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第1篇：容錯(cuò)技術(shù)論文范文

【關(guān)鍵詞】容錯(cuò)技術(shù)硬件冗余 VHDL代碼

1 引言

數(shù)字硬件電路設(shè)計(jì)越來(lái)越精密，但其故障的檢測(cè)也越來(lái)越難。而數(shù)字電路的設(shè)計(jì)大都是用VHDL語(yǔ)言來(lái)描述的，因此提出了一個(gè)在VHDL描述中自動(dòng)插入故障容錯(cuò)結(jié)構(gòu)的工具。采用這種工具來(lái)做容錯(cuò)電路的設(shè)計(jì)，用戶可以根據(jù)不同的需求在VHDL源碼級(jí)自動(dòng)做電路故障容錯(cuò)設(shè)計(jì)。

2 電路源碼級(jí)故障容錯(cuò)的插入工具

數(shù)字電路自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)故障容錯(cuò)，也就是在用VHDL語(yǔ)言設(shè)計(jì)數(shù)字電路時(shí)，自動(dòng)化的加入故障容錯(cuò)結(jié)構(gòu)，并且最后得到具有容錯(cuò)功能的VHDL描述的數(shù)字電路。這個(gè)自動(dòng)化的過(guò)程用一個(gè)工具來(lái)實(shí)現(xiàn)，也就是故障容錯(cuò)結(jié)構(gòu)自動(dòng)插入工具。該工具由六部分組成，如圖1所示。

VHDL源碼經(jīng)過(guò)分析器轉(zhuǎn)化成一種特殊的中間數(shù)據(jù)格式，存儲(chǔ)在設(shè)計(jì)庫(kù)中；這種數(shù)據(jù)格式以有向無(wú)環(huán)圖（DAG）的形式組織起來(lái)，保存了VHDL完整的語(yǔ)義信息。用戶通過(guò)用戶接口輸入某些信息，來(lái)定位所需容錯(cuò)的關(guān)鍵部件及從故障容錯(cuò)器選擇所用的容錯(cuò)器件。容錯(cuò)后的數(shù)據(jù)重新送回到設(shè)計(jì)庫(kù)中，用反編譯系統(tǒng)再次恢復(fù)成VHDL代碼。本文對(duì)基于硬件冗余技術(shù)對(duì)源碼級(jí)容錯(cuò)結(jié)構(gòu)插入過(guò)程進(jìn)行闡述。

3 硬件冗余技術(shù)

硬件冗余技術(shù)采用在系統(tǒng)中多加的硬件資源，包括被動(dòng)冗余、主動(dòng)冗余及主被動(dòng)相結(jié)合三種形式。

被動(dòng)冗余又稱為靜態(tài)冗余（Masking Redundancy ），它不改變系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，靠附加的元器件來(lái)屏蔽掉故障元器件的作用。常用的被動(dòng)冗余稱為三模冗余（Triple Modular Redundancy， TMR）結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)由相同功能的三個(gè)模塊及表決器構(gòu)成，三個(gè)相同模塊同步運(yùn)行，三個(gè)模塊的輸出作為表決器的輸入，系統(tǒng)的輸出是多數(shù)表決的結(jié)果。

所謂的主動(dòng)冗余技術(shù)，就是能讓系統(tǒng)配置動(dòng)態(tài)的改變，從而消除故障對(duì)系統(tǒng)的影響，同時(shí)補(bǔ)充系統(tǒng)冗余。當(dāng)系統(tǒng)模塊發(fā)生故障時(shí)，依靠存儲(chǔ)多個(gè)模塊和故障檢測(cè)機(jī)構(gòu)，通過(guò)系統(tǒng)內(nèi)部的一次重組來(lái)切除或替換故障模塊。

4 硬件冗余的插入過(guò)程

數(shù)字電路設(shè)計(jì)者在使用該工具時(shí)，首先需要編寫電路的VHDL源碼、同時(shí)要提供采用的容錯(cuò)技術(shù)類型及想要的容錯(cuò)的位置（設(shè)計(jì)單元名和需復(fù)制的對(duì)象名）這些信息。

此處假定需要容錯(cuò)的位置是：設(shè)計(jì)單元A，需復(fù)制的對(duì)象RESULT，而容錯(cuò)技術(shù)采用硬件被動(dòng)冗余中的三模冗余技術(shù)。插入技術(shù)主要由以下過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)。

4.1 三個(gè)新信號(hào)的拷貝

如圖2所示，首先通過(guò)設(shè)計(jì)庫(kù)的search（pname，sname）函數(shù)從庫(kù)中找到用戶所輸入的設(shè)計(jì)單元A，然后再使用符號(hào)表的 search（object_name，global）函數(shù)從符號(hào)表中查找目標(biāo)對(duì)象RESULT，進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的屬性修改后，清空temp。經(jīng)過(guò)這些步驟后，完成了三模冗余技術(shù)所需要的新對(duì)象的聲明。

4.2 語(yǔ)句的復(fù)制

如圖3所示，該流程圖是對(duì)于語(yǔ)句的修改。

經(jīng)過(guò)上面的步驟，完成了三模冗余技術(shù)的對(duì)象復(fù)制部分，將這些信息修改完成后再返存入設(shè)計(jì)庫(kù)中，實(shí)現(xiàn)了在數(shù)字電路的VHDL源碼級(jí)進(jìn)行故障容錯(cuò)結(jié)構(gòu)的插入。

5 結(jié)語(yǔ)

利用自動(dòng)化工具在數(shù)字電路的VHDL源碼級(jí)進(jìn)行故障容錯(cuò)結(jié)構(gòu)的插入，能夠有效的提高設(shè)計(jì)者的工作效率。

參考文獻(xiàn)

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第2篇：容錯(cuò)技術(shù)論文范文

他是享譽(yù)國(guó)內(nèi)外的知名教授。作為一名科研尖兵，他在國(guó)內(nèi)外率先開展了多變量模糊-神經(jīng)自適應(yīng)控制方法研究并引領(lǐng)此方向開展了近20 年的研究。已經(jīng)指導(dǎo)畢業(yè)博士后、博士研究生，畢業(yè)碩士生近百人，其中1人獲得全國(guó)百篇優(yōu)秀博士論文提名獎(jiǎng)、2人獲得省優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)，3人入選教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”。張化光作為國(guó)內(nèi)外智能控制的領(lǐng)軍人物之一，2010年入選“遼寧省院士人選培養(yǎng)工程”，目前是遼寧省控制學(xué)科為數(shù)不多的幾名教育部長(zhǎng)江學(xué)者特聘教授和國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者之一。

從1991年開始，張化光在國(guó)內(nèi)外率先開展了多變量模糊-神經(jīng)自適應(yīng)控制方法研究，發(fā)表了多篇學(xué)術(shù)論文。特別是提出了基于模糊-神經(jīng)辨識(shí)的廣義預(yù)測(cè)自適應(yīng)控制方法，并于1993年出版了國(guó)內(nèi)外第一本結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)模糊自適應(yīng)控制的學(xué)術(shù)專著《復(fù)雜系統(tǒng)的模糊辨識(shí)與模糊自適應(yīng)控制》。經(jīng)過(guò)近20年的研究，發(fā)表了一系列關(guān)于模糊-神經(jīng)辨識(shí)、建模、動(dòng)態(tài)特性分析、狀態(tài)或網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)滯分析、模糊-神經(jīng)優(yōu)化、自適應(yīng)控制器設(shè)計(jì)等研究成果，在國(guó)際上引起了許多后續(xù)研究。著名國(guó)外學(xué)者R. Belohlavek、E. N. Sanchez、S. Arik等都對(duì)張化光在多變量模糊-神經(jīng)自適應(yīng)控制領(lǐng)域的開創(chuàng)性工作給予好評(píng)。同時(shí)，張化光也被推舉擔(dān)任IEEE 計(jì)算智能學(xué)會(huì)的自適應(yīng)優(yōu)化技術(shù)局主席。他的學(xué)術(shù)研究成果先后獲得2008年遼寧省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)，2010年度教育部自然科學(xué)一等獎(jiǎng)。

近20年來(lái)，他一直堅(jiān)持扎扎實(shí)實(shí)地做本科教學(xué)和研究生教學(xué)工作。張化光不只在戰(zhàn)略方面給學(xué)生指導(dǎo)，在細(xì)節(jié)方面也從不放過(guò)。每個(gè)學(xué)生發(fā)表的論文都要經(jīng)過(guò)他的審查，從文字的推敲，表達(dá)式的演算到結(jié)構(gòu)的安排組合，他都給予充分的重視。目前張化光已經(jīng)指導(dǎo)博士后10名（6名已經(jīng)出站），畢業(yè)博士生20人（其中留學(xué)生2人），畢業(yè)碩士生60多人，很多人都已成長(zhǎng)為各單位的杰出人才。

張化光不僅在教學(xué)中注重培養(yǎng)方法，在生活上也重視對(duì)學(xué)生的人文關(guān)懷。2010年5月，他把當(dāng)選沈陽(yáng)市特等勞動(dòng)模范所獲得的一萬(wàn)元獎(jiǎng)金全部捐贈(zèng)給優(yōu)秀的貧困學(xué)生，幫助他們順利完成學(xué)業(yè)。

在眾多科研成果中，張化光負(fù)責(zé)開發(fā)的流體輸送管網(wǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集分析方法、高精度泄漏檢測(cè)定位技術(shù)和面向節(jié)能的復(fù)雜配電網(wǎng)監(jiān)測(cè)控制與實(shí)時(shí)故障診斷系統(tǒng)已規(guī)?；a(chǎn)，廣泛應(yīng)用于中石油和中石化公司的56個(gè)輸油子站和11個(gè)省份的86家集控子站和電廠，每年創(chuàng)造直接經(jīng)濟(jì)效益過(guò)億元，對(duì)企業(yè)自動(dòng)化水平和生產(chǎn)效率的提高及相關(guān)技術(shù)的科技進(jìn)步產(chǎn)生了積極、深遠(yuǎn)的影響，提升了我國(guó)在故障診斷、容錯(cuò)和監(jiān)測(cè)控制領(lǐng)域的技術(shù)水平和國(guó)際地位。

第3篇：容錯(cuò)技術(shù)論文范文

論文摘要:近年來(lái)，隨著鐵路事業(yè)的跨越式發(fā)展，對(duì)機(jī)車信號(hào)設(shè)備顯示的準(zhǔn)確性和工作的可靠性提出了更高的要求，機(jī)車信號(hào)正朝著主體化的方向發(fā)展。但是，由于機(jī)車信號(hào)的工作環(huán)境是十分惡劣的，機(jī)車信號(hào)的應(yīng)該更多地考慮容錯(cuò)技術(shù)。

1　概述

隨著既有線提速和高速鐵路和客運(yùn)專線的建設(shè)，列車運(yùn)行速度越來(lái)越高，對(duì)機(jī)車信號(hào)的要求也越來(lái)越高，機(jī)車信號(hào)的地位也不斷提高。鐵路新《技規(guī)》明確規(guī)定:“作為行車憑證的機(jī)車信號(hào)為主體機(jī)車信號(hào)，是由車載信號(hào)和地面信號(hào)設(shè)備共同構(gòu)成的系統(tǒng)，必須符合故障導(dǎo)向安全原則，車載設(shè)備應(yīng)具有運(yùn)行數(shù)據(jù)記錄的功能;地面信號(hào)設(shè)備應(yīng)能提供正確信息?！敝黧w化機(jī)車信號(hào)就是能夠滿足主體機(jī)車信號(hào)要求的機(jī)車信號(hào)系統(tǒng)。主體機(jī)車信號(hào)將徹底改變以往機(jī)車信號(hào)只能作為輔助信號(hào)，簡(jiǎn)單地復(fù)示地面信號(hào)機(jī)顯示的地位。

