识别领域具有广泛的应用;针对朴素贝叶斯方法的缺点,提出了基于粗集理论的贝叶斯诊断方法,该方法利用历史诊断记录,综合考虑故障征兆和故障原因之间的依赖关系,基于粗集方法进行了故障征兆属性信息的约简,得到了故障征兆和故障原因的最小描述;通过属性约简,改善了贝叶斯方法中要求的属性信息之间的独立性限制,实验结果表明,基于粗集理论的贝叶斯故障诊断方法对于简化诊断模型,减少算法执行时间,提高诊断速度具有重要作用.     

云计算环境下服务故障传播路径判别方法

云计算环境下服务的运行具有动态性、复杂性和多样性的特征,使得众多服务间的动态交互关系日益复杂,随着云计算环境下服务故障发生,故障在服务间不断传播,致使系统不能正常运行。当前,部分故障传播影响分析方法存在过多关注历史数据、衡量故障传播因素单一、无法适用动态变更的系统结构等问题。为解决上述问题,提出了一种云计算环境下服务故障传播路径判别方法。动态建立服务交互图;优化服务交互图结构,建立服务关系图;通过综合考虑服务运行、环境状况计算服务故障可能性,确定发生故障服务;分析服务故障传播的影响因素,计算服务故障传播概率,进行服务故障传播路径判别。实验结果表明,该方法能准确确定发生故障服务、有效判别服务故障传播路径。     

基于改进扩展关联模型的飞机组件测试性研究

多信号流图模型是一种简单而有效的系统建模方法,已广泛地应用于测试性分析和故障诊断领域;为了减少飞机维修过程中组件的不必要更换,提高维修效率,对多信号流图模型的建模方法进行研究,以飞机音频管理组件(AMU)为例,建立多信号流图模型,构建故障一测试关联矩阵和故障一故障关联矩阵;为与实际出现的组件故障信息相匹配,对故障一故障矩阵进行改进,构建了实际故障信息一故障关联矩阵,对组件模型进行测试性分析;由实际维修经验可知,该信号模型可快速地定位故障,给出相应的维修措施,减少通常维修中采取的不必要措施,降低了人为因素的影响,大大地缩短了维修时间.     

装备无故障发现与间歇故障诊断技术

无故障发现是装备单元在某维修级别被认为故障而拆卸,却在下一维修级别测试没有发现故障的现象,日益成为装备测试与保障领域的突出问题。间歇故障是无故障发现的主要原因,也是故障检测诊断领域面临的棘手问题。介绍了无故障发现和间歇故障的基本概念,总结分析了无故障发现和间歇故障的产生诱因、分类及对装备的影响,概述了无故障发现、间歇故障检测与诊断技术的国内外研究现状,指出了间歇故障确定性检测的发展趋势,深入分析了间歇故障诊断领域的关键技术与发展方向。     

计算机软件故障的快速修复

电脑操作中80％以上的问题是软件引起的,计算机故障尽管五花八门、千奇百怪,但由于计算机是由一种逻辑部件构成的电子装置,所以软件故障诊断的基本原则,软件故障诊断的方法,计算机软件故障的检修流程,计算机软件故障快速修复的常用方法是有规律可循,可以梳理总结出来。掌握这些规律,计算机软件故障修复可快速解决。     

基于故障图模型的故障诊断方法研究

在复杂系统故障诊断中，为了解决故障树模型过于简单和现有故障图模型过于复杂而且分解简化比较困难的问题，在故障树模型的基础上进行拓展，提出了具有扇入节点和层次节点的有向无圈的故障图模型，阐述了基于该模型的故障诊断和故障影响预测原理，并且给出了基于该模型的一系列相关预处理方法及算法．它们包括：生成子树库和生成可探测节点路径库的预处理方法、故障诊断推理算法和故障影响预测算法等．     

TBFL和SAFL方法熵分析

为TBFL(testing-based fault localization)方法和SAFL(similarity-aware fault localization)方法构造了熵模型,并用该模型对Dicing方法、TARANTULA方法、SAFL方法在一个实例上进行分析比较。结果表明,熵模型可以为构造以及分析TBFL方法和SAFL方法提供一个原则性框架。     

