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分布构件系统故障诊断技术研究

摘要第1-12页
ABSTRACT第12-14页
第一章 绪论第14-20页
   ·选题背景第14-17页
     ·分布构件技术第14-15页
     ·CORBA构件模型(CCM)第15-16页
     ·分布构件故障诊断问题的提出第16-17页
   ·本文工作第17-18页
   ·论文结构第18-20页
第二章 相关研究工作第20-32页
   ·相关诊断理论第20-24页
     ·故障诊断技术分类第20-21页
     ·故障诊断方法第21-23页
     ·各种诊断理论的比较第23-24页
   ·相关分布构件诊断系统第24-27页
     ·PinPoint第24-26页
     ·麻省理工大学开发的自动异常处理系统第26-27页
     ·PerformaSure系统第27页
   ·诊断理论的适用性分析第27-30页
     ·软硬件故障的差异第27-29页
     ·故障诊断研究的定位第29-30页
     ·适用于CCM的故障诊断方法第30页
   ·本章小结第30-32页
第三章 故障诊断的形式化方法研究第32-44页
   ·诊断概念模型的分类第32-35页
     ·DNB类型的诊断第33-34页
     ·MAB类型的诊断第34页
     ·AC类型的诊断第34-35页
     ·三种概念模型的比较第35页
   ·基于一致性的诊断模型第35-37页
     ·基本模型描述第35-36页
     ·问题求解第36-37页
   ·基于反绎的诊断模型第37-41页
     ·反绎推理模型第37-38页
     ·基于反绎的诊断第38-41页
   ·假设演绎诊断模型第41-42页
   ·本章小结第42-44页
第四章 分布构件故障诊断算法的研究第44-68页
   ·基本求解过程第44-47页
     ·冲突识别过程第44-45页
     ·诊断解空间第45-47页
   ·冲突识别算法MODSBCI第47-54页
     ·故障诊断中的超定系统第48-49页
     ·极小超定子系统的搜索算法SAMODS第49-50页
     ·冲突识别搜索算法MODSBCI第50-52页
     ·对比测试第52-54页
   ·求解极小诊断的遗传算法GAMD第54-56页
     ·GAMD算法第54-55页
     ·算法测试第55-56页
   ·求解极小诊断的遗传模拟退火算法GSA第56-63页
     ·模拟遗传退火思想第56-58页
     ·求解极小诊断的遗传模拟退火算法第58-60页
     ·算法分析与测试第60-63页
   ·观察点选择算法OONA第63-66页
     ·观察点的选择问题第63页
     ·观察点的选择算法OONA第63-65页
     ·算法有效性测试第65-66页
   ·本章小结第66-68页
第五章 分布构件系统故障诊断方法的研究第68-80页
   ·分布构件系统语义故障诊断模型第68-74页
     ·分布构件语义诊断的基本思想第68页
     ·时间本体第68-71页
     ·诊断时序框架 MLTF第71-73页
     ·基于 QA网络的过程表达第73-74页
     ·分布构件语义诊断模型第74页
   ·构件内存访问失效故障诊断第74-77页
     ·内存访问故障诊断模型第75页
     ·内存访问故障诊断方法BMMD第75-76页
     ·BMMD中故障现场特征的选取第76-77页
   ·本章小结第77-80页
第六章 StarCCM系统故障诊断的设计与实现第80-108页
   ·CORBA构件模型体系结构第80-85页
     ·抽象构件模型第80-82页
     ·容器编程模型第82-83页
     ·组装件模型第83-84页
     ·CCM分布构件模型的特点第84-85页
   ·StarCCM组装件的语义诊断第85-98页
     ·语义为中心的诊断模型编辑方法第85-90页
     ·分布构件系统行为定义语言CSBDL第90-93页
     ·StarCCM的诊断支持系统第93-98页
   ·以调用栈信息为导向的构件内存访问故障诊断第98-107页
     ·StarCCM内存故障现场特征的选取第98-100页
     ·调用栈信息获取的关键技术第100-107页
   ·本章小结第107-108页
第七章 结束语与展望第108-110页
   ·结束语第108-109页
   ·展望第109-110页
致谢第110-112页
攻读博士期间发表的论文第112-114页
攻读博士期间参与的科研工作第114-116页
参考文献第116-120页

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