一种基于超立方体多处理机系统的快速诊断算法

为了提高可诊断系统的诊断度,可以采用悲观诊断策略进行诊断.超立方体是一种应用广泛的互连网络拓扑结构,具有可并行处理的某些性质,且n维超立方体是(2n-2)/(2n-2)-可诊断的.文中在MM*模型下,研究了超立方体的诊断问题,提出了一个O(Nolg2N)的悲观诊断算法,N是处理器总数.而经典的YML算法所需时间为O(N2.5).因此,文中的算法在时间复杂度方面是高效的.     

超立方体的全交换路由算法研究

全交换指系统中的每个处理机同时把各自的消息发送给其它所有处理机的一种通信.这是并行计算中最常用的通信模式之一。本文提出了一种新的全交换路由算法,其通信开销较小,且容易实现.文中介绍了算法的设计思想,证明了算法的正确性,并估算出算法的执行时间.     

超立方体上路径算法的无死锁性

本文对超立方体上路径算法的无死锁性问题进行了研究，提出了超立方体上的两类最小无死锁受限条件，证明了路径算法的无死锁和对称性两者之间关系。     

在超立方体上并行仿真BP神经网

本文研究在超立方体上并行仿真ＢＰ神经网的方法，报告我们在Ｉｎｔｅｌ ｉＰＣＳ／８６０超立方上开发的一个ＢＰ神经仿真器。文章着重讨论如何把ＢＰ神经网均衡地分配到超立方体的结点以及如何在超立方体上并行实现ＢＰ算法等问题。     

一个系统级故障诊断算法

本文提出了多处理机系统故障诊断的一个算法。为了度量 该算法的运行时间，定义了算法的概率时间复杂度函数，进而通过仿真实验和理论分析证明了这个算法能够用 较小的开销获得高的正确诊断率。     

具有大量错误结点的超立方体网络中并行路由算法

本文讨论具有大量错误结点的超立方体网络中的并行路由算法。假定Hn是一个局部k-维子立方体连通用的n-维超立方体网络,本文提出的并行路由算法能够找出至少K=min（Dk(u),Dk(v）条并行路径,其中每一条路径的长度不超过（dH(Uk,Vk）＋3）2^k。该算法的时间复杂度为O（Kn2^k）。这里,Dk(u）和Dk(v）分别代表源结点u和目的结点v的正确的邻结点个数（不考虑u和v所在的k－维子立方体内部的邻结点）,dH(Uk,Vk）代表源结点u和目的结点v所在的两个k－维子立方体Uk和Vk之间的海明距离。本文还考察了了k=3的特殊情况,在k=3并且有分别不超过12．5％和25％的错误结点的情况下,该算法的时间复杂度为O（Kn）,并且每一条路径的路径长度分别在大约1．5和2倍源结点和目的结点之间的海明距离之内。该算法只要求结点知道其邻结点的状态,而无需知道整个网络信息,也就是说,该算法是基于局部信息的,因而该算法具有很强的实际意义。     

在MM＊比较模型下M？bius立方体的一个快速诊断算法

基于比较的诊断是多计算机故障诊断的一种实用方法.M（o）bius立方体是超立方体结构的一种变形,具有并行处理所需的某些性质.文章在MM＊比较模型下研究了M（o）bius立方体的诊断问题.利用M（o）bius立方体中圈的分布特性,提出了一个新的诊断算法.通过数据的适当组织,该算法的运行时间为O（Nlog22N）,其中N表示处理器总数.而经典的Sengupta-Dahbura诊断算法所需时间为O（N5）.因此,新算法在诊断时间方面明显优于Sengupta-Dahbura算法.     

基于比较诊断模型的超立方网络诊断算法

一个有效的诊断算法对多处理器系统而言极其重要。在多处理器系统中,识别所有故障节点的能力称为诊断系统的诊断度。在比较模型下,诊断 的执行是通过一个比较器处理器,给与之相邻的一对处理器发送相同的输入信号,并比较两者间的响应状态。为了提高超立方网络的诊断度,提出了一种新型的基于比较模型的超立方故障诊断算法,其利用超立方网络节点连接的特性生成一个拓扑图ES(k;n),最终得出一个3位二进制的诊断症候集,从而确定系统故障节点。该算法的诊断度最优能达到4n,大于传统超立方的诊断度n。     

一种面向网格结构的系统级故障诊断集团算法

网格是一种高性能分布式计算环境，它是构筑在Inernet之上的一种新型的信息技术基础设施。为保证网格可靠高效地运行，利用系统级故障诊断的方法研究网格的可靠性是很有意义的。文章提出了网格结构中的系统级故障诊断方法，并给出了一种面向网格结构的系统级故障诊断集团算法。     

局部k-子立方连通的超立方网络中的广播容错算法

基于局部k-子立方体连通性的概念,提出了在局部k-子立方连通的超立方体中的,“播路由算法该算法是分布的、基于局部信息的,在容错性上有了很大的提高,能在线性时间内构造超立方体H1中接近最优的路径。     

连续系统的一种新颖故障诊断方法

将一个物理系统描述为分层的物理结构模型和功能模型，使用定性约束来描述各模块的功能。该法分层地使用约束悬挂，并加入必要的经验性启发知识，能发现事先未考虑的新颖故障，可以广泛应用于精确数学模型未知的连续系统的故障诊断。     

基于广播的分布式系统级故障诊断算法

系统级故障诊断是保证计算机系统和网络安全与稳定的重要手段。文章提出一个实际的基于广播的分布式诊断算法,并在局域网中予以实现。实验结果表明,该算法可以有效地用于局域网中故障的分布式诊断。     

基于神经网络的变风量空调系统故障诊断

对变风量空调系统的故障和故障发生的原因进行了分析.提出了采用BP神经网络对变风量空调系统的故障进行检测与诊断.运用MATLAB中的神经网络工具对故障的模式和故障的原因进行了仿真。仿真结果表明,采用BP神经网络对变风量空调系统进行故障诊断是行之有效的。     

基于Hypercube的最长导出路算法

超立方体(Hypercube)网络是多处理机系统中常见的一种互连网络。文中提出Hypercube中最长导出路的概念,然后给出一种能改善多处理机系统中传输容错性的最长导出路算法,最后给出该算法的C++实现。     

分布式系统级故障诊断概况

一、引言系统级故障诊断的概念自从1976年由Preparata、Metze和Chien提出以来.有关系统级故障诊断的问题得到了越来越多的重视.并取得了迅     

航空发动机MIMO系统的闭环辨识与故障诊断算法

针对航空发动机结构复杂、易发生故障的特点以及机理分析建模方法存在过程繁琐、运算效率低下等问题,提出了一种基于数据的航空发动机燃油机构MIMO(multiple-input multiple-output)闭环系统的参数辨识和故障诊断算法.算法先通过估计辅助模型系统的阶次间接求得时延参数,再通过多阶段最小二乘算法辨识得到前向通道和反馈通道的参数.以某型双轴涡扇航空发动机为例进行验证.结果表明,在应用中辨识结果与系统真值基本吻合,当遗忘因子取值随辨识结果的收敛程度变化时,算法可以有效地应用于气路故障的诊断当中,及时辨识出故障参数值.最后,对算法的两方面特点进行了说明:一是遗忘因子选取的重要性及选取的原则,二是算法可以有效排除噪声对辨识结果带来的干扰.