Bayesian Fault Probability Estimation: Application in Wind Turbine Drivetrain Sensor Fault Detection

In this paper, the extension of the Bayesian framework for sensor fault detection of nonlinear systems proposed in [25] is studied utilizing particle filtering and the expectation maximization (EM) algorithm, in which the fault probability is calculated. The proposed algorithm is implemented on a wind turbine benchmark model to detect drivetrain sensor faults, which are one of the most addressed and likely faults in offshore wind turbines. The fault probability estimation effectively eliminates the need for installing identical redundant sensors. Indeed, because of the use of the unknown wind speed estimator, the residual signal, constructed based on the drivetrain estimated states, is not able to clearly signify the fault periods, a situation in which the fault probability accurately does this task. Also, using the proposed algorithm, the fault size for each sensor is estimated via a one‐step calculation, which decreases the complexity of this algorithm. The fault identification is performed using the recursive least square method and two other modifications, including exponentially weighted and windowed estimates. Additionally, in the fault accommodation step, the concept of a virtual sensor is used to remove the need for reconfiguring the current controller, which reduces complexity and expense. In the simulation section, using a real measured wind speed for two different fault scenarios, the proposed algorithm is evaluated and finally, conclusions are stated.     

ATS故障树法故障诊断功能的实现

当缺乏故障诊断先验知识时,故障树法是工程上易于实现的一种有效的故障诊断方法.通过分析、归纳测试项目与SRU的关联关系,得出了故障树模型中故障诊断知识的表达方式.以Access数据库为基础,提出了故障树的结构、数据组织形式及故障诊断的推理方法,并设计了适用于自动测试系统的故障诊断系统.该方法具有故障诊断推理过程表达明确、树模型易于建立等优点,已应用到两型机载电子设备的故障诊断中,故障隔离率和虚警率都达到了设计要求.     

Efficient RT-Level Fault Diagnosis

Increasing IC densities necessitate diagnosis methodologies with enhanced defect locating capabilities. Yet the computational effort expended in extracting diagnostic information and the stringent storage requirements constitute major concerns due to the tremendous number of faults in typical ICs. In this paper, we propose an RT-level diagnosis methodology capable of responding to these challenges. In the proposed scheme, diagnostic information is computed on a grouped fault effect basis, enhancing both the storage and the computational aspects. The fault effect grouping criteria are identified based on a module structure analysis, improving the propagation ability of the diagnostic information through RT modules. Experimental results show that the proposed methodology provides superior speed-ups and significant diagnostic information compression at no sacrifice in diagnostic resolution, compared to the existing gate-level diagnosis approaches.     

关于链路故障的分布式故障诊断

一、引言 在分布式系统中,故障诊断应包括故障结点机的诊断和故障链路的诊断,故障链路的诊断在分布式系统级故障诊断中占有重要地位,它不仅是分布式乐统级故障诊断的目标,而且也是分布式系统级故障诊断的前提,因为一个系统的链路发生故障,则将会对故障结点机的诊断带来困难。在现有的诊断算法中,并不是所有的诊断算法都考虑了链路故障。 在分布式系统中,虽然任两个结点机之间都能进行通讯,也即都能进行互测,因而实际分布式系统的测试图的拓扑结构可以是任意结构的,但我们一般只在实际分布式系统的拓扑结构是分布式的或多总线的情形下才考虑链路故障。因为在单总线系统中,链路故障的出现将是致命的,会使整个系统的故障诊断成为不可能,因此一般不考虑链路故障。     

基于程序静态分析和故障树的软件故障检测

为提高软件安全性和可靠性,探讨一种在软件故障检测过程中将故障定位和原因分析相结合的方法,该方法基于对程序的静态分析,找出故障的位置,利用故障树定位故障原因。非法计算是一种常见的软件故障,该类故障极易导致系统崩溃,该文以一个非法计算故障为例,说明该方法的分析过程,实验表明其可以有效地定位故障并分析其原因。