WSN中基于被动端到端的故障链路集推断算法

为了节省故障定位所需的网络能耗,给出了基于被动端到端的启发式贪婪故障链路推断算法。该算法基于被动端到端的数据建立故障链路推理模型,推断网络中最可能故障的链路集。使用端到端的数据计算各条路径的丢包率,通过与阈值的比较对路由矩阵进行简化,目的是去掉根据端到端的数据可以判定为好的路径。由于该推理模型需要各条链路的故障概率,通过简化矩阵的方式优化算法LIPM(loss inference based on passive measurement),给出了推测效果更好的LISC(loss inference based on passive measurement and set-cover)算法。仿真结果显示,新算法具有更好的精确度和运行效率。最后,迭代计算各条链路的权值,通过每次选择最优权值的链路并删除包含此链路的路径,直到所有的故障被解释为止。通过仿真验证了新算法具有更好的故障覆盖率。

基于故障链的复杂系统故障相关系数建模

基于大量故障数据分析,对故障链类型进行分类。利用子系统相关故障率、相关系数和独立故障率之间的关系,建立了复杂系统故障相关系数模型,并以实例验证。本文解决了多系统复杂相关关系的相关系数计算问题,完善了相关系数理论体系,对精确可靠性设计、优化维修计划具有重要意义。

炼化装置故障链式效应定量安全预警方法

炼化装置故障及其故障链式效应对油气生产和人民生命安全所造成的危害严重。从故障链角度进行事故风险研究,提出炼化装置故障链式效应定量安全预警方法。首先分析炼化装置故障链式关系结构,基于目标树成功树-动态主逻辑图(GTST-DMLD)建立其故障链式效应关系模型,揭示炼化装置故障链式效应行为规律和关联本质,从而评价装置异常工况下的安全状态。进一步以马尔可夫过程为理论基础,建立故障链式效应预测模型,预测故障传播的后果和方向,并计算各后果的发生概率,为现场操作人员进行主动维修或应急处置提供依据。案例分析中通过对某化工厂常压塔装置、减压炉装置为研究对象进行应用与验证,结果表明该方法可以准确地对系统故障发生后的状态进行评价和预测,方法有效、可行,便于操作人员在处置已有故障的同时,注意预防其他异常工况的发生,降低油气生产加工过程中的整体风险。

基于因子图—和积算法的故障链路诊断

为求得网络内部链路的先验故障概率,提出一种估计链路状态分布的新方法。采用因子图模型描述链路状态和路径状态间的联合概率分布,并使用和积算法求得各链路状态的最大后验估计,然后利用估计出的链路故障概率和当前测量数据推断链路的当前状态。仿真结果表明,当网络规模达到400个节点时,所提方法的计算时间比联立方程组求解法低两个数量级以上,具有更好的可扩展性。

一种新的故障链路识别算法RPI

针对目前大多数故障链路识别算法不能兼顾良好稳定性和低计算复杂性的问题,该文提出一种基于参考路径的故障链路识别算法RPI(Reference Path based lossy link Identification algorithm)。该算法根据路径间的性能差异,从经过同一链路的所有路径中选取一部分作为该链路的参考路径,然后采用启发式方法根据参考路径间的性能相关性识别该链路的状态。相较已有算法,RPI更充分地利用了测量数据的可用信息,具有更好的稳定性,同时启发式估计策略保证了算法的低计算复杂性。仿真结果表明RPI能够在多种网络场景下较同类算法更精确地识别出故障链路。

基于最大伪似然准则估计的故障链路诊断

识别网络内部的故障链路对提升网络性能具有重要参考价值。研究了树型拓扑下基于端到端测量的故障链路诊断问题,提出一种最大伪似然估计方法估计链路先验故障概率,把树型拓扑划分为一系列具有两个叶节点的子树,并使用期望最大化(EM)算法最大化每个子树的似然函数,求出链路先验概率。仿真实验表明,该方法与现有的联立方程组求解方法估计精度相当,但是大大降低了算法时间复杂度,证明了该方法的有效性。

在故障链中浅析激光打印机的故障

在Ｗｉｎｄｏｗｓ９５系统的帮助文件中，对打印机疑难问题给出了一部分答案，但激光打印机作为一种高档打印机，仅靠Ｗｉｎｄｏｗｓ９５的帮助文件进行排错，显然是不够用的。按照打印机的工作原理，打印机的故障链依次为应用程序、Ｗｉｎｄｏｗｓ９５的打印转换过程、...

