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第一篇计算机故障论文范文参考：网络环境下矿井提升机智能故障诊断关键技术研究
提升机是煤矿安全生产的重要设备,是集机械、电气、液压于一体的矿山大型复杂机电系统,对煤矿生产的可靠性、经济性及其他特性有直接影响.随着提升机系统向着大型化、高速化、机电一体化及结构复杂化等方向发展,使得提升机系统的故障诊断要求越来越高.本文根据计算机技术、检测技术、网络通信和故障诊断等技术的发展现状,基于矿井提升机系统的特点,提出了网络环境下矿井提升机智能故障诊断系统,分析了基于信息融合的矿井提升机故障诊断系统和基于自适应神经网络模糊故障诊断的矿井提升机智能故障诊断方法,设计了网络环境下矿井提升机智能故障诊断系统的原型系统.具体的研究工作如下：
针对矿井提升机系统的组成与特点,提出了提升系统对电控系统的要求；在此基础上提出了网络环境下矿井提升机智能故障诊断系统的网络结构,分析了提升机系统运行状态的采集与处理过程,并在此基础上提出了矿井提升机智能故障诊断系统传感器的总体布局.
为了保证提升机系统的安全性,首先系统地分析了提升机系统常见故障、故障分类以及故障的推理过程.并在此基础上,深入分析了提升机系统发生过卷故障、断绳故障、主绳打滑故障以及制动系统失效故障的原理并建立了反应这些故障的故障树,并分析了产生这些故障的原因.
以提升机系统采集的电流信号、液压站压力信号、提升载荷、提升速度信号为输入变量,构造出了提升机自适应神经网络模糊推理系统,其以减法聚类算法为基础,通过将提升系统中机械、电气、液压等参数经过处理引入该诊断器,作为ANFIS的输入特征向量.采用从陈四楼矿主井提升机系统中采集的提升机运行数据对ANFIS进行训练,训练成功后,利用该模型成功地实现了对提升机系统过载、重物下放和液压站欠压故障的情况进行故障诊断,验证了该诊断方法的有效性.
基于信息融合的观点,通过采用小波包理论、模糊神经网络、证据理论等工具,针对矿井提升机液压制动系统出现卡缸故障的情况进行了试验研究.该提升机故障诊断方法不需要系统的数学模型,建立能量变化到物理器件故障的映射关系,得到表征物理器件故障的特征向量,直接利用各频率成分能量的变化来诊断故障.
建立了网络环境下提升智能故障诊断系统原型系统,设计制作了提升机运行状态网络发布软件,实现了浏览器对服务器的访问和提升机故障的远程智能诊断功能,以项目实例分析和验证了网络环境下矿井提升机智能故障诊断系统的可行性.
第二篇计算机故障论文样文：面向可信计算的分布式故障检测系统研究
随着计算机软硬件以及网络技术的不断发展,服务计算模式也不断发生日新月异的变化.依托Internet的快速发展,近年来先后出现了以广域网P2P系统、网格、云计算等为代表的开放型的大规模分布式网络计算系统.这些网络计算系统承载了大量与经济生产和社会生活息息相关的业务系统,极大地促进了经济的发展和社会的进步.一旦这些系统出现故障、或者服务质量降低,就会给社会的生产生活带来极大的不便和经济损失.因此,如何保障和提升计算系统可信性,使其能够持续提供高可用、高可靠等特点的计算服务,也就成为了分布式计算技术应用和发展的关键问题之一.为此工业界和学术界都投入了大量的人力和财力开展了相关研究.正确地对系统中的故障进行控制和容错处理是提高系统可信性的重要手段,而切实有效的基于系统实体状态的故障检测是确保这一手段可行的一个重要基础.
