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黄河科技学院毕业设计(文献翻译) 第 14 页 毕业设计文献翻译 院（系）名称工学院机械系 专业名称机械设计制造及其自动化 学生姓名李双权 指导教师闫存富2012年 03 月 10 日基于故障树系统现象的故障诊断方法摘要：机械故障的历史记录包含大量的重要信息是有用的，以确定类似的故障。使用当前历史记录的故障诊断方法是低效的处理直观的应用多组分多相故障诊断。对问题，快速和智能故障诊断方法的基础上提出了系统的故障现象（SPF）树。物理系统的故障诊断的方法，开始构思故障如树叶，故障的原因导致叶和故障频度的相互关系，并最终形成故障树行政隶属关系和灵活的多粒度组件的结构关系。首先，SPF成型方法树的讨论；其次一些代名词分支，分支的强硬程度，占主导地位的叶和基本定义虚拟分支定义；然后，包括占主导地位的分支机构的合并，保持优势，在合并的表演保持优势的代名词树枝被证明。此外，合并、优化和虚拟分支计算SPF树的建议，提出自我学习机制，包括程序和相关参数计算，故障查找方法和主要故障统计计算，还提出了一种基于SPF树。最后，该方法应用于嵌入式终端的某些类型的故障诊断显示故障信息，在搜索条件的代名词分支，虚拟分支，合并和视觉呈现搜索结果。实际应用表明，该方法是有效的缩小查找故障的范围，减少了计算的难度。该方法是一种新的方式来解决。通过组织的无序故障记录，并提供直观的表达复杂系统的智能故障诊断问题。Key words: SystemPhenomenonFault Tree, Fault Analysis, Knowledge Acquisition, Machining Learning关键词：树系统故障现象，故障分析，知识获取，加工学习1 Introduction1.引言 基于历史记录的故障诊断是一个古老而年轻的学科，相关研究非常重要的，是维权的机器。current researches on the issue have been carried on目前在这个问题上的研究已进行extensively, and generally can be classified into three ty和广泛的，一般可分为三种类型。The first type focused on how to improve the skills第一类集中在如何提高技能maintenance engineers and how to use their personal维修工程师和如何使用他们的个人abilities to enhance the capacity in fault diagnosis.能力，以提高故障诊断的能力。 The第二类是使用推理的知识，神经网络、数据挖掘、专家系统等设立的故障诊断算法和促进基于历史故障的分析能力。第三个集中在部分绘图系统，并建立故障树方法描述失败直观的现象，并找出物流运作的方式。然而，第一种类型取决于维护工程师个人认真能力，不适合大规模应用；第二类研究的相关理论的故障诊断，但不能够提供直观的应用案例；提出了第三种类型的故障树的方法和机器部件分类失败，但机器故障相关彼此分离，使失效分析精度显着下降，它不能被用来溶质的连续失败。基于第二和第三类，我们提出了一种新的故障诊断方法，命名系统的故障现象（SPF），故障F的原因是在一台机器系统S匹配的故障现象能够获得。该方法的特点之一是使用的历史记录，有效、直观地获取故障原因；同时，SPF树能促进新知识的自学习机故障诊断的诊断能力。应用表明SPF树在大样本情况下是有效的故障诊断，故障分析和故障统计方法。2.SPF树框架2.1 SPF树的定义和描述SPF树是基于隶属故障树结构故障现象的关系。如果我们定义灵活的组件C（基于它很容易地在计算机程序递归算法）在一个系统S，定义为一个R故障现象供其之间的变换矩阵故障原因。设P和F可能满足一对一的关系，SPF树可以被视为收集四种元素为S，P，F，R。由于SPF是一个直观的图形界面大量历史记录故障，故障诊断基于SPF树的方法，可以得到的故障原因F根据故障现象带够迅速直观。为了获得可靠的系统的统计规律，我们必须先建立一个SPF树。因为有一些亲密故障现象P和故障的关系C部分，作为承运人的过失组件C物理系统的相互依存关系可以改善SPF树的效率。2.2 SPF树代2.2.1根节点S（系统）要建立SPF树，首先生成一个节点作为整个SPF树的根。图1，树的根节点名为S表示为“”。在实际系统中，在节点可以被命名系统的名称或ID。图1 SPF树的结构2.2.2主干节点C（组件）根据组成关系（也可能是其他的关系，如物理结构，逻辑结构和系统S），该系统可分成不同的组件，这些组件可构成子树根据其构成关系。父节点链接到根节点在图2(a)，部件都表示“”的。图2（a）是组成示意图组件C。亲子关系（垂直视图）和弟弟的关系（在水平视图）是最大的成分之间的重要关系内部系统和内部系统的每个节点都有一个复杂的结构。为了便于研究，我们忽略这种方式，灵活的节点（组件）的复杂结构.用这种关系可以用来打包一些复杂的内部结构图2(b)。 （一）组件层次结构示意图 （二）灵活的节点打包他们的内部结构图2 树干节点C（组件）在故障分析过程中，当故障的原因是位于加1之间的边缘路径在图的组成部分，其图2（a）。然后，改变RI在图2（b）图的计算值。其中Ri变换矩阵S和C之间的边缘。2.2.3分支节点P（现象）图2（b），如拉伸节点程序包，他们的内心是忽略结构和无关的信息，节点C（部分）和节点P（现象）标准不同的物理意义，可以被视为同一个计算。例如，假设C22，是在故障组件SPF树，我们只关心节点和边SC2C22，其余的边缘可以被忽略因为他们是无关的故障诊断。显然，所列举的时间是RI =5。此外，节点C22，不需要进一步分为C221和C222的故障诊断故障现象发生，因为C22。如果位于故障不能在故障诊断过程中，RI可能包括一些顶级节点值的矩阵“引用的时候，在一个抽象的SPF为无花果树。图 2（b），边缘SC2C22，可表示为SC的。根据机器故障现象，故障在现象的关键字提取和检索数据字典。如果没有这种故障现象，在SPF生成一个新的故障现象节点P树，这是“”，并链接到节点“”表示，在图1，我们定义为1的边缘“被引频次”;如果一个存在的节点匹配的故障现象，添加1成的被引频次与边缘匹配的RI故障现象。2.2.4叶节点F（故障）故障原因是用来处理问题，因此它是非常重要的是保持数据库的故障原因。一旦我们恢复故障数据记录，这些信息应加到数据库中。首先，提取关键字故障原因，然后，是用来搜索数据库中的故障。设Rij是P之间的边缘，如果原因不存在，添加到一个新的SPF树，这是为“”表示与故障现象节点“”，并设置Rij表示边缘;叶存在，我们加1的被引频次Rij表示这连接本身和父节点一个中心S的SPF故障树，一些分支机构C，一些树叶所列举的时间里，Rij表示可以如图3所示。图3 摘要SPF树三层Ri是引时间的S和C之间的边缘;，C和P之间的关系是，如果抽象而包装作为其内部结构图的组成部分。2.3组件C SPF树的生长显然，图3的过程比图 1容易得多，因为在组件层抽象。图3为了找到之间的对应关系。图1和图3，有必要来形容他们之间的分歧C部分。定义1：在SPF树，任何一个节点C可以数据结构表示：C = , , , （1）其中，层的SPF树在该节点位于父节点处，这层序列，序列的相关系数之间本身和它的父节点分别。 从定义1，可以描述任何节点C统一的方法。例如，节点图C21的。 2作为C21的=2,2,1,7，这意味着该序列其父亲节点的数量是2，节点位于第二层，节点序号为1的子树，其父亲节点之间的相关系数为7本身。 如果组件不是主节点，以获得更具体的分区，我们只需要展现数据1定义结构的C或分裂和迭代数据结构来实现组件的增长（分公司）SPF树。如果我们不需要展现的数据结构C= ，图3到达。因此抽象结构图3提供了一个简单的方法来解决故障诊断问题。2.4 SPF树的数学描述 假设N是总数的故障现象记录，是一些故障现象相匹配的故障现象，流动方程从结束的SPF集合S，P，F,R在2.1节的树：意味着，C是一个灵活的组件如图所示。 3，那就是，一些故障电流无关故障诊断是C打包成。 以上SPF树的四元素集合有机械故障的分析具有十分重要的意义。在这个集合，P是已知的故障集合的现象，而F是已知故障的故障集合原因; R是一个从已知故障的变换矩阵故障原因历史记录的现象。通过以上的抽象描述，转换问题研究在给定的故障现象的原因，根据特殊的分支节点，搜索列举的SPF树中，最大叶片边缘是：方程（2）提供了一个简化的方法来解决故障诊断问题。3.定义和SPF树的表演 定义2：如果存在两个分支在和的SPF树，和分支机构是的子树。尤其是，如果和和分支的代名词，他们是相互的虚拟分支。 定义3：在SPF树，定义为艰难的分支程度，并定义的艰难程度叶，这是: 定义4：如果下叶的艰难程度分支机构是和0.5，是占主导地位的叶分支机构的。 对上述定义的基础上，很容易获得的SPF树的下列基本表演。 表现1：一个专门分支机构，01和01被证明是正确的SPF树（证明略）。 表现2：分支机构和合并不会改变的主导分支机构的重要性。根据表现1，表现01存在于和01退出，公式0+2可以证明是正确的，由合并分支机构分支机构。 自定义，我们可以推断公式+1从0.5，的0.5，所以 叶仍保持主导合并后，合并将不影响使用SPF树的故障诊断。 扣除：同义分支机构合并不会影响使用SPF树的故障诊断（证明略）。4.