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本发明涉及一种自适应非接触式失效卫星的形态参数测算方法，涉及航天领域的空间在轨服务技术下的失效卫星的形态参数测算技术。其原理为在所建立的基于对偶矢量四元数的相对运动学与动力学模型的基础上，根据测量输入设计自适应卡尔曼形态参数测算算法对所需要测算的失效卫星形态参数进行测算。所采用的自适应卡尔曼滤波器的观测量是用现有的观测技术获得的带有噪声的失效卫星姿态四元数以及相对距离的测量值。采用基于新息的自适应滤波测算算法能够处理在形态参数测算过程中出现的不确定性环境以及测量误差所带来的形态参数错误估计等问题，从而获得对失效卫星准确的形态参数测算。
提供了包括第一适配器和第二适配器的数据处理系统中的机制，用于执行从第一适配器到第二适配器的失效转移操作。这些机制检测第一适配器的即将发生的失效有可能发生，并且响应于检测到该即将发生的失效，在第一适配器和第二适配器中发起失效转移准备操作。该失效转移准备操作将第二适配器的入口缓冲器和出口缓冲器配置为具有与第一适配器的入口缓冲器和出口缓冲器类似的配置。这些机制在第一适配器的失效之前，将入口数据流量的处理迁移到第二适配器，使得第一适配器处理来自数据处理系统的出口数据流量并且第二适配器处理去往数据处理系统的入口数据流量。
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一种轴承/齿轮材料胶合失效的定量预测方法，涉及轴承/齿轮材料胶合失效的预测技术领域。为了解决现有的胶合失效预测方法并未综合考虑多因素的影响存在适用范围受限的问题和胶合失效的定量边界预测不精确的问题。本发明定量解析摩擦热与塑性变形能综合作用产生的材料热软化行为，以及表层材料塑性流变导致的加工硬化行为；综合考虑服役工况、材料本构关系、润滑状态、接触行为、摩擦热、应变能等因素的耦合作用，基于绝热剪切失稳假设，推导轴承齿轮材料胶合失效的理论预测模型，能够获取轴承/齿轮发生胶合失效时的临界速度和接触压力等定量边界，为轴承和齿轮的抗胶合设计和使用提供基础依据。主要用于轴承/齿轮材料胶合失效的定量预测。
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本发明提出了的一种异步转移模式的失效管理系统及失效管理方法,在应用异步转移模式传输的数据传输网络中设置有用于监视VPC或VCC连接的保护组,所述保护组中包括工作连接和保护连接,工作连接不断检测缺陷指示,当检测到缺陷指示后由前向从工作连接的宿端点送出告警信号,其中将所述工作连接和保护连接的网元节点的属性设置为段属性,两个段属性节点之间的OAM流即为段属性的OAM流,即与保护组相对应的保护域和段属性的OAM流范围重复。本发明可保证保护域内的工作业务正常传送,AIS信元正确传送,并且保护域没有执行多余的保护倒换动作。
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本发明公开了一种基于数据挖掘的在役油管柱腐蚀失效预测系统，包括油管工作环境、训练数据源、油管失效预报器和用户。训练数据源通过连接数据库或者访问arff文件的方式获取训练数据；获取训练数据经过数据预处理形成训练数据集；油管失效预报器调用所需的预测器模型，刷新油管失效预报器中的预测模型；当有新的预测数据输入，油管失效预报器接收数据，调用模型进行预测给出预测结果。油管失效预报器可以调用一个预测器模型给出预测结果，或综合多个预测器模型给出预测结果。本发明能准确预测当前环境对油管腐蚀速率的影响程度，并对其实用寿命进行预测，能大大提高油管柱使用的安全性和降低管柱泄漏事故的发生，节省企业用户成本，避免环境污染。
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本发明公开了一种基于SDN的天基信息网络多控制器失效备援方法，包括以下步骤：构建基于SDN的天基信息网络多控制器失效备援架构；失效检测机制的设计；基于帕克索斯Paxos算法的故障恢复控制器选举算法。本发明将SDN的核心技术应用到天基信息网络上，从而简化了网络设备的结构，使卫星只需要实施简单的转发和硬件配置功能，由此解决了卫星节点设计复杂、造价高的弊端。基于SDN的天基信息网络可实现资源全局分配、全局优化，提高了资源利用率。采用多控制器架构可提高天基信息网络的扩展性，从而达到灵活高效的网络配置和管理。此外，这种集中式管理拥有整个网络中所有节点的全局视图，可把握卫星节点的状态，提高网络的抗毁性。