故障检测不仅是对故障的正确识别,同时也包括了对被检测对象的有效监测,本文针对大规模分布式网络计算环境中的故障检测若干关键问题展开讨论和研究.在对现有相关技术和研究成果的总结和深入分析基础上,提出了面向可信计算的分布式故障检测系统的体系结构,设计了相关的分布式自组织实体监测算法、状态消息散播算法、检测系统可生存性算法和故障识别算法,最后实现了一套自组织的分布式故障检测原型系统.
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本论文的具体研究工作和创新点包含如下几个方面：
①在明晰了可信计算框架下对分布式计算系统进行故障检测所面临的问题基础上,针对开放式网络分布式系统应用特点及容错需求,设计了与上层策略分离的故障检测体系结构,建立了包含状态数据采集、系统实体监测、状态信息散播、故障识别等模块的分布式故障检测总体框架.
②针对传统的集中式或者层次式面向失效检测的节点监测体系不能很好适应开放式大规模分布式网络计算环境下节点分布范围广、参与计算节点数量多、消息传输时延不稳定、服务依赖关系不确定等特点,基于自组织思想,提出了一种依据系统实体相互之间距离的分邻域监测方法.该方法有效地降低了邻域互监测的时延,提高了大规模分布式环境中的实体监测效率.
③针对消息泛洪方式引起的网络高负载和消息单播方式造成的系统高时延问题,分析了采用传统流言协议的消息散播方法的优缺点,提出了基于流言协议的定向消息散播算法D-Gossip,降低了传统流言协议在消息散播时的不确定性,有效地提高了消息散播效率和覆盖率,减少了系统冗余信息量.
④在分布式检测系统中,节点相互之间具有对等性,同时监测域是自组织构造的,这就造成监测域中存在关键节点,一旦关键节点退出系统,将造成大量的节点无法被监测,导致分布式检测系统部分失效,降低故障检测功能的可生存性.这个问题在高动态的分布式环境中尤为明显,为此,本论文针对关键节点设计了一套包含自适应检测、主动检测和修复的方法,有效地解决了分布式故障检测系统的可生存性问题.
⑤针对在大规模分布式计算服务中,故障样本有限和传统方法在故障分类识别中面临的困难,把支持向量机引入到分布式故障检测系统中来,为故障的分类和识别提供了新的研究方法.论文研究了支持向量机用于故障分类和识别的关键问题,给出了基于支持向量机故障识别的基本实现步骤,同时针对标准支持向量机不能直接用于解决面向可信计算的故障检测这种典型多值分类问题的困难,提出采用决策有向无环图的多值分类算法,建立了多故障分类器模型,并以故障注入方式对其正确性进行了验证.
⑥设计了面向可信计算的分布式故障检测原型系统,对系统中每个组件的实现过程给出了详细的介绍；同时在该原型系统之上做了本文所述检测系统的系列实验,验证了系统各组件的功能.
综上,本文分析并研究了当前故障检测技术在大规模分布式可信计算应用环境中所面临的若干关键问题,设计并改进了一系列算法.通过理论分析和实验结果表明：相关算法是正确、有效的,能够针对大规模分布式网络计算环境进行面向可信计算的故障检测,为系统可信性保障决策提供夯实的基础.
第三篇计算机故障论文范文模板：并行计算机故障诊断及WDM网络路由与波长分配问题研究
高性能并行计算系统是求解大规模计算问题的主要工具之一,在科学与工程的各个领域有着广泛的应用.
在大规模并行处理系统中,处理器间通信是制约系统整体性能的瓶颈.随着系统规模的不断增大,带宽需求量也越来越大.光互连网络由于具有极高带宽、极低功耗、极低时延等优点,成为继电互连网络之后最有希望的互连网络.波分复用（WDM）网络是一类重要的光互连网络,其核心思想,是将光纤带宽划分为多个数据通道,可以同时传输多个具有不同波长的信号.在WDM网络中,波长是极为宝贵的资源.所谓路由与波长分配（RWA）问题,就是要用最少的波长,在WDM网络上实现预定通信模式.本文研究了如何在某些典型WDM网络拓扑上实现几种典型通信模式,并取得了以下研究成果.