优化和自我学习的过程SPF树4.1优化和合并过程SPF树的枝叶 如果分支机构叶和分别由同一原因造成的，即= 。 都可以被怀疑为虚拟在其分支机构，并进一步估计真实性。因此，SPF树启动优化合并的过程： （1）假设是否和是虚拟的分支机构或合并子树，可以分别确定。定义1和定义2。如果结果是真实的，选择为基准的分支机构更改以下参数。 1）保证的描述是全面的，准确的故障。 4）添加相应的表示，如果表示值和相同，并取得了新的表示。 5）删除根据分支自理叶片。 （2）估算是否存在以下两个方程：如果结果是真实的，和占主导地位的叶子。根据性能，我们知道主导合并的分支机构有没有使用SPF树的故障诊断效果。因此，启动后合并过程。选择或（如）基准分公司，并改变以下参数： 1）保证的描述是全面的，准确的故障。4）在一起，同时增加相应的表示他们有和在相同的值，取得了新的表示;如果分支构没有一片叶子，创建一个新的叶，定义被引频次是。5）删除下分支本身的叶子。 （3）如果条件（1）及（2）不满意，保持原来的SPF树。 此外，虚拟的现象增加叶（故障原因）也存在。然而，嵌塞是次要的，所以它不被视为它的文件。4.2要确认SPF树的树干位置 其实，相应的组件C的位置是非常重要的，我们必须确定的C-P的对应关系。 如果cC，对于一个新的故障现象，我们可以使这个基础层和其母公司和忽视躯干C的内部结构;如果不是基地之一，我们可以开展集合C.因此，基于主干的可扩展性，整个SPF树的形状会出现波动，不同系统，不同的故障位置和不同的故障现象。可伸缩的结构类型将不能割裂SPF树组件的连接，其中有一个在寻找故障的突出优点是由多个组件。4.3自学过程中的SPF树在新的故障现象p和故障f产生，可以推断故障原因通过结构和知识的SPF树，SPF树是能够开始自学以下步骤。（1）更新的总次数N = N+1故障记录。（2）估计故障现象是否存在，并确认是否有必要更新参数m。这是 （3）更新的故障现象，列举的后备箱的时间 （4）更新故障原因的故障时间表示现象 （5）更新故障故障原因的现象 5.搜索和统计数据SPF树 有两类应用的实时故障检测过程中经常使用的方法：（一）通过相应的故障现象，故障原因;（二）分析故障发生的统计规律。发生各种故障的概率，在这种方式来确认设施的设计，生产，并采取了许多中肯的方法，以促进生产质量的弱点。5.1 SPF树的检索过程 因为抽象的SPF树有三层结构，SPF树的检索过程可以分为三个步骤，根据广度优先检索算法的原则。 检索初始节点与检索的起点，S的存在有利于算法设计。检索的主干节点和分支节点P，确定主干节点C的位置和分支机构节点P ，检索的SPF树的核心内容。通过匹配关键字，检索分支机构节点P的位置，我们可以找到给定的故障容易，然后确定故障的具体原因。检索的叶子节点号，当发现匹配的故障现象P是分支节点检索将告一段落，然后相应的检索随后将叶节点。 F或根据已知的故障原因，寻找失败的原因，节点检索不需要进行SPF树的整体框架，只需要返回到一个最大的分支下的强度的几片叶子。在优化和合并中，检索所有在SPF树的叶子是需要考虑的。5.2在SPF树检索算法的选择可用于检索的SPF树的顺序检索方法和反向检索，如传统的检索算法。但是，SPF树，这些算法是不是最好的。 作为强度的故障检索的过程中，在现有的SPF树的枝叶，充分利用这两个参数将有助于提高检索的命中率和检索时间成本。因此，SPF树的检索使用广度优先检索算法基于如下的概率优先：在检索之前，SPF树保持了一系列故障概率统计表格，统计功能的基础上，建立各种索引表，其中包括被引频次的常见故障现象皮和被引频次故障。可以从小到大排序，按照与和，分别在索引表。 在检索过程中，故障现象的树枝被引频次第一，然后从故障现象抽象关键字排序，最后，SPF树广度优先检索序列检索。 理论上可以证明，设备出现故障的概率服从泊松分布。文献14证明了基于单谷函数的一维非线性检索的时间间隔缩短的条件，并给出具体的方法。广度优先检索算法的基础上的概率优先满足要求，因此，它是最佳的SPF树的故障检索算法。5.3 SPF树故障统计 统计基础上的SPF树的故障主要体现在以下几个方面。（1）故障发生率。 其中意味着故障的发生。（2）组件的故障发生率。如果组件C具有复杂的结构， 其中，意味着组件故障的发生。（3）根据给定的故障现象，故障发生率。 意味着根据一个给定的故障现象，故障发生率。（4）故障号的命中率 其中, 是正确的时间判断SPF树。6.例子 通过上述描述，SPF树的操作是非常标准，而且它也很容易实现的，在计算机的程序。为了验证建议SPF树的正确性，笔者采用的方法，一个名为“HTK”的终端有10 000例故障的嵌入式设备的故障诊断，结果如下。（1）初始检索结果的SPF树 起初，由于元件的位置的不确定性，SPF树有一个复杂的结构如图1。如果我们输入一个关键字，如“易死”中的SPF检索接口，获得的SPF树的层次结构图4。我们可以看到，SPF树变得非常简单，在SPF树的其他分支和叶都被忽略，因为它们不包括信息，帮助诊断故障，所以SPF树是一个很好的数据挖掘工具。（2）虚拟分支机构的合并进程这显然是有两个分支图显示相同的树叶在SPF树的和。根据定义1和定义2。如果存在和，在和和是虚拟的分支机构对方，并应合并。1）确认的描述是全面，准确的故障。2）更新3）更新4）加入 表示 在一起，如果，和新的5）删除树枝和和他们的叶子。从而得到3层抽象的SPF，而我们合并的虚拟分支以上（图5）。修订后的检索结果显示在表。表显示前5大业“HTK”的终端容易死亡”。在此基础上，通过维修人员，专业测试和判断是不是很难到达故障的最终原因。因此，SPF树甄别故障的范围和难度大大降低了故障诊断。图4 SPF树的初始检索结果故障统计数据表故障原因故障时间故障比例CPU风扇故障6141.78在操作系统过程中错误4228.77尘土飞扬的CPU风扇2517.12传感器无法检测的接触正确的温度138.90电脑病毒53.42图5 3层抽象的SPF树消除了虚拟分支7.结论本文提出了一种新的方法，根据故障现象，找出故障的原因，其中SPF树的设计和数学描述。优化、合并和SPF树的自我学习的过程进行了讨论，以便拿出有关SPF树的优化和学习方法，并说明有关定义和SPF树的基本性质。此外，为了检索算法的基础上的广度和有关故障的主要统计指标提出的问题，如检索和故障诊断的故障处理。该方法的实际应用表明，SPF树是一种有效的故障诊断分析方法。8.展望我们应该做一些进一步的研究工作。该方法能够在大量的情况下被使用，但在少量案件的效率有待提高。此外，由于检索效率和准确性取决于关键字，它是需要我们进一步的工作中找到的方法来提取更好的关键字。C H 扑E S EJ O U R N A LO FM E C H A N I C A LE N G I N E E R n 、i G、，0 l I2 4 ，N o 3 ，2 0 l lD O I ：1 0 3 l c J M E 2 0 1 1 0 3 4 6 6 ，a v a i l a b l c 饥h n ea tw W c j m 印c t c o m ；w 帆c j m c t c o 虬F a u l tD i a g n o s i sM e t h o dB a s e do nS y s t e m p h e n o m e n o n f a u l t1 陌e eC H E NG u o r o n 9 1 ，2 一，Y = 州P i n 9 1 ，Y IR u n z h o n 9 1 ，a I l dL F e i l1S 妞t eK 缈L 口b o r 口刍D 秽巧M e c l l 口n i l1 妇瑚m i s s i o 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，f a u n锄l y s i sa n df a u ns t a t i s t i c a lm e m o d 2F r a m e w O r ko fS P F1 h e2 1D e 6 n i t i o na n dd e s c r i p “o no fS P Ft n 培S P Fn e ei st l l ef a u l tt r e es 缸、l c n l r eb a s e do nt l l es l | _ b i e c t i o nr e l a t i o n s h i po ff a i l u r ep h e n o m e n o n I fw ed e f i n et t l en e x i b l ec o m p o n e n tC ( i te 弱i l yp r o 掣缸1 1 si nc o n l p u t e rb 舔e do nr e c u r s i v ea r i t h m e t i c ) i nas y s t e m & a n dd e f i n e 尺舔a仃觚s f o 加“o n 啪t r i xb e 锕e e nt l l ef h u np h e n o m c l l o nP锄df a u l tc a u s eFS u p p o s i n gP 加dF 脚ys a t i s 母t h er e l a t i o n s h i po fo n e - t o o 鹏，S P F 仃e ec a nb er e g a r d e d 硒ac o l l e c t i o no f f o l l re l e m 即t s 嬲 尸，F ，R S i n c em eS P Fi