基于线性松弛方法的网络故障链路诊断

为解决通信网络中端到端测量定位故障链路的NP难问题,提出了一种新的松弛布尔约束的诊断方法。首先将网络中的路径状态和链路状态的关系建模为布尔代数方程,而故障定位的本质即满足该布尔方程条件的优化求解;然后,依据该优化表达式判断其NP性来源于链路状态的布尔约束(正常/故障),通过将布尔约束松弛为线性约束,所提方法将问题简单地转换为线性规划(LP)问题,线性规划问题非常容易求解并可以由任何LP求解器来得到故障链路集合。在真实网络拓扑中进行了链路故障诊断仿真实验,实验结果表明,所提方法与现有的经典启发式算法——TOMO相比,降低了5%~30%的误诊率。

全光网中定位故障链路的探测选择算法

文中研究了全光网中定位故障链路的探测选择算法.目前存在的随机游走算法可以惟一定位出每条故障链路,但在大型网络中定位故障链路时会消耗过多的探测以及平均波长数.首先建立关于故障检测需要的监测路径集合,其次在建立好的监测路径上同时发送探测信号,最后在有故障的路径上执行故障定位;证明了最小监测路径集合问题是非确定多项式完全问题,并提出启发式的监测路径选择算法来找最小监测路径集合;同时证明了用一个监测站来定位k条故障链路的充分必要条件是,网络为k+1边连通的.对比随机游走算法,探测选择算法在定位故障链路的过程中明显地减少了定位故障链路所需的探测数和每条链路上消耗的平均波长数.

汽轮机故障链诊断与评估方法研究

对汽轮机进行诊断与维修决策时,大多数方法将故障看作独立的事件或模式。而实际中,故障事件彼此并不孤立,常有故障彼此诱发的情况。因此,故障是一个连锁的变化过程。为更准确地诊断和评估设备故障严重程度,并通过检修有效降低机组故障风险,提出基于故障链诊断与评估的维修决策方法。首先,通过故障机理分析,以故障因果网描述设备可能的故障过程。然后,通过贝叶斯网络诊断模型,推理各故障事件发生的可能性;再结合故障静态风险与故障劣化度评估,计算故障独立严重程度和故障链严重程度。最后,基于故障链严重程度,为故障检修顺序提供建议。与预防性维修决策和传统的状态维修方法相比,该方法可更有效地降低设备运维风险。汽轮机故障案例应用表明,该方法可有效应用于复杂的汽轮机诊断与维修中,为运维工作提供更有价值的检修建议。

炼化系统故障链式效应分析方法研究

基于链式关联矩阵分析方法,研究炼化系统内在的结构关系,揭示链式效应行为的复杂性规律和关联本质,得到炼化系统故障链式传播路径。以催化裂化装置再生器爆炸事故为例对方法进行运用,得到30条引发再生器爆炸的故障传播路径,有助于生产技术人员及时采取相应措施以中断故障传播路径,避免再生器爆炸事故发生。

基于蚁群算法的网络层析故障链路诊断

为了解决网络层析成像中链路故障诊断的NP难问题,提出一种基于蚁群算法的故障链路诊断方法。首先将问题建模成一个组合优化问题,利用蚁群算法在解决组合优化问题中独特的优势进行求解。不同于传统的蚁群算法,求解故障链路时蚁群在初始放置点和可行路径上都受约束。为了加快算法的收敛速度,对蚁群算法的初始信息素浓度进行优化。仿真结果表明,所提出的算法在故障链路检测中具有较好的精度和召回率。

一种交直流混联系统连锁故障链搜索方法

为研究交流系统发生的连锁故障对直流换流站闭锁的影响,同时考虑柔性直流馈入对原网络稳定的影响,结合多馈入短路比、潮流转移分布系数等指标及基于热量累积原则的过载线路开断策略,提出了一种适用于含柔直的交直流系统连锁故障链搜索方法。仿真结果表明,所提方法能高效搜索出考虑直流站闭锁情况的交直流系统连锁故障的演化路径,为后续交直流系统连锁故障特性研究提供了一种可行性思路。

BFD在VRRP故障复原中的应用设计

网络可靠性的一项重要标准在于这个网络是否能够快速检测并复原。由于大部分网络技术自带的检错机制效率很低,无法实现快速检测,而BFD作为一种毫秒级的、能给大量协议提供快速检测服务的机制,因此被广泛应用。本文阐述了BFD的工作原理及结合VRRP网络中可能出现的故障场景,提出了BFD与VRRP联动设计的快速复原解决方案。该方案在ENSP进行模拟演示,最终验证方案的快速有效性。