2　主體機(jī)車信號(hào)的組成與功能

主體化機(jī)車信號(hào)是一個(gè)系統(tǒng)工程，是由車載設(shè)備(機(jī)車信號(hào))和傳輸通道(軌道電路)構(gòu)成的一個(gè)完整的系統(tǒng)。傳輸通道(軌道電路)保證傳遞信息的準(zhǔn)確性、連續(xù)性、唯一性;保證傳遞功率的可靠性，為接收設(shè)備創(chuàng)造良好的接收環(huán)境。車載保證譯碼的正確性，在惡劣環(huán)境下工作的高可靠性，各種信息的記錄分析功能，以及故障導(dǎo)向安全的性能。

3　主體機(jī)車信號(hào)安全冗余系統(tǒng)

原先的機(jī)車信號(hào)一般是作為行車的輔助信號(hào)使用的。隨著我國(guó)鐵路的跨越式發(fā)展，列車運(yùn)行速度的提高，機(jī)車信號(hào)已經(jīng)不再作為簡(jiǎn)單的輔助信號(hào)，而逐漸發(fā)展成為控指揮列車運(yùn)行的主體信號(hào)。但是由于機(jī)車信號(hào)的工作環(huán)境十分惡劣，為了保證機(jī)車信號(hào)的安全性、可靠性，我國(guó)目前使用主體機(jī)車信號(hào)系統(tǒng)應(yīng)用了多項(xiàng)容錯(cuò)冗余技術(shù)。

3.1　雙套主機(jī)板熱備冗余結(jié)構(gòu)

為了保證系統(tǒng)工作的安全性、可靠性，機(jī)車信號(hào)的主機(jī)板采用了雙套熱備工作方式的冗余結(jié)構(gòu)。

3.2　DSP二取二容錯(cuò)安全結(jié)構(gòu)

每一個(gè)仲裁微處理器對(duì)兩路譯碼輸出結(jié)果按照仲裁原則進(jìn)行碼型判決，兩路仲裁微處理器通過(guò)串口對(duì)各自仲裁的結(jié)果進(jìn)行比較，當(dāng)結(jié)果一致時(shí)，控制輸出。如輸出結(jié)果確實(shí)不一致，則禁止輸出，并立即退出工作狀態(tài)。此時(shí)認(rèn)定這一塊主機(jī)板發(fā)生故障，主機(jī)切換到熱備板工作輸出。

3.3 具有自檢測(cè)功能的雙套傳感器

機(jī)車信號(hào)線圈安裝在機(jī)車的走行部位，受損壞的幾率很高，所以對(duì)傳感器的冗余設(shè)計(jì)十分必要。

每只傳感器都有2套主繞組和1套副繞組(檢測(cè)線圈)。左、右兩端I線圈串聯(lián)使用，作為I路隔離放大的輸入;左、右兩端II線圈串聯(lián)使用，作為II路隔離放大的輸入。左，右兩端III線圈串聯(lián)作為自檢測(cè)信號(hào)互感線圈。在主機(jī)運(yùn)行過(guò)程中，控制CPU不間斷的發(fā)出自檢測(cè)信號(hào)，通過(guò)傳感器本身的磁棒感應(yīng)到2套主繞組，每套主繞組均接收軌道電路信號(hào)和自檢測(cè)信號(hào)，各自與主機(jī)的DSP子系統(tǒng)構(gòu)成獨(dú)立的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

兩套主CPU板在解碼時(shí)首先從疊加的信號(hào)中分離出自檢測(cè)信號(hào)和軌道電路信號(hào)，當(dāng)檢測(cè)到正確的自檢測(cè)信號(hào)時(shí)，表明I、II路線圈工作正常，分析CPU板使用I路軌道電路信號(hào)作為輸入。一旦I路自檢測(cè)信號(hào)不存在，說(shuō)明該路線圈故障，分析CPU板即實(shí)施不間斷熱切換，選擇II路的軌道電路信號(hào)作為輸入，同時(shí)給出故障信息，以備查詢、修復(fù)。

如果由于自檢測(cè)線圈自身的故障或自檢測(cè)信號(hào)因故未發(fā)送出，那么3個(gè)分析CPU板在未檢測(cè)到自檢測(cè)信號(hào)的情況下，對(duì)各自A/D轉(zhuǎn)換器的兩個(gè)通道的采樣信號(hào)進(jìn)行分析判別，如果兩路信號(hào)都滿足要求，任選其中一路作為輸入信號(hào);若其中一路因故障無(wú)信號(hào)輸入或信號(hào)特性不滿足要求，則分析CPU會(huì)選擇特性好的進(jìn)行運(yùn)算分析，從而確保了系統(tǒng)的可靠性與安全性。

4　結(jié)束語(yǔ)

主體化機(jī)車信號(hào)系統(tǒng)還應(yīng)用了一些其他的新技術(shù)，如多種的總線技術(shù)、新型顯示器、新型電源等。正是由于這些新技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了具有高可靠性和高安全性的主體化機(jī)車信號(hào)，才使得機(jī)車信號(hào)成為主體化信號(hào)成為了可能。

參考文獻(xiàn):

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第4篇：容錯(cuò)技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞性能對(duì)比感知器BP網(wǎng)絡(luò)霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)字符識(shí)別

1引言

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在人類對(duì)其大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)理解的基礎(chǔ)上人工構(gòu)造的能夠?qū)崿F(xiàn)某種功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 它是理論化的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，是基于模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立的一種信息處理系統(tǒng)。因其自組織、自學(xué)習(xí)能力以及具有信息的分布式存儲(chǔ)和并行處理，信息存儲(chǔ)與處理的合一等特點(diǎn)得到了廣泛的關(guān)注，已經(jīng)發(fā)展了上百種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

一般來(lái)說(shuō)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從結(jié)構(gòu)上可分為兩種:前向網(wǎng)絡(luò)和反饋網(wǎng)絡(luò)。典型的前向網(wǎng)絡(luò)有單層感知器、BP網(wǎng)絡(luò)等，反饋網(wǎng)絡(luò)有霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)等[1]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、信號(hào)處理、專家系統(tǒng)、優(yōu)化組合、智能控制等各個(gè)方面，其中采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別具有一些傳統(tǒng)技術(shù)所沒(méi)有的優(yōu)點(diǎn):良好的容錯(cuò)能力[2j、分類能力、并行處理能力和自學(xué)習(xí)能力，并且其運(yùn)行速度快，自適應(yīng)性能好，具有較高的分辨率。單層感知器、BP網(wǎng)絡(luò)和霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)均可以用于字符識(shí)別。

本文通過(guò)具體采用感知器網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)和霍普菲爾德反饋網(wǎng)絡(luò)對(duì)26個(gè)英文字母進(jìn)行識(shí)別的應(yīng)用，通過(guò)實(shí)驗(yàn)給出各自的識(shí)別出錯(cuò)率，通過(guò)比較，可以看出這3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別能力以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)。

2 字符識(shí)別問(wèn)題描述與網(wǎng)絡(luò)識(shí)別前的預(yù)處理

字符識(shí)別在現(xiàn)代日常生活的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，比如車輛牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)[3，4]，手寫識(shí)別系統(tǒng)[5]，辦公自動(dòng)化等等[6]。畢業(yè)論文 本文采用單層感知器、BP網(wǎng)絡(luò)和霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)對(duì)26個(gè)英文字母進(jìn)行識(shí)別。首先將待識(shí)別的26個(gè)字母中的每一個(gè)字母都通過(guò)長(zhǎng)和寬分別為7×5的方格進(jìn)行數(shù)字化處理，并用一個(gè)向量表示。其相應(yīng)有數(shù)據(jù)的位置置為1，其他位置置為O。圖1給出了字母A、B和C的數(shù)字化過(guò)程，其中最左邊的為字母A的數(shù)字化處理結(jié)果所得對(duì)應(yīng)的向量為:IetterA~「00100010100101010001111111000110001〕’，由此可得每個(gè)字母由35個(gè)元素組成一個(gè)向量。由26個(gè)標(biāo)準(zhǔn)字母組成的輸人向量被定義為一個(gè)輸人向量矩陣alphabet，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本輸人為一個(gè)35×26的矩陣。其中alphabet=[letterA，letterB，lettere，……letterZj。網(wǎng)絡(luò)樣本輸出需要一個(gè)對(duì)26個(gè)輸人字母進(jìn)行區(qū)分輸出向量，對(duì)于任意一個(gè)輸人字母，網(wǎng)絡(luò)輸出在字母對(duì)應(yīng)的順序位置上的值為1，其余為O，即網(wǎng)絡(luò)輸出矩陣為對(duì)角線上為1的26×26的單位陣，定義target=eye(26)。

本文共有兩類這樣的數(shù)據(jù)作為輸人:一類是理想的標(biāo)準(zhǔn)輸人信號(hào);另一類是在標(biāo)準(zhǔn)輸人信號(hào)中加上用MATLAB工具箱里的噪聲信號(hào)，即randn函數(shù)。

3 識(shí)別字符的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及其實(shí)驗(yàn)分析

3.1單層感知器的設(shè)計(jì)及其識(shí)別效果

選取網(wǎng)絡(luò)35個(gè)輸人節(jié)點(diǎn)和26個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，設(shè)置目標(biāo)誤差為0.0001，最大訓(xùn)練次數(shù)為40。設(shè)計(jì)出的網(wǎng)絡(luò)使輸出矢量在正確的位置上輸出為1，在其他位置上輸出為O。醫(yī)學(xué)論文 首先用理想輸人信號(hào)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，得到無(wú)噪聲訓(xùn)練結(jié)果，然后用兩組標(biāo)準(zhǔn)輸入矢量加上兩組帶有隨機(jī)噪聲的輸人矢量訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，這樣可以保證網(wǎng)絡(luò)同時(shí)具有對(duì)理想輸人和噪聲輸人分類的能力。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完后，為保證網(wǎng)絡(luò)能準(zhǔn)確無(wú)誤地識(shí)別出理想的字符，再用無(wú)噪聲的標(biāo)準(zhǔn)輸入訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，最終得到有能力識(shí)別帶有噪聲輸人的網(wǎng)絡(luò)。下一步是對(duì)所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行性能測(cè)試:給網(wǎng)絡(luò)輸人任意字母，并在其上加人具有平均值從。~0.2的噪聲，隨機(jī)產(chǎn)生100個(gè)輸人矢量，分別對(duì)上述兩種網(wǎng)絡(luò)的字母識(shí)別出錯(cuò)率進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖2所示。其中縱坐標(biāo)所表示的識(shí)別出錯(cuò)率是將實(shí)際輸出減去期望輸出所得的輸出矩陣中所有元素的絕對(duì)值和的一半再除以26得到的;虛線代表用無(wú)噪聲的標(biāo)準(zhǔn)輸人信號(hào)訓(xùn)練出網(wǎng)絡(luò)的出錯(cuò)率，實(shí)線代表用有噪聲訓(xùn)練出網(wǎng)絡(luò)的出錯(cuò)率。從圖中可以看出，無(wú)噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別時(shí)，當(dāng)字符一出現(xiàn)噪聲時(shí)，該網(wǎng)絡(luò)識(shí)別立刻出現(xiàn)錯(cuò)誤;當(dāng)噪聲均值超過(guò)0.02時(shí)，識(shí)別出錯(cuò)率急劇上升，其最大出錯(cuò)率達(dá)到21.5%。由此可見，無(wú)噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)識(shí)別幾乎沒(méi)有抗干擾能力。而有噪聲訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)具有一定的抗干擾能力，它在均值為。~0.06之間的噪聲環(huán)境下，能夠準(zhǔn)確無(wú)誤地識(shí)別;其最大識(shí)別出錯(cuò)率約為6.6%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于無(wú)噪聲訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)。

3.2BP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)及其識(shí)別效果

該網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法在文獻(xiàn)[lj中有詳細(xì)介紹。網(wǎng)絡(luò)具有35個(gè)輸人節(jié)點(diǎn)和26個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)。目標(biāo)誤差為0.0001，采用輸人在(0，l)范圍內(nèi)對(duì)數(shù)S型激活函數(shù)兩層109519/109519網(wǎng)絡(luò)，隱含層根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取10個(gè)神經(jīng)元。和單層感知器一樣，分別用理想輸人信號(hào)和帶有隨機(jī)噪聲的輸人訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，得到有噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和無(wú)噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。由于噪聲輸人矢量可能會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的1或o輸出不正確，或出現(xiàn)其他值，所以為了使網(wǎng)絡(luò)具有抗干擾能力，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后，再將其輸出經(jīng)過(guò)一層競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的處理，使網(wǎng)絡(luò)的輸出只在本列中的最大值的位t為1，保證在其他位置輸出為O，其中網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率加附加動(dòng)量法，在MATLAB工具箱中直接調(diào)用traingdx。在與單層感知器相同的測(cè)試條件下對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行性能測(cè)試，結(jié)果如圖3所示。其中虛線代表用無(wú)噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的出錯(cuò)率，實(shí)線代表用有噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的出錯(cuò)率。從圖中可以看出，在均值為o一0.12之間的噪聲環(huán)境下，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)都能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行識(shí)別。在0.12~0.15之間的噪聲環(huán)境下，由于噪聲幅度相對(duì)較小，待識(shí)別字符接近于理想字符，故無(wú)噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的出錯(cuò)率較有噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)略低。當(dāng)所加的噪聲均值超過(guò)。.15時(shí)，待識(shí)別字符在噪聲作用下不再接近于理想字符，無(wú)噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的出錯(cuò)率急劇上升，此時(shí)有噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的性能較優(yōu).