s 粕i I l t u i t i v e 鲫p h i c a li n t e m c eo fl a r g em n o u n to ff a u nh i s t o r i c a lr e c o r d s ，t I l ef a u l td i a g n o s i sm e t h o db 邪e do nS P F 仃e ec 姐o b t a i l lt h ef a u l tc a u s eFa c c o r d i 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i p ，s u c h 嬲p h y s i c a lc o m p o s i t i o n ，l o 舀c a ls t n l c n 】r ea n ds oo n ) o f t l l es y s t e mS ，m es y s t e mc 锄b ed i v i d e di I l t 0d i f f 苦咖tc o m p o n e n t s ，a n dt h o s ec o m p o n e n t sm a Vb ec o n s t i t u t e da ss u b c o I I l p o n e n t s 仃e ea c c o r d i n gt h e i rc o m p o s i n gr e l a t i o n s h i p T h ep a r e n tn o d e sl i n | 【t 0t h er o o tn o d e I nF i g 1 ，c o n l p o n 即t sa r ee x p r e s s e d 嬲“口 F i g 2 ( a )i ss c h e m 撕cd i a g r 锄o fm ec o m p o s i t i o nc o m p o n e n tC T h ep a t e m 毋r e l a t i o n s h i p s ( i nV c n i c a lV i e w )a n db r o t h e rr e l a t i o n s h i p s ( i I lh o r i z o n t a lv i e w ) a r em em o s ti n l p o r t a n tr e l a t i o n s h i p s 锄o n gt h ec o 唧o s i t i o n so ft h e劬e rs y s t e m ：a n de a c hn o d e o ft h ei I l n e rs y s t c mh 髂ac o m p l e xs 恤l c t u r c I I lo r d e rt of a c i l i t a t es t u d i e s ，w ei 掣1 0 陀t h er e l a t i o n s h i po ft l l ec o m p l e xs 仃u c t I l r e I I lt 1 1 i sw a y ，an e x i b l en o d e ( c 伽叩o n e n t ，c ) c 釉b eu s e dt op a c k a g es o m ec o m p l e xi n n e rs t r I l c t u r e 硒F i g 2 ( b ) 58( b ) F l e x i b l en o d ep a c k a g e dt n e l rl n n e rS t n J C t u r eI I lt h ep r o c e s so ff I a u l t 觚a l y s i s ，w h e nt h ef 撕nc a u s ei sl o c a t e d ，1i sa d d e do nt h ep a mo ft h ee d g eb e t w e e nt h ec o m p o n e n l 锄di t sp a r e I l t 试F i g 2 ( a ) T I l 即，c h 锄g e 忍i I lF i g 2 ( b ) 弱m ev a l u ec a l 砌a t e di I lF i g 2 ( a ) 啪e r eR fi st l l e 慨s f o 彻a t i o nI I l a 仃i x ( “c i t e dt i m e ”i n d i c a t i n gi n t h i sp a p e r ) o ft h ee d g eb e 铆e e nSa n dc 2 2 3B r 口n c hn o d e sPf p h e n o m e n o n )1 1 1F i g 2 ( b ) ，i fat I e n s i l en o d ep a c k a g e sa l l 舭i ri 如燃s 仃u c 眦觚dn l e 1 r e l a 硼曲r r n a t i o ni si 阴o r e ，m en o d eC ( c o m p o n t )锄dm en o d e 尸( P h e n o m e n o n ) w h i c hs t a n 捌d i 行e r e n tp h y s i c a lm e a n i n gc 锄b er e g 硼e d 嬲t h es 锄eO n ei I lc a l c u l a t i o n F o re x a n l p l e ，s u p p o s i I 培G 2i sm ef b l u l tc o I I l p o n e n ti I laS P F 缸e e 。w eo n l Vc a r ea b o u tm en O d I ea n dm ee d g e S _ c 2 _ c 2 2 ，T h er e I I l a i n i n ge 趣e sc 锄b ei 印o r e db e c a u s en l e ya r e 咖e l a t c dt of h u l td i a g 皿o s i S 0 b v i o u s l y t h ec i 训t i m e i s 足= 5 B e s i d e s ，N o d eG ，d o e sn o t n e e df h r t h e rb e 蛐b d i v i d e di I 肋c ，1 锄dc ，i nt h cf a u l td i a 驴o s i sb e c a u s et t l ef a l l l tp h e I l o m e n o nh 印p e l l s c 2 2 I ft 1 1 ef a u l tc o u l dn o tb e1 0 c a t e di I lp r o c e s so ff a u l td i a g n o s i s ，足m a yb eam 嘶xi n c l u d i n gs e v e m l 娜v a l u eo fI l o d e s c i t e dt i m e ，i na na b s t m c tS P Ft r e 吧a sF i g 2 ( b ) ，E d g e囵诌4 啬万方数据C H E NQ 删o n g ，e ta l ：F 叭l tD i a 驴o s i sM e l o dB 如c do nS y s t 锄p h e n o m e I l o n f a l 小1 r e eS _ G _ G ，m a y b ee x p r e s s e d 嬲S _ C A c c o r d i n gt ot h ep h e n o m e n o no fI I l a c h i n ef a u I t ，f a u l tp h e n o m e n o nk e y w o r d Sa r ee X l 眦I c t e da n dr e 仃i e v e di nt h ed a _ t ad i c t i o n a r y I ft h e r ei sn ot 1 1 i sl 【i n do ff a u l tp h e n o m e n o man e 、) l ，f h u l tp h e n o m e n o nn o d ePg e n e r a t e si n 吐l eS P F缸e e ，w l l i c hi se x p r e s s e d 鹪“o 锄dl i n kt on o d e “口”，i nF i g 1 ，a r l dw ed e f m et h e “c i t e dt i m e s ”o f t h ee d g e 嬲l ；I ft h ef a u l tp h e n o m e n o nm a t c h e sw i t ho n ee x i s t e I l tn o d e ，a d d1i n t ot 1 1 ec i t c dt i m e s 冠o ft h ee d g em a t c h c dw i t hm ef a u l tp h e n o m e n o n 2 2 4L e n f n o d eF ( f n u t t )T h ef a u l tc a u s e si sl l s e dt od i s p o s ep r o b I 