Microprocessors are becoming increasingly vulnerable to soft errors due to the current trends of semiconductor technology scaling. Traditional redundant multi-threading architectures provide perfect fault tolerance by re-executing all the computations. However, such a full re-execution technique significantly increases the verification workload on the processor resources, resulting in severe performance degradation. This paper presents a pro-active verification management approach to mitigate the verification workload to increase its performance with a minimal effect on overall reliability. An anomaly-speculation-based filter checker is proposed to guide a verification priority before the re-execution process starts. This technique is accomplished by exploiting a value similarity property, which is defined by a frequent occurrence of partially identical values. Based on the biased distribution of similarity distance measure, this paper investigates further application to exploit similar values for soft error tolerance with anomaly speculation. Extensive measurements prove that the majority of instructions produce values, which are different from the previous result value, only in a few bits. Experimental results show that the proposed scheme accelerates the processor to be 180% faster than traditional fully-fault-tolerant processor with a minimal impact on overall soft error rate.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.37
no.11
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pp.786-795
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1988
In this paper a boiler control system simulator is designed and inplemeted in order to evaluate performance of the Fault Tolerant Control System. It simulates a boiler control system of a thermal power plant containtng boiler process, peripheral units and analog controller. The simulator uses a low order linear model for boiler first order models for the peripheral unit. Specifically the model of the analog controller is modularized and transformed to digital form if order to be implemented using a micro-processor board. The experimental results show the usability of the developed simulator for the performance test of the FTCS.
This paper presents a new FDI scheme based on dynamic fuzzy model(DFM) for the nonlinear system. The dynamic behavior of a nonlinear system is represented by a set of local linear models. The parameters of the DFM are identified in on-line and aggregated to generate a residual vector by the approximate reasoning. The neural network classifer learns the relationship between the residual vector and fault type and used both for the detection and isolation of process faults We apply the proposed FDI scheme to the FDI system design for a two-tank system and show the usefulness of the proposed scheme.
Using neural network approach, the diagnosis of faults in industrial process that requires observing multiple data simultaneously are studied in this paper. Two-stage diagnosis is proposed as the basic structure. The first stage detects the dynamic trend of each measurements and the second stage diagnosis the faults. This paper makes up for the disadvantage of neural about unknown faults. The potential of this approach is demonstrated in simulation using a model of tank reactor.
인공위성은 지상 시스템과는 달리 극한 발사환경 및 우주환경에 노출되고, 운용 중 수리가 불가능하며, 임무 실패에 따른 위험비용이 매우 크기 때문에 고신뢰성, 고비용의 부품, 장비 및 시스템을 채택하여 개념설계단계에서부터 신뢰성을 관리한다. 신뢰성 관리의 주요 목적은 설계변경 및 개발 사이클의 반복을 최소화하고, 개발비용을 절감하며, 시스템의 신뢰성을 향상시키기 위한 것으로서, 대부분의 우주시스템 개발 프로젝트에서는 제품보증(Product Assurance) 활동의 일환으로 수행된다. 제품보증 업무는 크게 품질보증, 신뢰성 관리, EEE 부품관리, 재료 및 공정(Material & Process) 관리, 오염관리, 소프트웨어 품질보증 등으로 구분되지만, 포괄적인 의미의 신뢰성 관리 범주에 이를 모두 포함시키기도 한다. 인공 위성의 개발과정에서 기술성능지표 중 하나로서 중점 관리되고 있는 시스템 신뢰성 관리의 세부기법, 프로세스, 개선 필요사항 등에 대하여 살펴보고자 한다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.1046-1050
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2000
The necessity of diagnosis of the rotating machinery which is widely used in the industry is increasing. If rotating machinery has fault, we can detect fault using vibration or noise. But, in diagnosing rotating machinery, the end user who doesn't have expert knowledge needs the help of vibration diagnosis expert. However, vibration diagnosis experts who well satisfy the demand of end user are rare. So, this paper propose a development of the case-based reasoning system for abnormal vibration diagnosis of rotating machinery we construct the past experiences of vibration diagnosis expert into case base and shear the experiences of diagnosis expert with the end user. In this paper, we describe that process of structured system and adapting result of abnormal vibration diagnosis of electric motor.
A Stochastic line source model is developed to simulate the seismic wave field generated during the rupture propagation process along a fault plane of which length is much larger than its width. The fault plane is assumed to consist of randomly distributed slip zones and barriers and each slip zone is modeled as a point source. By combining the newly developed source model with wave propagation analysis method in a layered 3-D visco-elastic half space, synthetic seismograms are obtained. The calculated accelerograms due to vertical dip slip and strike slip line sources are presented.
Automated production system is composed of many complicated techniques and it become a very difficult task to control, monitor and diagnose this compound system. Moreover, it is required to develop an effective diagnosing technique and reduce the diagnosing time while operating the system in parallel under many faults occurring concurrently. This study develops a Modular Artificial Neural Network(MANN) which can perform a diagnosing function of multiple faults with the following steps: 1) Modularizing a complicated system into subsystems. 2) Formulating a hierarchical structure by dividing the subsystem into many detailed elements. 3) Planting an artificial neural network into hierarchical module. The system developed is implemented on workstation platform with $X-Windows^{(r)}$ which provides multi-process, multi-tasking and IPC facilities for visualization of transaction, by applying the software written in $ANSI-C^{(r)}$ together with $MOTIF^{(r)}$ on the fault diagnosis of PI feedback controller reactor. It can be used as a simple stepping stone towards a perfect multiple diagnosing system covering with various industrial applications, and further provides an economical approach to prevent a disastrous failure of huge complicated systems.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.28
no.8
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pp.1291-1298
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2004
In development of monitoring and control systems, one of the most important points is to consider a redundancy so that the system can be operated normally although hardware faults are partly occurred. The purpose of this paper is to introduce a monitoring and control system with a redundancy function for I/O servers and communication networks. I/O servers composed with an active server and a standby server. Each server also has 3 communication ports, 2 ports of them were connected to field units and the other 1 port was connected to the other server. Field units have to be constructed to 2 communication ports connected I/O servers through communication lines. Also, server communication module was implemented for analyzing and handling fault elements. and was submodularized for linking easily with a monitoring and control module. An experiment with 2 servers and 2 field units was constructed to demonstrate its effectiveness.
The sag is phenomenon that magnitude of load voltage temporarily decreases because of power system fault. If a certain equipment in industrial process have any trouble result from sag. it can cause utility to be charged for enormous economics loss. Therefore it need to analyze the characteristic of sag and then mitigation method for sags in distribution system in odor to increase reliability. This paper gives an overview of sags characteristic due to short circuit fault in distribution system and after a general discussion of the various forms mitigation, gives a sags mitigation method with concentrating on changing the distribution system like spot network, on-site generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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