轉(zhuǎn)貼于 3.3離散型，霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)及其識(shí)別效果

此時(shí)網(wǎng)絡(luò)輸人節(jié)點(diǎn)數(shù)目與輸出神經(jīng)元的數(shù)目是相等的，有r=s=35，采用正交化的權(quán)值設(shè)計(jì)方法。在MATLAB工具箱中可直接調(diào)用函數(shù)newh叩.m。要注意的是，由于調(diào)用函數(shù)newhoP.m，需要將輸人信號(hào)中所有的。英語(yǔ)論文 變換為一1。如letterA~[一1一11~1-1一11一11一l一11一11一11一1一1一11111111一l一l一111一1一1一11〕’。設(shè)計(jì)離散型霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字符識(shí)別，只需要讓網(wǎng)絡(luò)記憶所要求的穩(wěn)定平衡點(diǎn)，即待識(shí)別的26個(gè)英文字母。故只需要用理想輸人信號(hào)來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)，我們進(jìn)行性能測(cè)試。給網(wǎng)絡(luò)輸入任意字母，并在其上加人具有平均值從。~0.5的噪聲，隨機(jī)產(chǎn)生100個(gè)輸人矢量，觀察字母識(shí)別出錯(cuò)率，結(jié)果如圖4所示。從圖中可以看出，在均值為0~0.33之間的噪聲環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行識(shí)別。在0.33~0.4之間的噪聲環(huán)境下，識(shí)別出錯(cuò)率不到1%，在0.4以上的噪聲環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出錯(cuò)率急劇上升，最高達(dá)到大約10%?？梢钥闯?，該網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定點(diǎn)的吸引域大約在0.3~。.4之間。當(dāng)噪聲均值在吸引域內(nèi)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字符識(shí)別時(shí)幾乎不出錯(cuò)，而當(dāng)噪聲均值超過(guò)吸引域時(shí)，網(wǎng)絡(luò)出錯(cuò)率急劇上升。

4結(jié)論

本文設(shè)計(jì)了3種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)26個(gè)英文字母進(jìn)行了識(shí)別?？梢钥闯?，這3種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均能有效地進(jìn)行字符識(shí)別，并且識(shí)別速度快，自適應(yīng)性能好，分辨率較高。由圖2和圖3可以看出，單層感知器的有噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)在均值為O~0.06之間的噪聲環(huán)境下可以準(zhǔn)確無(wú)誤的識(shí)別，而有噪聲訓(xùn)練的BP網(wǎng)絡(luò)可以在o~0.12之間的噪聲環(huán)境下準(zhǔn)確無(wú)誤的識(shí)別，故BP絡(luò)網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)性比單層感知器的容錯(cuò)性好;此外，噪聲達(dá)到0.2時(shí)，單層感知器的有噪聲訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別出錯(cuò)率為6.6%，而有噪聲訓(xùn)練的BP網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別出錯(cuò)率為2.1%，故BP網(wǎng)絡(luò)比單層感知器識(shí)別能力強(qiáng)。另外，由圖2、圖3和圖4可以看出，這3種網(wǎng)絡(luò)中霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)識(shí)別率最高，它在噪聲為0.33以前幾乎不會(huì)出錯(cuò)，BP網(wǎng)絡(luò)次之，感知器最差。

通過(guò)設(shè)計(jì)、應(yīng)用與性能對(duì)比，我們可得單層感知器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法都很簡(jiǎn)單，訓(xùn)練時(shí)間短，但識(shí)別出錯(cuò)率較高，容錯(cuò)性也較差。BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法比單層感知器結(jié)構(gòu)稍復(fù)雜，但其識(shí)別率和容錯(cuò)性都較好?；羝辗茽柕戮W(wǎng)絡(luò)具有設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單且容錯(cuò)性最好的雙重優(yōu)點(diǎn)。因此，我們應(yīng)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)以及實(shí)際要求來(lái)選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別。 參考文獻(xiàn)

[1]叢爽.面向MATLAB工具箱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用「M.合肥:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社，2003.

[2]武強(qiáng)，童學(xué)鋒，季雋.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字字符識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)工程，2003，29(14):112一113.

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第5篇：容錯(cuò)技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞：電力調(diào)度 自動(dòng)化系統(tǒng) 方案

1.引言

電力系統(tǒng)調(diào)度控制的基本任務(wù)在于保證系統(tǒng)的安全運(yùn)行，以質(zhì)量合格的電能滿足用戶用電的需要，并使發(fā)電成本為最低。傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)調(diào)度控制中心需要采集和處理的數(shù)據(jù)數(shù)量多，實(shí)時(shí)性差，已無(wú)法滿足要求。特別是在事故情況下，喪失時(shí)機(jī)可能就會(huì)造成極大的危害?？茖W(xué)技術(shù)的發(fā)展為調(diào)度自動(dòng)化提供了有力的支持，使用電子計(jì)算機(jī)對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)視和控制實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)，調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)收集、處理電網(wǎng)運(yùn)行實(shí)時(shí)信息，通過(guò)人機(jī)聯(lián)系系統(tǒng)把電網(wǎng)運(yùn)行狀況集中而有選擇的顯示出來(lái)進(jìn)行監(jiān)控。運(yùn)行人員可借此統(tǒng)觀全局，集中全力指揮全網(wǎng)安全、經(jīng)濟(jì)和優(yōu)質(zhì)運(yùn)行。

2. 電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)方案框架

電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)目標(biāo)在于提高電網(wǎng)安全運(yùn)行水平，提高故障恢復(fù)能力、切實(shí)減少損失。調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)應(yīng)使其具有數(shù)據(jù)采集和監(jiān)視、控制(SCADA)的功能，但在具體實(shí)施過(guò)程中應(yīng)根據(jù)調(diào)度職責(zé)范圍、調(diào)度自動(dòng)化現(xiàn)狀、基礎(chǔ)設(shè)備自動(dòng)化條件，按照由低至高的、由易到難的原則恰當(dāng)確定總體功能。

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)開放的全組態(tài)的調(diào)度綜合自動(dòng)化系統(tǒng)，不但使畫面，后臺(tái)語(yǔ)言具有可組態(tài)性，而且使數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)也具有可組態(tài)性，實(shí)現(xiàn)以上能力的根本原因在于系統(tǒng)抽象了設(shè)備通道和通訊規(guī)約層次，具體實(shí)現(xiàn)框架如下圖所示：

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)基于用戶的要求構(gòu)造滿意的人機(jī)界面，常用的構(gòu)造人機(jī)界面的美工工具都具有動(dòng)畫屬性，包括“顏色、大小、位置、文本、角度、閃爍、隱藏”等屬性，這些屬性可以簡(jiǎn)單地與以監(jiān)控變量或內(nèi)存變量為參數(shù)的表達(dá)式連接，系統(tǒng)提供高效的畫面刷新機(jī)制，保證圖形元素屬性隨變量表達(dá)式屬性的變化而變化；系統(tǒng)提供獨(dú)立功能的控件用于顯示系統(tǒng)的報(bào)警信息，曲線棒圖等，這些控件也可以以某種單位與監(jiān)控點(diǎn)變量或表達(dá)式及其歷史數(shù)據(jù)庫(kù)連接，完成有關(guān)的查詢和顯示功能。系統(tǒng)的基本圖形元素、控件等還可形成滿意的人機(jī)界面，達(dá)到對(duì)RTU、智能儀表、板卡以及程序流程等的控制，可以達(dá)到采用通用語(yǔ)言編程的效果和滿意程度。

3.SCADA系統(tǒng)可靠性提升措施

為了提高系統(tǒng)的可靠性，自動(dòng)化系統(tǒng)主站網(wǎng)絡(luò)采用以太網(wǎng)結(jié)構(gòu)、主機(jī)工作站、前置機(jī)和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器均通過(guò)各自所配網(wǎng)卡的RJ-45插座連至網(wǎng)絡(luò)集線器（HUB）上，雙機(jī)切換柜分別與兩臺(tái)前置機(jī)中的多口智能接口相連，MODEM與雙機(jī)切換柜線中一對(duì)一相連，具體提升措施如下：

(1)網(wǎng)絡(luò)形式多種多樣，如EtherNet、FDDI或ATM等都可使用。

(2)單網(wǎng)、雙網(wǎng)、低速網(wǎng)、高速網(wǎng)可以任意方式進(jìn)行組合。系統(tǒng)支持靈活的網(wǎng)絡(luò)配置，可以是單低速網(wǎng)、單高速網(wǎng)，可以是低速和高速雙網(wǎng)混用，也可以是雙高速網(wǎng)。

(3)采取網(wǎng)絡(luò)冗余熱備份。系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)上都傳輸有用數(shù)據(jù)，并且兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)流量保持動(dòng)態(tài)平衡。當(dāng)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)工作不正常時(shí)，系統(tǒng)將自動(dòng)地通過(guò)另一網(wǎng)絡(luò)傳輸所有數(shù)據(jù)。當(dāng)故障網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)正常時(shí)，雙網(wǎng)絡(luò)將自動(dòng)恢復(fù)到流量的動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)。從嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，此系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)切換實(shí)際上是網(wǎng)絡(luò)傳輸功能的彈性伸縮，網(wǎng)絡(luò)本身對(duì)系統(tǒng)是透明的，雙網(wǎng)絡(luò)并無(wú)主、備之分。

(4)支持標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)接口，可以方便地與其它系統(tǒng)如MIS等進(jìn)行互聯(lián)。

(5)易于與上級(jí)或下級(jí)調(diào)度組成廣域網(wǎng)，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交換，支持遠(yuǎn)程調(diào)試。

在數(shù)據(jù)庫(kù)連接技術(shù)方面，SCADA系統(tǒng)也采取相關(guān)措施，主要體現(xiàn)在如下四個(gè)方面：

(1)支持組態(tài)地將系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)按用戶指定的周期或事件產(chǎn)生觸發(fā)刷新用戶指定的外部實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。

(2)支持直接讀寫指定數(shù)據(jù)庫(kù)記錄的字段數(shù)據(jù)，并具備將該數(shù)據(jù)與該系統(tǒng)組態(tài)定義的變量對(duì)應(yīng)連接的能力，這使得該系統(tǒng)可以通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)與其它任何支持?jǐn)?shù)據(jù)訪問(wèn)的應(yīng)用程序?qū)崟r(shí)交換信息。

(3)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)SQL語(yǔ)句完成外部數(shù)據(jù)庫(kù)的一般維護(hù)操作，如建表、刪除表、插入、修改和刪除記錄。

