基于互测PMC模型的故障诊断方法及其应用

PMC模型是一种基于测试的系统级故障模型.针对传统诊断算法的弱点,作者于2003年建立起了PMC模型方程诊断算法的框架.本文的主要工作是:(1)对以往的理论进一步补充完善;(2)给出一个直接求绝对故障基的简便方法;(3)通过引入直和的概念,将高维PMC故障模型分拆成低维模型进行诊断;(4)举例说明方程诊断算法的应用.     

基于PMC模型的条件故障诊断

系统级故障诊断是保证复杂多处理器系统可靠性的一种重要的手段,PMC模型是一种重要的系统级故障诊断模型.本文通过对PMC模型的t条件可诊断性进行分析和论证,首次给出了互测PMC模型的t条件可诊断的充要条件.并通过构建条件故障模式方程组,然后利用自然连接和笛卡尔积等关系代数对条件故障模式方程组进行求解,进而首创了一种便捷的条件故障模式算法.本文最后根据互测PMC模型的t条件可诊断的充要条件进一步给出了一种新型的t条件可诊断判定算法,该算法简单有效.     

基于互测PMC模型的条件诊断算法

本文以条件诊断系统为研究对象,首先对条件诊断系统的互测PMC模型进行研究,把传统诊断系统的有向图表达式G(V,E)转换成互测有向图表达式G(F,T,M,HF),然后对条件诊断互测有向图表达式中相互关联的F、T、M、HF四个集合的性质和定理进行研究,最后提出一种基于互测PMC模型的条件诊断算法,该算法可简单、快速地找出故障模式,并对具体症侯是否有唯一故障模式进行判定.     

Hypermesh网络在PMC模型下的两种可诊断数

通过对元维Hypermesh网络t-可诊断性与t/t-可诊断性的研究,证明了在PMC模型下,Hypermesh网络是n(k-1)-可诊断的(n≥2,k≥3),且是［2n(k-1)-k］/［2n(k-1)-k］-可诊断的(n≥3,k≥3)。     

存储器故障诊断算法的研究与实现

集成电路工艺的改进使存储器的测试面临着更大的挑战。文中从存储器的故障模型入手,着重描述了存储器常见的诊断算法。诊断算法和诊断策略要在诊断时间、故障覆盖率、面积开支之间进行权衡。因此要根据存储器的故障类型和测试需求来选择合适的诊断算法,才能达到比较满意的效果。     

分层超立方网络的可靠性评估

针对目前关于分层超立方网络的可靠性研究不够系统,严重制约了其应用和推广的问题,以分层超立方网络为研究对象,在得到分层超立方网络相关拓扑性质的基础上,通过理论推导得到了n维分层超立方(HHCn)在PMC模型和MM*模型下的h-额外条件诊断度和t/s-诊断度.此外,设计了HHCn在PMC模型和MM*模型下的t/s-诊断算法...     

基于FPGA的传感器故障诊断算法研究与实现

对于目前传感器设备故障诊断方法在诊断过程中会导致实际生产中弱故障诊断不灵敏,无法有效识别故障,并且充分考虑实际生产过程中的特点,提出基于FPGA的传感器故障诊断算法设计。在不同残差空间中分析故障,使系统对于弱故障诊断的精准性得到提高。使用迭代算法对主元分析算法模型进行更新,利用残差空间平方加权预测误差变量的重构对故障进行确定,从而对传感器故障进行在线诊断。最后,通过企业实际数据实现此方法的在线故障诊断实验。实验结果表明,此种方法能够有效诊断传感器设备故障。     

一种新的模拟电路多故障诊断方法

本文提出了一种新的模拟电路多故障诊断方法——组合优化模拟退火法。该方法采用组合优化的思想,综合参数辨识法与故障验证法这两类故障诊断方法的优势,提出了解决测试端口个数小于元件参数个数的诊断方程欠定问题的目标函数,通过模拟退火优化算法对目标函数寻优,可定出故障元件值及非故障元件的容差值,并保证所得解收敛于全局最优。     

开关电容网络的故障字典诊断算法

本文给出了一种开关电容网络(SCN)的故障字典诊断算法。该算法建立在电荷守恒原理基础上,它将SCN内各单故障,包括软故障和硬故障,划分到若干个故障集里。与传统的模拟电路的故障字典法不同,本算法可诊断软故障,计算量小,而且很容易推广到多时相SCN。     