印：l s ，s oi ti sv e r yi I r I D o n a n tt om a i n t a i nt h ed a t a b a s eo ff a u nc a u s e s O n c ew eI _ e s t o r eaf a u l td a t ar e c o r d t h ei n f I o m a t i o ns h o u l db ea d d e di n t on l ed a t a b a s e F i r s t l Mak e y w D r di se x 仃a c t e d 丘D mt h ef a u l tc a u s e m e n i su s e dt os e a I ht l l ef a u l ti I lt h ed a 切b a s e S u p p o s i n g 珞i st h ec i t e dt i m eo f t I l ee 电eb e 觚e e n 尸a I l d只i f t l l ec 锄s ed o e sn o te x i s t a d dan e wo n ei I n on l eS P F仃e e ，w h i c hi se x p r e s s e d 勰“”a 1 1 dl i n k e dt ot I l ef a u l tp h e n o 眦n o nn o d e “o ”，a n ds e tt l l ee d g eo f ，；，w 池l ；i ft l l el e a fe x i s 蛀w ea d dlt 0t h ec “e dt i I n e s w h i c hc o n n e c t e di t s e l fa n dt 1 1 eD a r 锄tn o ( 1 e T h eS P F 伽1 tt r e ew i t hac e n t e r & s o I n eb r a n c b e sC ：Pa n ds o m el e a v e s 只a I l dt h ec i t e dt i n 圮足剐1 d c 缸b e，s h o w n 硒F 噜3 F i g 3 A b s t r a c ts P F 仃e e、而mt h r e eI a y 粥Ri sm ec i t e dt i 眦o fn l ee d g eb e 觚e c I lS 锄dCm cr e l a t i o n s h i pb e 船e e nC 粕d 尸i so n et oo i f d l ea b s 鼢tc o m p o n t sw h i c hp a c k a g e dt h e i ri 衄e rs 饥l c 眦弱F i g 2 ；吩i st h ec i 伽t i I I l eo f 血ee d g eb e t 、e e n P 姐d F2 3G m 、n ho fc o m p o n e n tCi nS P Ft r O b v i o u s l y t h ep r o c e s so fF i g 3i s m c he 髂i e rt h 锄o n eo fF i g 1b e c a u s eo ft l l ea b s n ? a c to fc o n l p o n e n tl a y e ri nF i g 3 I no r d c rt of m d l ec o r r c s p o n d i n gr e l a t i o n sb e 锕e e nF i g 1 粕dF i g 3 ，i ti sn e c e s s a 巧t od c s c 曲em e i rd i 妇F e r c e si nc o m p o n e n t C D e 6 n i t i o nl ：I I lt h eS P F 缸优。a n vn o d eCc 蛆b ce x p r e s s e db yt 1 1 e 龇s 眦t I l r e ：C = 位，厂，们，( 1 )w h e r e 口，厂，7i sr e g 甜d e d 舔t l l es e l u e r I c eo ff l a m e rn o d e ，t h el a Y e ro f S P F 仃e ei nw h i c hm en o d ei sl o c a t e d ，t h es e q u e n c eo f l i sl a y e r t h ec o r r c l a t i o nc o e f f i c i e n tb e 弧，e 髓i t s e l fa n di t sf a t h e rn o d er e s p e c t i v e l y F 删nD e f i n i t i o n1 ，a n yn o d eCc 姐b ed e s c r i b e db yl l I l i f o n l lm e t h o d F o re x a m p l e ，n o d eC 2 1i l lF i g 2c 锄b ed e s c 曲e d 弱c 2 1 = 2 ，2 ，l ，7 ，w h i c hm e 趾st h a tt h es 嘶a ln u m b e ro fi t sf a m e rn o d ei s2 m en o d ei sl o c a t e di nt h es e c o n dl a v e r l en o d es e r i a ln u m b e ri s1 i 1 1t h es u b 打e e ，a n dt h ec o n e l a t i o nc o e 丘i c i e n ti s7b e t w e e ni t sf a t h e rn o C I e锄di t s e l f I ft h ec o 脚【p o n e n t sa r en o tp r i m a r yn o d e s ，i no r d e rt 0o b 诅i nm o r es p e c i f i cp a r t i t i o n ，w ej u s tn e e du n f o l dt l l e 讹s 缸1 l c t I l I eo fCi nt l l ed e f i n i t i o n1o rd i v i c l ea n di t e r a t et h ed a t as 伽J c t I l r et om l f i l lm eg r o w d lo fc o 唧o n e n t ( b r 锄c h ) i I lS P F 仃e e I fw ed o n tn e e du n f o l dm ed a t as t n l c t I l r eo f C = 口，y ，町 ，F i g 3a l 晡V e d S ot h e2 I b s t 咒l c ts n u c t u r ei nF i g 3p r o v i d e sas i m p l em e t l l o dt 0r e s o l V et h ef 撕1 td i a g n o s i sp r o b l e m s 2 4M a t h e m a 6 c a ld e s c r i p t i O nO fS P Ft r I 跨A s 吼】m i n g i st h et o t a ln u m b e ro ff a u l tp h e n o m c n o nr e c o r d s ，i st h en u m b e ro ff a u np h e n o m e n o n 阢w h i c hm a t c h e st h ef l a u l tp h e n o m e n o n ，t h en o w i I l ge q u a t i o n sa r cc 伽c l u d e d 胁mt 1 1 ec o l l e c t i o n 5 ，只只R o fm eS P Ft r e ei ns e c t i o n2 1 ：S = 研，P = 日，芝，B ，已 ，l m M肚 巧，五，马，B ) ，正= 层1 ，巧2 ，巧3 ，晶 ，l f 肌，l ，n f ，尺= 【碍，；川1 f m ，l 勺玎i ，F 足：，Z 一f = l，膏= 吩，= l帆e r e 吩= 吩眦觚st l l a tci saf l e x i b I ec o m p o n e n t，= ls h o w n 嬲F i g 3 ，t h a ti s ，s o m ef a u l t su m e l a t e dt 0m ec u r r e n tf a u l td i a g n o s i sa r ep a c k a g e di l l t oc T h ef o u r - e l e m e n tc o l l e c t i o no fa b o v eS P F 仃e eh 雒ag r e a ts i g n i f i c a n c et 0t h ea n a l y s i so fm e c h a n i c a lf a u l t I nn l i sc o l l e c t i o n pi st h ek I l o w nc o l l e c t i o no