(4)通過(guò)后臺(tái)API的方式，將電力自動(dòng)化系統(tǒng)中的常用的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢工作打包，用戶無(wú)需編寫有關(guān)SQL語(yǔ)句，只要簡(jiǎn)單地提供符合常規(guī)應(yīng)用習(xí)慣的參數(shù)即可完成復(fù)雜的歷史數(shù)據(jù)庫(kù)查詢和瀏覽工作。

4. 系統(tǒng)性能指標(biāo)提升措施

(1)系統(tǒng)采取冗余容錯(cuò)結(jié)構(gòu)：雙網(wǎng)絡(luò)、雙服務(wù)器、雙前置機(jī)及雙通道的冗余容錯(cuò)模型

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)雙網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)是真正的熱備用，雙網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行時(shí)，主、備網(wǎng)絡(luò)同時(shí)都傳送有用系統(tǒng)數(shù)據(jù)，雙網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)流量保持動(dòng)態(tài)的平衡。

系統(tǒng)采取雙服務(wù)器方式，當(dāng)系統(tǒng)配置了主備服務(wù)器后，每個(gè)客戶端同時(shí)與兩個(gè)服務(wù)器連接，并向兩個(gè)服務(wù)器發(fā)送信息，服務(wù)器控制程序自動(dòng)檢測(cè)客戶端與服務(wù)器的連接模式，以確保唯一的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，或?qū)⒂嘘P(guān)信息轉(zhuǎn)發(fā)到感興趣的客戶端。同時(shí)客戶端也自動(dòng)檢測(cè)服務(wù)器的狀態(tài)。

系統(tǒng)采取雙前置機(jī)方式：①基于485總線方式的雙機(jī)切換；②基于NportServer的雙機(jī)切換；③用戶自定義方式的雙機(jī)切換。

系統(tǒng)采取雙通道方式：①系統(tǒng)采取以通道的方式與RTU等采集設(shè)備進(jìn)行連接。②系統(tǒng)支持自動(dòng)主備通道切換，不支持手動(dòng)切換，并且是采用冷備用原理。當(dāng)主通道在傳輸數(shù)據(jù)時(shí)，備用通道不采集數(shù)據(jù)。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到主通道連接出現(xiàn)故障或者誤碼率過(guò)高，則自動(dòng)啟動(dòng)備用通道采集數(shù)據(jù)，并將停止主通道的采集，此時(shí)主通道的地位轉(zhuǎn)變?yōu)閭溆猛ǖ?，原備用通道變?yōu)橹魍ǖ啦荒苤匦陆庸軘?shù)據(jù)的采集工作，除非當(dāng)前的主通道出現(xiàn)故障。

(2)系統(tǒng)采取的網(wǎng)絡(luò)通訊結(jié)構(gòu)

①采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通訊模型主動(dòng)傳輸系統(tǒng)改變的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)項(xiàng)的改變有以下三種可能：從通道采集數(shù)據(jù)改變實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)；運(yùn)行后臺(tái)語(yǔ)言實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)；從網(wǎng)絡(luò)其它節(jié)點(diǎn)傳遞來(lái)改變實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。

②采用客戶/服務(wù)器查詢方式，在網(wǎng)絡(luò)中傳遞歷史數(shù)據(jù)和進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)恢復(fù)。

系統(tǒng)對(duì)歷史數(shù)據(jù)采用客戶/服務(wù)器方式，在實(shí)際應(yīng)用中，如對(duì)SOE的查詢、對(duì)歷史曲線的查詢等操作中，一般是用戶提交查詢條件，由系統(tǒng)將有關(guān)查詢條件變?yōu)檫B接的歷史數(shù)據(jù)庫(kù)能夠接受的標(biāo)準(zhǔn)或非標(biāo)準(zhǔn)SQL語(yǔ)句，提交給數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，從歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢得到滿足有關(guān)條件的查詢結(jié)果集，數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器將該結(jié)果集通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳遞給查詢的計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)根據(jù)接收到的查詢結(jié)果，將它轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩羧菀桌斫獾姆绞?，如曲線、報(bào)表等顯示出來(lái)。

系統(tǒng)利用網(wǎng)絡(luò)協(xié)議實(shí)現(xiàn)方便的容錯(cuò)系統(tǒng)模型，在該模型中，運(yùn)行系統(tǒng)采用總線方式或通過(guò)專門的切換裝置與連接的RTU或其它智能數(shù)據(jù)采集設(shè)備連接，當(dāng)主系統(tǒng)出現(xiàn)故障或通道出現(xiàn)故障時(shí)，備用系統(tǒng)將自動(dòng)或手動(dòng)獲得控制權(quán)，保證系統(tǒng)正常運(yùn)行。如下圖所示：

(3)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架的有效擴(kuò)充

①架設(shè)遠(yuǎn)程工作站

正常情況下所有計(jì)算機(jī)都是通過(guò)各自所配置的10—100M網(wǎng)卡連至集線器上，傳輸媒質(zhì)選擇的是8芯雙絞線，這樣的組網(wǎng)如果在兩座比較分散的建筑物之間(線距1.5km以上)，則信號(hào)的抗干擾能力、準(zhǔn)確度、保密能力都會(huì)大為下降，對(duì)準(zhǔn)確度、實(shí)時(shí)性要求較高的工作站來(lái)講，也就是說(shuō)必須架設(shè)能滿足的遠(yuǎn)程工作站，以解決距離服務(wù)器較遠(yuǎn)部門和系統(tǒng)的連網(wǎng)問(wèn)題。

②架設(shè)移動(dòng)工作站

移動(dòng)工作站的性質(zhì)和遠(yuǎn)程工作有相似之處，而且有可移動(dòng)性，其架設(shè)更有必要性。系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)、通道及遠(yuǎn)端接口都進(jìn)行定期測(cè)試，傳統(tǒng)的測(cè)試方法是部分人員在現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量數(shù)據(jù)、計(jì)算結(jié)果，后臺(tái)人員電話核對(duì)顯示值和測(cè)試值，這樣在準(zhǔn)確性、及時(shí)性方面會(huì)受到很大影響，如果攜帶移動(dòng)工作站至現(xiàn)場(chǎng)，在測(cè)試時(shí)由移動(dòng)站向后臺(tái)服務(wù)器請(qǐng)求數(shù)據(jù)與所測(cè)數(shù)據(jù)核對(duì)，準(zhǔn)確度可得到較好的保障，其靈活性、實(shí)時(shí)性也非人眼可比。從移動(dòng)站直接觀測(cè)后臺(tái)數(shù)據(jù)的同時(shí)，可以通過(guò)RTU的RS—232接口觀察輸出數(shù)據(jù)，并能直接進(jìn)行遙控、遙測(cè)實(shí)驗(yàn)。

管理人員外出時(shí)，如果攜帶移動(dòng)工作站，只要撥號(hào)和中心站連接，就可以方便的查看電網(wǎng)信息，了解系統(tǒng)情況。

③實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程維護(hù)

在傳統(tǒng)情況下，當(dāng)客戶的軟硬件系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，通常需要廠家技術(shù)人員到現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)，這種維護(hù)方式實(shí)時(shí)性差、效率低，還會(huì)造成用戶停機(jī)過(guò)長(zhǎng)，可能造成很大損失。計(jì)算機(jī)遠(yuǎn)程維護(hù)系統(tǒng)通過(guò)傳輸媒質(zhì)和中心站連接，技術(shù)人員從自己的維護(hù)工作站對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)的故障點(diǎn)進(jìn)行分析判斷，實(shí)現(xiàn)異地在線調(diào)試、修改和升級(jí)；同時(shí)還能進(jìn)行目錄查看、文件圖像傳輸、實(shí)時(shí)語(yǔ)言對(duì)話。

5. 結(jié)束語(yǔ)

論文重點(diǎn)關(guān)注電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)性能、可靠性的提升，提出了相關(guān)針對(duì)性措施，有助于切實(shí)提高電網(wǎng)安全運(yùn)行水平，提高處理事故能力，減少停電損失，具有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用參考價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1]盛壽麟主編《電力系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控原理》中國(guó)電力出版社1997

[2] 《電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)實(shí)用化要求》(試行)

[3] 《縣級(jí)電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化功能規(guī)范》DL/T635-1997

第6篇：容錯(cuò)技術(shù)論文范文

    1 故障診斷技術(shù)的發(fā)展[1]

    故障診斷(FD)始于(機(jī)械)設(shè)備故障診斷,其全名是狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷(CMFD)。它包含兩方面內(nèi)容:一是對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè);二是在發(fā)現(xiàn)異常情況后對(duì)設(shè)備的故障進(jìn)行分析、診斷。故障診斷技術(shù)是一門交叉學(xué)科,融合了現(xiàn)代控制理論、信號(hào)處理、模式識(shí)別、最優(yōu)化方法、決策論、人工智能等,為解決復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷問(wèn)題提供了強(qiáng)有力的理論基礎(chǔ),同時(shí)實(shí)現(xiàn)了故障診斷技術(shù)的實(shí)用化;近二十年來(lái),由于技術(shù)進(jìn)步與市場(chǎng)需求的雙重驅(qū)動(dòng),故障診斷技術(shù)得到了快速發(fā)展,已在航空航天、核反應(yīng)堆、電廠、鋼鐵、化工等行業(yè)得到了成功應(yīng)用,取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益;從故障診斷技術(shù)誕生起,國(guó)際自動(dòng)控制界就給予了高度重視。

    以運(yùn)動(dòng)機(jī)械的振動(dòng)檢測(cè)為中心,輔助以溫度、壓力、位移、轉(zhuǎn)速和電流等各種參數(shù)的采集,從而對(duì)鋼鐵冶煉中的各種大型傳動(dòng)設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行分析和判斷,從而達(dá)到故障診斷的目的。

    2 故障診斷的主要理論和方法[2-3]

    1971年Beard 發(fā)表的博士論文以及Mehra和Peschon發(fā)表的論文標(biāo)志著故障診斷這門交叉學(xué)科的誕生。發(fā)展至今已有30多年的發(fā)展歷史,但作為一門綜合性新學(xué)科——故障診斷學(xué)——還是近些年發(fā)展起來(lái)的。從不同的角度出發(fā)有多種故障診斷分類方法,這些方法各有特點(diǎn),但從學(xué)科整體可歸納以下幾類方法。

    1) 基于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的診斷方法:該方法以系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ),以現(xiàn)代控制理論和現(xiàn)代優(yōu)化方法為指導(dǎo),利用Luenberger觀測(cè)器 、等價(jià)空間方程、Kalman濾波器、參數(shù)模型估計(jì)與辨識(shí)等方法產(chǎn)生殘差,然后基于某種準(zhǔn)則或閥值對(duì)殘差進(jìn)行分析與評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)故障診斷。該方法要求與控制系統(tǒng)緊急結(jié)合,是實(shí)現(xiàn)監(jiān)控、容錯(cuò)控制、系統(tǒng)修復(fù)與重構(gòu)等的前提、得到了高度重視,但是這種方法過(guò)于依賴系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的精確性,對(duì)于非線性高耦合等難以建立數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)起來(lái)較困難。如狀態(tài)估計(jì)診斷法、參數(shù)估計(jì)診斷法、一致性檢查診斷法等。

    2) 基于系統(tǒng)輸入輸出信號(hào)處理的診斷方法:通過(guò)某種信息處理和特征提取方法來(lái)進(jìn)行故障診斷,應(yīng)用較多的有各種譜分析方法、時(shí)間序列特征提取方法、自適應(yīng)信號(hào)處理方法等。這種方法不需要對(duì)象的準(zhǔn)備模型,因此適應(yīng)性強(qiáng)。這類診斷方法有基于小波變換的診斷方法、基于輸出信號(hào)處理的診斷方法、基于時(shí)間序列特征提取的診斷方法?；谛畔⑷诤系脑\斷方法等。

