含DGs的配网多阶段故障恢复

针对含分布式电源(DGs)的配网快速故障恢复问题,提出了一种多阶段故障恢复方法.该故障恢复方法有机融合了故障拓扑识别、孤岛划分、含DGs主网连通性恢复和网络重构、切负荷操作四个阶段.当配电网发生故障时,采用故障拓扑识别法分析故障区域,确定下一步故障恢复执行阶段并更新失电区的拓扑参数;孤岛配置阶段,提出了深度优先搜索算法的孤岛划分方法,以优先恢复关键负荷和最大化负荷恢复量为目标,并提高DGs利用率;采用启发式规则优选联络开关迅速恢复失电区与主网的连通性;网络重构阶段基于父子链表规则避免了不可行解的产生,潮流计算验证是否执行下一阶段;切负荷阶段切除非关键负荷以保证系统稳定运行.算例表明:该方法适用于含DGs的配电网发生大面积停电、多重故障、连锁故障等情况,能根据实际情况制定有效恢复策略,提高了复杂故障恢复的效率,具有很强的适用性.     

双网卡冗余在嵌入式容错网络中的设计与实现

为了尽量避免嵌入式网络中网络节点故障和链路故障所带来的损失，在容错网络中，需要经过良好设计的故障恢复方案，以便于在网络通信中获取较高的可靠性和易用性。提出并详细介绍了一种基于双网卡的网络冗余方法，该方法包含了故障检测和故障恢复方法，故障检测方法使用链路状态检测与Loop-back检测相结合的方式；故障恢复方法在发现激活物理层故障后，将引导系统使用备用物理层。这种网络冗余方式的实现有效地提高了嵌入式网络设备的通信可靠性，又由于实现方便，造价低，可靠性高的特点，使其在现实的容错网络中获得了广泛的应用。     

定性推理的电路故障传播建模分析方法

针对现有故障传播定性推理模型与分析方法较少考虑因性能参数变化引起的非结构性故障的问题,提出了一种全新的电路系统故障传播建模方法,并制定了传播机制、作用机制、影响机制以及相应的推理流程。该方法以传播过程中的故障信号强度分析为核心,通过层次化建模的方式将元器件层连通性模型中故障源产生的故障信号传递至电路系统定性网络模型的各个约定层次之中;并采用着色定性网络的形式对造成的故障影响及其严重程度进行定性评价,快速且直观地展现了电路系统故障传播推理分析过程;最终以某无人机自动驾驶仪为对象验证了该方法的实际应用效果。     

基于移动协助方式的网络连通性恢复技术研究

无人值守的无线传感器网络在严酷环境中易大规模损坏,节点数据无法传输给 Sink节点,造成网络不可用。为解决该问题,借助移动数据收集器,设计了一种基于移动协助方式的网络连通性恢复方案。该方案将剩余可用节点通过 FCM聚类算法大致分为K个集群,在确保集群内部正常通信的情况下,运用 Dijkstra 算法最小化移动数据收集器的移动长度,从而实现移动路径最优条件下的网络连通性恢复。在含有100个节点的无线传感器网络上进行仿真验证,结果表明所设计的方案是有效的。     

一种SDN控制节点故障恢复的部署策略

针对广域网中软件定义网络(software defined network, SDN)在运行过程中控制器发生不可恢复的故障的情况,提出一种考虑控制器节点故障的部署方法。首先将网络划分成多个子网络,进而提出采用改进的粒子群优化算法对SDN控制器进行部署,以达到较高的可靠性和较低的时间延迟以及负载较为均衡的目的;在网络运行的过程中,当控制器发生不可恢复的故障时,采用熵权多目标决策法确定由发生故障区域的目标slave控制器,将其升级为master控制器,从而保证网络的正常运行。实验结果表明,相对于采取K-means或贪心算法,使用本方法进行控制器部署,在SDN网络的负载均衡率、链路时间延迟等网络关键指标方面均有所提升,且能以较低的代价降低控制器故障节点对网络正常运行的影响。     

