具有大量错误结点的超立方体网络中的高效路由算法的设计与讨论

该文提出了容错超立方体网络的一个很自然的机关报概念;局部连通性;讨论了两种类型的局部连通性;大局中部k-维子立方体连通性和局部子立方体连通性;一个局部连通的超立方体网络可容许大量错误结点且能确保超立方体网络是全局连通的;给出了满足局部连通性条件的超立方体网络中的几个高效的容错路由算法,文中的容错路由算法是分布式的和基于局部信息的,因而具有很强的实际意义。     

故障超立方体网络中的高效容错路由算法研究

对超立方体网络中具有大量节点和链路故障模式进行了研究,提出了两类"子连通性"即k-维子连通性和任意子连通性的概念;基于两类子连通性概念,分别给出了两个满足该两类子连通性条件的超立方体网络的分布式容错路由算法.证明了已有的两类局部连通性概念中的条件"错误节点数小于正确节点数"是不必要的.提出的两个子连通性概念是两类局部连通性概念的最大扩展,可以在更大程度上保证整个超立方体网络的全局连通性,是已有的两类局部连通性概念的一种完全扩展.     

具有混合故障广义超立方体中的容错路由

针对广义超立方体网络中的同时具有大量结点和链路故障模式,提出了两类新的局部连通性概念。在这两类局部连通性概念的基础上给出了两个广义超立方体网络的分布式容错路由算法。基于两类新的局部连通性概念的广义超立方体网络容错路由算法与基于局部连通性的广义超立方体网络容错路由容错路由算法相比较,新算法提高了容错能力。     

具有不连通子立方体的超立方体中广播路由

基于扩展的局部k—维子立方体连通的超立方体网络Hn,提出了超立方体网络Hn中新的广播容错路由算法。算法分析表明,基于扩展局部k—维子立方体连通的广播路由算法比基于局部k-子立方连通的广播路由算法提高了超立方体网络的容错性和通用性。     

超立方体网络连通性的概率分析

超立方体网络是大型多处理器并行计算机系统中极为重要的拓扑结构.本文使用概率分析的方法研究了在给定结点错误概率的情况下,具有子连通性的超立方体网络容错模型的连通性。理论分析和试验结果表明:在具有大量分布结点错误情况下,超立方体网络是子连通的概率非常高。     

超立方体网络下的自适应容错路由研究*

针对超立方体结构的多处理机系统出现故障的问题,对容错超立方体网络的局部连通性进行了研究。根据局部连通性的特点定义了相邻节点集合类的概念,提出并证明了求解两类相邻节点集合的公式。给出了满足任意子连通性条件的超立方体网络的自适应容错路由算法。该算法是分布式和基于局部信息的,可以预防死锁。仿真实验的结果表明算法是高效的,且构建的路径长度接近于最优路径长度。     

超立方体网络的3路结构连通度及子结构连通度

针对以超立方体网络为蓝本的多处理机系统的可靠性和容错能力的精准度量问题，结合多处理机系统遭受计算机病毒攻击时常常发生结构性故障的特点，研究了n维超立方体网络的结构连通性和子结构连通性评价问题。首先，使用构造n维超立方体网络的3路结构割的方法得到其3路结构连通度的一个上界；然后，使用构造n维超立方体网络的3路子结构集的等价变换或约简变换的方法，得到其3路结构子连通度的一个下界；最后，利用任意网络的3路结构连通度不小于3路子结构连通度的性质，证实了超立方体网络的3路结构连通度和子结构连通度均为该超立方体网络维数的一半。这一结果表明，在3路结构故障模型下，破坏敌方以超立方体网络为底层拓扑的多处理系统至少需要攻击该系统中维数一半的3路结构或子结构。     

网络容错路由算法概率分析的一种新的方法

该文提出了一种新的概率分析方法来研究在给定结点错误概率的情况下超立方体网络强容错路由算法的容错性的概率。针对文中提出的基于新的局部连通性网络容错模型的高效的强容错路由算法犤1犦,该文首次严格证明了一个具有1024个结点的10维超立方体网络能够容许多达4.7%的错误结点而具有99%的概率确保找到正确结点组成的路径,而如果结点的错误概率不超过0.1%,则所有实际规模的超立方体网络能够具有99.9%的概率确保找到正确结点组成的路径。该算法的时间性能是最优的,且该算法构造的路径的长度不超过源结点和目的结点之间海明距离的两倍加上一个很小的常数。     

交叉立方体环的Hamilton连通性和Pancyclicity性

交叉立方体是超立方体互连网络的一种变型,它的某些性质优于超立方体。例如,其直径几乎是超立方体的一半;当n≥3,交叉立方体CQn具有Hamilton连通性;当n≥2,所有长度在4到2n之间的圈都能够以扩张1嵌入CQn,即交叉立方体具有Pancyclity性。但是,交叉立方体同超立方体一样,当需要升级时,必须成倍增加结点。交叉立方体环互连网络CRN作为层次环互连网络HRN[8]的一种,可以有效地克服这个缺点,当需要升级时,只需在环上增加一个交叉立方体。在文中,证明了交叉立方体环互连网络仍然保持了交叉立方体具有的Hamilton连通性和Pancyclity性。     

LHL-立方体互连网络及其性质

并行计算系统一直是计算机科学中的重要研究领域,其互连网络的拓扑性质对整个网络的性能起着非常重要的作用.目前已经提出多种互连网络,其中超立方体具有对数级的直径、高连通度、对称性等很好的性质,故被用作多种并行机的处理器连接的拓扑结构.然而,超立方体并非所有性质都是最优的互连网络,且超立方体的许多变型结构具有许多比超立方体更好的性质,其中已经证明了局部扭立方体在直径、Hamilton连通性等方面都优于超立方体.给出在超立方体与局部扭立方体的顶点间的一种连接方式--超连接,从而得到一种称为LHL-立方体的新型网络,并对这种网络的以下性质进行了研究:顶点连通度、边连通度、Hamilton连通性、直径.研究结果表明,一个n维LHL-立方体是一个具有2n个顶点和n2n-1条边的n-正则图,n维LHL-立方体的顶点连通度和边连通度均为n,且是Hamilton连通的,直径上界为[n/2 ]+3.     