ff a u l tp h e n o m c n o nw l l i l eFi sm ek n o w nf a u l tc o l l e c t i o no ff a u l tc a u s e ：Ri sa 呦s f b n 枷o nm a t b mm ek n a w nf a u l tp h e n o 眦n o nt 0h i s t o r i c a lf a u l tc a u s er e c o r d T h r o u g l lm ea b s 仃td e s c r i p t i o na b o 、，e ，m ep m b I e mi sc o n V e n e d 丘D mr e s e a r c h m gm ec a u 辩i nt l l e 百V e I lf a u l tp h e n o m e n o nt 0a c c o r d i n gt 0m ee s p e c i a lb 豫n c hn o d eA ，s e a r c h i n gt h ce d g ew i n lm 觚i m ：啪l e a v e sc i t e dt i 眦si n 也eS P F 廿c e ，t h a li sD = m a x ( 弓) I p = p f ) ，l f 历，l 啦( 2 )万方数据C H I N E S EJ O U R N A Lo FM E C H A N I C A LE N G N E E R I N GE q ( 2 ) p r o V i d e sas i m p l i f i e dm e t h o dt os o l v ef a u l td i a g n o s i sp m b l e m s 3D e f i n i t i o n sa n dP e r f b r m a n c e so fS P F1 h eD e f i n i t i o n2 ：I ft l l e f ee x i s tt w ob r a n c h e sP fa n d 只i I laS P F 仃e e ，巧n C ga n dcU C = 鼻( 巧彩，C g ) ，b r a l l c h 只i sm es u b 仃e eo f 尸f E s p e c i a l l y ，i f 巧U 只= E锄d 曩U 只= 只( 巧乃，只g ) ，b 啪c h e s 只a n d 只a r es y n o n 弘n o u sb 娜c h ，锄dt h e ya r em u t I l a lv i r t u a lb 舢c h e s D e n n i t i o n3 ：r oaS P Ft r ，d e f i n e互a st h et o u g hd e 伊e eo f b r 锄c h ，a I l dd e f _ m e 岛嬲t h et o u 曲d e g r c eo f t h el e a t 1 1 a t i s霉：里，1N ：。吩白2 ，。吩D e 伽i 伽n4 ：I f t h et o u 曲d e g r e eo f l e a f 厶u n d e r 血eb r a n c h 露i s 白a n d 白o 5 ，矗i s 也ed o l T l i n a n t1 e a fi nb 啪c h B a s e o n t h ed e f i n i t i o n sa b o v e i t i se 鹊v t 0 0 b t a j n t h e S P FT r e e s 也ef 0 1 1 0 w i n gf u n d 锄e n t a lp e r f b m 加c e s P e 响咖舳c el ：T oas p e c i f i c a l l yb r 狮c h ，O 乃l 锄d0 1a r ep r o V e dt ob er i g h ti nS P Fn e e ( P r o o f o m i t t e d ) P e r f o m m n c e2 ：T h em e r g e ro f b m n c h 只加d 只w i l ln o tc h 锄g et h ei 埘l p o r t a n c eo ft h ed o m i n a mb r a n c h A c c o r d i r 培t 0p e r f o r m 锄c el ，p e r f o r m 粕c eO 幻le x i s t si n 只粕d0 1e x i t si n 只，仕屺f o 咖u l aO 奄+ 匆2c a nb et e s t i f i e dt ob er i g h tb ym 瞎喀i n gb 舢c h 露a n db 啪c h 只F r o md e f - m i t i o n4 ，、j l ，ec a nd e d l l c et h ef o l 胁u l a 岛+ 知lf 如m 白0 5 ，如0 5 ，s o= 学狐T h e1 e a v e ss t i l lk e 印d o m i l l 蚰ta 舭rt h em e 娼e r s om em e 唱e rw i l ln o ta 疗e c tt h eu s eo fS P Fn e ei nf a u l td i a g n o s i s D e d u c t i o n ：S ) ，l l o n y m o u sb I a I l c hm e 唱e rw i l ln o ti m p a c tt h eu s eo fS P F 仃e ef o rf a u l td i a 印o s i s ( P 啪fo I l l i t t e d ) 4O p t i m i z a t i o na n dS e l f L e a r n i n gP r O c e s so f S P F1 1 r e e4 1o p t i m i z a t i o na n dm e r g i n gp m c e s so fb r a n c h e sa n dI e a v e si nS P Ft r 钾I fm el e a v e s 南锄d 石i nw h i c hb 姗c h 只，P f ，r e s p e c t i v e l ya r ec a u s e db ym es 觚l er e a S o n ，n 锄e l yZ f = 厶B o mo fP xa 1 1 dP fc 锄b es u s p e c t e d 嬲V i n I J a lb f 锄c h e s ，锄dt l l em r t h e re s t i m a t i o n sa r er e q u 硫di nt I l e i r砌e n t i c i t y ：S oS P Ft r c es l j l r t su pt h eo p t i n l i z a t i o na n dm e 唱i I l gp r o c e s s ：( 1 ) A s s 啪i n g C E ，w h e t h e r 只，尸fa r ev i r t I l a l b 瑚c ho r 珊：瞎m gs u b 仃e er c I 巾e c t i V e l yc 跚b ed e t e l m i n e d 肋mD e f m i t i o n1a n dD e f i I l i t i o n2 。I ft h er e s u l ti s 仃u e ，s e l e c t i n g只舔t h eb e n c t l I n a r kb r a n c ht oc h 砒曙et h ef o l l o w 崦p a r 锄e t e f s 1 ) G 啪n t e en l ed e s c r i p t i o no f 尸fi sc o m p r e h e 邶i v e 锄da c c u r 撕t 0 t h ef a u l t 2 ) 吩= 愧+ 以3 ) R = R + 尺；4 ) A d dc o r r e s p o n d i n g t o g e t h e ri ft h eV a l u eo f 勺i sm es a m e i I l 矗锄d 南，a n d o b t a i l l s a n e w 勺5 ) D e l e t c 也el e a V e su n d e rn l eb r a n c h 只a 1 1 d 只t h e l I l S e l ( 2 ) E s t i m a t i I l gw h e t h e re x j s t st l l ef o l l o w i n gt w oe q l m t i o n ：勺o 5 ，o 5 I ft l l er c s u l t sa r e 饥l e ，b o t h 乃锄d 南a r ed o m i I l 锄tl e a V e s A c c o r d i l l gt op e r f o 如 1 a n c e2 ，w ek n o wt l l a t t l l ed o m i n 锄t m e 玛i I l g o f b r a n c h 只a n dP f h a v en ob a de 僚c to nt h e 矗m