I denna artikel föreslås ett tillvägagångssätt för online-analys av oavsiktliga fel för inbäddade system i realtid med hjälp av dolda Markov-modeller (HMM). Genom att införa en rimlig och lämplig abstraktion av komplexa system används HMM för att beskriva de sunda eller bristfälliga tillstånden hos systemets hårdvarukomponenter. De parametriseras för att simulera det verkliga systemets beteende. Eftersom det inte är lätt att få rika oavsiktliga feldata från ett system, kan Baum-Welch algoritmen inte användas här för att träna parametrarna i HMMs. Inspirerad av principerna för felträdsanalys och maximal entropi i Bayesian sannolikhetsteori, föreslår vi att beräkna felutbredning fördelning för att uppskatta parametrarna i HMMs och att anpassa parametrarna med hjälp av en bakåt algoritm. De parameteriserade HMMs används sedan för att online diagnostisera oavsiktliga fel med hjälp av en röst algoritm integrerad med en low-pass filter. Vi konstruerar en specifik testbädd för att analysera känslighet, specificitet, precision, noggrannhet och F1-poäng genom att generera en stor mängd testfall. Testresultaten visar att den föreslagna metoden är robust, effektiv och korrekt.
I REF upptäcker författaren fel i inbyggda system i realtid med hjälp av en HMM genom att beskriva de sunda och felaktiga tillstånden hos ett systems hårdvarukomponenter.
Online diagnosis of accidental faults for real-time embedded systems using a hidden Markov model
{'venue': None, 'journal': 'SIMULATION', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}