利用门限进行电路故障诊断

如何设定故障门限对电路故障诊断结果影响很大。简述了电路故障诊断基本概念 ,重点介绍了如何利用故障门限进行电路故障检测和故障隔离。介绍了如何通过电路仿真分析来设置故障门限 ,并结合实例进行了具体分析     

基于测量的时延故障诊断

与时延测试相比,时延故障诊断需要更精确的故障模型。该文提出了采用精确测量的时延模型和时延故障模型。在这种模型下,利用电路通路图的原理,得到与被测电路的拓扑结构有关的一个精简测试集。测试集的大小与电路的大小保持线性增长关系;其中的每一个测试对应于一条通路的单跳变敏化向量,将测试集中的单跳变敏化向量送入被测电路,可以用测试仪测量相应通路的延时,得到电路关于此测试集的时延故障症候。该文对时延故障症候提供     

Mesh网络路由算法容错性的概率分析

该文基于k-Mesh子网的概念提出了两个简单的基于局部信息和分布式的Mesh网络容错路由算法，并对其容错性进行概率分析；在每个结点具有独立的出错概率的假设条件下，推导出路由算法成功返回由正确结点组成的路径的概率．该文运用严格的数学推理，证明了Mesh网络结点出错概率只要控制在1．87％以内，则对于多达几十万个结点的Mesh网络，提出的路由算法具有99％的概率确保找到正确结点组成的路径．路由算法的时间复杂性是线性的．模拟结果表明路由算法所构造的路由路径长度非常接近于两结点之间的最优路径长度．     

基于子网的E-2DMesh网络容错单播路由算法

基于k-E-2DMesh子网连通概念和局部信息,提出分布式E-2DMesh网络容错单播路由算法。对算法容错性进行概率分析,假设每个节点具有独立的出错概率,推导出路由算法成功返回由正确节点组成路径的概率。推理结果表明,对于规模较大的E-2DMesh网络,当k值为3而节点出错概率小于0．03％时,该算法找到正确节点所组成路径的概率大于等于99％。其具有线性时间复杂性,构造的路由路径长度接近2点间最优路径长度。     

基于多重局部重构模型的连续过程故障诊断

为了提高故障诊断性能, 本文对故障特征随时间发展变化的多样性进行了探讨分析. 本文揭示了故障过程呈现时变特性, 即故障过程在不同时段反映出不同的变量相关性, 提出了一种故障时段划分算法. 该算法将故障划分为不同时段, 在每一个时段中, 故障特征被认为是基本类似的. 在此基础上, 针对不同时段建立了不同的故障分解模型, 并揭示了不同故障状态与正常状态的关系. 通过划分不同故障特征, 可以区分不同的故障特征, 建立更精确的重构模型. 该方法很好地阐述了故障的演变行为特征, 能够更精确地进行故障重构从而确定故障原因. 通过在田纳西伊士曼仿真过程上的应用验证了该方法的可行性及诊断性能.     

Petri网用于故障诊断

应用Ｐｅｔｒｉ网对系统逻辑关系进行建模,并利用其可达性概念和状态方程来解决故障检测与诊断问题,方法简单易行。以实例说明基于Ｐｅｔｒｉ网的故障诊断的实现。     

Bayesian Fault Probability Estimation: Application in Wind Turbine Drivetrain Sensor Fault Detection

In this paper, the extension of the Bayesian framework for sensor fault detection of nonlinear systems proposed in [25] is studied utilizing particle filtering and the expectation maximization (EM) algorithm, in which the fault probability is calculated. The proposed algorithm is implemented on a wind turbine benchmark model to detect drivetrain sensor faults, which are one of the most addressed and likely faults in offshore wind turbines. The fault probability estimation effectively eliminates the need for installing identical redundant sensors. Indeed, because of the use of the unknown wind speed estimator, the residual signal, constructed based on the drivetrain estimated states, is not able to clearly signify the fault periods, a situation in which the fault probability accurately does this task. Also, using the proposed algorithm, the fault size for each sensor is estimated via a one‐step calculation, which decreases the complexity of this algorithm. The fault identification is performed using the recursive least square method and two other modifications, including exponentially weighted and windowed estimates. Additionally, in the fault accommodation step, the concept of a virtual sensor is used to remove the need for reconfiguring the current controller, which reduces complexity and expense. In the simulation section, using a real measured wind speed for two different fault scenarios, the proposed algorithm is evaluated and finally, conclusions are stated.     

电源中的容错技术

为了满足用户高可靠,不停电供电的需求,作者提出了可以将大型电子系统的供电电源视作一个实时控制系统的概念,在电源设计中采用容错技术。     

故障诊断中的信息机制

阐述了信息科学中的一些基本问题 ,并利用信息科学的观点对故障诊断方法进行了分析和总结 ,从而对故障诊断概念和故障诊断中的信息机制有了新的比较深入的认识。所得结论对故障诊断方法研究和诊断系统设计具有一定的参考价值。