    3) 基于人工智能的診斷方法:基于建模處理和信號(hào)處理的診斷技術(shù)正發(fā)展為基于知識(shí)處理的智能診斷技術(shù)。人工智能最為控制領(lǐng)域最前沿的學(xué)科,在故障診斷中已得到成功的應(yīng)用。對(duì)于那些沒(méi)有精確數(shù)學(xué)模型或者很難建立數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜大系統(tǒng),人工智能的方法有其與生俱來(lái)的優(yōu)勢(shì)。基于專家系統(tǒng)的智能診斷技術(shù)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷技術(shù)與基于模糊邏輯的診斷方法已成為解決復(fù)雜大系統(tǒng)故障診斷的首選方法,有很高的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景。這類智能診斷方法有基于專家系統(tǒng)的智能診斷技術(shù)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷技術(shù)、基于模糊邏輯的診斷方法、基于故障樹分析的診斷方法等。

    4) 其它診斷方法:其它診斷方法有模式識(shí)別診斷方法、定性模型診斷方法以及基于灰色系統(tǒng)理論的診斷方法等。另外還包括前述方法之間互相耦合、互補(bǔ)不足而形成的一些混合診斷方法。

    3 鋼鐵行業(yè)中故障診斷技術(shù)的應(yīng)用[4-6]

    鋼鐵行業(yè)中的主要機(jī)械設(shè)備是各種傳動(dòng)設(shè)備和液壓設(shè)備,如軋機(jī)、傳送帶、各種風(fēng)機(jī)等。它們的工作狀況決定了生產(chǎn)效率和鋼鐵冶煉的質(zhì)量,對(duì)這些設(shè)備狀態(tài)的在線檢測(cè),能夠及時(shí)、準(zhǔn)確的檢測(cè)出生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀況,并給出相應(yīng)的操作和建議。因此建立相應(yīng)的故障診斷系統(tǒng)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行特別重要。于是針對(duì)鋼鐵行業(yè)特殊的機(jī)械環(huán)境(多傳動(dòng)設(shè)備和液壓設(shè)備),相應(yīng)的故障診斷系統(tǒng)也必須以這些設(shè)備的特點(diǎn)而建立。主要原理是以運(yùn)動(dòng)機(jī)械的振動(dòng)參量檢測(cè)為中心,輔助以溫度、壓力、位移、轉(zhuǎn)速和電流等各種參數(shù)的采集,從而對(duì)這些大型傳動(dòng)設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行分析和判斷,再進(jìn)行相應(yīng)的處理。整套故障診斷系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集單元、檢測(cè)元件、數(shù)據(jù)通訊單元以及專業(yè)開發(fā)軟件組成。此系統(tǒng)既可單獨(dú)工作,又可和DCS或PLC組成分散式故障診斷系統(tǒng)對(duì)所遇生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控和故障診斷。整個(gè)系統(tǒng)的工作流程圖如圖1所示。

    機(jī)械振動(dòng)是普遍存在工程實(shí)際中,這種振動(dòng)往往會(huì)影響其工作精度,加劇及其的磨損,加速疲勞損壞;同時(shí)由于磨損的增加和疲勞損壞的產(chǎn)生又會(huì)加劇機(jī)械設(shè)備的振動(dòng),形成一個(gè)惡性循環(huán),直至設(shè)備發(fā)生故障,導(dǎo)致系統(tǒng)癱瘓、損壞。同時(shí)機(jī)械設(shè)備的工作環(huán)境也是造成機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障主要原因之一,因此,根據(jù)對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)和工作環(huán)境溫度、濕度的測(cè)量和分析,不用停機(jī)和解體方式,就可以對(duì)機(jī)械的惡劣程度和故障性質(zhì)有所了解。同時(shí)根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)建立相應(yīng)的處理機(jī)制庫(kù),從而針對(duì)不同的故障做出相應(yīng)的診斷和處理。整個(gè)處理過(guò)程如下:

    1)傳感器采集設(shè)備工作狀態(tài)信號(hào)。如各種傳動(dòng)裝置的振動(dòng)信號(hào)、溫度信號(hào)、液壓裝置的壓力、流量和功率信號(hào)等。

    2)特征信號(hào)提取。將各種傳感器采集信號(hào)進(jìn)行信號(hào)分類,刷選出相應(yīng)的傳感器信號(hào),如振動(dòng)傳感器采集的文振動(dòng)強(qiáng)度信號(hào)、壓力傳感器采集的壓力信號(hào)等。

    3)對(duì)特征信號(hào)處理。對(duì)傳感器采集的特征信號(hào)進(jìn)行濾波、放大等處理,提取出相應(yīng)的特征信號(hào)。

    4)對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行故障診斷。將提取的特征信號(hào)進(jìn)行判斷處理,選擇相應(yīng)的故障方法(如小波變換法),分析故障類型和設(shè)備狀態(tài),然后查詢故障類型庫(kù),做出相應(yīng)的決策。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    建立在現(xiàn)代故障診斷技術(shù)上的鋼鐵冶煉設(shè)備故障診斷系統(tǒng),可對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線檢測(cè)、通過(guò)對(duì)其監(jiān)測(cè)信號(hào)的處理與分析,可真實(shí)地反映出設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和松動(dòng)磨損等情況的發(fā)展程度及趨勢(shì),為預(yù)防事故、科學(xué)合理安排檢修提供依據(jù),可以提高設(shè)備的利用效率,產(chǎn)生了很大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,對(duì)此類故障診斷系統(tǒng)的研究有很深遠(yuǎn)的意義。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 沈慶根,鄭水英.設(shè)備故障診斷[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2006.

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    [3] 李民中.狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)在煤礦大型機(jī)械設(shè)備上的應(yīng)用[J].煤礦機(jī)械,2006(03).

    [4] 傅其鳳,葛杏衛(wèi).基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷[J].煤礦機(jī)械,2006(04).

第7篇：容錯(cuò)技術(shù)論文范文

（國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410073）

摘 要：針對(duì)信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的發(fā)展趨勢(shì)和基礎(chǔ)合訓(xùn)類學(xué)員的任職需求，以提高學(xué)員的綜合實(shí)踐能力和激發(fā)學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣為目的，介紹基于AR.Drone四軸飛行器開展飛行器控制軟件的合訓(xùn)類本科畢業(yè)設(shè)計(jì)的探索實(shí)踐。

關(guān)鍵詞 ：基礎(chǔ)合訓(xùn)；本科畢業(yè)設(shè)計(jì)；四軸飛行器；AR.Drone

第一作者簡(jiǎn)介：徐建軍，男，講師，研究方向?yàn)檐浖こ?、程序分析、軟件容錯(cuò)，jianjun.xu@yeah.net。

0 引 言

畢業(yè)設(shè)計(jì)是高等院校培養(yǎng)高素質(zhì)綜合型人才的最后一個(gè)階段，也是學(xué)員在任職前經(jīng)歷的一個(gè)綜合性、實(shí)踐性很強(qiáng)的教學(xué)環(huán)節(jié)。在畢業(yè)設(shè)計(jì)過(guò)程中，學(xué)員在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，綜合運(yùn)用本科期間所學(xué)的專業(yè)知識(shí)和基本技能分析、研究和解決一個(gè)實(shí)際問(wèn)題，從而提高學(xué)員的實(shí)踐能力和綜合素質(zhì)，其質(zhì)量是衡量高等院校教育教學(xué)水平的一項(xiàng)重要指標(biāo)[1-2]。

基礎(chǔ)合訓(xùn)類學(xué)員的教學(xué)目標(biāo)是培養(yǎng)適應(yīng)軍隊(duì)現(xiàn)代化建設(shè)、打贏信息化戰(zhàn)爭(zhēng)需要的懂技術(shù)、會(huì) 管理、能指揮的高素質(zhì)初級(jí)指揮軍官。作為從院校走向部隊(duì)工作崗位的一個(gè)過(guò)渡，合訓(xùn)類本科畢業(yè)設(shè)計(jì)應(yīng)該反映作戰(zhàn)方法研究和工程技術(shù)研究的雙重特點(diǎn)[3-4]，題目要具有一定的應(yīng)用性和前瞻性，例如各種新型武器裝備在作戰(zhàn)應(yīng)用中的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題和直接需求[5-6]。

圍繞“院校教育向部隊(duì)靠攏”這個(gè)主題，針對(duì)如何適應(yīng)部隊(duì)未來(lái)信息化作戰(zhàn)需要以及如何培養(yǎng)學(xué)員實(shí)踐動(dòng)手能力和激發(fā)學(xué)習(xí)興趣等問(wèn)題，筆者所在教研室在AR.Drone四軸飛行器的基礎(chǔ)上開展了合訓(xùn)類本科畢業(yè)設(shè)計(jì)的探索，從選題、開題、指導(dǎo)、演示到答辯等整個(gè)環(huán)節(jié)采取了一系列措施。

1 AR.Drone飛行器和選題介紹

當(dāng)前，無(wú)人作戰(zhàn)平臺(tái)、自治系統(tǒng)在現(xiàn)代化戰(zhàn)爭(zhēng)中得到廣泛應(yīng)用，無(wú)人飛行器憑借成本低、適應(yīng)力強(qiáng)、出勤率高、零傷亡等特點(diǎn)成為現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的重要組成部分。無(wú)人飛行器如何完成作戰(zhàn)任務(wù)、如何進(jìn)行技術(shù)革新是現(xiàn)代軍人面臨的問(wèn)題。作為未來(lái)信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的主力軍，合訓(xùn)學(xué)員應(yīng)該了解、應(yīng)用、革新無(wú)人飛行器等新型武器裝備。

近兩年來(lái)，我們以 AR.Drone 四軸飛行器為平臺(tái)，開展面向無(wú)人飛行器控制軟件創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)的合訓(xùn)類本科畢業(yè)設(shè)計(jì)，旨在提高學(xué)員對(duì)信息化裝備的操控能力和技術(shù)革新能力，并了解信息化裝備戰(zhàn)斗力生成的一般模式和創(chuàng)新思維。

AR.Drone 是法國(guó) Parrot 公司開發(fā)的一款遙控四軸飛行器（如圖 1 所示），計(jì)算機(jī)、平板電腦和智能手機(jī)等設(shè)備可以通過(guò) Wi-Fi 網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。AR.Drone 有 4 個(gè)無(wú)刷內(nèi)轉(zhuǎn)馬達(dá)以及陀螺儀、加速度計(jì)、磁強(qiáng)計(jì)、超聲波等傳感器，配備兩個(gè)攝像頭，使用 ARM A8 CPU 和 Linux 操作系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送指令控制飛行器動(dòng)作以及獲取狀態(tài)、角度、海拔、速度等飛行數(shù)據(jù)和傳感器獲取的各種數(shù)據(jù)，尤為重要的是 AR.Drone 還提供豐富的二次開發(fā)接口和成熟的 SDK 開發(fā)環(huán)境。

在 AR.Drone 平臺(tái)上，我們圍繞飛行器控制軟件革新這個(gè)主題，結(jié)合現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)無(wú)人飛行器的應(yīng)用需求開展合訓(xùn)類本科畢業(yè)設(shè)計(jì)，已有選題如表1所示。由表1可知，這些畢業(yè)設(shè)計(jì)選題具有鮮明的軍事特色，可有效提高無(wú)人飛行器的軍事應(yīng)用價(jià)值和智能化水平，所涉及的技術(shù)內(nèi)容與本科階段學(xué)習(xí)的很多計(jì)算機(jī)專業(yè)課程密切相關(guān)（例如網(wǎng)絡(luò)、嵌入式設(shè)備、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、人工智能等），從而能夠進(jìn)一步深化與升華所學(xué)基礎(chǔ)理論和專業(yè)知識(shí)并提高學(xué)員的綜合實(shí)踐能力。

2 主要采取的措施

這些題目公布之后，立刻在學(xué)校合訓(xùn)類學(xué)員中引起很大反響，很多學(xué)員主動(dòng)要求參加四軸飛行器的畢業(yè)設(shè)計(jì)。但是合訓(xùn)類學(xué)員為了適應(yīng)第一任職的需要，本科學(xué)習(xí)期間在軍事指揮及體育訓(xùn)練方面花費(fèi)了很多時(shí)間，相比技術(shù)類學(xué)員而言，合訓(xùn)類學(xué)員在專業(yè)基礎(chǔ)和實(shí)踐能力上有所不足；合訓(xùn)類學(xué)員在畢業(yè)學(xué)期還面臨繁重的畢業(yè)聯(lián)考任務(wù)，從事畢業(yè)設(shè)計(jì)的時(shí)間和精力不能得到有效保障。