nd i a g I l o s i su s i n gS P F1 r e e S o ，s t a nu pt h ef o l l o w i n gm e r g ep r o c e s s S e l e c t 只o rP i ( s u c h 弱P j ) 舔b e n c l l I 衄r kb 舢c h ，锄dc h a n g e 廿1 ef o l l o w i n gp a r ，吼e t c r s ：1 ) G u a r 锄t c et h ed e s c r i p t i o no fP ji sc o n l p r e h e I l s i V ea n da c c u “【t et ot l l ef a u h 2 ) 吩= 传+ 以；3 ) R = R + 疋；4 ) A d d i n gc o r r e s p o n d m g 勺t o g e t l l e rw h i l et l l e yh a V et h es 卸V a l u ei n 石柏d 厶_ a n do b t a i n san e w 勺；i f t h eb r 锄c hP fd o e sn o th a v eal e a f 岛c r e a t e san c wl 既f 南，d e f m en 地c i t e dt i m e si s ，匆5 ) D e l 咖t h e l e a v e s l l n d e r t h eb r a n c h 只a n d 只i t s e l f -( 3 ) I fc o n d i t i o 璐( 1 ) a n d ( 2 ) a r cn o ts a t i s f i e 也k e 印t h eO r i g i I l a ls P F 仃e e F 嘶e 瑚o r e ，n l ep h e n o m e n o no f V i l 删i 1 1 c r e a s i n go fn l el e a v e s( t h ec a u s eo ff a u l t )a l s oe X i s t s H o w e V e r ，也ei m p a c t i o ni sm i n o r ，s oi ti sn o tc o n s i d e r e di ti nt l l ep 印4 21 oc o n n r mt h el o c a t i o no fn n ki nS P Ft n 增A c t I I a l l y t h el o c a t i o no ft h ec o n e s p o n d i I l gc o m p o n e l l tCi sV e 巧i m p o r 胁t ，w em u s ti d e n t i 母t l l ec o r r e s p o n d 吨r e l a 矗o n s h i po fC 一尸F o ran e wf a u l tp h e n o m e n o n ，i f c C ，w ec a nm a k et h i sl a y e ra l l di t sp a r e n t 弱t h eb a s ea l l di 鲫o r et h ei I l t e r i o rs 缸1 l c t I l r eo ft h e 臼1 l r l kc i fi ti sn o tt l l eb a s eo n e 、ec a nu n f o l d 也ec o l l e c t i o nC H e n c eb a s e do nt h es c a l a b i l i t yo f饥l I l l 【。廿l es h a p eo f t h ee n t i r eS P F 仃e ew i nn u c t u a t ew i t ht h ed i 行e r e n ts y s t e m s d i a e r e n tf a u l tl o c a t i o n s 锄dd i 丘e r e n tf a u l tp h e n o m e n o n T h et y p ew i t hs c a l a b l es t r I l c m r ew i Un o td i s s e v e rt h ec o 皿e c t i o no ft h ec o r n p o n 朋t si nS P F 廿e e ，w h i c hh a sa no u t s t a l l d i n gm e r i ti ns e a r c h i l l gt h ef a u hw h i c hi sc a u s e db ym u l t i p l ec o m p o n e n t s 4 3S e l f - l e a m i n gp r O c e s so fS P Ft r e eA R e rt h en e wf a u l tp h e n o m e n o npa n dt h ec a u s eo ft h ef - a u l t 厂a r eg e n e r a t e d ，t 1 1 ec a u s eo fm ef a u l tc a nb ed e d u c e dm r o u 曲t h es t r u c t e 锄dk n o w l e d 眢ei I L 也eS P Ft r e e ，瓶dt 1 1 eS P F 臼e ei sa b l et ob e g i ns e l f - l e 锄i n g 鹊n l ef o l l o w 吨s t c p s ( 1 ) U p d a t e t l l e t o t a l t i m e s o f f - a u l t r e c o r d s = + 1 ( 2 ) E s t i m a t ew h e t l l e rt h ef a u l tp h e n o m e n o ne ) 【i s t s 锄dc o n f m si fi ti sn e c e s s a r yt 0l l p d a t ep 孤籼t e rm T h a ti s万方数据。4 7 0 C m 三NG u o f o n g c ta l ：F a u l tD i a 印o s i sM e 出0 dB 髂c do S 弘姆m p b 曲o n 瑚伽f ；I l l l cT f m ，p P m = 【所+ l ，p gP ( 3 ) I 岬疵m ef a u l tp h e n o m e n o nc i t e dt 砥咫o f 协m k足=R ，pZ 丘纽d p P ，曩+ l ，p 毋，l ，pgP ( 4 ) U p 妇em ef a u l tc 跚s ec i 伽t 砥勺o ff a u hp h e I l o m e n o nP i嘞2吩，厂g 弓a n d 厂曩，吩+ l ，弓，l ，厂g 弓锄d 厂g 巧( 5 ) U p 拙e 龇咖n b e ro ft l l ef a u nc 椰e 嘞o ff a u l tp h e n o m e n o nR f吩，厂Z Z ，= 。【拧f + l ，厂Z 5S e a r c ha n dS t a t i s t i c sO fS P F1 h eT h e r ea r et v ms o r t so fc i r c sw h i c ha r e 丘e q u e n t l yu s e di nt 1 1 ea p p l i c a t i o no fr c a lf a u l td e t e c t i n gp r o c e s s ：( I ) S e a r c hc o 丌e s p o n d i n gf a u l tc 蛐s en l ：r o u g hm ef a u l tp h e n o m e n o n ；( I I ) A m a l y z en l es t a t i s t i c a l l a w so ft h ef - a u l th a p p e n i n g T h ep r o b a b i l i t yo fv a r i o u sf h u l t so c c u r si nt h i sw a yt 0c o n f i n I lt h ed e s i g no ff a c i l i t i e s ，t h ew e a | m e s so fp r o d l l c i l l g 觚da d o p t i n gn 删嗲p e r t i n e n tm e 也o d st 0p m m o t et h eq u a l i 妙o fp r o d l l c t i o n s 5 1R e t r i e v a Ip r o c e s so ft h eS P Ft r e eB e c a u s et h e 吞b s t r a c tS P Ft r e eh a sat b f e el a v e rs t n J c 咖。