基于SDG的集群打印系统故障智能诊断研究

• 作者: 谢光强 郭小全 陈俊宇
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能诊断 符号有向图 全生命追踪 诊断规则库
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 15-20
• 页数: 6页
• 分类号: TN915.04
• 字数: 5373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12052/gdutxb.200052

摘要

随着网络购物的发展,订单打印需求增大,集群打印系统能够有效地提高效率.但集群系统需要较高的鲁棒性和可靠性,因此订单监控和处理打印设备故障成为集群打印系统的核心问题.通过将具有实时监控节点数据和揭示故障传播路径特点的符号有向图(Signed Directed Graph,SDG)技术应用到集群打印系统,建立了集群打印系统故障诊断推理规则,并形成"If-Then"形式的诊断规则库.此外,构建了订单全生命追踪模型,结合诊断规则库对故障任务进行识别和管理,实现了集群打印系统的故障任务转移和自恢复.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢光强	广东工业大学计算机学院	34	215	7.0	14.0
2	陈俊宇	广东工业大学计算机学院	3	1	1.0	1.0
3	郭小全	广东工业大学计算机学院	3	3	1.0	1.0