基于流类型的SDN数据平面故障恢复算法

软件定义网络(software defined networking,SDN)的网络拓扑中,链路故障恢复目标是保证故障恢复时延在可容忍范围内、减少数据包丢失和节约交换机存储资源.现有研究方法对链路故障恢复考虑了恢复时延、数据包丢失率、网络吞吐量等因素,没有考虑数据流对网络带宽的要求及运营商/用户的一些特殊限制.为了解决以上问题,同时满足故障恢复时延要求和运营商/用户定制化需求,提出了基于流类型的SDN数据平面故障恢复算法(failure recovery algorithm based on flow type in SDN data plane,FR-FT).该方法根据服务质量要求将数据流分为3类,将运营商/客户的定制化需求绑定到不同数据流上,根据对应约束条件对不同类型数据流制定不同故障恢复策略.仿真结果表明,该方法可以减少交换机流表项消耗、故障恢复时延、数据包丢失率.     

全天候海冰气象监测系统可靠性研究

目的】为了减少海冰对平台生产所造成的影响,JZ9-3海域首次引用了全天候海冰气象监测系统。为了确保系统的正常运行,需要对系统进行可靠性评估。【方法】采用动态模糊故障树法,对全天候海冰气象监测系统的可靠性进行评估,同时提出初步的预防措施。【结果】通过应用动态模糊故障树对系统可靠性进行评估,获取了系统的薄弱环节,并提出了有效措施对薄弱环节加以控制。【结论】通过研究,有效地提高了系统的可靠性,这也是动态模糊故障树在国内的首次应用,为未来动态模糊故障树的广泛应用奠定基础。     

普光大湾地区断裂系统自动识别及裂缝建模研究

作为典型的裂缝孔隙型气藏,裂缝系统的识别和表征对于普光气田大湾区块产能建设和后期开发具有至关重要的意义。但是,该区块在逆断裂发育背景下,裂缝发育,非均质性更强,利用已知分属各断块的井预测井间、其他断块的储层属性也变得更加困难。为此,本文采用多学科协同分析方法,综合利用地震、钻井、测井、地质资料和研究成果,应用断裂系统自动分析技术和离散裂缝网格建模技术,采用确定性建模和随机性建模相结合的方法,建立了大湾气藏储层段飞仙关组、长兴组的离散裂缝模型,表征了裂缝的纵向、横向分布特征,实现了对储层裂缝系统精确、定量的描述,为气田下步开发研究提供了有效指导。     

应用神经网络对电液伺服阀进行故障诊断

以电液伺服阀为研究对象，以液压CAT为手段，将BP网络与电液伺服阀故障诊断相结合，成功地实现了伺服阀状态的模式识别。     

歧口凹陷隐性断裂带特征及其对油气聚集的控制作用

隐性断裂带(断裂趋势带)是指盆地沉积盖层内发育的弱变形(隐蔽性较强)构造带,属于断裂带形成演化早、中期阶段的产物,由于缺乏明显的断裂面(带)和显著的位移而难以识别。在对苏北盆地、渤海湾盆地隐性断裂带研究基础上,于歧口凹陷识别出基底断裂走滑型隐性断裂带,并分析其特征、形成机制、控藏作用等。该断裂趋势带其自南向北可以分3个区段:南段基底断裂与盖层断裂体系直接连接构成花状构造;中段古近系的花状构造终止于沙二段,新近系仅发生挠曲变形,成为东西侧不同构造单元、南北部不同构造特征的平衡点;北段新近系发育的花状构造深部收敛于古近系的重力滑脱断层,基底断裂通过影响滑脱断层控制盖层断裂体系。研究结果表明,古近系基底断裂扭动作用主要以直接传递、调节传递、间接传递等3种方式控制影响盖层中隐性断裂带的形成。深部隐伏断裂切入基底,有利于热作用传递而促进烃源岩成熟;盖层中的隐性断裂带控制了沉积体系和隐蔽性圈闭的形成和分布;隐性断裂带的观点丰富了构造地质学理论,为油气勘探提供了新认识。     

南堡凹陷断裂系统形成机制及构造演化研究

基于南堡凹陷地震资料的构造解释成果,结合平衡剖面技术可以判断断裂系统的发育情况、研究断裂系统形成机制、重现凹陷的构造演化历史.结果表明南堡凹陷构造样式可分为"坡坪式"、"铲式"和"多米诺式"构造样式,构成了深部的"Y"型断裂组合、浅部的"X"型断裂组合.古近纪为凹陷的裂陷发育阶段,其发育机制为郯庐断裂带控制的伸展变形机制;新近纪为凹陷的拗陷发育阶段,其发育机制为重力、热演化共同控制沉降机制.现今不同圈闭类型的构造格局主要受古近纪构造活动及东营、馆陶期构造活动的控制,受断裂发育演化的影响.     

基于趋势特征聚类的多元相似时间序列的提取

历史相似时间序列的提取在数据挖掘、工业故障检测以及故障根源分析等领域应用非常广泛。针对工业报警系统中异常根源分析方法存在的问题,提出了一种基于趋势特征聚类的多元相似时间序列的提取方法,可以有效地辅助现场工作人员分析关键变量发生异常变化的根源。首先对多元时间序列进行分段线性表示,获得变量的趋势特征信息;然后采用基于密度峰值聚类分析算法对获得的趋势特征在高维空间中聚类,从而实现历史数据的相似性提取;最后可根据关联变量的幅值变化量分析导致主变量发生异常变化的根源变量。数值仿真和实际工业数据案例验证了所提方法的有效性。     

基于人工神经网络的火控系统故障诊断

阐述了人工神经网络的基本原理,研究分析了BP神经网络的缺陷并提出了优化策略。在此基础上,将BP神经网络应用于火控系统故障诊断之中,提出了基于此网络的火控系统故障诊断模型、实现方法和优点。     

基于RBF神经网络的变压器故障诊断及MATLAB仿真研究

研究应用RBF神经网络进行变压器故障诊断,以提高变压器故障诊断率。分析了径向基函数神经网络的结构和工作原理,设计一个诊断变压器故障的三层径向基网络。通过采用MATLAB进行仿真实验,结果表明RBF神经网络是一很强的分类器,能够有效的对变压器故障进行诊断。     

基于小波变换的飞机电力作动系统故障诊断

电力作动系统是多电/全电飞机上完成各任务操作的最后环节,其工作状态直接影响飞行安全.针对飞机机电作动系统不同部件的故障信息处于不同频带的特点,提出一种基于"能量-故障状态"的故障诊断模式识别方法.通过小波包分解,把原始信号正交分解到不同的频带内,利用各频率成分的变化,选择合适的能量特征向量对各故障目标进行特征提取,从而建立能量变化到各故障原因和类别的映射关系,通过与对应故障特征向量的标准样本进行比较,即可得出电力作动系统当前有无故障和故障轻重程度的结论.通过匝间短路故障诊断仿真实例验证了该方法的正确性和有效性.