t h er e t r i e v a lp r o c e s so f 也eS P F 仃e ec 孤b ed i v i d e di n t o出r e es t e p sa c c o r d i n gt om ep 咖c i p l eo fb r e a d t l l f i r s tr e t r i e v a la r i t h m e t i c ( 1 ) R e 仃i e v a lm ei n i t i a ln o d e & A st l l e 删i n gp o 缸o fr e t r i e v a I ，m ee x i s t e n c e so f Sf | a c i l i t a t em ea I 固o r i t h 】【nd e s i g 皿( 2 ) R e t r i e v em et m n kn o d eC a n d t l l eb 啪c hn o d e 尸1 1 1 ed e t e 玎：I l i n a t i o no fm el o c a t i o f 协m kn o d eCa n dt h er e t r i e v a lo fb 啪c hn o d e P 剐r et h ec o r ec o n t e n to ft h e陀t r i e v a lo ft l l eS P F 仃c e n r 0 1 l 曲珊疵l l i l l gk e y w o r d ，鲫df 嘶e v a l l el o c a t i o no fb 姗c hn o d eP 、ec 觚l o c a t ct l l e画V 朗f a i l u r ee 勰i l y ，锄dm e nd e t e r m i t l l es p c c i f i cr e a s o 璐f l o rt h ef a i l u r e s ( 3 ) R e t r i e v et t l el e a v e sn o d ePW h 钮t l l eI I l a _ t c h e d 蠡m np h 朗o m o nPi sf o u n 止m er e t r i e v a lo fb r a n c hn o d e 、砘l lc o m et 0 锄e n d ，觚dt h 衄t h er e l 矗e v a Io f m ec 0 仃e s p o n d i n gl e a f n o d e s 丽l lb ef o l l o w c d ，o rf i l l d i I l gt h er e 邪0 n sf o r硒l u 坨a c c o r d i l 培t 0m eh o w nc 孤s e so ft l l ef a u h ，t h eI e t r i e v a lo f 也el e a v en o d ed o e sn o tn e e dt o Ib ec 枷e do u ti nm cw h o l e 蛔n e w o r ko fS P F 仃c e ，锄do n l yn e e dt 0r c t 啪t 0af c wl e a V e sw h i c hh a V en l eg r e a t e s ts t r o n g d e 铲e eu n d e rt h eb 姗c h I l lt I l eo p t i m i z a t i o na n dm e r g i n g ，f e 仃i e V i n g “Im e l e a V e s i n t l l eS P F 吮e i s e d e d t o b ec o 璐i d e r c d 5 2S e l e c t i o no fr e t r i e v a la r i t h m e t i ci nS P Ft r e eT h ec o n v e n t i o n a lr e t r i e v a Ja l g o r i t l l m ss u c ba s 山eo r d e r豫t r i e v a lm e t h o d sa n dr e v e r s er e t r i e v a lc a nb eu s e di nt l l er e t r i e v a lo ft h eS P F 臼e e B u t f o ft h eS P F 臼r c e ，n l e s ea l g o r i t h T I l sa r en mm eb e s t A sm es 臼o n g d e 田旧eo fb 啪c h e sa n dl e a v e se x i s t i n gi nt 1 1 eS P F 仃e e ，i n 血ep r o c e s so f f a u nr e l 哦c V a l ，m ef I l Ul l s eo ft l l e s e 佃op a 姗e t e r sw i l lh e l pi m p r o v i n g l el l i tr a t eo fr c t r i e v a la n dt l l et i m ec o s to fr e 仃i e v a l T h e r e f b r e t h e佗t r i e v a lo fm eS P F 仃e eu s e st h eb r e a d t h f i r s tr e t r i e v a la l g o r j t h mb 勰e do nn l ep r o b a b i l i t ) rp f i o r i t y 部f o l l o w s ：( 1 ) B e f b r er e t r i e v a l S P F 臼汜e 姒i n t a i n sas e r i e so ff a u hp r o b a b i l i 够s t a t i s t i ct a b l e ，w h i c hi so nt l l eb 鹤i so fm ef e a m r eo fs 嘶s t i c s ，s e tu pt w o 踟惝o f 砌e x 切【b I e sw h i c hi n c l u d et h ec i t e dt i m e sEo fc o I l l 啪nf 撕np h 即o m e n o nP f狮d l ec i t e dt i m e s 只，o ff a u l t I tc a nb es o r t e df r o ms m a l lt 0l a 唱ei n c o r d 锄c ew i t hEa n d ，：f r e s p e c t i V e l yi nt h ei n d e xt l b l e ( 2 ) I nt h ep r o c e s so fr e t r i e v i n g ，t l l eb r a n c h e so fn l e自i l u r ep h e n o m e n o ni ss o n e db yt h ec i t e dt i m e sf i r s t l y ，也e nt h ek e y w o r di sa b s t 豫c t e d 丘o mt h ef a i l u r ep h e n o m e n o n ，f m a l l v m eS P F 仃e ei sr e 廿i e v e d 私b r e a t l l f i r s tr e t r i e v a ls e q u e n c e I tc a nb ep r o v e dt h e o r e t i c a l l yt h a tt h ep r o b a b i l i Wo fe ( 1 u i p m e mf a i l u r eo b e y st oP o i s s o nd i s t r i b u t i o n R e 【1 4 】p r o v e st h es h o r t e nc o n d i t i o no ft h eo n e d i m e n s i o m ln o n l i n e a rr e 仃i e V a li l l t e a lb 勰e do nt 1 1 es i n g l e v a l l e y劬c t i o n sa n dg i v e st h es p e c i f i cm e t h o d T h eb r c a d t h f i r s tr e 仃i e V a la k o r i t h mb 嬲e do nt h ep r o b a b i l i t ) ，p r i o r i t ) rs a t i s f i e st h er c q u i r e m 肌t sw e l l ，s oi ti so p t i l m la l g o r i n l mo ft h e 矗m l tr e t r i e v a lo fS P Ft r e e 5 3F a u l ts t a t i s t i c sb a s e do nS P Ft 心吧T kf 扎l ts t a t i s t i c sb 嬲e d n l eS P F 仃e ei sm i I 坶r e f l e c t e di I lt h ef o l l o w i n ga r e 舔( 1 ) T h ei I I c i d e n c eo ff a i l u r c = 熹1 0 0 ，w h 盯c 眦a n S t h e i n c i d e n c e o f f a u n ( 2 ) 1 1 h ei n c i d e n c eo fc o n l p o n t sf a u h I fc o n l p o n 钮tCh 弱ac o I n p l e xs m l c t I l ，c = 霉1 0 慨= 鲁- 0 0 ，w h e r e 只m e a n s 也ei n c i d 锄c eo f t h ec o m p o n 锄tf a u h ( 3 ) T h em i d e n c eo f 鲥t 1 d e rag i V 朗f a u l tp h e n o m e n o n 万方数据C H I N E S EJ O U R N A LO FM E C H A N I C A LE N G I N E E R I N G4 7 l 乃= 吩灯0 0 = 詈赳0 0 ，w h e r e 易m e a n sn 圮毗i d e I l c eo f 伽tl l I l d e rag i V e nf a u np h e n O m e n o n ( 4 ) T h e h i tr a t eo f f a i l u r e F尸：冬x l o o ，。