基于被分块的无线传感器网络故障恢复方法

针对网络间不能正常通信的问题,提出了一种解决该类故障的恢复方法。此方法将整个网络监测区域划分成若干个同心圆,被孤立的区域将自己区域的转置节点代表移动到最近的同心圆上,从而实现了重建连通性的目的。     

Ad Hoc网络中基于链路故障的路由修复机制

针对已有的Ad Hoc网络中路由修复算法未考虑节点状态的不确定性、以单一节点作为路由查找目的地、恢复效率低等局限性,提出了一种基于链路故障的路由修复机制.该机制不是简单地认为移动节点自始至终都处于工作状态,而是每个修复节点将下游节点的状态变化所导致的路由失效作为选择路由修复策略的依据.根据状态变化分析了链路断开的原因,包括节点间相对移动、节点故障和节点关闭,从而选择不同的节点作为RREQ消息的目的节点.修复节点采用多目的地址的RREQ消息进行广播.通过数学分析和仿真表明,在不同的节点故障情况下,所提机制的平均路由建立时间可降低13%左右,平均控制开销可减小18%,这显示出机制具有更好的适应实际网络的能力.     

一种基于贝叶斯网络的故障预测方法

为了研究故障在复杂工程系统中的传播机制,根据关键节点的状态异常信息预测系统发生故障的概率,提出一种基于贝叶斯网络的故障预测方法.根据工程系统自身固有的网络拓扑结构,构建了多层贝叶斯网络模型,利用定性趋势分析法将时间信息融入网络节点中,使得网络具有处理时序信息的能力,便于进行故障传播机理分析和故障预测.提出了基于元器件健康度的根节点故障概率确定方法,针对完备数据集和非完备数据集,选择不同的参数学习方法确定贝叶斯网络的条件概率表,采用多树传播算法进行联合概率推理,由系统根节点运行状态推测其余节点的故障概率.算法在Quanser三自由度四旋翼直升机上进行了仿真应用,结果验证了该方法的可行性和有效性.     

无线传感器网络的层次化故障模型

为了在无线传感器网络可靠性研究中对故障检测等容错机制进行准确评价和量化分析,有必要进行网络故障模型的研究。该文提出了1种具有高覆盖度特点的网络层次化故障模型。在4种网络故障类型研究基础上利用图论方法提出面向节点层和子网络层的层次化故障模型设计方法,基于复杂网络聚类系数给出1个面向故障模型的单点型关键节点判定定理,并以此为例通过子模型有效性原则对该类模型进行了证明,结果表明该故障模型有效。     

电力系统任意复杂故障的计算方法研究

电力系统的发展对复杂故障的计算效率的要求越来越高.提出了一种基于多端口戴维南等值理论和叠加定理进行复杂故障计算的方法.将故障后的网络,划分成无故障部分和故障部分,分别对两部分网络进行补偿,并分别求出其对故障边界节点的多端口戴维南等值参数和诺顿等值参数,根据边界条件可求得两部分网络在边界处的端口电流.由端口电流则可将不对称的网络以电流源等值,根据叠加原理,可求得故障后网络各节点的电压.将上述算法思想编程计算得到的结果正确,且对各种复杂故障的求解,无需重新形成各序网节点阻抗阵.该处理方法同样适用于考虑网络操作对故障计算的影响.     

数控机床的开机回零及其故障诊断

阐述当前数控机床广泛采用的回零原理 ,结合具体数控机床回零发生的典型故障进行分析、诊断 ,合理科学地总结出 :数控机床回零故障发生的主要形式和规律 ,及回零故障的诊断和维修方法     

基于故障树的模糊故障诊断方法

随着电－气、电－液控制系统在工程车辆上的广泛运用,解决其控制电路的故障诊断日趋重要,虽然采用数字电路及其应用主流,但仍有大量模拟电路正在使用中,探讨其有效的故障诊断方法有实际意义,考虑到故障诊断方法及检测效果的差别,提出一种结合故障树与模糊诊断的新方法,通过分析故障树结构,提取征兆集和故障集,利用权矩阵得出故障隶属度输出,根据判断法则确定某工程车辆模拟控制电路的故障位置,提供了维修人员所需的诊断参考数据,并给出诊断流程图,由实际维修经验可知此方法较以往单一检测更为有效。     