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本发明公开了一种基于核主成分回归算法的软件失效时间预测方法，通过核函数技术的应用，把软件可靠性预测问题转化为一个回归估计问题，并应用核主成分回归算法来解决可靠性预测问题。由于充分考虑了软件可靠性预测的小样本特性，采用核函数技术能克服观测变量多于观测样本数的情形以及变量之间存在的多重共线性，因此不会出现神经网络等建模方法所产生的模型“过拟合”情况。在新预测方法中，随着软件失效不断发生，模型参数将不断自动调整以适应失效过程的动态变化，从而实现软件可靠性的自适应预测，有效提高软件失效预测模型的适应能力。
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本发明提供了一种多路阀失效数据管理及失效模式自动诊断系统，包括用户信息登录管理模块、失效案例信息管理模块、失效信息查询模块、零件信息管理模块、失效模式自动诊断模块、失效案例规律库模块；本发明通过先进的网络和数据库技术把之前零散的多路阀失效案例数据结合归类，在数据库中按照一定的方式存储数据，可以在众多的失效案例中总结发现规律并以此为依据预判故障的可能性，让工程师在处理多路阀失效时能够有所参考，简化故障案例分析过程，提高分析、处理故障的效率，缩短工作时间，避免不必要的浪费和工作的重复，也可以做到提前预防故障的发生。
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本发明涉及一种融合多任务学习的飞机发动机失效状态预测方法，包括：预先基于健康指数模型和失效模型构建多任务学习模型，通过获取传感器失效信号数据对该多任务学习模型进行参数估计，获取待预测传感器数据，并载入参数估计后的多任务学习模型，获取失效状态预测结果，相应地预测正在使用中发动机的剩余使用寿命；失效模型采用二次多项式失效模型描述失效状态，健康指数模型通过设置权重系数将各个传感器信号线性叠加描述健康状态；根据健康状态和失效状态之间的关系，将健康模型和失效模型融合构成多任务学习模型。与现有技术相比，本发明充分考虑在同一运行状态和环境下各飞机发动机之间的相似性，使得参数估计准确性更高。
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具有制动器失效保护装置的起重机及制动器失效保护方法,属于机电一体化领域,本发明是为了解决目前防止起重机溜钩的机械装置结构过于复杂,而且可靠性不高的问题。本发明具有制动器失效保护装置的起重机包括主控制器、变频器、起升机构感应电动机、光电编码器、制动器、机械传动式减速装置、卷筒、吊钩、信号转换器和高速接口模块,通过光电编码器检测在制动器制动起升机构时,起升机构有无移动,如果光电编码器有输出信号,说明制动器失效,主控制器模块控制变频器工作,驱动起升机构感应电动机产生电磁力矩实现电磁制动,慢速将重物放到合适位置,同时发出制动器故障报警信号。本发明用于起重机制动器的失效保护。
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对于光刻掩模布局验证，针对一组设计意图中的每个设计意图通过标识在制造设计意图时预期出现的一组失效并且记录该组失效中的每个失效的失效模式和位置来收集训练数据。接下来，训练数据被用于训练机器学习模型、例如人工神经网络，以预测失效的失效模式和位置。然后，使用经训练的机器学习模型来预测针对给定设计意图的一组失效。接下来，对于每个所预测的失效，可以基于失效的失效模式选择掩模版增强技术(RET)方案，并且所选择的RET方案可以被应用于失效的位置周围的区域。
本发明公开了一种基于有限元软件的钢桁架塔式结构整体动力失效时刻的判别方法，其步骤为：S1、构建有限元模型；S2、进行动力时程分析，得到能量曲线；S3、将特征能量Eeig曲线的纵坐标EGi与输入能量Eint曲线的纵坐标为ETi，若EGi＜ETi变为EGi＞ETi，则对应的时刻点Ti为钢桁架塔式结构有限元模型的失稳时刻；S4、提取钢桁架塔式结构的塔顶的位移时程曲线，以塔顶的位移达到塔高的1/50的时刻为时刻A，以塔顶的位移达到塔高的1/10的时刻为时刻B；S5、将时刻点Ti从大到小依次与时刻A进行比较，若Ti≥B或Ti≤A，将对应的时刻点Ti舍去，钢桁架塔式结构整体动力失稳时刻{Ti}中，最大的元素Tmax即为钢桁架塔式整体的失效时刻。该方法操作简单，结果稳定可靠，精确度高。
