基于系统级症状的多核处理器故障诊断研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第8页 |
| 1.1.2 选题的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 故障注入及故障诊断概述 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 研究内容 | 第12页 |
| 1.5 本文结构 | 第12-13页 |
| 第2章 基于 SAM 全系统的故障注入平台 | 第13-28页 |
| 2.1 故障注入简介 | 第13-15页 |
| 2.1.1 故障注入 | 第13页 |
| 2.1.2 故障注入基本方法 | 第13-15页 |
| 2.2 全系统模拟器简介 | 第15-16页 |
| 2.3 SAM 全系统模拟器特性简介 | 第16-23页 |
| 2.3.1 运行驱动方式 | 第17页 |
| 2.3.2 指令集的配置方式 | 第17-18页 |
| 2.3.3 多核模拟和支持 | 第18-20页 |
| 2.3.4 调试支持 | 第20-22页 |
| 2.3.5 SAM 全系统初始化 | 第22-23页 |
| 2.4 故障注入设计 | 第23-26页 |
| 2.4.1 故障传播分析 | 第23-24页 |
| 2.4.2 故障注入系统设计 | 第24-25页 |
| 2.4.3 故障注入流程 | 第25-26页 |
| 2.5 故障注入实验 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于联合仿真的故障注入平台 | 第28-42页 |
| 3.1 联合仿真平台简介 | 第28-29页 |
| 3.2 Verilog PLI | 第29-34页 |
| 3.2.1 Verilog PLI 接口简介 | 第29-30页 |
| 3.2.2 PLI 应用简介 | 第30-33页 |
| 3.2.3 PLI 在故障注入中的实现 | 第33-34页 |
| 3.3 故障注入系统设计 | 第34-41页 |
| 3.3.1 故障注入总体框架 | 第34-35页 |
| 3.3.2 故障注入关键模块设计与实现 | 第35-41页 |
| 3.4 故障注入实验 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于人工神经网络的故障诊断系统 | 第42-58页 |
| 4.1 症状分布分析 | 第42-46页 |
| 4.1.1 系统级症状分析 | 第42-43页 |
| 4.1.2 基于故障传播的特征提取方法 | 第43-44页 |
| 4.1.3 症状分布分析 | 第44-46页 |
| 4.2 基于人工神经网络的故障诊断 | 第46-54页 |
| 4.2.1 基于 BP 神经网络的故障诊断模型 | 第48-49页 |
| 4.2.2 基于 RBF 神经网络的故障诊断模型 | 第49-52页 |
| 4.2.3 基于 PNN 神经网络的故障诊断模型 | 第52-54页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第54-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