1)确定了3元超立方体中由m个顶点导出的最大子图.
2)运用3元超立方体的最大导出子图,确定了在WDM一维阵列以及WDM网格上实现双向3元超立方体通信模式和单向3元超立方体通信模式所需的最小波长数,并设计了相应的波长分配方案.另外,还提出了在WDM圆环上实现双向3元超立方体通信模式的一种有效波长分配方案.
3)确定了双向3元超立方体通信模式在WDM一维阵列上按维运行时所需波长数,从而大大降低了所占用的波长资源.
随着并行计算系统规模的不断增大,系统中的处理器不可避免地会出现故障,因此需要快速、准确地定位故障处理器,保证在故障发生时系统仍能正常运行.系统级诊断是故障定位的一条有效途径,其核心思想,是让处理器相互测试,并根据测试结果定位故障处理器.诊断度是系统级诊断的一个重要概念,用于衡量系统的自诊断能力.系统级诊断的一项重要任务,就是要确定并行计算机底层互连网络的诊断度.g-好邻居条件诊断度是最近提出的新诊断度,它假设每个结点至少有g个好邻居.与通常的诊断度相比,g-好邻居条件诊断度能够显著提高系统的自诊断能力.
3元超立方体是一类典型的互连拓扑.本文取得的研究成果,就是确定了3元n维立方体在PMC模型下的g-好邻居条件诊断度.
第四篇计算机故障论文范例：铁路大型养路机械若干智能化关键技术应用研究
智能化与计算机、半导体和微电子技术发展密不可分.智能化已在各个领域得到广泛的使用,如智能手机、智能小区、智能车辆和智能交通等.
为满足高速增长的铁路运力需求,我国运营的高速列车里程已经世界第一.铁路经历了多次的大面积提速,铁路线路养护还需要依靠大量的人力投入,尤其是铁路大型养路机械(以下简称大机)已经大量投入使用.但是,大机的管理水平、安全状况和工作效率常常受到诟病,如何提高大机的安全性、可靠性和作业效率是当前铁路工务的研究热点和难点,大机智能化就是其中的一个研究方向.
智能列车需要解决一系列的管理和技术问题,涉及供电系统、弓网监测、车辆监测、车载网络、线路等方面,本文无法一一涉足.根据大机“开天窗”的作业方式以及大量的现场调研,论文从解决当前大机使用中迫切需要解决的问题出发,提出大机智能化的4个关键技术,即：大机信息管理技术、大机间定位及信息实时交互技术、大机司机工作状态识别技术和大机故障诊断智能决策技术.上述四个关键技术涉及人、机的管理,机器的状态监控和大机间的信息交互,此四个关键技术的合理运用,能有效地提高大机的安全性、可靠性和作业效率.
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论文分析了智能决策技术和方法的研究现状,探讨了信息管理技术、定位及信息交互技术、司机状态识别和故障诊断技术的研究现状.
研究大机信息管理系统的功能和软件架构,设计了大机施工作业的数学描述模型和数据关系模型,并研制了数据库的主要功能.
分析了大机司机工作疲劳的机理,提出了司机脸部识别和头部运动轨迹跟踪相结合的方法,实现了对司机的工作状态的实时检测和识别,采用模板匹配方法对司机的脸部进行监测,采用自适应背景的司机头部运动跟踪算法实现对司机头部运动轨迹跟踪.研制了大机司机工作状态实时识别系统并成功运用到工程现场.
采用定位技术和Adhoc网络相结合实现了对大机间信息的实时交互,研究了大机间定位和信息实时交互中涉及的GPS定位技术、Adhoc网络技术和调制技术等.设计了大机间定位和信息实时交互系统的软硬件系统,在国内首次设计和研制了大机防撞预警装置.
