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关于提升复杂网络应对相继故障能力的路由算法探究

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简介:
本研究探讨了一种新的路由算法,旨在提高复杂网络面对相继故障时的恢复能力和稳定性。通过优化数据传输路径,该算法能够有效减少网络中断时间,增强网络服务连续性。 在现实生活中,许多大型通信网络或电力网络都可以通过复杂网络进行描述。然而,在这些网络中,“关键节点”一旦遭受攻击会导致连锁故障的发生。这种现象显著降低了系统的可靠性。为了提升系统对连锁故障的抵抗力,我们改进了现有的基于最短路径的路由算法,以减少“关键节点”的重要性,并优化整个网络负载在各个节点间的均衡分布。通过在典型复杂网络上的仿真实验验证,改进后的路由算法能够有效增强网络抵抗连锁故障的能力。

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    本研究探讨了一种新的路由算法,旨在提高复杂网络面对相继故障时的恢复能力和稳定性。通过优化数据传输路径,该算法能够有效减少网络中断时间,增强网络服务连续性。 在现实生活中,许多大型通信网络或电力网络都可以通过复杂网络进行描述。然而,在这些网络中,“关键节点”一旦遭受攻击会导致连锁故障的发生。这种现象显著降低了系统的可靠性。为了提升系统对连锁故障的抵抗力,我们改进了现有的基于最短路径的路由算法,以减少“关键节点”的重要性,并优化整个网络负载在各个节点间的均衡分布。通过在典型复杂网络上的仿真实验验证,改进后的路由算法能够有效增强网络抵抗连锁故障的能力。
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    本文旨在探讨并分析用于识别轴承早期故障特征的各种研究方法,以提高机械设备的可靠性和运行效率。 为了解决滚动轴承早期故障信号被背景噪声掩盖、故障特征难以辨识的问题,本段落提出了一种基于小波包分解与互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法。首先,在Matlab软件环境下对采集到的振动信号进行快速谱峭度分析,并依据峭度最大化原则确定带通滤波器的设计参数——中心频率和带宽,进而设计出合适的带通滤波器;然后将经过该过滤处理后的信号分别通过小波包分解与CEEMD方法进一步解析。基于筛选准则(如峭度值、相关系数),选取有效的本征模态函数(IMF)分量作为关键信息源;接着利用这些IMFs重建原始的小波包信号,并对其实施包络谱分析,以期从频域角度揭示轴承早期故障的特征频率。 这种方法通过快速谱峭度分析有效削弱背景噪声的影响,同时借助小波包分解技术增强潜在的故障冲击信号。此外,结合CEEMD和小波包分解能够克服经典经验模态分解(EMD)过程中出现的模态混叠及无效分量等难题。仿真试验结果表明,在与传统包络解调算法对比时,该方法显著降低了重构后信号中的背景噪声干扰,并且使得故障特征更加明显突出,从而证明了所提出方案的有效性和实用性。