网络故障管理中一种综合的事件关联策略的研究

该文研究了故障管理中的故障定位,提出了一套综合的告警关联方案。将告警关联分为初步关联和潜在关联。告警的初步关联中采用了典型的告警关联的方法对事件进行初步的过滤,潜在关联中采用了基于事件推理的事件关联技术进行进一步的故障定位。该方案使处理过程效率更高,定位更准确。     

网络故障管理中的自动告警关联

研究了故障管理中的故障定位，提出了一套新的、完整的告警关联方案。告警的时间关联中采用了模糊逻辑推理事件之间的最佳时间关系。对关联窗口的选择进行了讨论，提出了一种新的关联窗口选择方法以保证故障的告警集合的完整性，并证明了其有效性。告警的聚类关联采用依赖关系图模型，给出了一种最大公因数贪心算法。通过分析对比该算法与完全搜索算法和传统贪心算法的复杂性，证明了其在故障告警域重叠度较小情况下的有效性。     

软件应用程序中的故障检测研究

为提高软件的安全性和可靠性,从软件应用故障定位、测试的角度出发,利用大数据挖掘术发现软件应用运行时可执行语句的可疑度,提取隐含的故障信息。文章首先分析了基于Tarantula排序的软件故障定位方法,其次分析了软件应用故障测试的Apriori关联规则挖掘算法,再次分析了基于Apriori关联规则算法的软件故障定位方案,最后进行了实验分析。     

民航旅客服务信息系统告警关联规则挖掘

告警关联规则挖掘是进行系统故障诊断、定位的重要方法。由于民航旅客服务信息系统的各子系统之间的关联关系,子系统一旦出现故障,会报出大量甚至海量的告警信息,使得维护人员在大量告警数据面前无法准确进行故障定位。针对故障诊断、定位等难题,提出基于滑动时间窗口框架的关联规则挖掘方法,在大量告警信息中寻找故障源、故障因素之间的关联。实验结果表明,提出的方法能准确、快速地发现有价值的告警关联规则,为系统维护人员提供决策支持。     

事件关联策略的实现及其应用研究

事件关联是重要的故障定位策略，已成为网络故障管理的研究热点。全面阐述实现事件关联策略的几种技术及其应用，指出它们共同存在的问题。     

基于关联规则Web技术的自学平台诊断系统研究

针对传统英语自学平台软件复杂性增加，导致平台故障诊断准确率和定位效率降低的问题，提出一种基于关联规则web技术的自学平台故障诊断系统。首先，通过数据采集模块进行平台软件数据采集；然后采用动态切片算法计算出动态结果集的覆盖信息，并基于此信息构造覆盖向量矩阵，以缩小故障检查规模；之后利用关联规则算法计算语句的可疑度，将其与覆盖向量矩阵结合后构造可疑度矩阵，以实现被检查语句排序，从而提高故障定位效率；最后利用故障报告生成模块生成故障诊断结果。实验结果表明，提出的平台软件故障诊断方法的平均累积检查语句数和平均故障定位代价分别取值为511行和18.21%,相较于传统的故障诊断方法，本方法对平台软件的故障诊断准确率更高，诊断效率更快，基于此算法可有效提升故障诊断系统的定位效率，具备可行性。     

一种广度优先搜索故障关联树的飞机故障源定位方法

现代飞机部件及系统之间相互关联、紧密耦合,一个设备的故障可能会引起其他多个设备的连锁报故,而庞大的飞机系统以及BIT技术的局限性使得仅靠人工进行飞机的紧急排故已不可行。提出了一种快速定位故障源的方法,该方法通过有效利用设备上报的故障信息以及借鉴广度优先搜索的思想,在故障关联树中定位故障源。在实际应用中,该方法能快速地定位故障源,有效缩短了飞机紧急排故的时间。     

关联规则在网络告警数据挖掘中的应用研究

从网络告警数据库中挖掘知识对网络管理和维护有重要作用.本文研究了将关联规则应用于网络告警数据挖掘的原理和算法,并给出具体实例.挖掘出的关联规则可以应用于告警过滤、告警关联、故障定位和故障预测等,可有效提高网络的智能化管理.     