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本发明涉及一种基于多模式深度神经网络的飞机发动机失效模式识别和寿命预测方法，包括：构建基于DNN的失效模式识别与寿命预测模型，以传感器测量值作为输入，输出预测的失效模式和响应变量；基于EM反向传播算法对失效模式识别与寿命预测模型进行训练，所述EM反向传播算法包括E步骤和M步骤，重复E步骤和M步骤进行模型参数的迭代更新，直至损失函数收敛，完成训练，其中，所述E步骤通过计算组件处于不同失效模式下的概率向量的后验分布概率，确定对数似然期望，所述M步骤基于对数似然期望构建损失函数，并基于反向传播算法更新模型参数；基于训练完成的失效模式识别与寿命预测模型进行预测。与现有技术相比，本发明具有识别精确度高等优点。
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一种在包括由多个计算节点组成的环面网络和由多个IO节点组成的树状网络的计算机系统中执行失效转移操作的方法。多个计算节点被安排在三维格点(地址)处并与格点的相邻节点形成链路。当一个计算节点在计算运行期间发生故障时,每个计算节点与树状网络的终端IO节点之一形成链路。检测故障计算节点(故障节点);将与故障节点形成链路的IO节点设置为由通过向故障节点地址添加一维而获得的地址所确定的替换节点,将替换节点通知给与故障节点相邻的节点(相邻节点);当一个相邻节点已经接收到分组时,将寻址到故障节点的分组路由到替换节点;在替换节点中处理由到达替换节点的分组所确定的作业;和使替换节点找出含有作业处理结果的分组应当被发送到的计算节点的地址,并将该分组发送到连接到替换节点的计算节点中地址最接近所发现地址的计算节点。
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本发明公开了一种光传输设备在线失效预测方法和装置，所述方法包括以下步骤：周期性地获取所述光传输设备的基础数据，所述基础数据包括模拟数据和失效影响因子数据；分别基于模拟数据和失效影响因子数据进行失效预测。本发明从多个维度进行单板的失效预测，能够实现失效提前预测，有助于可能故障的提前处理，提升网络稳定性。
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本发明公开一种滤网失效判断方法、滤网失效判断系统及机组设备，其中，该方法包括：检测电机的输入参数值、工况条件；根据所述工况条件确定与所述工况条件相对应的预设参数阈值；将所述输入参数值与预设参数阈值进行对比，根据对比结果确定滤网是否失效。也就是说，本发明仅需检测电机的输入参数值，并将该输入参数值与预设参数阈值进行对比，即可判断滤网是否失效，本发明不受使用环境和条件的影响，处理方法简单，并且判定滤网失效的稳定性和准确率较高，从而有效解决了现有空气净化器判定滤网的操作繁杂的问题。
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本发明涉及信息与通信技术领域，具体涉及一种视频直播分发网络的业务失效远程探测方法及装置。为了实现对视频直播分发网络的业务失效原因和位置的快速探测，本发明提出了一种视频直播分发网络的业务失效远程探测方法及装置。位于视频分发网络全局服务器中的远程探测管理装置通过嵌入在视频分发网络节点服务器中的节点探测代理装置和嵌入在用户客户端的客户端探测代理装置获取失效视频直播业务分发路径上的媒体流分发状态和媒体流镜像，并提供给视频直播分发网络的业务失效远程测试装置，从而为视频直播分发网络的业务失效远程测试装置提供业务失效原因和位置的判断依据。
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本发明提供用于检测晶片上的缺陷的方法及系统。一种方法包含获取由检验系统产生的关于晶片的输出。使用不同工艺条件在所述晶片上印刷不同裸片。所述不同工艺条件对应于所述晶片的不同失效模式。所述方法还包含比较针对使用对应于所述不同失效模式中的第一者的所述不同工艺条件印刷的所述不同裸片中的第一者产生的所述输出与针对使用对应于与所述不同失效模式中的所述第一者相对的所述不同失效模式中的第二者的所述不同工艺条件印刷的所述不同裸片中的第二者产生的所述输出。此外，所述方法包含基于所述比较步骤的结果检测所述晶片上的缺陷。