基于故障树的智能故障诊断方法

针对传统故障诊断方法的不足,提出了一种基于故障树的故障诊断方法.该方法在对系统故障现象进行分析判断的基础上,按照任务和功能关系,建立包含各功能单元的故障树模型,求得系统的最小割集,并计算出单元关键重要度.在综合考虑平均故障检测时间因素的同时,提出了故障判明效时比的概念,并以此为依据,从大到小排序,确定故障诊断的最优程序.     

一种面向故障诊断的故障Petri网

根据故障具有并发性等特点,定义了一种面向故障诊断的故障Petri网,介绍了其建模方法,给出了其状态方程和运用状态方程的诊断推理方法.定义的故障Petri网可避免变迁重复发生和推理路径的反复搜索.最后通过实例说明了具体建模方法和故障诊断的推理过程,推理结果与图形分析方法相吻合.     

基于概率条件下配电网故障区段定位方法

馈电线路发生故障时,故障区段必然位于两个相邻负荷开关之间的线路上,通过馈线终端单元采集故障信息上报SCADA系统,得到负荷开关上馈线终端的有关故障信息序列,利用故障信息进行故障区段定位。建立基于概率条件下的故障区段定位模型,利用发生故障时的最大故障概率这一条件进行故障区段定位,简单可靠。     

故障模型及三级分解估计算法

本文给出了通用故障模型、故障检测方法、故障可检测与诊断的充要条件及故障估计的三级分解算法。仿真工作表明本方法是有效和可行的。     

基于故障字典法的雷达故障诊断技术研究

针对雷达故障诊断中被测电路单元的复杂性和多样性进行了分析研究，提出采用故障模式分类的方法。根据电路结构及特点建立故障字典，确定测前故障集，并采用基于故障事例推理的诊断方法，进行故障诊断，并给出了应用实例。该方法大大减少了测试时间和测后分析计算量，加快实时诊断能力。     

故障树分析法在CCFWM故障诊断中的应用

章介绍了利用故障树分析CCFWM故障的原因的方法，CCFWM的典型故障为例，建立故障树，通过求解最小实际故障进行定性分析。此方法简洁、直观、实用。     

Efficient Fault Tree Analysis of Complex Fault Tolerant Multiple-Phased Systems

Fault tolerant multiple phased systems (FTMPS), i.e., systems whose critical components are independently replicated and whose operational life can be partitioned in a set of disjoint periods, are called "phases". Because of their deployment in critical applications, their reliability analysis is a task of primary relevance to validate the designs. Fault tree analysis based on binary decision diagram (BDD) is one of the most commonly used techniques for FTMPS reliability analysis. To utilize the technique the fault tree structure of FTMPS needs to be converted into the corresponding BDD format. Our research work shows that the system BDD generation algorithms presented in the literature are too inefficient to be used for industrial complex FTPMS because of the problems, such as variable ordering and combination of large BDDs. This paper presents a more efficient approach consisting of a flatting pre-processing technique, a proved efficient ordering heuristic and a bottom-up generation algorithm. The approach tries to combine share-variable BDDs by complex combination operation firstly and then combine no-share-variable BDDs using simple combination operation, thus to alvoid the intensive computations caused by large BDD combination operations. An example FTMPS is analyzed to illustrate the advantages of our approach.     

故障字典在轴承故障诊断中的应用研究

滚动轴承信号为典型的非平稳信号,具有很宽的频带,用复值谱和包络分析难以获得故障特征。针对这种情况,本文应用自组织映射对轴承故障进行了诊断,同时建立了轴承故障字典,该方法能够准确的诊断出轴承故障,为工程师提供更好的故障诊断辅助工具。