基于有限状态机的被动测试错误诊断

针对被动测试错误诊断算法只能推测出被测系统可能存在错误却无法准确定位错误的问题，提出了一种逐步定位系统实现错误的层次递进的方法．先利用测试序列的输入输出信息并结合错误模型生成初始诊断错误集合，再依据测试套上下文使用错误检测算法对该集合进行筛选，最后经连续观察或结合主动测试进行错误区分．实例验证结果表明，所提方法能够对绝大多数有单个实现错误的有限状态机模型进行错误定位．     

基于Markov链模型的被动测试错误检测算法

通过分析如何将概率统计的思想应用到基于有限状态机的协议被动测试上,在Markov链模型基础上,提出了一种新的被动测试错误检测算法,并给出了与已有算法的比较.从比较结果可知,新算法只需要知道有限状态机中转换的概率分布和最终观察到的输入/输出对的概率分布,就可以解决已有算法存在的问题,因此适用范围更广,同时还探讨了单个错误定位问题.     

基于系统调用序列的状态转换检测新方法

以系统调用序列为对象提出一种新的状态转换检测方法，它结合历史系统调用序列和当前系统调用进行分析，提取直接和间接转换，并采用多元统计方法为转换加入参数，累计异常度．测试表明该模型有较高检测率和可操作性，比原方法更能有效得检测出未知类型入侵．     

被动测试中的错误诊断算法

介绍了被动测试的有限状态机模型、错误模型和错误检测算法，给出了单个错误的诊断算法并分析了其时间复杂度，将所提出的算法推广到对多个错误的诊断，以在路由协议OSPF(Open Shortest Path First)的接口有限状态机上做的模拟实验为例来说明算法的有效性．     

漆包线缠绕缺陷的实时检测与修正方法研究

针对线圈绕线设备在进行高精度绕线作业时,容易出现间隙错误、搭接错误等缠绕缺陷问题,为提高线圈绕制质量,提出了一种实时检测线圈缠绕过程中出现不同绕制状态并进行修正的方法. 该方法在分析线圈的绕制特点基础上,给出了漆包线缠绕缺陷的实时检测算法,并设计了相应的视觉检测系统和绕线设备的控制系统. 该方法基于1×3模板提出了对预处理后的效果图轮廓点的提取算法;基于轮廓点拟合的绕制状态检测给出了修正方法,从而实现了线圈绕制状态的实时检测,并根据视觉实时检测结果修正错误的绕制状态. 通过视觉检测系统稳定性试验、系统准确率试验和正交试验的验证,该方法明显增加了线圈绕制的紧密性,使线圈绕制成品的生产效率及质量得到了有效提高.      

无人潜航器舷侧阵声呐匹配场被动定位方法研究

为了使无人潜航器在复杂的浅海环境中具有对远程声源被动定位的能力,提出了一种将舷侧阵声呐与匹配场处理算法相结合的被动定位方法.该方法可用于无人潜航器定深低速直线巡航时定点数据采集的过程中.首先用匹配场算法处理在每个采样位置上收集到的舷侧阵数据,实现对远程声源的初步定位,然后融合处理所有采样位置上的匹配场定位输出．这样可以克服舷侧阵声呐空间增益低的缺点,降低海洋环境参数失配和舷侧阵位置误差的影响,稳定参数估计过程并提高输出信噪比,随着时间的推移逐渐估算出远程声源的三维坐标.仿真测试结果表明,该定位方法在不同的输入信噪比下具有较高的定位概率和定位精度,而且使用该方法的系统需求较低,便于实际应用.     

基于HSV和HE的复制粘贴篡改检测算法

针对块匹配检测算法不能准确提取图像面积较小区域、自然相似区域以及平滑区域特征的问题,提出一种基于HSV(hue,saturation,value)颜色空间和直方图均衡化算法的复制粘贴篡改精确检测与定位的方法。将待测图像从RGB(red,green,blue)颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过直方图均衡化算法对图像HSV颜色空间的V通道进行特征增强;提取基于圆谐波变换的特征构建特征向量;使用最近邻搜索算法对构建的特征向量进行快速随机搜索得到稠密的偏移场;采用稠密线性拟合的方法滤除错误匹配,并通过形态学操作标识定位出篡改区域。实验结果表明,所提方法能够有效降低面积较小区域、自然相似区域和平滑区域的误检与漏检像素,从而提升检测结果并准确定位出图像的篡改区域。     

