移动计算环境的复杂性、网络条件多样性,便携设备有限的资源、弱连接性、安全漏洞等因素,使得系统中故障发生的可能性增加,有效地感知、隔离、恢复故障可提高系统容错性能。该文针对具有中心结点类的移动计算环境,运用互测比较的方法,通过小区中的移动结点和移动支持站进行交互测试来获取故障征兆信息;基于概率诊断方法对检测结果进行评估,运用不同的处理策略来诊断故障结点集。对算法性能进行了理论分析和仿真实验,结果表明:算法能够满足移动计算环境下结点故障感知要求,具有较高的可诊断性和较低的时间、通信开销。

 与有线的固定环境相比，移动环境中的无线网络连接更加脆弱，移动主机可靠性更差，为提高移动计算系统的容错性能，研究并提出一个移动计算环境下支持移动节点迁移的故障检测算法。在基于互测比较和概率诊断的区内故障感知算法基础上，针对移动节点自由迁移导致的区内故障感知算法中移动主机（MH）漏检或故障恢复不彻底问题，引入条件检查和故障信息发布机制，提出支持移动节点迁移的移动计算环境下的故障检测算法。仿真实验表明：算法满足故障检测要求，能够适应动态的移动计算网络环境。

无刷直流电动机开关式霍尔位置传感器故障检测与信号矫正_傅安琪

针对冗余捷联惯组故障检测问题，采用广义似然比法（GLT）验证在特定冗余捷联惯组配置（三套正交安装的捷联惯组）下的故障检测的可行性及其检测效果。针对不同的传感器配置的几何安装矩阵 ，分别进行了仿真试验，通过改进传统的Potter算法，解决了Potter算法不能检测出某些传感器故障的问题。

工程中用备份惯性器件构成冗余捷联惯组（RIMU，Redundant IMU）以提高导航、制导系统的可靠性，针对某工程中的实际问题：三种冗余配置的捷联惯组，研究广义似然比法在三种配置下的误警率并进行比较分析，得到具有工程参考价值的结果：采用十表冗余配置的捷联惯组误警率最小。

支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 语言：MATLAB 版本：V2.1 ----------------------------------------------------- 创作不易，欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议，请发邮件至：iqiukp@outlook.com 可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写 ----------------------------------------------------- 主要特点 1. 支持单值分类和二值分类的超球体构建 2. 支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid, laplacian) 3. 支持 2D 或 3D 数据的决策边界可视化 4. 支持基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的SVDD的参数优化 5. 支持加权的 SVDD ----------------------------------------------------- 注意 1. SVDD V2.1 仅支持 R2016b 以上的 MATLAB 版本 2. 正样本和负样本对应的标签分别为 1 和 -1 3. 提供了多个示例文件，每个文件的开头都有对应的介绍 4. 此代码仅供参考 5. 可以阅读“SVDD-V2.1使用说明.pdf”文件了解更多用法

使用TensorFlow对一维电机振动信号检测（输入的信号经过了小波变换，8个特征）

基于bp神经网络的变压器故障检测，模型训练及模型测试。

matlab开发-动态系统中的故障检测和隔离。为基于uio的FDI系统的设计提供了一套matlab M文件和simulink模型。

通过传感器对火车行进过程速度、振动等特征量的采集，通过串口上传到LABVIEW的程序面板，再显示面板实现量的实时显示，以便对火车的状态的实时监控，保证运行的安全！