摘要：中央空调系统集成化程度高,故障在相互关联的功能和结构中传播,但是设计阶段的功能和结构的关系模糊,故障传播对可维修性设计的影响难以评估。为了定量评价故障传播对中央空调系统可维修性设计的影响,在功能设计和结构设计的映射过程中加入了原理域,建立“功能-原理-结构”(Function-principle-structure,FPS)多域矩阵,使用模糊综合评价量化矩阵中的影响关系,建立故障传播风险评估模型,通过变更传播管理(Change propagation management,CPM)算法评估故障传播的综合风险。通过比较相同的故障在不同设计方案中传播的综合风险,帮助设计师选择可维修性较高的设计。

摘要：在动态多变的云环境下,服务组合发生故障的概率大大增加。时延故障是一类典型的故障模式。然由于服务之间存在复杂的交互关系,单个服务的时延故障会在组合内传播,致使故障排查与定位困难。本文提出了一种基于传播机理网络的服务组合时延故障溯源方法。基于服务之间的交互关系,建立故障传播网络模型,对服务之间的时延故障传播机理进行形式化描述,设计了基于全局故障传播影响力和局部路径二分法的故障溯源算法,在无需获取所有服务状态信息的情况下实现了故障源的高效精准定位,降低了故障排查的代价。最后,通过电梯曳引绳设计服务组合的实验,验证了方法的有效性和先进性。

摘要：为了从复杂机电系统自身固有的网络拓扑结构出发来研究故障的传播机制,采用小世界网络理论分析方法,对系统网络拓扑结构统计特性进行分析,建立了基于小世界聚类特性的故障传播模型.结合故障的扩散强度,按照分步扩散的原则对故障传播的过程进行了描述,同时用蚁群算法求得扩散能力最强的故障传播路径及相应的关键节点.用该模型对喷射发动机的故障传播过程进行分析,结果表明,该方法可以有效地找到系统中存在的脆弱点,从而为设计改进和故障预防提供了重要依据.

摘要：列车通信网络运行性能的稳定性和故障状态检测的及时性直接影响列车的运营安全性和可靠性。为了研究自身具有多接口列车通信网络系统的故障传播特性及其影响,在对现有故障传播研究方法和列车通信网络系统功能进行分析的基础上,结合复杂网络系统软件可靠性体系结构和面向多智能体Agent理论分析技术,构建了列车通信网络故障传播结构网,将信息论经典SIR模型转化为列车网络故障传播状态转移过程模型,应用NetLogo进行网络故障传播状态数值仿真,对比列车实际运营数据,挖掘故障传播能力强的关键节点和路径,分析其故障累积和传播的规律,以期为设计改进和故障预防提供理论分析依据。

摘要：为有效评估网络化软件的可靠性,从实践出发提出一种可靠性评估模型。根据网络化软件系统的特点,定义符合工程实践的失效模式,在此基础上详细分析构件执行过程、构件之间的交互过程及相应的故障传播。将构件之间的基于网络的交互过程视为系统内的特殊构件,定义各类构件的可靠性参数,基于马尔可夫链建立同时考虑网络交互过程和故障传播的软件可靠性模型。结合实例,通过仿真实验评估了该模型的准确性,与现有模型进行了对比。

摘要：在DIMA平台开放性体系架构的背景下,飞机航电与机电等系统功能逐渐渗透融合,面向DIMA架构的全电刹车系统是未来飞机刹车系统的主流设计趋势,但目前尚未形成针对DIMA架构下全电刹车系统的故障传播行为分析与评估方法。针对上述问题,首先结合DIMA架构特征和全电刹车相关标准,分析面向DIMA架构下的全电刹车系统分层架构,在此基础上构建全电刹车系统任务-功能-资源层次模型。其次,考虑到DIMA平台资源共享的特点,结合系统层次模型开展系统耦合关联分析,引入Floyd算法计算间接耦合矩阵以及路由矩阵,通过构造失效严重程度矩阵量化系统关联耦合度,建立系统故障传播结构模型,综合考虑故障路径传播概率和系统边缘介数,构建DIMA架构下全电刹车系统故障传播强度模型,以识别系统故障传播关键路径,完成故障传播行为分析与评估。最后通过实例分析,以验证所提方法的正确性与合理性。

摘要：级联失效是指系统的元件故障会引起一系列的其他故障,并有可能传播到整个系统。正如最近的美加大停电、城市拥堵、因特网瘫痪等例子说明,级联失效已经成为网络系统的主要故障模式。以往研究大都集中在分析级联失效的临界条件、故障机理和实证数据上。尽管对于实时预测和控制级联失效非常重要,级联失效过程中故障传播的时空规律却未得到充分研究。本综述介绍了最近关于故障传播时空规律的研究进展。理解故障的传播规律将帮助建立有效的网络可靠性设计和优化方法。

摘要：随着云上微服务系统规模的不断扩大,微服务之间的依赖关系变得更加紧密复杂,某个微服务的故障可能会通过微服务之间的互相调用传播至其他微服务,进而导致整个微服务系统发生异常。面对依赖关系复杂的微服务系统,考虑到故障的传播性,设计了一种云上微服务故障自动定位方法MicroAFL。首先,MicroAFL实时监测与收集微服务系统运行指标数据,基于自编码器模型对运行指标数据进行分析,判断微服务系统是否存在异常;一旦检测到异常,MicroAFL通过解析云上微服务运行实例之间的通讯数据获取微服务之间的调用关系,进而构建服务调用关系图以刻画故障传播途径;其次,将各个微服务的运行状态与系统资源利用率相关联从而计算服务调用关系图中每个节点的异常权重,并通过改进的加权PageRank算法推断和定位引发异常的故障微服务;最后,在华为云上搭建名为Sock-shop的微服务系统对MicroAFL的故障定位准确性进行评估,实验结果表明MicroAFL的故障定位准确率相较对比方法有所提升。

摘要：分析了故障传播的机理并推断出其有限步扩散性,提出了一种K步故障扩散定位算法。对系统故障有向图进行了分片处理,结合故障传播概率矩阵对故障嫌疑节点进行故障扩散模拟寻找最佳扩散路径和最大嫌疑节点。使用C++编程和Matlab工具实现了KFL算法并给出部分具体工程源代码,对实际工程项目故障定位进行了仿真模拟。该算法可同时模拟诊断单点故障和多点故障,与传统故障定位的逆向算法不同,该算法是一种新型的正向思维的图匹配算法。

摘要：为解决SoC(system on chip)设计中无法在RTL(register transfer level)阶段验证毛刺存在及其影响问题,提出一种使用形式验证技术在RTL级检测毛刺的方法,同时提出RTL级毛刺故障注入方法。通过检测逻辑门输入同时翻转的原理设计毛刺检测电路,使用形式验证中断言实现检测电路;基于毛刺检测电路和毛刺在时序逻辑的影响,设计其影响等价电路,实现RTL级毛刺故障注入。实验结果表明,该方法能够准确检测毛刺存在并通过毛刺注入分析,进一步发现毛刺对电路功能的影响,将对毛刺的检测和影响分析提前到RTL级,减少了因后期毛刺故障带来的设计迭代和周期成本。