相比以前的畢業(yè)設(shè)計(jì)題目，這些題目的難度和工作量明顯增加。為保證完成質(zhì)量，我們從選題、開題、指導(dǎo)、成果演示、論文撰寫到答辯的整個(gè)過(guò)程都采取了一些針對(duì)性措施，取得了較好的效果。

2.1 選題和前期準(zhǔn)備

在擬定題目時(shí)，教研室組織相關(guān)指導(dǎo)教員集中討論，以技術(shù)專題形式給出一組有軍事應(yīng)用背景、難度適中的題目，而且要求指導(dǎo)教員清晰明了題目的主要工作量、技術(shù)路線和難點(diǎn)；然后，在教務(wù)統(tǒng)一組織下進(jìn)行畢業(yè)設(shè)計(jì)題目宣講，介紹題目的主要任務(wù)和所需的基礎(chǔ)知識(shí)等，使學(xué)員能夠針對(duì)自身情況進(jìn)行選題，并請(qǐng)學(xué)員隊(duì)推薦一些基礎(chǔ)好、動(dòng)手能力強(qiáng)的學(xué)員。為了保證前期準(zhǔn)備更加充分，這些工作提前到第七學(xué)期完成。

在學(xué)員選定題目后，導(dǎo)師與學(xué)員見面，進(jìn)一步介紹課題并提供相應(yīng)資料，并要求學(xué)員在第七學(xué)期（包括寒假期間）預(yù)先準(zhǔn)備好一些工作，包括學(xué)習(xí)相關(guān)的專業(yè)知識(shí)和閱讀 AR.Drone 的技術(shù)文檔等。

2.2 開題及開發(fā)平臺(tái)搭建

開題是讓學(xué)員在導(dǎo)師指導(dǎo)下通過(guò)查閱資料和初步的研究工作進(jìn)一步加深對(duì)課題的理解，了解國(guó)內(nèi)外的現(xiàn)狀和相關(guān)發(fā)展趨勢(shì)，明晰課題需要解決的關(guān)鍵理論問(wèn)題和實(shí)際問(wèn)題，并確定研究的基本方法、技術(shù)路線和實(shí)驗(yàn)方案。學(xué)員要與導(dǎo)師一起確定研究計(jì)劃，并估計(jì)可能遇到的困難和擬采取的解決措施。由于資料較多，且主要為英文材料，這個(gè)階段鼓勵(lì)同一專題的學(xué)員分工閱讀，然后再通過(guò)報(bào)告、討論的形式在組內(nèi)交流，一方面減少工作量，另一方面鍛煉口頭表達(dá)能力。

由于AR.Drone自帶的SDK規(guī)模較大，并且涉及飛行器的很多技術(shù)細(xì)節(jié)問(wèn)題，學(xué)員難以快速理解和掌握。我們?cè)贏R.Drone SDK的基礎(chǔ)上，結(jié)合一些開源項(xiàng)目構(gòu)建了一個(gè)二次開發(fā)平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái)把AR.Drone的常用功能進(jìn)一步封裝成一些API，主要分為飛行器控制和傳感器數(shù)據(jù)接收兩個(gè)模塊，同時(shí)還把需要用到的第三方資源（例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù) OpenCV）一并打包。這個(gè)平臺(tái)在很大程度上減少了畢業(yè)設(shè)計(jì)的工作量，使學(xué)員將精力集中到課題本身的研究上。

2.3 全程指導(dǎo)

學(xué)校要求合訓(xùn)類畢業(yè)設(shè)計(jì)以技術(shù)專題的形式組織，每個(gè)專題包括 5~7 個(gè)子課題，由一個(gè)導(dǎo)師組負(fù)責(zé)，導(dǎo)師組中每位老師指導(dǎo)1~2名學(xué)生。每位導(dǎo)師的專業(yè)方向有所差異，這樣對(duì)學(xué)員的指導(dǎo)更加全面。每個(gè)導(dǎo)師組由一名正高職教員任負(fù)責(zé)人，進(jìn)行該組的整體協(xié)調(diào)，并對(duì)畢業(yè)設(shè)計(jì)整體進(jìn)度進(jìn)行檢查、督促。學(xué)校要求學(xué)員每個(gè)星期都要向?qū)焻R報(bào)工作進(jìn)展，每個(gè)月向?qū)熃M匯報(bào)一次，使整個(gè)過(guò)程中每名學(xué)員的畢業(yè)設(shè)計(jì)進(jìn)度可控，不會(huì)被聯(lián)考等任務(wù)所干擾而滯后。

“授人以魚不如授之以漁”，導(dǎo)師指導(dǎo)不是直接告訴結(jié)果或幫學(xué)員調(diào)試程序，而是介紹原理、傳授經(jīng)驗(yàn)和啟迪思想，盡量培養(yǎng)學(xué)員的自學(xué)能力，這樣才會(huì)在畢業(yè)設(shè)計(jì)的后期發(fā)揮重要作用，對(duì)學(xué)員今后的成長(zhǎng)也大有裨益。教員還要注意培養(yǎng)一種組內(nèi)團(tuán)結(jié)協(xié)作的氣氛，鼓勵(lì)學(xué)員之間的相互學(xué)習(xí)和探討，基礎(chǔ)好的要多幫助基礎(chǔ)稍差的，彼此形成一種良性的競(jìng)爭(zhēng)。

2.4 成果演示及論文撰寫

學(xué)校規(guī)定合訓(xùn)類畢業(yè)設(shè)計(jì)在答辯前必須進(jìn)行成果演示，由導(dǎo)師組之外的教員構(gòu)成專家組現(xiàn)場(chǎng)評(píng)審，演示不通過(guò)則不能答辯。為確保演示成功，要求學(xué)員在完成程序編寫和調(diào)試外，還要進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試，并做異常情景處理預(yù)案，這也是培養(yǎng)綜合素質(zhì)的一方面。

撰寫論文是畢業(yè)設(shè)計(jì)本身的要求，表達(dá)和寫作能力對(duì)今后工作來(lái)說(shuō)也非常重要。但是，由于學(xué)員之前并沒(méi)有接受過(guò)這方面的系統(tǒng)訓(xùn)練，科技論文寫作的基礎(chǔ)比較薄弱，還有部分學(xué)員把畢業(yè)設(shè)計(jì)局限為寫好程序和做好實(shí)驗(yàn)，對(duì)論文不夠重視。導(dǎo)師應(yīng)幫學(xué)員認(rèn)識(shí)到撰寫畢業(yè)論文的意義，介紹論文撰寫方法和規(guī)范，梳理論文主要提綱。論文經(jīng)常出現(xiàn)的問(wèn)題是：工作重點(diǎn)不突出，內(nèi)容邏輯性不嚴(yán)謹(jǐn)，圖表、公式和

參考文獻(xiàn)引用不規(guī)范等。所以，學(xué)員需要在導(dǎo)師的指導(dǎo)下對(duì)論文反復(fù)修改。目前，學(xué)校對(duì)本科畢業(yè)論文還有的要求，這就需要在撰寫論文時(shí)一定要用自己的語(yǔ)言進(jìn)行表述。

2.5 論文評(píng)閱及答辯

在論文提交后，由兩名教員對(duì)論文進(jìn)行評(píng)閱，給出評(píng)定結(jié)果和具體修改意見，并責(zé)令指導(dǎo)教員督促學(xué)員修改論文。論文評(píng)閱要在答辯前兩周完成，目的是給論文修改留下足夠時(shí)間。

在論文答辯階段需要學(xué)員完成報(bào)告片的制作和試講，導(dǎo)師要讓學(xué)員明白答辯的重點(diǎn)是在有限的時(shí)間內(nèi)圍繞自己的核心工作和關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行介紹，重點(diǎn)要突出，思路要清晰，這樣才能給答辯專家留下深刻印象。由于臨場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)欠缺等主觀因素，很多學(xué)員答辯報(bào)告的質(zhì)量仍然不夠理想。答辯前導(dǎo)師需要組織答辯試講，通過(guò)反復(fù)的練習(xí)、點(diǎn)評(píng)提高學(xué)員的臨場(chǎng)表達(dá)能力和對(duì)報(bào)告進(jìn)度的控制能力。

3 成果和不足

基于AR.Drone飛行器進(jìn)行合訓(xùn)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)的效果總體較好。筆者所在導(dǎo)師組指導(dǎo)的 12 名學(xué)員中，基本上順利完成了任務(wù)書預(yù)定的目標(biāo)，成績(jī)優(yōu)秀、良好和中等各有 2 名、8 名、2 名。圖 2 給出了在基于手勢(shì)識(shí)別的飛行指揮課題中，進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別的測(cè)試截圖。

學(xué)員們普遍反映，通過(guò)畢業(yè)設(shè)計(jì)，個(gè)人的自學(xué)能力、動(dòng)手實(shí)踐能力和論文寫作能力等都有明顯提高。學(xué)員們自己動(dòng)手編寫一個(gè)控制程序，使飛行器能夠完成一些軍事特色的應(yīng)用，覺(jué)得很有成就感。

主要存在的問(wèn)題是畢業(yè)設(shè)計(jì)題目的難度相比以前有所增加，有些題目涉及網(wǎng)絡(luò)、硬件、軟件等多個(gè)方面，合訓(xùn)類學(xué)員基礎(chǔ)較薄弱、動(dòng)手實(shí)踐能力不強(qiáng)，而且他們還需要在畢業(yè)聯(lián)考上投入不少時(shí)間，這導(dǎo)致很多學(xué)員在畢業(yè)設(shè)計(jì)的前期進(jìn)展非常緩慢，后面的時(shí)間比較緊張，有的學(xué)員由于遲遲沒(méi)有進(jìn)展而產(chǎn)生了放棄的想法。在導(dǎo)師的鼓勵(lì)和指導(dǎo)下，雖然最后基本上完成任務(wù)，但是完成的質(zhì)量還不夠理想。所以，結(jié)合基礎(chǔ)合訓(xùn)類學(xué)員的特點(diǎn)， 設(shè)計(jì)一些難度適中的課題是我們未來(lái)的工作重點(diǎn)。

4 結(jié) 語(yǔ)

結(jié)合新型武器裝備和現(xiàn)代化戰(zhàn)爭(zhēng)的發(fā)展，著眼增強(qiáng)合訓(xùn)類學(xué)員培養(yǎng)的針對(duì)性、實(shí)效性和指向性，努力提高合訓(xùn)類畢業(yè)設(shè)計(jì)的軍事應(yīng)用特色是學(xué)校始終追求的目標(biāo)。在 AR.Drone四軸飛行器的基礎(chǔ)上，我們圍繞無(wú)人飛行器控制軟件革新開展了合訓(xùn)類本科畢業(yè)設(shè)計(jì)的探索和實(shí)踐，并具體在畢業(yè)設(shè)計(jì)的整個(gè)環(huán)節(jié)采取了一系列措施，取得了較好的效果。下一步我們將結(jié)合前期經(jīng)驗(yàn)和存在的不足，從選題、指導(dǎo)等方面加強(qiáng)對(duì)關(guān)于新型武器裝備的合訓(xùn)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)的研究和改革。

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第8篇：容錯(cuò)技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞: 電站； 勵(lì)磁系統(tǒng)；技術(shù)

Abstract: with the economic and social development, to meet the requirements of users, the power to speed up the construction pace and scale interconnected power grid the change, the bigger the long-distance transmission from the light become more than once upon a time, the characteristics of the power network operation become more and more complex, and, therefore, to the power grid security and stability operation put forward higher request, the paper on in shaanxi province will talk about who the irrigation system generator excitation technology request power station.

