平稳过程突变的在线检测与辨识

将稳健－ 容错辨识与突变检测技术相结合,在合理给出平稳过程位置－ 刻度参数容错辨识算法的基础上,构造了一组可靠实用的过程脉冲型故障在线检测与辨识算法。通过过程自差分处理,将平稳过程阶跃型突变转化为过程脉冲型突变,为利用脉冲型故障检测与辨识方法处理阶跃型突变问题建立了联系。仿真计算证实了所建立的检测与辨识算法的有效性     

非平稳过程突发性故障的在线检测与辨识

突发性故障的检测与故障幅度辨识是过程监控和技术过程安全性研究领域的重要课题.基于线性回归模型参数的容错估计,提出了一组适用于多故障过程脉冲型故障的在线检测与故障幅度容错辨识的新方法,并利用该方法解决了过程阶跃型故障的检测与辨识问题.通过理论分析和仿真计算,证实了该方法的有效性.     

平稳过程突变的在线检测与辨识

将稳健－容错辩识与突变检测技术相结合,在合理给出平稳过程位置一刻度参数容错辨识算法的基础上,构造了一组可靠实用的过程脉冲型故障在线检测与辨识算法,通过过程差分处理,将平稳过程阶跃突变转化为过程脉冲型突变,为利用脉冲型故障检测与辨识方法处理阶跃型突变问题建立了联系。仿真计算证实了所建立的检测与辨识算法的有效性。     

动态系统输入环节突发性故障的检测与辨识

在分析输入环节脉冲型故障和阶跃型故障对动态系统的状态变化和测量系统输出信 息的影响的基础上,本文采用正向容错M-型滤波与反向WLS估计结合的方法,建立了输入环 节脉冲型故障的检测与故障幅度辨识算法;对于输入环节的阶跃型故障,文中建立了分别适用 于定常系统和时变系统的差分变换法与扩展状态空间方法.     

开关磁阻电机功率变换器容错控制方法

功率变换器是开关磁阻电机驱动系统易出现故障机构之一,为提高该驱动系统可靠性与容错性,本文以不对称半桥型功率变换器为研究对象,针对功率管短路与开路故障分别提出不同在线容错控制方法.通过对调故障相两功率管工作状态实现斩波功率管短路故障容错控制,基于细菌觅食算法(bacterial foraging algorithm)优化的PI速度控制器来降低转矩脉动以消除常闭功率管短路故障造成的恶性影响,并通过实时在线调整非故障相的导通角与关断角实现功率管开路故障容错控制.仿真与实验结果表明,所提方法能够根据故障诊断详情及时进行在线容错控制,且容错效果良好,无需增加任何硬件结构,操作简单易行,可避免故障运行造成的恶性影响.     

基于RTEthernet改进的时钟同步算法

以太网其庞大的网络系统在复杂的环境中存在网络链路延迟,节点时钟的漂移,同步能力差等问题。通过研究RTEthernet协议的起源和工作原理,考虑到影响实时以太网时间同步精密度的时钟拜占庭故障、网络传输延迟和漂移率等三个因素,建立了符合RTEthernet协议的通信模型。对FTA时钟同步算法在故障下时钟同步精密度损失率提升较少的问题进行了研究,引入了滑动窗口技术,提出了容错滑动窗口（Fault-Tolerant Sliding Window, FTSW）算法。容错滑动窗口算法能进一步提高分布式系统在进行时钟同步是对故障节点的容错能力。最后,使用CANoe仿真工具对FTSW算法进行仿真验证, FTSW算法的容错性优于FTA时钟同步算法算法,且在系统（七个节点）中存在两个拜占庭故障的情况下,同步后的精密度损失率降低了7.1%。     

ARX过程突发性故障的检测与辨识

在分析突发性故障对带外生变量自回归过程(ARX)影响的基础上，本文建立了脉冲 型故障检测与故障幅度辨识算法，提出了采用脉冲型故障的检测与辨识方法处理阶跃型故障 的技术途径，并通过仿真计算验证了本文方法的有效性．     