一种基于离散事件模型的柔性装配系统容错控制策略

深入研究了柔性装配系统中错误检测和自恢复的同步Petri网模型．通过将系统中的传感信息和状态持续时限建模为事件集，讨论了通过过程监控生成错误恢复子网的系统容错设计方法，并对具体的错误恢复子网实施的外部条件进行了讨论．试验表明，该方法有助于提高柔性装配系统的可靠性，并为柔性装配系统布置提供了相应的设计依据．     

基于改进型Yolov4的室内安全帽佩戴状态检测算法

为实现智能检测室内作业人员是否佩戴安全帽，提出了一种改进的Yolov4算法．首先，针对目前室内安全帽佩戴状态检测实验数据较为匮乏的问题，自建了一个用于室内场景的安全帽佩戴状态检测数据集．随后，为提升室内监控图像中模糊、微小目标的安全帽佩戴状态检测准确率，设计了自校准多尺度特征融合模块并将其嵌入原Yolov4网络中．该模块首先通过深度超参数化卷积从上至下、从下至上融合不同尺度下的特征，加强待检测目标的特征纹理，使得模型能够检测出这两类目标．再通过特征自校准模块对融合后的特征进行过滤，加强或抑制特征图上的每一像素点，使得模型可以在融合后的特征图上进行精确的检测．此外为加速模型收敛，使用解耦合的检测头替换原Yolov4中的耦合检测头，使目标定位任务与安全帽佩戴状态的分类任务相互独立．最后为提升模型对于重叠目标的检测能力，提出了软性非极大值抑制后处理算法Soft-CIo U-NMS．实验结果表明，该改进的Yolov4模型能够准确地识别出室内作业人员是否佩戴安全帽，准确率达到了95.1%．相比于原Yolov4模型，该模型对位于监控摄像头远端的模糊、微小目标和监控图像中重叠目标的检测能力有明显提升...     

头部多角度的眼睛定位与状态分析

针对彩色图像中人脸在多角度状态下眼睛定位困难的现状,提出了一种基于颜色信息且不受头部姿势影响的人眼精确定位的新方法。该算法首先检测出彩色图像中的人脸位置;然后在人脸区域内,根据肤色与眼睛、眉毛等颜色的差异性进行区分,得到脸部区域的非皮肤部分;接着对非皮肤部分进行数学形态运算,去除干扰点;然后采用平均复杂度方法定位出眼睛区域,并采用相似度计算检验眼睛定位正确与否;最后在眼睛区域内,精确定位眼白、虹膜,通过计算眼睛面积分析眼睛睁开程度。实验结果表明,该算法能精确检测出彩色图像中的眼睛并能快速判断出眼睛的状态。该方法不受头部姿势影响,计算简单,运算速度快,在定位精度及状态判断上具有优势。     

Model-based embedded compiled software fault positioning

Software fault positioning is one of the most effective activities in program debugging. In this paper, we propose a model-based fault positioning method to detect the faults of embedded program without source code. The system takes the machine code of embedded software as input and translates the code into high-level language C with the software reverse engineering program. Then, the static analysis on the high-level program is taken to obtain a control flow graph (CFG), which is denoted as a node-tree and each node is a basic block. According to the faults found by the field testing, we construct a fault model by extracting the features of the faulty code obtained by ranking the Ochiai coefficient of basic blocks. The model can be effectively used to locate the faults of the embedded program. Our method is evaluated on ST chips of the smart meter with the corresponding source code. The experiment shows that the proposed method has an effectiveness about 87% on the fault detection.     