对粗糙集理论进行了分析和探讨,研究了粗糙集中进行属性约简的方法,对大机柴油机的故障数据进行预处理,同时采用最长距离法进行了属性聚类,研究了基于粗糙集的决策表属性约简算法,对大机的故障属性数据进行了约简.
提出了粗糙集和案例推理相结合的方法,构建了大机故障诊断智能决策系统.研究了大机故障案例的关键技术,主要有：大机故障案例表示、大机故障案例的构建、案例相似性检索和案例修正技术.构造了大机部分常见故障案例,设计了基于粗糙集和案例推理的大机故障诊断智能决策系统总体架构,设计了大机部分故障的案例库,编写了大机故障诊断智能系统的软硬件,研制了基于案例推理的大机故障诊断智能系统.
第五篇计算机故障论文范文格式：基于模型的飞行控制系统故障诊断方法研究
航空器作为国防和民用的常用空中平台,其基本功能包括任务管理、故障诊断和有效载荷操作三个主要方面.随着航空技术的发展,航空器越来越多的担负起复杂的飞行任务,经常用于进行高机动、长航时的飞行,甚至探索高/低温区、强辐射区等恶劣环境区域.相应的航空器中的飞控系统越来越精密而复杂,在规划设计时就要求考虑使其具备一定的故障检测和诊断的能力.美国无人机自主等级划分中,第2级即为实时故障诊断能力,第3级为故障自修复和飞行环境自适应能力.可见发达国家对航空器的故障诊断和调节功能的重视.本文针对飞行控制系统的执行器故障和传感器故障,研究了基于模型方法的故障检测、诊断、定位和调节的理论和算法,并构建了一套飞控系统故障诊断半物理仿真验证平台,用于飞控系统故障诊断综合技术验证.文中首先综述了航空行业中故障诊断的重要性和意义,并介绍了动态系统中故障诊断技术的研究背景与发展现状,然后对故障诊断技术进行了分类介绍,并对故障诊断技术在航空领域的运用情况作了介绍,分析了飞行控制系统常见的故障形式和特点.文*绍了基于模型方法的控制系统故障诊断技术的基本方法,给出了用于故障诊断的观测器的通用结构,给出了观测器状态等价的定义,并依此对观测器有效的必要条件进行了理论上的分析和证明.然后针对一个飞控系统的线性模型用仿真例子说明了采用观测器方法进行故障检测的工作过程和故障检测效果.从线性系统模型输出信号的时间序列相关性角度,经推导后给出了传感器通道的系统可诊断性的定义和条件,放宽了观测矩阵列满秩的条件.为了保证系统能满足传感器故障检测所需的冗余度,提出基于奇偶空间法动态调整时间窗口长度的算法,能有效的对飞控系统传感器组故障进行检测并对故障进行定位和隔离.针对飞控系统的非线性连续模型,本文提出了一种基于微分几何方法的鲁棒故障诊断算法,通过在状态和输出间同胚变换,将原系统模型降为“能观商子系统”,使得特定通道的故障与其它通道故障解耦,通过对系统模型不确定性部分进行补偿,使故障观测器实现鲁棒故障检测与故障隔离.针对不稳定的飞机动态模型,提出了用反馈控制使系统满足通道解耦的必要条件,并用仿真验证了该算法的有效性.针对飞控系统的离散模型,研究了基于自适应观测器的故障诊断方法,设计了相应的自适应律以估计故障,并对估计的一致渐近性进行了证明.然后对于离散模型中含有满足Lipschiz条件的非线性特性情况,研究了基于自适应观测器的故障检测和故障估计方法,给出了观测器误差收敛的条件.然后给出了相应算法的仿真分析.最后,本文还构建了一套飞行控制系统故障诊断半物理仿真验证平台,采用嵌入式系统搭建飞控计算机,并用CPCI总线的工控机构建飞行器模型计算机和故障诊断计算机,并设计了故障注入和诊断软件,并对系统运行效果进行分析.
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