针对传统NoC容错算法中容错粒度过粗造成资源浪费的问题, 提出了一种细粒度的自适应容错路由算法, 对带有部分故障的节点重新利用。算法将各种故障映射为一种功能故障模型, 结合新提出的路由端口优先级策略和嵌入的奇偶转向模型, 实现数据包的无死锁容错路由。实验表明, 随着负载和故障数目的增加, 该算法具有更优越的容错性能, 证明了算法的有效性。

设备的故障诊断方法可以按照诊断依据分为三种:基于机理模型的方法，基于数据驱动的方法，基于知识工程的方法。本文将采用基于数据驱动的方法中的基于分类的方法进行故障模型的构建。详细设计见md文件。

公交车调度模型的matlab代码交流CFM 基于MATPOWER的AC级联故障模型，用于电网的弹性分析。 许可和引用 我们要求引用AC-CFM的出版物明确引用这一事实，并引用以下出版物： Noebels，M.，Preece，R.，Panteli，M。“用于电网弹性分析的交流级联故障模型。” IEEE系统杂志（2020）。 入门 以下步骤将指导您逐步在计算机上运行AC-CFM。 先决条件 建议使用Matlab 2019a或更高版本来运行AC-CFM。 运行AC-CFM需要Matpower 7.1或更高版本。 请按照。 建议安装IPOPT，因为它倾向于具有较高的收敛性，以实现AC最佳功率。 可以找到有关如何安装IPOPT的说明。 这是安装IPOPT的简单方法。 通过在Matlab中运行以下命令来测试Matpower和IPOPT的安装： runopf(case9, mpoption('opf.ac.solver', 'IPOPT')) 安装 克隆存储库 git clone https://github.com/mnoebels/AC-CFM.git 将AC-CFM文件夹添加到您的Matlab

软件功能性测试故障模型宣贯.pdf

软件功能性测试的21种故障模型终稿.pdf

为了更好地研究复杂网络抵制相继故障的鲁棒性，在经典的负载-容量模型基础上，提出了一种基于负载局域分配的相继故障模型。结合现实网络特点定义了衡量相继故障程度的指标——网络效率，提出节点对超出负载具有一定的容忍能力。将所提出的相继故障模型应用于经典复杂网络模型均观察到发生了相继故障现象，且通过仿真研究了相继故障传播的影响因素。实验结果表明，不同的节点失效方式、模型参数值以及网络的介数分布都会影响相继故障的传播。

复杂网络容量负荷模型MATLAB程序，原文用的美国西部电网uspowergrid，但是找不到相关文件，需要自己替换一个电网节点数据文件。文参考文献[Motter A E , Lai Y C . Cascade-based Attacks on Complex Networks[J]. Physical Review E, 2003, 66(6 Pt 2):065102.

行业文档-设计装置-基于NI平台的ADDA接口故障模型搭建方法.zip

论文题目：基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究_张伟 main为wdcnn卷积神经网络主文件，运行它就可以得出结果 preprocess为预处理文件，主要实现制作数据集的功能 日志文件保存在logs里面，通过启动tensorboard查看 wdcnn.png为卷积神经网络的结构图像 我只实现了第三章的内容，剩下的没有做