一种高效的基于局部扭曲立方体的悲观诊断算法

悲观诊断与精确诊断相比,可以提高系统的自诊断能力。局部扭曲立方体是超立方体的一种变体,具有可并行处理的某些性质。在PMC模型下,研究了局部扭曲立方体的诊断问题,提出了一个O(Nlog_2N)的悲观诊断算法,N是处理器总数。经典的YML算法所需时间为O(N~(2.5)),因此,该算法在时间复杂度方面是高效的。     

超立方体多计算机系统的一个高效故障诊断算法

超立方体是一类广泛应用的互连拓扑结构,具有可并行处理的某些性质.在MM*模型下,针对于超立方体多计算机系统的诊断问题,提出了一个快速诊断算法,可以正确诊断出系统中所有的故障结点,其时间复杂度为O(Nlog22N),N是处理器总数.     

一个基于并行集团的系统级故障概率诊断算法

概率诊断算法是系统级故障诊断研究的一个重要方面,本文提出了一种基于并行集团的概率诊断算法-PGSFPD算法,并设计了一个系统级故障诊断软件仿真系统,对诊断算法进行仿真,分析比较各算法的性能,仿真结果表明PGSFPD算法性能优于经典的概率诊断算法-Somani & Agrawal算法,可在只需较少测试数的情况下,在保持很高诊断正确率的同时,大大降低系统的规模.     

An Efficient Cuckoo Search Algorithm for System-Level Fault Diagnosis

We propose a new efficient algorithm named Cuckoo search fault diagnosis (CSFD) to solve system-level fault diagnosis problem.KMP algorithm is proposed for initialization based on the K-means partition algorithm;a fitness function is designed according to the equation constraints satisfied by the test model;the binary mapping method is advanced by optimizing existing binary mapping algorithm.Experiments show that KMP algorithm significantly reduces the disparity between the initial solution and the actual solution,and CSFD algorithm improves the efficiency and correctness significantly compared with existing typical swarm intelligence diagnosis algorithm.     

Fault detection and diagnosis method for heterogeneous wireless network based on GAN

Aiming at the problem that in the process of network fault detection and diagnosis,how to train the precise fault diagnosis and detection model based on small data volume,a fault diagnosis and detection algorithm based on generative adversarial networks (GAN) for heterogeneous wireless networks was proposed.Firstly,the common network fault sources in heterogeneous wireless network environment was analyzed,and a large number of reliable data sets was obtained based on a small amount of network fault samples through GAN algorithm.Then,the extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm was used to select the optimal feature combination of input parameters in the fault detection stage and completed fault diagnosis and detection based on these data.Simulation results show that the algorithm can achieve more accurate and efficient fault detection and diagnosis for heterogeneous wireless networks,with an accuracy of 98.18%.     

基于贝叶斯网络的雷达故障远程诊断系统研究

为了提高高密度航天发射任务条件下的雷达维修能力,缩短维修时间,研究了一种基于贝叶斯网络的雷达故障远程诊断系统。设计了该故障诊断系统的硬件总体结构和软件功能架构,介绍了雷达故障数据的采集和加密传输过程。利用贝叶斯网络建立雷达故障模型,并通过期望最大算法确定了故障模型的参数;采用联合树算法,实现故障定位推理。故障诊断实例表明:与传统的故障诊断方法相比,基于贝叶斯网络的故障诊断方法能够有效识别雷达的故障类型,具有故障定位准确、运行时间短等优点。     

分级ad hoc网络中的一种应用层故障诊断算法

针对应用层故障提出了一种故障诊断算法——“基于簇的比较诊断算法”，该算法在分级ad hoc网络中利用簇首对簇内节点的集中控制功能优化了诊断过程，实现了诊断期问网络拓扑变化时对移动节点的诊断。证明了算法的正确性，并分析了算法的性能。仿真结果表明，该算法突破了“基于比较的故障诊断”在诊断过程中网络拓扑不能发生变化的限制，大大减小了“基于比较的故障诊断算法”由于诊断消息的洪泛导致的大量的系统开销。