基于数据流异常检测的嵌入式软件容错研究

发布时间：2020-04-03 21:09

【摘要】：现代机电产品在功能越来越复杂的同时,对其安全性和可靠性的要求也越来越高。软件作为机电产品的重要组成部分,其可靠性直接决定了机电产品的质量。本文以提高机电产品软件的可靠性和安全性研究为主线,从软件数据流分析的角度出发,对基于数据流异常检测的软件容错纠错技术进行了较为深入系统的研究。 针对可能出现的软件系统故障提出了一种新的基于数据流异常检测、软件看门狗技术和回卷恢复技术的软件容错纠错方法。该方法定期对目标程序进行备份,通过提取目标程序中的一组相关变量建立数据流分析模型,利用数据流的异常检测方法排查出其中的离群点即出错点。当发现目标程序运行出错时,看门狗强制使程序跳转到备份点,使目标程序回卷到上一个备份的正常状态,以实现对软件瞬时性故障的容错纠错。提出了上述软件容错纠错策略的实现框架、操作流程,研究了基于最小二乘支持向量机的二元回归模型和离群点检测算法。以二元函数为例,对文中提出的二元回归模型和离群点检测算法进行了仿真研究,仿真结果验证了回归模型的正确性和离群点检测算法的有效性。 提出了偏向最近动态的基于距离的数据流异常检测算法,该算法是一种基于聚类思想的的异常检测方法,通过计算检测数据与聚类中心的距离来判断异常,并根据数据流的特性进行了改进,能够有效地实现数据流的异常检测。该算法实现简单并且计算速度快,对阈值的选择具有自适应性,提高了检测的精度,仿真实验验证了该算法的有效性。 设计了基于数据流异常检测的软件容错纠错实验方案,以数据流异常检测算法为核心搭建了实验平台,进行了软件容错纠错实验研究。实验结果表明本文提出的容错策略能够很好地实现软件的容错纠错,以上研究工作为软件的容错纠错提供了新的解决方案。
【图文】：

距离范围内拥有邻近数据的个数小于K 个，则该对象就被种非常典型的基于距离的异常检测方法[40,41]，并且成功用出的基于距离的数据流异常检测算法与 Storm 算法不法的聚类思想和基于距离的异常检测算法产生的一种新的法的基本思想是根据距离相似理论将数据对象点合并在初一子簇中的点尽可能的相似，而不同子簇中的数据对象点于数据集合中的数据，我们一般认为大部分的数据是正常错误数据属于个别现象。因此，对于数据分布比较密集的分析以后，就可以认为包含了大部分数据的簇中的数据是部分数据之外的个别簇中的数据则有可能是异常点。如图集合经过 k-means 聚类分析之后，大部分的数据被分类到簇含一个数据且与簇 A 的距离较远，则认为簇 B、C 中所包

同的一组实验数据，当对滑动窗口中的数据添加偏向的簇中心点后，得到检测点与簇中心的距离值如图 测数据与聚类中心的距离都小于阈值，，没有发生误度。.80 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20.45.5.5.6.65.7.75.8阈值检 测点 到聚类 中心 的距自变量序列值 k（无单位）图 4-3 无加权检测算法
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TP368.1

【参考文献】

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本文编号：2613705