一种基于子网关联的事件关联机制

故障在网络运行中是不可避免的，一旦故障产生，会在网络中进行传播，产生大量的告警事件，如何能够快速有效地从这些告警事件中准确进行事件关联，从而给故障定位是网络管理的关键会务，在研究故障的传播机制基础上提出了一种基于子网的事件关联机制，把事件的关联范围限定在事件发出者所存在的子网中，同时，还提出了自己的事件操作模型，分为预处理操作，基于操作和位置操作，最后提出了实现该机制的算法，测试了该算法的效率，并进行了性能分析。     

一种基于移动代理的网络服务关联模型构建方法

构建网络系统中各种服务组件的关联模型对于网络服务的有效管理具有重要意义，通过关联模型可以快速定位故障，监控服务质量，提高系统的管理水平，文章就构建服务关联模型的各种方法进行了研究和讨论，提出了一种基于移动代理的混合式关联模型构建方法，将主动方式和被动方式结合起来以达到更佳效果，并在实验平台上设计了原型系统。     

邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用

旋转机械应用过程中极易出现内环故障、外环故障、滚动体故障的情况,而这也直接影响机械部件的使用寿命。为准确诊断设备元件的故障行为,达到延长旋转机械设备寿命水平的目的,针对邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用展开研究。求解邻域知识图算法的函数表达式,并以此为基础,完成对故障数据的推荐,再通过预处理的方式,实现对旋转机械设备故障数据的深度挖掘。融合关键故障数据,并对其进行降维处理,根据核特征定义条件,完善具体的故障诊断流程,完成基于邻域知识图算法的旋转机械设备故障诊断算法的设计。实验结果表明,上述方法的应用,可以准确诊断出内环故障、外环故障、滚动体故障三种故障表现行为,通过适当方法对所诊断出故障行为加以处理,可以达到延长旋转机械设备使用寿命的目的。     

基于量化故障分析的软件可靠性研究

介绍一种基于故障等级分析的软件可靠性评估方法．这种方法利用软件系统测试后得到的缺陷数据,对每一个缺陷导致失效的内外因进行分析,算出每个缺陷的失效率。将失效数据进行分级,在失效率小的等级中进行故障注入,试验结果表明。将软件可信性定位在正确性、可靠性、容错性、安全性、隐私性这5个要素进行评估。评估的有效性和合理性不亚于传统的方法,大大提高软件开发的质量和效率。     

机车110V充电装置实时故障预警系统研究

110V充电装置作为机车的一个重要部分,其性能的好坏直接影响到机车的运行。本文以专家系统及故障树理论为基础,进行机车充电装置实时故障预警系统的研究。基于专家系统的故障诊断及预警方法进行分析研究后,将其应用到充电装置的针对预警中,建立了充电装置的故障树、知识获取、知识表示、故障预警推理机方法。然后,建立实时验证系统验证该理论分析及方法的可行性、有效性。     

双法兰变送器故障分析及处理

双法兰变送器在测量液位时具有精度高、可靠性高、稳定性好、测量范围宽、量程比大等特点,被广泛应用于大型石化公司。若在生产中变送器发生故障,将无法及时调整液位。为减少故障损失,本文根据双法兰变送器设备情况给出故障分析方法,收到良好的效果。     

运载火箭速率陀螺故障分析与仿真

以某典型运载火箭为例,在速率陀螺的结构及工作原理分析基础上,对故障模式进行分析并建立了正常及故障数学模型,应用Matlab/Simulink软件进行仿真,得到了系统正常信号与故障信号,为故障诊断中的样本数据产生与获取问题奠定了基础。同时也为姿控系统中其它部件故障模式仿真分析提供一定参考。     