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本发明实施例提供了一种订单失效预测方法、装置、介质及电子设备，该订单失效预测方法包括：获取订单失效预测模型对测试样本的预测结果；根据所述预测结果和所述测试样本的实际失效情况，确定所述测试样本中预测为失效样本的占比与预测结果准确率之间的对应关系；基于所述订单失效预测模型预测各个待预测订单的失效概率；根据所述对应关系、所述各个待预测订单的失效概率和实际的订单预测需求，对所述各个待预测订单是否失效进行预测。本发明实施例的技术方案可以在预测结果准确率和预测的失效订单数量之间寻求平衡点，以在减少订单流失的前提下，降低相关人员维护订单的工作量，提高整体的工作效率。
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本发明公开了一种失效预警系统及具有失效预警功能的网络设备，失效预警系统包括控制单元和至少一个失效预警电路，失效预警电路包括直流电源、第一电阻、第二电阻以及梳状电极；其中，对于每个失效预警电路，所述直流电源的负极接地，正极与所述第一电阻的一端电连接，所述第一电阻的另一端与所述第二电阻的一端电连接，所述第二电阻的一端还与所述梳状电极的一端电连接，所述梳状电极的另一端接地，所述第二电阻的另一端与所述控制单元电连接；所述控制单元用于检测所述第二电阻的另一端的电平高低，若为低电平，则发出报警。本发明的失效预警系统能够在网络设备失效前进行提前预警、主动预警，避免故障发生后再进行更换导致的业务中断。
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本发明提供了一种电动汽车的电池绝缘失效预测方法，包括：机器学习平台对从大数据平台获取的车辆历史数据进行合并和分割处理，得到至少两类电池绝缘失效影响数据；机器学习平台采用电池绝缘失效影响数据对预设的线性分类器进行训练，得到电池绝缘失效预测模型；业务运营平台根据车端的当前电池绝缘失效影响数据，应用机器学习平台发送的电池绝缘失效预测模型进行离线电池绝缘失效风险预测；或者，车端根据其当前电池绝缘失效影响数据，应用电池绝缘失效预测模型进行在线电池绝缘失效风险预测；本发明可以实现车端的实时在线电池绝缘失效风险预测和业务运营平台的离线电池绝缘失效风险预测，提升电池绝缘失效风险预测的可靠性。
本发明涉及一种基于失效数据库的天然气管道失效概率定量化方法及系统，其包括：在已有数据库中提取各管道危害影响因素在单独影响下的管道全部历史失效频率与管道4个基本参数中某个或某几个参数的关系曲线数据；采用数值分析的方法，将每个管道危害影响因素对应的管道历史失效频率与管道4个基本参数的关系分别进行函数化处理，并分别求解得到管道在每个危害影响因素单独影响下失效概率的计算公式；将各管道危害影响因素单独影响下的失效概率进行累加，累加和计算公式即为管道综合失效概率计算公式；输入某段管道的4个基本参数，根据综合失效概率计算公式计算该段管道的综合失效概率。本发明克服了数据选取不一致的问题，能使评价过程统一化和标准化。
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一种诊断反应堆中子探测器失效的方法，通过对探测器测量值的直接比较法、测量值间比较法、测量值与响应重构值比较法分三个阶段对探测器测量值进行失效诊断；三种判断方式的结合使用使得本发明所描述的探测器失效诊断方法不仅可以对探测器完全失效进行有效诊断，同时可以对探测器测量值偏离正常值的失效做出准确诊断，并具备区分探测器失效及局部功率振荡的能力；通过去除失效探测器测量值，保证堆芯功率分布在线监测系统不使用故障探测器测量值，为在线监测系统提供可靠输入参数；本发明中探测器失效诊断方法不受探测器类型、在线监测方法、探测器失效类型的限制，失效诊断用时短、诊断迅速、诊断结果准确可靠。
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本发明提供了一种基于大坝失效功能函数模型的失效风险率计算方法及装置，涉及大坝安全风险检测技术领域。方法包括：获取多组大坝的基本变量训练样本；采用克里格模型重构大坝失效功能函数模型，并生成一相关函数；相关函数用于描述影响大坝安全的各基本变量训练样本间的空间相关性；相关函数包括一待优化参数；根据极大似然估计法确定待优化参数的优化值；根据待优化参数的优化值，确定相关函数的值，并根据随机过程函数条件确定基本变量训练样本对应的大坝失效功能函数模型；对各组基本变量训练样本对应的大坝失效功能函数模型进行有效性检验，选取最优大坝失效功能函数模型；根据最优大坝失效功能函数模型确定大坝失效风险率。
