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公开(公告)号：CN103744758B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201310737931.5
申请日：2013-12-27
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F11/22
摘要： 基于高层级症状的硬件故障检测装置及方法，属于硬件故障检测领域。本发明是为了解决现有硬件故障检测装置及方法功耗高的问题。本发明所述的基于高层级症状的硬件故障检测装置，通过在不同层级中嵌入故障检测模块，逐层对故障进行检测，能够诊断多种故障类型，使检测功耗减小了60%。本发明所述的基于高层级症状的硬件故障检测方法，属高层级检测方法，它通过逐层检测的方式，使通用性和覆盖面增大，提高了各层级的故障屏蔽能力，使故障覆盖率达到了90%以上。同时将故障症状进行区分，为后续故障诊断机制减小功耗。本发明所述的基于高层级症状的硬件故障检测装置及方法，适用于对计算机硬件进行故障检测。
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公开(公告)号：CN103763785A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310751049.6
申请日：2013-12-31
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 基于距离的车联网广播信息的方法，涉及通信领域。它是为了解决车联网在车辆密集情况下的车辆与车辆之间的信息传输，很多节点参与信息的广播，造成的广播信息延迟，广播信息冗余的问题。本发明的核心思想是基于距离等因素设置一个等待时间来对信息进行转发，即在车辆密集环境下，当中继节点广播数据时，每个节点在收到广播信息后根据公式计算自己的等待时间；在此时间内，若收到相同的广播信息，则停止转发信息；否则，在等待时间到来时，立即广播该信息。本发明适用于车联网系统中的汽车之间的通信领域。
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公开(公告)号：CN103761172B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201310738215.9
申请日：2013-12-29
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 基于神经网络的硬件故障诊断系统，属于硬件故障诊断领域。解决了现有在线硬件故障诊断系统的诊断准确率低的问题，本发明所述的症状收集单元内设有计数器，该症状收集单元用于收集故障传播过程中外显的高层级症状，通过计数器在症状线程重新执行的过程中，持续对症状触发次数进行累加，并计算到达率，之后，将到达率送至神经网络诊断单元进行诊断，到达率为症状信息；神经网络诊断单元用于对症状收集单元送来的症状信息进行分类，并输出诊断结果至仲裁单元，仲裁单元用于对诊断结果进行汇总，且仲裁单元用于对非法结果进行筛查，故障恢复单元用于在接收到诊断结果后，根据所述诊断结果对故障部件的处理，实现故障恢复。本发明应用在硬件故障诊断领域。
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公开(公告)号：CN103744780A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310738214.4
申请日：2013-12-29
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 考虑排错等待延迟的基于FSQ的软件可靠性增长模型的建立方法，涉及一种考虑排错等待延迟的基于FSQ的软件可靠性增长模型。为为了解决现有的基于FSQ的软件可靠性增长模型没有考虑排错等待延迟和故障不完美排除对软件可靠性的影响。所述模型包括故障检测过程中的均值函数模型和故障修正过程中的均值函数模型，所述方法包括：一：确定建立该模型的条件；二：根据所述条件，建立微分方程，并根据微分方程，求取FSQ-RWD模型的故障检测过程中的均值函数模型；三：根据故障修正时间、故障排错等待时间和获得的故障检测过程中的均值函数模型，求取FSQ-RWD模型的故障修正过程中的均值函数模型。它用于测试软件的可靠性。
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公开(公告)号：CN103747500A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310737880.6
申请日：2013-12-27
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： H04W40/20
摘要： 基于MSPA算法的车联网信息容迟传输方法，属于汽车移动互联网领域，为解决现有信息传输不能针对网络断连情况的问题。过程为：产生原中继节点；中继节点广播信息包；每走2R距离播放一次信息包。中继节点查询到有同向行驶进入本身发射圈内汽车节点时，更新记录发射圈内汽车节点驶离发射圈的速度，选择速度最大的汽车节点作为后继同向中继节点。并且先广播一次信息包，然后将权限包发送给同向后继中继节点。查询到有反向汽车节点且信息包中的标志位为0时，中继节点将信息包中标志位变为1，广播一次信息包，然后在反方向上按照正方向同样规则将权限包发送给反向后继中继节点。本发明用于网络断连状态下的车联网传送信息。
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公开(公告)号：CN103744760A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310743467.0
申请日：2013-12-30
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F11/22
摘要： 基于门级症状的硬件故障检测方法，基于门级症状的硬件故障检测方法领域。解决了目前没有对门级症状检测而获得硬件故障问题。本发明所述的基于门级症状的硬件故障检测方法，所述硬件故障检测方法是基于检测门极症状实现硬件故障检测，所述门极症状为无效包IPacket、处理器挂起或应用超时，本发明分别对无效包IPacket、处理器挂起或应用超时，三种症状进行检测，从而实现硬件故障的检测。本发明具体应用在硬件故障检测领域。
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公开(公告)号：CN103761183A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310738213.X
申请日：2013-12-29
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 考虑FDE和FCE的基于ISQ的软件可靠性增长模型的建立方法，涉及软件故障检测和故障修正领域。解决了现有软件可靠性增长模型都没有考虑到故障检测工作量和故障修正工作量对软件可靠性的影响，降低了模型的实际意义和结果可信度的问题。首先根据待建立的ISQ-FDEFCE软件可靠性增长模型的条件建立微分方程，并获得ISQ-FDEFCE软件可靠性增长模型的故障检测过程的均值函数模型；然后根据软件故障被完全修正的概率、故障修正时间和故障检测过程的均值函数模型，获得ISQ-FDEFCE软件可靠性增长模型的故障修正过程的均值函数模型，完成基于ISQ的软件可靠性增长模型的建立。本发明适用于提高软件的可靠性。
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公开(公告)号：CN103761172A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310738215.9
申请日：2013-12-29
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 基于神经网络的硬件故障诊断系统，属于硬件故障诊断领域。解决了现有在线硬件故障诊断系统的诊断准确率低的问题，本发明所述的症状收集单元内设有计数器，该症状收集单元用于收集故障传播过程中外显的高层级症状，通过计数器在症状线程重新执行的过程中，持续对症状触发次数进行累加，并计算到达率，之后，将到达率送至神经网络诊断单元进行诊断，到达率为症状信息；神经网络诊断单元用于对症状收集单元送来的症状信息进行分类，并输出诊断结果至仲裁单元，仲裁单元用于对诊断结果进行汇总，且仲裁单元用于对非法结果进行筛查，故障恢复单元用于在接收到诊断结果后，根据所述诊断结果对故障部件的处理，实现故障恢复。本发明应用在硬件故障诊断领域。
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公开(公告)号：CN103744779B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201310738212.5
申请日：2013-12-29
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 基于移动点的FSQ-RWD软件可靠性增长模型及该模型的修正模型，涉及软件故障修正技术。它为了解决软件故障修正模型不能详细地刻画软件故障修正过程的问题。本发明针对故障修正服务台动态调整而产生移动点，利用移动点技术，建立考虑排错等待延迟的基于移动点和有限服务台的软件可靠性增长模型，即FSQ-RWD-CP模型。在此模型基础之上，进一步建立了既考虑故障修正过程中的不完美排除，又考虑排错等待延迟的基于移动点和有限服务台的软件可靠性增长模型，即修正的FSQ-RWD-CP模型，能够更准确地描述软件测试的实际情况。本发明适用于软件故障修正。
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