On the estimation of adequate test set size using fault failure rates

Test set size in terms of the number of test cases is an important consideration when testing software systems. Using too few test cases might result in poor fault detection and using too many might be very expensive and suffer from redundancy. We define the failure rate of a program as the fraction of test cases in an available test pool that result in execution failure on that program. This paper investigates the relationship between failure rates and the number of test cases required to detect the faults. Our experiments based on 11 sets of C programs suggest that an accurate estimation of failure rates of potential fault(s) in a program can provide a reliable estimate of adequate test set size with respect to fault detection and should therefore be one of the factors kept in mind during test set construction. Furthermore, the model proposed herein is fairly robust to incorrect estimations in failure rates and can still provide good predictive quality. Experiments are also performed to observe the relationship between multiple faults present in the same program using the concept of a failure rate. When predicting the effectiveness against a program with multiple faults, results indicate that not knowing the number of faults in the program is not a significant concern, as the predictive quality is typically not affected adversely.     

LPV model-based robust diagnosis of flight actuator faults

A linear parameter-varying (LPV) model-based synthesis, tuning and assessment methodology is developed and applied for the design of a robust fault detection and diagnosis (FDD) system for several types of flight actuator faults such as jamming, runaway, oscillatory failure, or loss of efficiency. The robust fault detection is achieved by using a synthesis approach based on an accurate approximation of the nonlinear actuator–control surface dynamics via an LPV model and an optimal tuning of the free parameters of the FDD system using multi-objective optimization techniques. Real-time signal processing is employed for identification of different fault types. The assessment of the FDD system robustness has been performed using both standard Monte-Carlo methods as well as advanced worst-case search based optimization-driven robustness analysis. A supplementary industrial validation performed on the AIRBUS actuator test bench for the monitoring of jamming, confirmed the satisfactory performance of the FDD system in a true industrial setting.     

基于模糊自组织映射神经网络的故障诊断方法

在研究Kohonen自组织映射网络理论的基础上运用模糊理论方法建立了刹车系统模糊故障诊断模型。该模型只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络，将代表故障的信息输入给训练好的神经网络，根据神经网络的输出结果，就可以判断发生故障的类型。该模型除能识别已训练过的故障，还能识别未训练过的故障，并且聚类能力强、速度快，因此很符合复杂系统的故障诊断。     

航空发动机传感器故障诊断

研究航空发动机传感器故障诊断问题,由于发动机传感器故障样本有限、小样本、非线性变化特点,传统大样本传统故障方法故障诊断准确率低。为提高传感器故障诊断准确率,提出一种混沌粒子群算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(LSS-VM)相结合的传感器故障诊断算法(CPSO-LSSVM)。首先将发动机传感器信号输入到LSSVM进行学习,并采用CPSO进行优化,找到最优LSSVM参数,从而建立传感器故障诊断模型,最后采用已建立模型对传感器故障进行仿真测试。仿真结果表明,CPSO-LSSVM提高了航空发动机传感器故障诊断的准确率,能准确地对空发动机传感器故障进行诊断,提供民飞行安全性能保障。     

飞机换热器故障诊断仿真研究

为准确判定飞机环境控制系统关键部件换热器的故障发生情况,针对飞机在运行状态下进行实验的难度,应用计算机仿真技术,为准确进行故障诊断。在建立换热器动态模型的基础上,为克服普通最小二乘法,参数估计是静态,使故障诊断延迟大的缺点,提出采用递推增广最小二乘法对换热器物理参数进行辨识,主要分析单一故障时,换热器物理参数变动情况进行仿真。结果表明,递推增广最小二乘法可以准确辨识换热器物理参数变动,实现换热器故障诊断,验证了方法的有效性和正确性,同时得到了换热器物理参数与故障模式的对应关系,对实际工程中换热器故障诊断有一定的指导作用。