Keywords: power station; Excitation system; technology

中圖分類號(hào)：U665文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：

前言：本文結(jié)合電力發(fā)展的特點(diǎn)，深入分析陜西省涇惠渠渠首電站的需求，探討了智能電站建設(shè)新形勢(shì)下勵(lì)磁技術(shù)發(fā)展的重點(diǎn), 指出了勵(lì)磁調(diào)節(jié)與控制的冗余容錯(cuò)及故障自診斷設(shè)計(jì)、大區(qū)域聯(lián)網(wǎng)后電力系統(tǒng)低頻振蕩的抑制、輔助環(huán)節(jié)控制策略、輔助環(huán)節(jié)與主環(huán)間的協(xié)調(diào)控制等方面是智能化勵(lì)磁需要開展的工作, 是智能電站建設(shè)的主要組成部分。在智能電站建設(shè)新形勢(shì)下, 需加強(qiáng)智能勵(lì)磁系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)的研究, 充分發(fā)揮智能勵(lì)磁系統(tǒng)對(duì)電網(wǎng)安全、穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)、經(jīng)濟(jì)、運(yùn)行的作用, 保障智能電站建設(shè)的順利實(shí)施。

1智能電站的發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)

智能電站的基礎(chǔ)是電站各設(shè)備乃至自動(dòng)化元件的智能化。雖然近幾十年微機(jī)控制系統(tǒng)得到廣泛地使用, 電站各種設(shè)備自動(dòng)化程度均有了較大幅度的提高, 微機(jī)式的勵(lì)磁調(diào)速監(jiān)控保護(hù)已經(jīng)得到廣泛地運(yùn)用, 已經(jīng)能夠較好地滿足正常情況下單機(jī)控制自動(dòng)化的要求, 甚至近些年針對(duì)勵(lì)磁調(diào)速的電力系統(tǒng)穩(wěn)定器(PSS) 的研究也取得了不俗的業(yè)績(jī), 對(duì)電網(wǎng)低頻振蕩的抑制發(fā)揮了很大的作用。

2對(duì)冗余容錯(cuò)及自診斷設(shè)計(jì)技術(shù)的要求

智能電站要求電站的勵(lì)磁系統(tǒng)除了具有正常的勵(lì)磁調(diào)節(jié)控制限制預(yù)警等基本功能之外, 還需要能夠正確判斷與之接口的相關(guān)設(shè)備的狀態(tài), 并根據(jù)其他設(shè)備的狀態(tài)信息智能決策形成其他設(shè)備異?；蚬收蠒r(shí)的控制策略, 這就要求在智能勵(lì)磁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過(guò)程中采用大量的冗余容錯(cuò)技術(shù), 把對(duì)與勵(lì)磁系統(tǒng)相關(guān)的接口設(shè)備的可靠性要求降低到最低限度, 即在與勵(lì)磁系統(tǒng)接口的設(shè)備或部件發(fā)生部分失效或故障時(shí), 勵(lì)磁系統(tǒng)仍然能夠容錯(cuò)運(yùn)行; 同時(shí)智能勵(lì)磁系統(tǒng)還需要具備自診斷功能, 即當(dāng)勵(lì)磁系統(tǒng)本身的非核心部件故障時(shí), 能夠?qū)⒐收系牟考迯?fù)(自愈) 或者將故障的部件排除在正常運(yùn)行設(shè)備之外不再參與調(diào)節(jié)控制, 并發(fā)出正確故障及故障診斷的信息, 以便幫助電站維護(hù)人員進(jìn)行故障定位, 協(xié)助電站人員進(jìn)行維護(hù), 并在部件故障期間保證機(jī)組勵(lì)磁調(diào)節(jié)的正常進(jìn)行。

3對(duì)勵(lì)磁系統(tǒng)抑制低頻振蕩的要求

考慮到快速調(diào)節(jié)有功功率時(shí)發(fā)電機(jī)無(wú)功的反調(diào)問(wèn)題, 目前的PSS大量采用PSS2A/ 2B模型, 但關(guān)于PSS2A/ 2B參數(shù)整定方法, 以及該種類型PSS的作用效果的研究仍然不夠深入, 所以深入研究PSS的作用機(jī)理以及PSS參數(shù)整定和PSS試驗(yàn)方法是勵(lì)磁系統(tǒng)服務(wù)于智能電站的重要使命。同時(shí)完善各種限制保護(hù)功能與PSS的協(xié)調(diào)作用, 最大限度地發(fā)揮勵(lì)磁系統(tǒng)對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定的作用, 確保發(fā)電機(jī)的安全穩(wěn)定運(yùn)行也是勵(lì)磁系統(tǒng)在智能電站建設(shè)方面的主要工作。

大區(qū)域聯(lián)網(wǎng)后, 電網(wǎng)低頻振蕩的頻率越來(lái)越低,低頻振蕩的范圍越來(lái)越寬, 從0. 1Hz到2. 5Hz不等, 而目前廣泛采用的PSS是否能夠在如此寬的頻率范圍內(nèi), 在電網(wǎng)發(fā)生低頻振蕩時(shí)提供足夠的正阻尼, 以抑制從本機(jī)振蕩、區(qū)間振蕩到系統(tǒng)振蕩的各種頻率的低頻振蕩并沒(méi)有得到很好的驗(yàn)證。

4對(duì)勵(lì)磁系統(tǒng)自身不同控制策略間的協(xié)調(diào)控制

到目前為止, 國(guó)內(nèi)對(duì)于發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)在電網(wǎng)故障或者發(fā)電機(jī)內(nèi)部故障時(shí)的研究仍然很不夠深入, 發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)在電網(wǎng)或者發(fā)電機(jī)組內(nèi)部故障情況下的控制策略的研究還有待深入, 特別是需要研究欠勵(lì)限制與PSS的協(xié)調(diào)控制; 需要研究不同電站間PSS的協(xié)調(diào)作用; 需要研究不同子系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)控制等。為了提高勵(lì)磁系統(tǒng)應(yīng)對(duì)電網(wǎng)故障的能力, 在電網(wǎng)故障時(shí)充分發(fā)揮勵(lì)磁系統(tǒng)的作用, 為電網(wǎng)的安全穩(wěn)定提供支撐, 需要深入研究勵(lì)磁系統(tǒng)主環(huán)與輔環(huán)以及輔環(huán)與輔環(huán)間的協(xié)調(diào)控制。

4. 1勵(lì)磁系統(tǒng)輔環(huán)控制性能的要求

當(dāng)電網(wǎng)或者發(fā)電機(jī)組發(fā)生故障時(shí)一般都伴隨著各種限制環(huán)節(jié)的作用, 此時(shí)的控制性能往往不再由主環(huán)決定, 輔環(huán)性能的優(yōu)劣將直接決定著這種特殊工況下勵(lì)磁系統(tǒng)調(diào)節(jié)性能的效果。

4. 2勵(lì)磁系統(tǒng)主環(huán)與輔環(huán)協(xié)調(diào)控制的要求

同樣, 對(duì)主環(huán)與各個(gè)輔助環(huán)節(jié)間的相互影響進(jìn)行了大量的研究, 找出合適的參數(shù), 實(shí)現(xiàn)了主環(huán)與輔環(huán)間的協(xié)調(diào)控制。發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓下階躍, PSS與欠勵(lì)限制間的協(xié)調(diào)控制的仿真圖形如圖2所示。

4. 3勵(lì)磁系統(tǒng)輔環(huán)與輔環(huán)之間協(xié)調(diào)控制的要求

針對(duì)各種輔助環(huán)節(jié)之間的協(xié)調(diào)控制作了細(xì)致深入的研究, 通過(guò)選擇合適的模型以及恰當(dāng)?shù)膮?shù), 可以實(shí)現(xiàn)各種輔助環(huán)節(jié)間的協(xié)調(diào)控制。過(guò)勵(lì)限制與最大勵(lì)磁電流限制器間協(xié)調(diào)控制時(shí)的波形如圖3所

示。

當(dāng)電網(wǎng)需要發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)進(jìn)行強(qiáng)勵(lì)時(shí), 只要晶閘管整流橋的陽(yáng)極電壓足夠高, 則發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子電流可能很快會(huì)超出過(guò)勵(lì)限制允許的最大電流, 而達(dá)到發(fā)電機(jī)短時(shí)允許的最大勵(lì)磁電流( 如果沒(méi)有最

大勵(lì)磁電流瞬時(shí)限制, 則發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子電流的最大值

可能更高) , 此時(shí)發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)瞬時(shí)最大勵(lì)磁電流限制器動(dòng)作, 將發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子電流限制到發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)設(shè)定的過(guò)勵(lì)勵(lì)磁電流允許值, 并根據(jù)電網(wǎng)的需要保持足夠的時(shí)間, 當(dāng)過(guò)勵(lì)限制允許的時(shí)間達(dá)到

以后, 如果電網(wǎng)故障仍然沒(méi)有消除, 則勵(lì)磁系統(tǒng)將發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子電流限制到發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子允許的長(zhǎng)期運(yùn)行電流值。從圖中可以看出, 該勵(lì)磁控制器完全達(dá)到了預(yù)想的目標(biāo), 在開始最大勵(lì)磁電流限制器正確動(dòng)作,

首先將發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子電流限制在2. 2倍最大勵(lì)磁電流限制的整定值以下, 并很快達(dá)到發(fā)電機(jī)允許的過(guò)勵(lì)限制整定值2, 然后按照過(guò)勵(lì)限制作用原理, 計(jì)算發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子的熱量累積, 當(dāng)達(dá)到熱量累積值以后, 很快把發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子電流限制到發(fā)電機(jī)長(zhǎng)期允許的勵(lì)磁電流值的1. 1倍。

5不同機(jī)組之間協(xié)調(diào)控制的要求

智能電站要求的不僅僅是單臺(tái)機(jī)組的智能化,更需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)電站不同機(jī)組間的智能化。因此智能電站中的勵(lì)磁系統(tǒng)首先必須能夠了解整個(gè)電站其他機(jī)組的信息, 并根據(jù)其他機(jī)組的信息調(diào)整自己的行為。

結(jié)束語(yǔ)：電站的發(fā)展已經(jīng)經(jīng)歷了幾十個(gè)春秋，如今的電站要滿足節(jié)能減排、環(huán)境友好型社會(huì)的要求，這樣才能滿足新能源大開發(fā)的需要，才能響應(yīng)口號(hào)，實(shí)現(xiàn)電站的可持續(xù)發(fā)展，做好只能勵(lì)磁系統(tǒng)，使電站邁著科學(xué)的步伐一直發(fā)展下去。

參考文獻(xiàn)：

[1] 邵宜祥. 適用于智能電網(wǎng)的勵(lì)磁技術(shù)探討[ C]/ /2010電力系統(tǒng)自動(dòng)化學(xué)術(shù)年會(huì)論文集,三亞, 2010.

