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基于系統(tǒng)級癥狀的多核處理器故障診斷研究

發(fā)布時間:2017-06-02 05:18

  本文關鍵詞:基于系統(tǒng)級癥狀的多核處理器故障診斷研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著處理器的微型化和集成度的不斷提高,處理器系統(tǒng)變得異常復雜,因而對其可靠性和容錯性能的要求隨之加大,為此,建立相對準確的系統(tǒng)故障診斷模型變得至關重要。通過建立處理器系統(tǒng)仿真環(huán)境,進行故障注入,捕獲故障注入過程的癥狀反應,分析實驗數據,便可以建立故障診斷模型,提高處理器的故障識別和診斷能力。 本文研究基于系統(tǒng)級癥狀的處理器的故障診斷方法,利用了SUN公司的OpenSPARC開源項目提供的全系統(tǒng)模擬器和聯(lián)合仿真平臺,搭建仿真環(huán)境,進行故障注入,分析實驗數據,觀察故障在結構級、操作系統(tǒng)級和應用程序級的傳播和表現,建立故障診斷模型。 本文首先分析了SAM全系統(tǒng)模擬器的特性,研究了全系統(tǒng)模擬器的層級結構、多核模擬和運行驅動方式、指令集配置等,分析故障在各個層級的傳播模型,并設計了基于SAM全系統(tǒng)的故障注入平臺,完成了故障注入實驗。另外,本文在OpenSPARC T2的聯(lián)合仿真驗證環(huán)境下,研究了聯(lián)合仿真平臺,利用Verilog PLI技術,設計了基于聯(lián)合仿真的故障注入實驗平臺,并完成了故障注入實驗。分別對基于全系統(tǒng)和聯(lián)合仿真的故障注入實驗數據進行特征提取和統(tǒng)計分析,觀察故障從結構級到應用級的傳播,部件在不同故障模型作用下的癥狀分布,對系統(tǒng)級的癥狀分布進行了分析和比較。最后,分別利用基于BP神經網絡的故障診斷模型、基于RBF神經網絡的故障診斷模型和基于PNN神經網絡的故障診斷模型進行了故障診斷,對三種故障模型的診斷效果進行了分析和比較。
【關鍵詞】:故障診斷 癥狀 故障注入 神經網絡 微處理器
【學位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2014
【分類號】:TP332;TP183
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 緒論8-13
  • 1.1 選題的背景和意義8-9
  • 1.1.1 選題背景8
  • 1.1.2 選題的意義8-9
  • 1.2 故障注入及故障診斷概述9-10
  • 1.3 國內外研究現狀10-12
  • 1.3.1 國外研究現狀10-11
  • 1.3.2 國內研究現狀11-12
  • 1.4 研究內容12
  • 1.5 本文結構12-13
  • 第2章 基于 SAM 全系統(tǒng)的故障注入平臺13-28
  • 2.1 故障注入簡介13-15
  • 2.1.1 故障注入13
  • 2.1.2 故障注入基本方法13-15
  • 2.2 全系統(tǒng)模擬器簡介15-16
  • 2.3 SAM 全系統(tǒng)模擬器特性簡介16-23
  • 2.3.1 運行驅動方式17
  • 2.3.2 指令集的配置方式17-18
  • 2.3.3 多核模擬和支持18-20
  • 2.3.4 調試支持20-22
  • 2.3.5 SAM 全系統(tǒng)初始化22-23
  • 2.4 故障注入設計23-26
  • 2.4.1 故障傳播分析23-24
  • 2.4.2 故障注入系統(tǒng)設計24-25
  • 2.4.3 故障注入流程25-26
  • 2.5 故障注入實驗26-27
  • 2.6 本章小結27-28
  • 第3章 基于聯(lián)合仿真的故障注入平臺28-42
  • 3.1 聯(lián)合仿真平臺簡介28-29
  • 3.2 Verilog PLI29-34
  • 3.2.1 Verilog PLI 接口簡介29-30
  • 3.2.2 PLI 應用簡介30-33
  • 3.2.3 PLI 在故障注入中的實現33-34
  • 3.3 故障注入系統(tǒng)設計34-41
  • 3.3.1 故障注入總體框架34-35
  • 3.3.2 故障注入關鍵模塊設計與實現35-41
  • 3.4 故障注入實驗41
  • 3.5 本章小結41-42
  • 第4章 基于人工神經網絡的故障診斷系統(tǒng)42-58
  • 4.1 癥狀分布分析42-46
  • 4.1.1 系統(tǒng)級癥狀分析42-43
  • 4.1.2 基于故障傳播的特征提取方法43-44
  • 4.1.3 癥狀分布分析44-46
  • 4.2 基于人工神經網絡的故障診斷46-54
  • 4.2.1 基于 BP 神經網絡的故障診斷模型48-49
  • 4.2.2 基于 RBF 神經網絡的故障診斷模型49-52
  • 4.2.3 基于 PNN 神經網絡的故障診斷模型52-54
  • 4.3 實驗結果及分析54-57
  • 4.4 本章小結57-58
  • 結論58-59
  • 參考文獻59-64
  • 致謝64

【共引文獻】

中國期刊全文數據庫 前1條

1 常鵬;王普;高學金;齊詠生;張亞潮;;基于統(tǒng)計量模式分析的MKPLS間歇過程監(jiān)控與質量預報[J];儀器儀表學報;2014年06期

中國博士學位論文全文數據庫 前3條

1 張筱磊;基于概率模型的故障診斷及在航天器中的應用[D];哈爾濱工業(yè)大學;2013年

2 姜順;網絡化控制系統(tǒng)的輸出反饋控制與故障診斷研究[D];華中科技大學;2013年

3 任雯;無線網絡化控制系統(tǒng)的分布式估計與控制[D];華南理工大學;2014年

中國碩士學位論文全文數據庫 前9條

1 朱祥;改進主元分析統(tǒng)計指標控制限的研究[D];華北電力大學;2013年

2 李瀟;以工業(yè)爐管離心鑄造生產過程監(jiān)測數據為基礎的產品質量早期識別[D];北京化工大學;2013年

3 趙楊;基于信號特征分析的模擬板級電路測試技術研究[D];解放軍信息工程大學;2013年

4 劉美玲;基于多元統(tǒng)計分析的過程系統(tǒng)故障診斷方法研究[D];南京理工大學;2013年

5 樊繼聰;基于多元統(tǒng)計分析的非高斯過程的故障診斷[D];北京化工大學;2013年

6 蔡起超;航天器推進系統(tǒng)數據管理系統(tǒng)設計及實現[D];哈爾濱工業(yè)大學;2013年

7 張曉丹;基于免疫克隆算法的LVQ神經網絡研究及其在化工工業(yè)故障診斷過程中的應用[D];華東理工大學;2014年

8 郭富民;信噪比約束下網絡控制系統(tǒng)的故障檢測[D];北方工業(yè)大學;2014年

9 薛永飛;基于改進T-PLS的化工過程故障診斷研究[D];蘭州理工大學;2014年


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本文編號:414333

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