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本发明涉及一种可对行驶过程中的汽车球销是否失效进行实时监测的系统,包括一个监测显示模块、多个监测终端;每个监测终端均包括一个超声波传感器、一个微控制器一、一个收发器一,微控制器一接收并处理来自超声波传感器的信号,收发器一接收并发射来自微控制器一的信号;监测显示模块包括一个收发器二,一个微控制器二,一个液晶显示模块,收发器二接收并发送来自收发器一的信号,微控制器二接收并处理来自收发器二的信号,液晶显示模块接收并显现来自微控制器二的信号。本发明可对汽车球销是否失效进行实时监测,为汽车行驶带来了新的安全保障,有效地维护了人们的生命财产安全,具有显著的社会效益。
本发明公开了一种基于DPF主动再生的SCR失效主动处理方法，包括：判断SCR转化率是否低于指定限值，且持续指定时长，若满足则触发DPF主再生条件检测；检测发动机工况是否满足DPF主动再生条件，若满足则触发至少一次DPF主动再生；所述PF主动再生包括：主动提高发动机排温，使SCR内部温度大于第一指定温度；两次DPF再生之间间隔指定行驶里程。以及，一种SCR失效控制装置。本发明能预判存在SCR效率低的问题，基于DPF主动再生触发SCR主动再生，无需缩短DPF再生里程，DPF再生由累碳量决定，不会增加再生次数。本发明SCR主动再生过程中，驾驶员无明显主观感受，有效解决了SCR失效引起的效率低故障误报问题。
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本发明提供了一种软失效测试系统、方法和电子设备，涉及芯片测试的技术领域，包括上位机、测试驱动器、待测电路板和辐射源；其中，待测电路板上设置有待测芯片；上位机接收用户的测试指令，并将其发送至测试驱动器；测试驱动器基于测试指令发送预设电压调整指令和预设数据读写指令至待测电路板，以对待测芯片进行预设电压下的预设数据读写测试；测试驱动器还基于预设数据读写测试的测试结果统计待测芯片的软失效率，并将其反馈至上位机。基于该软失效测试系统，用户通过上位机控制测试驱动器即可对待测芯片的软失效测试条件进行调控，无需技术人员进入辐射室内进行调整，避免了等待辐射强度下降的时间，进而有效地提升了软失效测试的测试效率。
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本文中的实施例涉及一种在第二CN节点（205，407）中用于处理通信网络(200)中失效的方法。失效已造成在第二CN节点（205，407）与旧的第一CN节点(203a)之间的通信变得不可用。通信与会话相关联。在检测到失效时，第二CN节点将会话开始请求消息传送到新的第一CN节点（203b，405b，410b）。会话开始请求是恢复会话的请求。会话开始请求消息包括恢复标志，恢复标志指示用于在失效前建立的相同服务的会话的恢复，并且允许通信网络(200)中的RAN节点（201，403）接受会话开始请求消息。
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一种失效侦测系统包含一发光阵列，及一失效侦测装置，该发光阵列包括多个发光二极管单元，该失效侦测装置包括一驱动模块，及一判断模块，该驱动模块接收一指示一欲侦测发光二极管单元的坐标信号，该欲侦测发光二极管单元是该多个发光二极管单元之一，该驱动模块根据该坐标信号产生一驱动信号至该欲侦测发光二极管单元，该判断模块接收一选择信号，并根据该选择信号侦测来自该欲侦测发光二极管单元的输出端的一输出电压，该判断模块每隔一预定间隔的前后二时间点所侦测到的该输出电压的电压差值的大小产生一指示是否异常的状态信号。本发明失效侦测系统直接侦测该发光二极管单元的该输出电压，因此不需如现有的技术提供不同准位的预定电流值。
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本发明涉及失效诊断信息产生设备和失效诊断信息产生系统。失效诊断信息产生设备包括:修理信息获取单元,其获取修理信息,该信息表明伴随车辆的故障而实施的修理或部件更换的内容或表明故障的原因;故障时车辆信息获取单元,其获取故障时车辆信息,该信息表明发生故障时检测到的车辆状态;指令信息产生单元,其根据修理信息和故障时车辆信息产生指令信息,该信息可用于未来的修理或部件更换;再现信息获取单元,其获取再现信息,该信息表明车辆的修理或部件更换之后故障是否已再现。用再现信息判定修理或部件更换之后故障是否再现。根据判定结果,指令信息产生单元判定是否产生指令信息或是否将所产生的指令信息用于未来的修理或部件更换。
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