第9篇：容錯(cuò)技術(shù)論文范文

碩士開題報(bào)告 一、論文名稱、課題來(lái)源、選題依據(jù)

論文名稱：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估模型及其應(yīng)用研究

課題來(lái)源：?jiǎn)挝蛔詳M課題或省政府下達(dá)的研究課題

選題依據(jù)：

技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估，可以使企業(yè)對(duì)未來(lái)的技術(shù)發(fā)展水平及其變化趨勢(shì)有正確的把握，從而為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決策提供科學(xué)的依據(jù)，以減少技術(shù)創(chuàng)新決策過(guò)程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展，企業(yè)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力才能得到不斷加強(qiáng)。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運(yùn)，為了確保技術(shù)創(chuàng)新工作的正確性，企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估提出了更高的要求。

二、本課題國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

現(xiàn)有的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)方法可分為趨勢(shì)外推法、相關(guān)分析法和專家預(yù)測(cè)法三大類。

(1)趨勢(shì)外推法。指利用過(guò)去和現(xiàn)在的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)信息，分析技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律，在分析判斷這些趨勢(shì)和規(guī)律將繼續(xù)的前提下，將過(guò)去和現(xiàn)在的趨勢(shì)向未來(lái)推演。生長(zhǎng)曲線法是趨勢(shì)外推法中的一種應(yīng)用較為廣泛的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)方法，美國(guó)生物學(xué)家和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)家RaymondPearl提出的Pearl曲線(數(shù)學(xué)模型為：Y=L∕[1+A?exp(-Bt)])及英國(guó)數(shù)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家Gompertz提出的Gompertz曲線(數(shù)學(xué)模型為：Y=Lexp(-Bt))皆屬于生長(zhǎng)曲線，其預(yù)測(cè)值Y為技術(shù)性能指標(biāo)，t為時(shí)間自變量，L、A、B皆為常數(shù)。Ridenour模型也屬于生長(zhǎng)曲線預(yù)測(cè)法，但它假定新技術(shù)的成長(zhǎng)速度與熟悉該項(xiàng)技術(shù)的人數(shù)成正比，主要適用于新技術(shù)、新產(chǎn)品的擴(kuò)散預(yù)測(cè)。

(2)相關(guān)分析法。利用一系列條件、參數(shù)、因果關(guān)系數(shù)據(jù)和其他信息，建立預(yù)測(cè)對(duì)象與影響因素的因果關(guān)系模型，預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展變化。相關(guān)分析法認(rèn)為，一種技術(shù)性能的改進(jìn)或其應(yīng)用的擴(kuò)展是和其他一些已知因素高度相關(guān)的，這樣，通過(guò)已知因素的分析就可以對(duì)該項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。相關(guān)分析法主要有以下幾種：導(dǎo)前-滯后相關(guān)分析、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)驗(yàn)積累的相關(guān)分析、技術(shù)信息與人員數(shù)等因素的相關(guān)分析及目標(biāo)與手段的相關(guān)分析等方法。

(3)專家預(yù)測(cè)法。以專家意見作為信息來(lái)源，通過(guò)系統(tǒng)的調(diào)查、征詢專家的意見，分析和整理出預(yù)測(cè)結(jié)果。專家預(yù)測(cè)法主要有：專家個(gè)人判斷法、專家會(huì)議法、頭腦風(fēng)暴法及德爾菲法等，其中，德爾菲法吸收了前幾種專家預(yù)測(cè)法的長(zhǎng)處，避免了其缺點(diǎn)，被認(rèn)為是技術(shù)預(yù)測(cè)中最有效的專家預(yù)測(cè)法。

趨勢(shì)外推法的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)只能為縱向數(shù)據(jù)，在進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)時(shí)，只能利用過(guò)去的產(chǎn)品技術(shù)性能這一個(gè)指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)它的隨時(shí)間的發(fā)展趨勢(shì)，并不涉及影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的科技、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)、社會(huì)及政策等多方面因素。在現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟(jì)中，對(duì)于產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展的預(yù)測(cè)不能簡(jiǎn)單地歸結(jié)為產(chǎn)品過(guò)去技術(shù)性能指標(biāo)按時(shí)間的進(jìn)展來(lái)類推，而應(yīng)系統(tǒng)綜合地考慮現(xiàn)代商業(yè)中其他因素對(duì)企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的深刻影響。相關(guān)分析法盡管可同時(shí)按橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，但由于它是利用過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)中的某些影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的因素求出的具體的回歸預(yù)測(cè)式，而所得到的回歸預(yù)測(cè)模型往往只能考慮少數(shù)幾種主要影響因素，略去了許多未考慮的因素，所以，所建模型對(duì)實(shí)際問(wèn)題的表達(dá)能力也不夠準(zhǔn)確，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際的符合程度也有較大偏差。專家預(yù)測(cè)法是一種定性預(yù)測(cè)方法，依靠的是預(yù)測(cè)者的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，往往帶有主觀性，難以滿足企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的要求。以上這些技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)技術(shù)和方法為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻(xiàn)，為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)提供了科學(xué)的方法論，但在新的經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)環(huán)境下，技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)的方法和技術(shù)應(yīng)有新的豐富和發(fā)展，以克服自身的不足，更進(jìn)一步適應(yīng)時(shí)展的需要，為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與發(fā)展提供先進(jìn)的基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法。

目前，在我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估中，一般只考慮如下四個(gè)方面的因素：(1)技術(shù)的先進(jìn)性、可行性、連續(xù)性;(2)經(jīng)濟(jì)效果;(3)社會(huì)效果;(4)風(fēng)險(xiǎn)性，在對(duì)此四方面內(nèi)容逐個(gè)分析后，再作綜合評(píng)估。在綜合評(píng)估中所用的方法主要有：Delphi法(專家法)、AHP法(層次分析法)、模糊評(píng)估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等，但技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)估是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，其中存在著廣泛的非線性、時(shí)變性和不確定性，同時(shí)，還涉及技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、管理、社會(huì)等諸多復(fù)雜因素，目前所使用的原理和方法，難以滿足企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估科學(xué)性的要求。關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估的研究，在我國(guó)的歷史還不長(zhǎng)，無(wú)論是指標(biāo)體系還是評(píng)估方法，均處于研究之中，我們認(rèn)為目前在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估方面應(yīng)做的工作是：(1)建立一套符合我國(guó)實(shí)際情況的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)估指標(biāo)體系;(2)建立一種適應(yīng)于多因素、非線性和不確定性的綜合評(píng)估方法。

這種情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就有其特有的優(yōu)勢(shì)，以其并行分布、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和容錯(cuò)性等優(yōu)良性能，可以較好地適應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估這類多因素、不確定性和非線性問(wèn)題，它能克服上述各方法的不足。本項(xiàng)目以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型構(gòu)建的基礎(chǔ)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成，各層的神經(jīng)元數(shù)目不同，由正向傳播和反向傳播組成，在進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估時(shí)，從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)值和評(píng)估值的n個(gè)因素信息，經(jīng)隱含層處理后傳入輸出層，其輸出值Y即為產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)性能指標(biāo)的預(yù)測(cè)值或產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的評(píng)估值。這種n個(gè)因素指標(biāo)的設(shè)置，考慮了概括性和動(dòng)態(tài)性，力求全面、客觀地反映影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的主要因素和導(dǎo)致產(chǎn)品個(gè)體差異的主要因素，盡管是黑匣子式的預(yù)測(cè)和評(píng)估，但事實(shí)證明它自身的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，輸出一個(gè)經(jīng)非線性變換后較為精確的預(yù)測(cè)值和評(píng)估值。

據(jù)文獻(xiàn)查閱，雖然在技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估的現(xiàn)有原理和方法的改進(jìn)和完善方面有一定的研究，如文獻(xiàn)[08]、[09]、[11]等，但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估方面的研究，在當(dāng)前產(chǎn)品的市場(chǎng)壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)條件下，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)來(lái)建立產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估模型，是對(duì)技術(shù)創(chuàng)新定量預(yù)測(cè)和評(píng)估方法的有益補(bǔ)充和完善。

三、論文預(yù)期成果的理論意義和應(yīng)用價(jià)值

本項(xiàng)目研究的理論意義表現(xiàn)在：(1)探索新的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估技術(shù)，豐富和完善技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估方法體系;(2)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估，有利于推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估方法的發(fā)展。

本項(xiàng)目研究的應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在：(1)提供一種基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新定量預(yù)測(cè)技術(shù)，有利于提高預(yù)測(cè)的正確性;(2)提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)估方法，有利于提高評(píng)估的科學(xué)性;(3)為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估工作提供新的方法論和實(shí)用技術(shù)。

四、課題研究的主要內(nèi)容

研究目標(biāo)：

以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)研究基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型，并建立科學(xué)的預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系及設(shè)計(jì)相應(yīng)的模型計(jì)算方法，結(jié)合企業(yè)的具體實(shí)際，對(duì)指標(biāo)和模型體系進(jìn)行實(shí)證分析，使研究具有一定的理論水平和實(shí)用價(jià)值。

研究?jī)?nèi)容：

1、影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)佑的相關(guān)指標(biāo)體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個(gè)方面入手，密切結(jié)合電子商務(wù)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的各相關(guān)因素，建立科學(xué)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系，并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。

2、影響技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估各相關(guān)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重確定。影響技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關(guān)因素在輸入預(yù)測(cè)和評(píng)估模型時(shí)，需要一組決定其相對(duì)重要性的初始權(quán)重，權(quán)重的確定需要基本的原則作支持。

3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型研究。根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)的特點(diǎn)，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，構(gòu)建基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型。

4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型計(jì)算方法設(shè)計(jì)。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的基本特點(diǎn)，設(shè)計(jì)其相應(yīng)的計(jì)算方法。

5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型學(xué)習(xí)樣本設(shè)計(jì)。根據(jù)相關(guān)的歷史資料，構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)預(yù)測(cè)和評(píng)估模型進(jìn)行自學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，使模型適合實(shí)際情況。

6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估技術(shù)的實(shí)證研究。以一般企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與評(píng)估工作為背景，對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估技術(shù)進(jìn)行實(shí)證研究。

創(chuàng)新點(diǎn)：

1、建立一套基于電子商務(wù)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系。目前，在技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系方面，一種是采用傳統(tǒng)的指標(biāo)體系，另一種是采用國(guó)外先進(jìn)國(guó)家的指標(biāo)體系，如何結(jié)合我國(guó)實(shí)際當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，參考國(guó)外先進(jìn)發(fā)達(dá)國(guó)家的研究工作，建立一套適合于我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估指標(biāo)體系，此為本研究要做的首要工作，這是一項(xiàng)創(chuàng)新。

2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型及其計(jì)算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有并行分布處理、自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)和容錯(cuò)性等優(yōu)良性能，能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預(yù)測(cè)和評(píng)估的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，本項(xiàng)目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估，這也是一項(xiàng)創(chuàng)新。

五、課題研究的基本方法、技術(shù)路線的可行性論證

1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學(xué)的思想為指導(dǎo)來(lái)分析影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素，并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系，確定其相互之間的重要度，探討其量化和規(guī)范化的方法，將國(guó)外先進(jìn)國(guó)家的研究成果與我國(guó)具體實(shí)際相結(jié)合，建立我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估的指標(biāo)體系。

2、重視案例研究。從國(guó)內(nèi)外技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與決策成功和失敗的案例中，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題，歸納和總結(jié)出具有共性的東西，探索技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關(guān)系。

3、采用先簡(jiǎn)單后復(fù)雜的研究方法。對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的研究，先從某一行業(yè)出發(fā)，定義模型的基本輸入因素，然后，逐步擴(kuò)展，逐步增加模型的復(fù)雜度。

4、理論和實(shí)踐相結(jié)合。將研究工作與具體企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新實(shí)際相結(jié)合，進(jìn)行實(shí)證研究，在實(shí)踐中豐富和完善，研究出具有科學(xué)性和實(shí)用性的成果。

六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問(wèn)題及解決措施

本人長(zhǎng)期從事市場(chǎng)營(yíng)銷和技術(shù)創(chuàng)新方面的研究工作，編寫出版了《現(xiàn)代市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學(xué)》等有關(guān)著作，發(fā)表了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營(yíng)銷管理創(chuàng)新、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營(yíng)銷組織創(chuàng)新及企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營(yíng)銷觀念創(chuàng)新等與技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的學(xué)術(shù)研究論文，對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預(yù)測(cè)和評(píng)估有一定的理論基礎(chǔ)，也從事過(guò)企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新方面的策劃和研究工作，具有一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，與許多企業(yè)有密切的合作關(guān)系，同時(shí)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也進(jìn)行過(guò)專門的學(xué)習(xí)和研究，所以，本項(xiàng)目研究的理論基礎(chǔ)、技術(shù)基礎(chǔ)及實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所已基本具備，能順利完成本課題的研究，取得預(yù)期的研究成果。

七、論文研究的進(jìn)展計(jì)劃

2003、07-2003、09：完成論文開題。

2003、09-2003、11：影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的指標(biāo)體系研究及其量化和規(guī)范化。

2003、11-2004、01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型的構(gòu)建。

2004、01-2004、03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型計(jì)算方法研究。

2004、03-2004、04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預(yù)測(cè)和評(píng)估模型體系的實(shí)證研究。

2004、04-2004、06：完成論文寫作、修改定稿，準(zhǔn)備答辯。

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