基于系统级症状的多核处理器故障诊断研究

发布时间：2017-06-02 05:18

  本文关键词：基于系统级症状的多核处理器故障诊断研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着处理器的微型化和集成度的不断提高，处理器系统变得异常复杂，因而对其可靠性和容错性能的要求随之加大，为此，建立相对准确的系统故障诊断模型变得至关重要。通过建立处理器系统仿真环境，进行故障注入，捕获故障注入过程的症状反应，分析实验数据，便可以建立故障诊断模型，提高处理器的故障识别和诊断能力。 本文研究基于系统级症状的处理器的故障诊断方法，利用了SUN公司的OpenSPARC开源项目提供的全系统模拟器和联合仿真平台，搭建仿真环境，进行故障注入，分析实验数据，观察故障在结构级、操作系统级和应用程序级的传播和表现，建立故障诊断模型。 本文首先分析了SAM全系统模拟器的特性，研究了全系统模拟器的层级结构、多核模拟和运行驱动方式、指令集配置等，分析故障在各个层级的传播模型，并设计了基于SAM全系统的故障注入平台，完成了故障注入实验。另外，本文在OpenSPARC T2的联合仿真验证环境下，研究了联合仿真平台，利用Verilog PLI技术，设计了基于联合仿真的故障注入实验平台，并完成了故障注入实验。分别对基于全系统和联合仿真的故障注入实验数据进行特征提取和统计分析，观察故障从结构级到应用级的传播，部件在不同故障模型作用下的症状分布，对系统级的症状分布进行了分析和比较。最后，分别利用基于BP神经网络的故障诊断模型、基于RBF神经网络的故障诊断模型和基于PNN神经网络的故障诊断模型进行了故障诊断，对三种故障模型的诊断效果进行了分析和比较。
【关键词】：故障诊断 症状 故障注入 神经网络 微处理器
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP332;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 选题的背景和意义8-9
• 1.1.1 选题背景8
• 1.1.2 选题的意义8-9
• 1.2 故障注入及故障诊断概述9-10
• 1.3 国内外研究现状10-12
• 1.3.1 国外研究现状10-11
• 1.3.2 国内研究现状11-12
• 1.4 研究内容12
• 1.5 本文结构12-13
• 第2章 基于 SAM 全系统的故障注入平台13-28
• 2.1 故障注入简介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 全系统模拟器简介15-16
• 2.3 SAM 全系统模拟器特性简介16-23
• 2.3.1 运行驱动方式17
• 2.3.2 指令集的配置方式17-18
• 2.3.3 多核模拟和支持18-20
• 2.3.4 调试支持20-22
• 2.3.5 SAM 全系统初始化22-23
• 2.4 故障注入设计23-26
• 2.4.1 故障传播分析23-24
• 2.4.2 故障注入系统设计24-25
• 2.4.3 故障注入流程25-26
• 2.5 故障注入实验26-27
• 2.6 本章小结27-28
• 第3章 基于联合仿真的故障注入平台28-42
• 3.1 联合仿真平台简介28-29
• 3.2 Verilog PLI29-34
• 3.2.1 Verilog PLI 接口简介29-30
• 3.2.2 PLI 应用简介30-33
• 3.2.3 PLI 在故障注入中的实现33-34
• 3.3 故障注入系统设计34-41
• 3.3.1 故障注入总体框架34-35
• 3.3.2 故障注入关键模块设计与实现35-41
• 3.4 故障注入实验41
• 3.5 本章小结41-42
• 第4章 基于人工神经网络的故障诊断系统42-58
• 4.1 症状分布分析42-46
• 4.1.1 系统级症状分析42-43
• 4.1.2 基于故障传播的特征提取方法43-44
• 4.1.3 症状分布分析44-46
• 4.2 基于人工神经网络的故障诊断46-54
• 4.2.1 基于 BP 神经网络的故障诊断模型48-49
• 4.2.2 基于 RBF 神经网络的故障诊断模型49-52
• 4.2.3 基于 PNN 神经网络的故障诊断模型52-54
• 4.3 实验结果及分析54-57
• 4.4 本章小结57-58
• 结论58-59
• 参考文献59-64
• 致谢64

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 常鹏;王普;高学金;齐咏生;张亚潮;;基于统计量模式分析的MKPLS间歇过程监控与质量预报[J];仪器仪表学报;2014年06期

中国博士学位论文全文数据库 前3条

1 张筱磊;基于概率模型的故障诊断及在航天器中的应用[D];哈尔滨工业大学;2013年

2 姜顺;网络化控制系统的输出反馈控制与故障诊断研究[D];华中科技大学;2013年

3 任雯;无线网络化控制系统的分布式估计与控制[D];华南理工大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前9条

1 朱祥;改进主元分析统计指标控制限的研究[D];华北电力大学;2013年

2 李潇;以工业炉管离心铸造生产过程监测数据为基础的产品质量早期识别[D];北京化工大学;2013年

3 赵杨;基于信号特征分析的模拟板级电路测试技术研究[D];解放军信息工程大学;2013年

4 刘美玲;基于多元统计分析的过程系统故障诊断方法研究[D];南京理工大学;2013年

5 樊继聪;基于多元统计分析的非高斯过程的故障诊断[D];北京化工大学;2013年

6 蔡起超;航天器推进系统数据管理系统设计及实现[D];哈尔滨工业大学;2013年

7 张晓丹;基于免疫克隆算法的LVQ神经网络研究及其在化工工业故障诊断过程中的应用[D];华东理工大学;2014年

8 郭富民;信噪比约束下网络控制系统的故障检测[D];北方工业大学;2014年

9 薛永飞;基于改进T-PLS的化工过程故障诊断研究[D];兰州理工大学;2014年

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本文编号：414333