A time-varying controllable fault-tolerant field associative memory model and its simulation

A time-varying controllable fault-tolerant field associative memory model and the realization algorithms are proposed. On the one hand, this model simulates the time-dependent changeability character of the fault-tolerant field of human brain's associative memory. On the other hand, fault-tolerant fields of the memory samples of the model can be controlled, and we can design proper fault-tolerant fields for memory samples at different time according to the essentiality of memory samples. Moreover, the model has realized the nonlinear association of infinite value pattern from n dimension space to m dimension space. And the fault-tolerant fields of the memory samples are full of the whole real space R-n. The simulation shows that the model has the above characters and the speed of associative memory about the model is faster.

UUV推进系统容错控制分配算法研究

针对水下机器人(UUV)推进系统容错控制分配问题,本文提出了基于SVD分解(奇异值分解)与定点分配的混合算法。与传统的方法相比,它回避了求伪逆矩阵的问题,降低了计算量;能够满足推进器饱和约束限制。利用水下实验平台推进系统模型进行了仿真实验,验证了算法的正确性和有效性。

The design algorithm of an associative memory neural network

A design algorithm of an associative memory neural network is proposed. The benefit of this design algorithm is to make the designed associative memory model can implement the hoped situation. On the one hand, the designed model has realized the nonlinear association of infinite value pattern from n dimension space to m dimension space. The result has improved the ones of some old associative memory neural network. On the other hand, the memory samples are in the centers of the fault-tolerant. In average significance the radius of the memory sample fault-tolerant field is maximum.

一种无线传感器网络中事件区域检测的容错算法

特殊环境中的事件区域检测是无线传感器网络的一种重要应用.由于传感器的错误会导致事件区域检测的不准确,所以相关的容错算法成为近年来的研究热点.已有研究工作都仅考虑了事件的空间相关性,通过相邻传感器之间的数据交换实现容错.文中从事件的空间相关性和时间相关性入手,提出了一种以局部检测为主的分布式事件区域检测算法.该算法通过检验传感器本地采样值构成的时间序列与事件随机过程统计特征的符合程度实现容错.算法分析的结果表明,该算法可以减少传感器之间的数据交换,从而有效地利用传感器的能量.模拟实验表明,当有10%的传感器发生错误时,该算法可以检测到93%的事件区域和88%的错误传感器.

gcs-ma: a group communication system for mobile agents

Reliable messaging is a key component necessary for mobile agent systems. Current researches focus on reliable one-to-one message delivery to mobile agents. But how to implement a group communication system for mobile agents remains an open issue, which is a powerful block that facilitates the development of fault-tolerant mobile agent systems. In this paper, we propose a group communication system for mobile agents (GCS-MA), which includes totally ordered multicast and membership management functions. We divide a group of mobile agents into several agent clusters,and each agent cluster consists of all mobile agents residing in the same sub-network and is managed by a special module, named coordinator. Then, all coordinators form a ring-based overlay for interchanging messages between clusters. We present a token-based algorithm, an intra-cluster messaging algorithm and an inter-cluster migration algorithm to achieve atomicity and total ordering properties of multicast messages, by building a membership protocol on top of the clustering and failure detection mechanisms. Performance issues of the proposed system have been analysed through simulations. We also describe the application of the proposed system in the context of the service cooperation middleware (SCM) project.

一种基于移动Agent的复合Web服务容错模型

现有的Web服务容错侧重于通过扩展Web服务标准来提供容错能力.由于Web服务标准体系本身不断发展变化,并且标准之间的兼容性问题依然存在,使得这些研究成果的可实施性较弱.文章提出一种基于移动Agent的复合Web服务容错模型--MAFTM模型,从系统层次而非标准层次来解决复合Web服务的容错问题.首先说明基于移动Agent的工作流与复合Web服务的关系.在此基础上,给出MAFTM模型,包括故障类型、复制机制、"exactly once"语义和一致性算法,并证明MAFTM模型的正确性.