w h e r e i s t h ec o 盯e c t t i m e s j u d g e d b y S P F 讹e 6C a s eS t u d yT 1 1 l o u g l lm ed e s c r i p t i o nn l e n t i o n e da b o v e ，t h eo p e r a t i o no fS P Fn e ei sv e r ys t a n d a r d ，a n di ti sa l s ov e r y e a s yt oa c h i e v ei I lt h ec n p u t e r sp r o g 姗I no f d e rt ov e r i 母l ec o n e c 臼l e s so ft h ep r o p o s e dS P F 仃e e ，t h e 卸t h o r sa p p l i e dt h em e t l l o dt oaf a r u l td i a 霉：l l o s i so fe 皿l b e d d e dd e v i c e sn 锄e dH T Kt c r m i 舳l ，w i t hl O0 0 0f a u hc 硒e s t h er e s u l t sa r c 舔f o l l o w s ( 1 ) I n i t i a lr e t r i e v a lr e 跳no f t l l eS P F 仃e e h I i t i a l l y ，d l l et ot h eu n c 咖i l l t yo ft b el o c a ：t i o n0 fc o m p o n e n t s ，t h eS P Fn e eh 嬲ac o m p l e xs n u c t u r ea sF i g 1 I fw ei n p u tak e y w o r ds u c h 嬲“e a s yt od e a t h ”i n 戗l eS P Ft r i e v a li n t 劬c e 。ah i e m r c h ys 劬l c t l l r eo fS P Fn e ei sg a i n e d 鹤F i g 4 W ec 锄s e et h tt h eS P F 眈eb e c o 雠v 唧s i l l l p l e 锄d o t h e r b 瑚c h e sa n d l e a v e s i n m eS P F t r e e a r ea ni g n o 代db e c 肌s et h e yd on o tm c l u d em ei n f o r m a t i o nh e l l ) i n gd i a g n o s et h e 蠡l u n ，s ot h eS P Ft l e ei sag o o dd a t am i n i n gt o o l s ( 2 ) T h em e r g i n gp r o c e s so f V i m m l b r a n c h e s I ti so b v i o u s l yt h a tt l l e r ea r e 锕ob 砌c h e sP fa n d 只w i mt h es 锄el e a v e si nt h eS P F 仃e es h o w si nF i g 4 ，a c c o r d i I l gt o D e f i n i t i o n1a n d D e f i n i t i o n 2 I f m e r ee x i s 协只n 只巧蛆d CU 只= C ( E g ，C 乃) i n 只a n dP f ，只强d 只Ca r eV i 删b 船n c h 嚣e a c ho m e r ，柚ds h o I l l db em e 穆e dt o g e t h e r 1 ) A f f i 册t h ed e s 嘶p t i o no f 只i sc o n l p f e h e n s i v ea n da c c u I I a t et ot h e 鲥t 2 ) U pd a _ t e 吩= + 以，= 7 6 + 4 0 = 1 1 6 3 ) U p d a 把足足= 2 7 9 + 1 2 0 = 3 9 9 4 ) A d d 勺锄d 勺t o g e 蚰i f 乃= 厶，觚dt h en e w 坳a r e吩l = 6 1 ，吩2 = 1 3 ，吩3 = 2 5 5 ) D e l e t eb 舢c h e s 只柏dP 。锄dt h e1 e a v e si nt h e m A na _ b s 仃tS P Fw i t h3l a y e r si so b t a i n e d 、h i l ew em e r g e dt 1 1 ev i r t I l a lb 啪c h e sa b o v e ( F i g 5 ) T h er e v i s c dr e 订i e V a lr e s u l ti ss h o 、ni I lT 2 l b l e T a b l es h o w st h et o p5c a l l s eo f “H T Kt e ：m l i n a le 嬲yt od e a t l l ”o nm i sb 勰i s ，t h r o u g ht h em a i n t e n 锄c es t a 危p r o f e s s i o n a lt c s t i I l ga n dj u ( 1 舯e m si sn o td i m c u ht 0 枷v ea tt h ef i n a lc a u s eo ft h ef a l J l t T l m s ，S P Fn c e 孵a t l yr e d I l c e st t l e 蠡m l td i a 掣1 0 s i so ft h es c o p ea n dd i f 珏c u n yo fs c r e e n i n gf a i l u r e s T a b l e F a u ns t a t i s t i c st a b l eC a u s eo ff 乱l tF a u l tt i m e s F a u l tr a t ef ，C P Uf h nm a l f I l n c t i o n6 l4 1 7 8F a t a le r r o r si nt h eD r o c 韶so f 0 S4 22 8 7 7D I l s t yo f C P Uf h s2 51 7 1 2S e n s O rc 锄td e t c c tt l l ec o n 蟹c t咖e 咖r cb o c a u 辩o f 也e1 38 9 0c o n t a c tp r o b l 础C 0 m p u t c rv i m s53 4 2F i g 4 h l i t i a l 代I t r i c v a lr l 既m l t so f t h eS P F 仃e c万方数据4 7 2 C 髓NC m o r o n g ，e ta l ：F 卸l tD i a 弘o s i sM e t h o dB a s e do nS y s t e m p h o m e n o n f a u l t1 h eE a s v t oC o m p u t e rV i m sE a s v t o d e a t hF a t a le 丌o r S j n t I e肿s o f t h e O S1 1 6脚协奴r F i g 5 A b s h 私tS P F 仃I w i n l3l a y 懿a f t c re l i l l l i n a t c dt h e 们m 忸Ib 娜1 c h c s【4 】7C o n c l u s i o n sr 1T h i sp a p 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