软件故障注入方法在星载系统中的应用

故障注入是一种有效的测试和评价容错机制的方法,可被普遍应用于容错计算机系统开发过程各个阶段中。本文介绍了故障注入的基本概念,比较故障注入方法,给出了一个星载注入方法的仿真实例。     

穿越走滑断层隧道错动影响分区及隧道节段式衬砌抗错断性能控制

为了揭示我国西部地区穿越活动断裂公路隧道工程的变形及力学特性,通过数值模拟分析了断层左旋走滑运动对隧道结构产生的错动响应,建立隧道受断层错动影响分区,并提出隧道节段衬砌铰接设计这一抗错断措施。通过对比在影响区内设置不同长度节段衬砌时隧道结构的应力、位移响应规律,得出最优衬砌节段布置形式。研究结果表明：断层走滑错动2.5m时,隧道结构受错影响范围为断层与活动盘交界面附近2.7d(d为隧道跨径)内,定义1d~2.7d范围内为次要影响区,1d范围内为主要影响区;通过对比分析发现3 m节段对衬砌结构水平位移和最大剪应力的控制效果最好,峰值最大降低率分别达到了3.38%和43.34%;隧道结构在断层交界面附近水平位移达到最大,随后向两侧较远位置变形不断减小至平稳;可见隧道结构沿纵向所受的最大剪应力值集中在错动影响区内,且在此范围内变化相较此范围外更加剧烈,错动影响区是抗断层错动设防重点关注对象。研究结果可为隧道抗错断设计提供参考。     

多状态系统故障树的一种生成方法

介绍一种多状态系统故障树生成方法．首先对传统的可靠性框图方法加以改进,提出一种新的框图分析方法．然后在可靠性框图分析的基础上,依据判定表,自动生成故障树．本方法适合多状态系统可靠性分析     

锅炉系统故障诊断模糊推理方法

根据锅炉系统实际运行情况,分析其故障诊断的推理求解过程,提出了专家系统中基于诊断知识的模糊描述方法,并根据诊断规则实例,采用模糊推理方法,阐述故障诊断推理过程中正向推理、逆向推理模糊断言可信度的传递运算方法。     

一种基于混合系统滤波器的NCS系统故障诊断方法

针对一类具有随机传输时滞的网络化控制系统,在考虑时滞无界的情况下(最坏网络传输),提出了一种基于故障检测滤波器的故障诊断方法。首先,为了处理系统的内采样特性,根据混合系统理论设计了一种基于观测器的混合系统故障检测滤波器(FDF);利用多目标优化技术,将故障检测滤波器的设计问题转化为一类优化问题,并借助线性矩阵不等式方法给出了该优化问题的时滞独立解。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

信息熵在导航传感器故障诊断中的应用研究

对组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,给出了一种基于小波包能量熵的神经网络故障诊断方法。利用小波包分析原理对原始故障信号进行3层的小波包分解,并提取小波包能量熵,然后构造信号的小波包特征向量,以此向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。采用惯导系统中关键性器件陀螺仪进行仿真研究,仿真结果表明此方法可有效地检测故障且提高了精度。     

模拟VLSI电路参数型故障的测试方法

为了提高模拟集成电路参数型故障的测试精度,以小波滤波器组实现的子带滤波为理论工具,研究了基于多故障特征提取的模拟集成电路测试方法.研究和对比了奥克塔夫(Octave)和金字塔两种小波分解结构下对Haar和Daubenchies两种小波在时域和频域中的故障分辨特性和诊断能力.对国际标准电路的实验表明:采用Octave结构时,在时域可完成故障检测,以相干函数在频域区分故障困难;而采用金字塔型结构时,在时域和频域皆易完成故障诊断:采用Daubenchies小波的效果优于Haar小波.     

基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障.     

一种共前缀码的测试数据压缩方案

提出了一种新的基于游程编码的测试数据压缩/解压缩的算法:共前缀码编码(SPCS),它在传统游程使用较短的代码字来代替较长的游程的基础上,进一步探讨游程之间的相关性,使用一位来代替具有与前一游程相同前缀的后一游程的前缀,使需要多位才能表示的代码字的前缀用-位就可以表示,进一步提高了压缩率.相比类似的编码测试数据压缩方案,具有压缩率高、解压控制过程容易实现的突出特点.理论分析和对ISCAS-85和ISCAS-89部分标准电路硬故障集的实验结果证明了本方案的有效性.     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。