用在线监测器的配电网故障定位法

为解决分支辐射型的中性点不接地配电系统的故障定位问题 ,提出了用分支探测器在线监测故障的定位方法 ,并给出了探测器的具体研制方案。分支探测器由光电式零序电流互感器、微处理器控制电路和数字载波扩频通信装置构成。变电站主机的信号处理系统收集探测器的测量信息 ,根据网络结构和各分支点的零序电流大小进行故障分支的定位。实验证明探测器运行可靠 ,方法对多分支结构配电网的故障定位有很好的实用性     

模拟串口通信在配网无通道故障检测中的应用

分析总结了目前国内配电自动化技术的2种故障检测实现方式,即有通道和无通道的故障检测技术,讨论了其优缺点,在此基础上根据配电自动化技术的发展方向和趋势,提出了一种故障检测不需要通信系统参与的,基于配电线路故障电压检测的新型FTU装置实现方案。在此方案中,为实现在无后备蓄电池的情况下完成故障电压检测,采用PIC微功耗单片机和具有强大数据处理功能的DSP芯片构成双CPU系统．为实现双CPU之间的数据交换,首次采用DSP芯片的普通I／O口来模拟串口（UART）,从而实现与PIC单片机之间的异步串行通信．此新型FTU装置通过了静态和动态模拟实验及其它相关测试,满足设计要求     

基于滑模观测器的非线性系统故障检测与重构

 为提高控制系统的安全性和可靠性,针对非线性系统传感器的故障诊断问题,提出一种利用滑模观测器进行故障检测和重构的方法。首先引入积分变量将传感器故障转化为执行器故障,通过对执行器故障的诊断间接诊断传感器故障。针对转化后的系统构造滑模观测器,进而实现传感器故障重构。采用Lyapunov稳定性理论,证明设计的滑模观测器的稳定性。对于构造的滑模观测器,给出一种用线性矩阵不等式方法求解的简便算法。最后,对于文献中给出的非线性系统,就不同的故障类型作用在传感器上的几种情形进行仿真。仿真结果表明,所设计的滑模观测器能够准确地重构非线性系统中传感器的缓变故障和突变故障;当系统存在未知扰动时,所设计的滑模观测器也能准确地重构故障。该方法从开始就对故障进行重构,避免了产生和评价残差信号的复杂性。     

容忍入侵系统中复制技术的研究

针对传统的被动复制技术不能容忍拜占庭错误的缺点,提出了一种改进的被动复制技术,使其可以初步容忍拜占庭错误,并给出了模型。该模型通过增加硬件检测机制,克服了被动复制的缺点,充分利用了被动复制开销小、容易实现的优点。组通信系统的可靠性一直是容忍入侵系统设计的重点和难点。群组通信系统通信量大,基于传统的组通信模型,设计了一种可靠组通信模型,其优点是通信量小,而且保证了各个复制品之间的最终一致性。     

利用Petri网特征结构的故障诊断方法

为解决大规模复杂系统故障诊断中计算复杂性高的问题,提出一种基于Petri网的在线故障诊断方法.首先,建立诊断对象的规范Petri网模型;其次,提出模型的严格最小库所不变量和特征库所不变量集合,并借助特征库所不变量集合描述Petri网模型的结构信息;最后,基于特征库所不变量集合提出任意当前标识的故障函数,并利用故障诊断函数完成故障识别和定位.结果表明:该故障诊断方法采用了系统结构信息,无需遍历系统状态空间,具有多项式级的计算复杂性,能够满足实时性要求.     

基于Park变换的配电网多端行波故障定位方法

单端和双端行波定位方法都很难准确定位配电网故障,因此提出一种采用多端行波的配电网故障定位方法.首先给出基于Park变换的自适应行波检测策略,在分析双端行波定位缺陷的基础上,根据检测到的行波到达各配电线路末端的时间,给出多端行波故障定位的原理.该方法克服了由于配电线路结构复杂所造成的反射波识别困难,而且不受故障类型、故障初始相角和接地电阻大小的影响.采用PSCAD/EMTDC仿真软件和MATLAB软件对不同的故障工况进行仿真,仿真结果表明,本文方法能够快速准确地定位故障点,从而证实了该方法的有效性和可靠性.     

一类非线性时滞系统的鲁棒故障诊断

讨论了一类非线性时滞系统执行器故障的鲁棒故障诊断问题.通过引入一种适当的坐标变换,将一类非线性时滞系统转化为两个低维子系统,研究与非线性项无关子系统的基于状态观测器的鲁棒故障诊断系统设计问题,借助线性矩阵不等式(LMI)技术,推导出依赖时滞大小的解存在的条件以及观测器增益矩阵的求解方法.仿真算例验证了该方法的有效性.