关于pmc模型故障诊断的算法的研究

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1、摘  要 本文的主要工作是研究在PMC模型下大型多机系统和计算机网络系统的故障诊断算法问题。文中提出了三种新的故障诊断算法。概率性矩阵诊断算法是一个完全基于矩阵与概率计算的算法,即用矩阵表示故障系统中处理单元间的测试结果,通过矩阵计算将所有处理单元分割成一个个准集团,再利用概率计算来分析哪些准集团中元素是故障单元的概率小于该算法的约定值(0.001),从而确定无故障准集团,再根据这些无故障准集团,进一步判断其它哪些准集团是无故障准集团,最终得出该系统的所有无故障集团。SIDSD诊断算法是对DSD算法的进一步改进,特别是在如何生成和查找环的方面有其优

2、越性,使用该算法在诊断完成后能够快速输出无故障单元形成的环。二分诊断算法是一种基于方程诊断算法与集团算法的混合型算法,解决了故障单元数目与无故障单元数目较为接近时,方程诊断算法求解复杂而集团诊断算法无法诊断的问题。关键词:系统级故障诊断;概率性矩阵诊断算法;SIDSD诊断算法;二分诊断算法;方程诊断算法;IABSTRACTInthisthesis,wemainlytalkaboutthesystem-levelfaultdiagnosisalgorithmbasedonthePMCmodelaboutthelargemulti-processors

3、systemandthecomputernetworksystem.Threenewdiagnosisalgorithmsarepresentedhere.Theprobabilitymatrixdiagnosisalgorithmisentirelybasedonthecalculationoftheprobabilityandthematrix.Itshowsthetestresultofprocessorsinfaultsystemwiththematrix,andthendividesallofprocessorsintomanyquasi

4、bodiesbythematrixcalculation.Accordingtotheprobabilitycalculation,thealgorithmcanfindthattheprobabilityofwhichelementsinthequasibodyarefaultyislessthantheagreedvalue(generally0.001),andthengetholdofanon-faultquasibody.Itcangetothernon-faultquasibodiesinaccordancewiththenon-fau

5、ltquasibody,andultimatelyfindallofthenon-faultquasibodiesinthefaultsystem.TheSIDSDalgorithmisanimprovedalgorithm.Particularly,ithastheadvantageinthewaysofbuildingandfindingtheringwhichismadeupofnon-faultprocessors.Whenusingthealgorithm,youcangetadiagnosisresultquicklyafterdiag

6、nosis.Thedichotomydiagnosisalgorithm,whichisbasedontheequationdiagnosisalgorithmandthebodyalgorithm,solvestheproblemthatthecalculationoftheequationdiagnosisalgorithmismorecomplexandthebodyalgorithmisdifficulttodiagnosewhenthenumberoffaultprocessorsisveryclosetothenumberofnon-f

7、aultprocessors.KEYWORDS:System-levelfaultdiagnosis;Probabilitymatrixdiagnosisalgorithm;SIDSDdiagnosisalgorithm;Dichotomydiagnosisalgorithm;EquationdiagnosisalgorithmII学位论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的

8、声明并表示了谢意。作者签名:日期:学位论文使用授权声明本人完全了解南京财经大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权

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