基于序贯概率映射的组合导航自适应容错算法

基于联邦滤波的容错组合导航系统通常在判定故障时刻对故障子系统进行整体隔离,未充分考虑缓变故障影响的渐近变化与状态分量间的差异。为此,提出一种基于序贯概率映射的组合导航自适应容错算法。该算法通过子滤波器新息动态映射建立局部估计状态统计模型,通过序贯概率比检测在线估计缓变故障影响下的局部状态质量,并据此对融合过程进行自适应调节。仿真结果表明,所提出的方法能有效提高组合导航系统对缓变故障的自适应容错调节能力。     

H∞容错控制器设计及其在线优化选择容错控制

本文设计了主动H∞容错控制器及其在线优化选择的多种容错控制策略,并且构造了"离线设计在线选择"容错控制模式下故障模式与容错控制器的多对多映射关系.首先,提出了针对给定故障模型的H∞容错控制器设计方法,离线设计了可恢复故障模式的容错控制器;其次,根据不同的需求,设计了3种方法缩小故障模式与容错控制器的所有可容错映射关系;然后,提出了4种主动容错控制器在线优化选择策略来满足不同的优化需求,提高容错控制性能;最后,仿真验证了所提出的主动H∞容错控制器及在线优化选择策略的有效性.     

一种水下机器人传感器故障诊断与容错控制方法

采用自适应滤波器ＦＩＲ 对水下机器人进行在线自适应建模,并利用ＬＭＳ算法来调节滤波器的权系数．通过对滤波器权系数和误差信号平方的分析,实时检测出传感器的故障,并应用ＦＩＲ 滤波器输出替代故障传感器信号,实现传感器故障情形下水下机器人容错控制．应用该方法对Ｏｕｔｌａｎｄ１０００水下机器人传感器的故障进行检测和容错,实验结果表明所提故障检测方法准确可靠,具有较好的容错效果．     

SFT:一个具有较短冻结时间的一致检查点算法

介绍了一个基于消息记录的一致检查点算法－ＳＦＴ算法,ＳＦＴ算法能够实现分布式系统的容错,该算法具有无多米诺效应,冻结时间短,开销小和重启动算法简单的优点,ＳＦＴ的ＩＰＣ机制基于ＰＶＭ,能够保证消息的有序到达,并且其消息的发送和接收操作都是原子操作,另外,ＩＰＣ机制中进程的ｉｄ值编码与所在机器无关,这样一个过程即使从故障机器迁移到其它机器上运行仍可与其它进程继续通信,为提高检查点操作的并行性,ＳＦＴ     

Improved adaptive fault‐tolerant control design for hypersonic vehicle based on interval type‐2 T‐S model

This study proposes an improved adaptive fault estimation and accommodation algorithm for a hypersonic flight vehicle that uses an interval type‐2 Takagi‐Sugeno fuzzy model and a quantum switching module. First, an interval type‐2 Takagi‐Sugeno fuzzy model for the hypersonic flight vehicle system with elevator faults is developed to process the nonlinearity and parameter uncertainties. An improved adaptive fault estimation algorithm is then constructed by adding an adjustable parameter. The quantum switching module is also applied to the estimation part to select an appropriate algorithm in different fault cases. The estimation results from the given fuzzy observer are used to design a type‐2 fuzzy fault accommodation controller to stabilize the fuzzy system. The stability of the proposed scheme is analyzed using the Lyapunov stability theory. Finally, the validity and availability of the method are verified by a series of comparisons on numerical simulation results.     

基于数据流分析的软件容错策略

该文就软件容错中备查点与卷回机制展开深入讨论,提出一种基于数据流分析技术的软件容错新方法.首先对软件容错进行简介,指出数据错是一切控制系统软件失效的根源与最终表现以及对数据采取强有力的容错措施的必要性.然后将数据流分析技术应用于软件容错,通过求解程序变量的到达-定值数据流方程来静态地确定任何数据在任何引用点出错时的最小充分卷回,通过求解活跃变量的数据流方程来静态地确定程序在执行各个基本块时需动态保存的变量集合,得出最小充分卷回定理与备查点数据范围定理,从而解决了时间冗余容错途径中必须回答的两个基本问题.此外,还给出了恢复块定义有效的充分条件.最后,以电信系统为应用实例,介绍了该方法的一种具体实施.该方法在简单地扩展后可被广泛应用于各种容错软件的设计中.     