智能变电站多信息融合建模的通信链路故障定位方法

为解决智能变电站通信链路故障所致告警信息繁多、运维效率低下的问题,提出一种智能变电站多信息融合建模的通信链路故障定位方法。首先,基于全站配置描述(substation configuration description,SCD)文件遍历网络节点,构建通信网络编号原则;融合多告警信息,构建节点、链路编码规则,形成节点-链路映射关系并建立定位模型;采用自适应遗传粒子群算法求解定位模型,实现故障链路精准定位。以某220 kV智能变电站二次网络为例,验证了所提方法在不同链路故障场景下的有效性。

综采工作面刮板输送机断链故障原因分析及预防措施研究

针对综采工作面刮板输送机工作强度大、运行时间长、作业环境恶劣易出现断链故障的问题,基于同生峪沟煤业刮板输送机应用概况,结合刮板输送机常见的主要断链情况,分析了刮板输送机常见断链原因,并提出了一系列预防刮板输送机断链故障的措施。实际应用结果表明,通过综合应用这些预防措施,有效防治了刮板输送机断链故障,进一步促进了矿井的高产高效。

利用波分复用的电力通信网链路故障保护算法

电力通信网络易受背景噪声干扰、磁场干扰等因素影响,导致电力通信网链路发生故障。为保证电力系统安全稳定地运行,提出一种基于波分复用的电力通信网链路故障保护算法。通过电力通信网链路模型计算链路可靠度,分析网络运行状态;通过波分复用技术重新分配路由和波长容量,构建链路生存模型,设定故障保护目标优化函数和相应的约束条件,根据冗余释放理论,对电力通信网容量实施保护措施,降低光链路中的波长信道需求,实现链路故障保护。实验证明,所提算法能快速寻找到多条链路故障保护条件,经过确认权重并能重新分配路由,可实现链路故障的高效保护。通过对比实验可以看出,所提算法的保护冗余度低,不影响网络正常运行,能节约电力通信网络资源。

基于布尔方程与数据分析的WSNs链路故障恢复

在WSNs网络规模不断扩展的同时,路由协议与节点复杂度随之升高,导致WSNs网络中链路故障概率的增加。现有方法普遍存在链路故障检测误差偏大,网络恢复效果不佳等问题。为此提出了基于布尔方程与数据分析的大规模WSNs链路故障恢复方法。根据WSNs链路的能量特征构建测试信号的布尔映射关系,依据路径与链路的布尔状态向量搜索故障链路最小值,利用线性规划与约束条件求解布尔方程,从而确定故障链路。根据WSNs链路结构与参数计算发送数据量,利用发送数据量差值求解故障定位目标,并采取梯度降维方式求解出故障点的具体位置。通过仿真验证了基于布尔方程与数据分析的WSNs链路故障恢复方法能够有效提高网络的可用性与数据传输效率,对于链路故障具有更高的检测精度与召回率,且显著提升了故障链路的恢复性能。

刮板输送机断链故障原因及预防措施研究

随着中国科学技术和经济发展的日益加速,社会各个领域对煤炭资源的需求量持续增长。这种形势要求中国煤矿企业在开采和运输过程中提高效率,以满足市场的需求。作为煤矿开采过程中广泛应用的重要运输工具,刮板输送机在很大程度上提高了煤矿企业的开采效率。为了提高煤矿企业的整体运输效率,应当对刮板输送机进行严格的维护管理和故障预防。在此过程中,对刮板输送机的断链故障进行分析尤为关键,因为这种故障会严重影响输送机的正常工作和运输速度。只有深入了解刮板输送机的工作原理和结构特点,才能更好地预防和处理断链故障,提高整体运输效率。

空分复用弹性光网络多链路故障快速识别研究

随着空分复用弹性光网络规模的不断扩大,链路故障发生率持续增加,提出空分复用弹性光网络多链路故障快速识别方法。利用小波包分解方法将空分复用弹性光网络多链路信号分为高频和低频部分,使用Mallat算法快速重构链路信号,提取小波包能量谱特征和故障复合特征。根据特征提取结果采用改进贝叶斯算法对多链路故障进行定位,将定位结果输入到BP网络模式分类器中,完成多链路故障快速识别。实验结果表明,所提方法的故障定位时间最低仅为3.21 s,故障识别成功率在96%以上,故障误识率变化相对稳定,综合性能较为优越。