卫星网络故障诊断技术研究

卫星网络的最根本的特征和功能是通信,本文针对卫星网络的这个特性,展开了卫星网络故障诊断技术的研究。设计了基于动态管理域划分的卫星网络故障诊断模型。设计实现了管理域内的卫星网络故障诊断专家系统,并对知识获取与表达、推理规则设计及系统模型建立等关键技术进行了论述。另外,设计了管理域间的协作故障诊断模型。     

系统级故障诊断的研究现状与发展前景

随着大数据时代的到来,人们对于计算机系统的稳定性要求日益增高,如何快速而准确地找出系统中的故障点,成为了人们的研究热题,对系统级故障诊断算法的研究逐渐受到了人们的重视。本文首先对现有的系统级故障诊断算法进行了分类,进而阐述了系统级故障诊断算法的近期主要研究成果,最后预测了该领域的未来研究方向与发展前景。     

基于贪婪算法的系统级故障的概率诊断

概率诊断算法是系统级故障诊断研究的一个重要方面,本文在集团理论的基础上,利用贪婪算法中不同贪婪准则提出了四个概率诊断算法.通过对诊断算法进行仿真,分析比较了各算法的性能,每种算法在较少的测试数情况下,均表现出较高的诊断正确率,且时间复杂度不高.四种贪婪算法中贪婪算法一的性能最优,实验结果表明,相对于经典的概率诊断算法—Compete算法与Majority算法,相同条件下,在诊断正确率上贪婪算法一要远好于Majority算法,在时间复杂度上要好于Compete算法,综合性能上要优于此两种概率诊断算法.     

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.     

基于卫星网络的IP组播技术

IP组播技术是新兴的网络技术,依托卫星网络的组播业务更是下一代Internet为用户提供的主流服务。文章详细介绍IP组播技术,对其在卫星网络应用中存在的主要问题、解决方法及常用的卫星组播网络拓扑结构进行阐述和分析。     

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.     

一种高效的基于BC图的t/k-诊断算法

为了提高系统级故障诊断中的诊断度,人们以牺牲很小一部分结点不能正确诊断为代价,提出了t/k-故障诊断策略.BC图是包括了超立方体和多种变形立方体的一类图.对于结点总数为N的BC图,本文提出了一个O(N log2N)的t/k-故障诊断算法.目前尚未有相关t/k-故障诊断算法的文章发表,但与著名的悲观一步t-故障诊断算法(t/k-故障诊断算法在k=1时的情况)的O(N2.5)相比较,在时间复杂度上本文算法是高效的.     

基于模糊神经网络的微光电视故障诊断系统

根据模糊数学和神经网络的基本原理,建立了一个基于模糊神经网络的微光电视故障诊断系统模型,介绍了其输入变量模糊化及其神经子网络的实现、模糊规则及其神经子网络的实现,它克服了传统域值判断在临界点附近容易误判的弊端,大大提高故障检测准确率,拓宽了故障检测范围。经过大量的实在实验,证明该方法是完全可行的。     

模拟电路类故障诊断理论和方法

文中提出了模拟电路的类故障诊断理论和方法。用k元素(指支路、节点或割集)集间的一种等价关系,对电路中的k元素集进行分类,检验每个类中任一k元素集的相容性,即可辨识出故障类。这种方法诊断目标大,试验后计算量小, 无任何约束条件, 能够处理大规模电路,具有很强的一般性和通用性,对任何电路都可实现故障类的快速在线唯一诊断。     

基于多层卫星网络的报文摆渡技术

自1957年10月4日前苏联发射了世界上第一颗人造地球卫星以来,随着星上处理和交换技术的不断发展以及星间链路（ISL,Inter Satellite Link）的建立和完善,卫星网络已成为全球通信系统中的重要组成部分。然而,由于卫星网络结构的异构性、网络节点的移动性、星间链路切换的频繁性、可用带宽的非对称性、节点资源的有限性等固有特性的约束,     

基于PNN的舵机故障诊断方法研究

随着科技的发展,舵机在不断提升性能的同时,其复杂性也大幅度提高,故障现象与故障本身并非简单的映射关系,设备故障诊断实质上是典型的复杂非线性分类问题。提出一种利用概率神经网络对舵机故障分类的方法,将从舵机振动信号中的提取特征值作为PNN的输入参数,构造出基于概率神经网络的舵机故障诊断方法。仿真结果显示,该网络工作稳定,运算速度快,对舵机故障分类准确率较高。     

面向数据中心网络的分层式故障诊断算法

首次提出一种面向数据中心网络的分层式故障诊断算法---HFD（Hierarchical Fault Diagnosis）算法。算法根据数据中心网络的结构特点,将网络系统分为两个逻辑层。在第一层,通过对“基本单元组”进行多次最简测试,将其划分为“相对故障单元组”与“相对正常单元组”两大类;在第二层,结合本文首次提出的“正-反关联性”思想和笔者曾经提出的“绝对故障基”思想,设计出AD-FAFD算法进行各单元间的相互测试与诊断。仿真实验结果表明,HFD算法在保持良好的诊断精确度的同时,有效降低了时间复杂度。     

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.     

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.     

基于BPHP网络的航空发动机故障诊断

建立了一种BPHP网络即BP和Hopfield构成的主从混合网络。该网络的主要特点是记忆特性好，收敛速度快、稳定性强。介绍了该神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法，并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性。在对某型航空发动机故障诊断中，准确性极高。从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议，以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据，有着良好的推广应用前景。     

一种基于小波神经网络的故障诊断方法

在阐述了小波变换和BP(反向传播)神经网络概念的基础上,根据小波神经网络故障诊断的基本思想,提出了一种基于"能量-故障"的小波预处理神经网络故障诊断方法.实验仿真结果表明,使用该方法提取故障特征加快了神经网络的训练速度,能迅速地进行故障的检测和定位.     

基于红外热图像的故障诊断方法综述

作为一门新兴的无损检测技术,红外故障诊断技术近几年得到了飞速发展。与传统的故障诊断相比, 红外故障诊断具有非接触、灵敏度高等一系列优点,所以它在故障诊断中的应用日益广泛。对于缺陷故障的定量检测问题, 人们已提出了各种方法,建立了待测缺陷大小与其在红外热图像中亮度高低关系的理论模型。每种方法都有缺点及局限性。 对于不同缺陷的定量检测,至今仍没有一个通用的理论模型。