便携式电缆故障定位设备研究

针对电力电缆运行环境的特点,分析故障产生的机理,给出各种常见故障类型,并根据阻抗匹配原理,通过测量电缆电阻的大小,设计一种新型电缆故障检测电路,运用电桥法和低压脉冲反射法实现电力电缆的故障定位。     

基于Petri网的软硬件故障建模方法研究

针对计算机系统中软件和硬件相互作用而引发的故障分析问题,提出了基于Petri网的软硬件故障模型,用以表达软件故障和硬件故障相互作用的复杂过程,在此基础上给出了软件、硬件和软硬件故障模式的形式化定义。根据软硬件故障模式的特征,基于故障的传播过程提出了软硬件故障识别算法。实例结果表明模型和算法可以准确的分析和识别软硬件故障,从而为计算机系统的可靠性分析提供了新的途径。     

SFT: A consistent checkpointing algorithm with short freezing time

A consistent checkpointing algorithm with short freezing time(SFT) is presented in this paper.It supports fault-tolerance in distributed systems,The algorithm has shorter freezing time,lower overhead,and simplicity of recovery.To make checkpoint time shorter,a special control message(Munblock)is used to ensure that a process can respond the checkpoint event quickly at any given time.Moreover,main memory algorithm is used to improve the concurrency of checkpointing.By using SFT,the freezing time resulted by checkpointing is less than 0.03s.Furthermore,the control message number of SFT is only O(n).     

Self-stabilizing algorithm for checkpointing in a distributed system

If the variables used for a checkpointing algorithm have data faults, the existing checkpointing and recovery algorithms may fail. In this paper, self-stabilizing data fault detecting and correcting, checkpointing, and recovery algorithms are proposed in a ring topology. The proposed data fault detection and correction algorithms can handle data faults; at most one per process, but in any number of processes. The proposed checkpointing algorithm can deal with concurrent multiple initiations of checkpointing and data faults. A process can recover from a fault, using the proposed recovery algorithm in spite of multiple data faults present in the system. All the proposed algorithms converge in O(n)$O(n)$ steps, where n$n$ is the number of processes. The algorithm can be extended to work for general topologies too.     

SFT下的云化概率和关键重要度分布的实现与研究

为了完善空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论,特别是离散型空间故障树(Discrete Space Fault Tree,DSFT)对于系统实际运行过程中产生的具有离散性、随机性和模糊性的可靠性数据的适应性,提出了云化SFT方法。该方法利用云模型能表示数据的离散性、随机性和模糊性特点,重构SFT的计算基础,即特征函数。进而在SFT计算中保留原始数据特征,使最终结果也能诠释原始数据特征。论文主要完成了云化SFT理论环节中的一部分,即云化概率重要度分布和关键重要度分布。论文论证了引入云模型表示系统可靠性数据的必要性和可行性。给出了云化概率重要度分布和关键重要度分布的计算推导过程。并通过实例对这两个云化概念进行了计算。研究表明云化SFT结果要比原SFT结果更为接近现实,包含了更多数据的原始特征。     

Parallel quality-related dynamic principal component regression method for chemical process monitoring

Traditional quality-related process monitoring mainly focuses on the magnitude change of the quality variables caused by additive faults. However, the abnormal fluctuations in the quality variables caused by multiplicative faults are often overlooked. In this paper, a novel parallel dynamic principal component regression (P-DPCR) algorithm is proposed to monitor the changes in the magnitude and fluctuation of the quality variables simultaneously. Firstly, in order to eliminate the interference of quality-unrelated variables, the quality-related process variables are selected on the basis of correlation analysis. Secondly, the dynamic extension and moving window are carried out for process variables and quality variables, in which the dynamic variables space (called X-space/Y-space) and the variance space (called VX-space/VY-space) are constructed. Afterwards, double quality-related statistics based on the regression model of these four spaces are given, and the comprehensive monitoring decision can be obtained. Finally, two numerical cases and the Tennessee Eastman process are used to show the effectiveness of the proposed method.