一种新的分布式控制系统容错调度算法

目前多数容错调度算法在调度非周期任务时采用预留时间的方法,非周期任务无法得到充分响应.针对该问题,提出一种新的分布式控制系统容错调度算法,采用任务集划分的方法在不同处理机上运行不同的周期任务子集,使每个处理机具有不同的非周期任务预留时间,当非周期任务发生时,即可得到有效响应.结果表明,该方法能提高容错调度的效率.

基于MIT规则的自适应Unscented卡尔曼滤波及其在旋翼飞行机器人容错控制的应用

提出一种新颖的基于MIT规则的自适应Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法,用来进行参数以及状态的联合估计。针对旋翼飞行机器人执行器提出一种执行器健康因子(Actuator health coefficients,AHCs)的故障模型结构,应用自适应UKF对AHCs参数进行在线估计,将联合估计的状态以及故障参数引入基于模型的反馈线性化控制结构,组成完整的容错控制系统。提出的自适应UKF算法以及容错控制结构经过中科院沈阳自动化研究所ServoHeli-20旋翼无人智能平台数学模型进行仿真试验验证,效果良好。

旋翼飞行机器人故障诊断与容错控制技术综述

对故障诊断和容错技术的发展过程进行了简要概述,以旋翼飞行机器人为研究对象,在分析了旋翼飞行机器人故障诊断与容错控制特点的基础上,介绍了当前国内外在该领域的研究进展和主要方法.最后,总结了该领域待解决的难点问题,并指出了该研究领域的发展趋势.

基于主动建模的自主移动机器人自适应容错控制

针对非线性自主移动机器人可能发生的驱动器故障,提出了一种新的自适应容错控制方法,即基于主动建模的逆动力学控制(IDC)方法.无色卡尔曼滤波(UKF)非线性估计方法用于对系统进行主动建模--状态和故障参数的在线联合估计,含有可调参数的逆动力学控制器用于根据UKF的估计结果进行控制策略的重构.仿真实验证明,具有主动建模的控制器能够有效地补偿系统的驱动器故障,使故障后的系统仍具有令人满意的性能。

7000米载人潜水器推进器故障容错控制分配研究

介绍了7000米载人潜水器推进系统的组成和推进器布置,描述了潜水器控制分配问题,对推进器推力和期望控制量进行了归一化处理.根据载人潜水器的推进器布置,建立了系统的控制分配模型,设计了推进器故障容错处理策略,研究了基于推力最小二范数的载人潜水器控制分配求解方法.采用基于伪逆矩阵与定点分配的混合控制分配求解算法,在半物理仿真平台上实验验证了控制分配求解算法的正确性和有效性.

ROV推进系统故障检测及容错控制研究

遥控水下机器人( ROV )工作在未知的不确定的复杂海洋环境中，其机械部件和控制系统极易出现故障。推进器是ROV的动力装置，对ROV完成水下作业，顺利回收起着至关重要的作用。推进器经常受到水草、异物的干扰而损坏，同时其内部的机械和电子组件也因老化、发热、受力而容易损坏，因此推进系统故障是ROV经常发生的故障之一。故障检测是提高其推进系统可靠性的重要环节，为ROV的容错控制和紧急回收等应急措施提供科学依据。ROV的容错控制对提高ROV的可靠性和机动性有着重要的意义。 针对ROV推进系统的特点，本文研究了ROV推进系统的系统辨识，故障检测和容错控制问题。 本文给出了一种基于控制量输入的ROV模型辨识方法，减小了辨识的工作量。该模型以螺旋桨驱动电机的电压控制量为输入，以各个自由度的运动状态为输出，不需进行螺旋桨推力标定。针对这种辨识方式，本文给出一种ROV系统辨识的非线性模型和简化的线性模型，对于相应的模型设计了辨识方法。通过实验验证了模型和方法的有效性。 针对ROV的故障检测问题，给出基于模型与推进电机电流的故障检测方法，设计了故障检测策略，实现对故障的分离和定位。通过模拟故障实验验证了方法的有效性。 针对ROV推进系统容错控制分配问题，本文提出了基于SVD分解(奇异值分解)与定点分配的混合算法。与传统的方法相比，它回避了求伪逆矩阵的问题，减小了计算量；能够满足推进器饱和约束限制。利用水下实验平台的推进系统模型进行了仿真实验，验证了算法的正确性和有效性。