Design and Analysis of Double One Out of Two with a Hot Standby Safety Redundant Structure

Wen, Jiakun; Chen, Yuan; Ma, Lei; Du, Siqi

doi:10.1049/cje.2020.03.015

Cited by 7 publications

(4 citation statements)

References 20 publications

(12 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Yet, often such systems are implemented in a way that when a secondary system works, it gives responses only on read-only activities. Writes are configured only on primary system which is never off for a long time [6]. A message about temporary write unavailability may be posted or the right requests might be collected in a que and performed as soon as the initial system is on and running.…”

Section: Hot Standbymentioning

confidence: 99%

Методи Відмовостійкості Резервування Пристроїв Iot

Дмитренко¹,

Скулиш²

2023

ІККТ

View full text Add to dashboard Cite

IoT (Internet of Things) технології - це невеличкі прилади, які можуть підєднуватись до інтернету та часто містять сенсори, приводи (виконавчі механізми), або все разом. Розумний годинник з купою сенсорів, розумна лампа, яку можна увімкнути чи вимкнути віддалено, система зрошення рослин у тропічній теплиці, яка вмикається при занизькій вологості та передає інформацію в кінцевому рахунку в мобільний телефон щоб допомогти контролювати стан теплиці, це все приклади IoT приладів. Таких приладів стає все більше з кожним днем, та їх починають монтувати майже у всю техніку як в побуті, так і на підприємствах та фабриках. Відповідальність цих пристроїв не завжди критична, але є сфери, де помилки чи недостача даних з цих пристроїв є критичною або для правильності роботи алгоритмів прийняття рішень, або ж для машинного навчання та налаштування штучного інтелекту. Одна з великих ідей, яка стоїть поза застосуванням цих технологій всюди, це ідея створення розумного міста, де не треба буде персонально намагатись людям всюди встигнути та все доглянути, але догляд за по суті якістю життя містян відбуватиметься автоматично. В даній статті наводяться особливості приладів інтернету речей, які відрізняють їх від загально відомого клієнту в клієнт-сервісному застосунку. Це маленька енергоємність, віддалене розташування від серверів чи хмари, куди завантажується інформація, а також головне, що стосується статті, це необхідність в безперервному надаванні даних а також часта неможливість повторити надсилання тих самих даних повторно. Засновуючись на цих відмінностях, а також маючи на увазі поступовий, а не різкий спад активності застосунку заради забезпечення максимальної якості його роботи, проводиться аналіз методів надлишковості, а саме холодного, теплого та гарячого очікування, протоколу спільної надлишкової адреси та протоколу надлишковості віртуального роутингу. Також, аналізуються типи помилок та можливість зрозуміти справжню причину помилки. В статті також зазначається спосіб активації додаткового обладнання та метод слідкування за його роботою. Метою статті є показати, які методи надлишковості придатні для роботи саме з IoT приладами.

show abstract

Section: Hot Standbymentioning

confidence: 99%

Методи Відмовостійкості Резервування Пристроїв Iot

Дмитренко¹,

Скулиш²

2023

ІККТ

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…This level can be determined in terms of the probability of failure on demand per hour (PFH). According to the international standards IEC 61511 [3] or IEC 61508 [4], several methods are proposed to evaluate a safety instrumented system, such as fault tree analysis in [5]- [9], and Markov models in [10]- [20]. In terms of qualitative analysis, Markov models represent different states of the system throughout its life cycle.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…The 2oo3 model used in this approach does not illustrate the different states that the system can take. In [19], [20], the authors perform a comparative analysis of different architectures to be implemented in safety critical computing systems. They employ Markov models to evaluate safety levels and various design parameters for different system configurations and find that both 1oo2 and 2oo3 configurations can effectively reduce the average probability of failure.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Development and evaluation of a 2oo3 safety controller in FPGA using fault tree analysis and Markov models

Nadir,

Bsiss,

Amami

2024

IJECE

View full text Add to dashboard Cite

The Safety integrity level (SIL) is a measure of the reliability and availability of a safety instrumented system. SIL determination involves qualitative and quantitative analysis based on international standards such as IEC 61508 and IEC 61511. Several techniques can be used to analyze safety instrumented systems, including reliability block diagrams, fault tree analysis, and Markov models. The aim of this paper is to design and evaluate a pressure control system for a compressed nitrogen tank using a PID controller implemented in a field programmable gate array with 2 out of 3 architecture. This architecture ensures the safety of measurements and command of the system through a voting arrangement. The availability of the system is determined by the redundancy and the one hardware failure tolerance. The quantitative analysis is performed by calculating the probability of failure on demand per hour using Markov models or a relevant probabilistic approach based on fault tree analysis. The Markov model method gives the probability of failure of the system in different states during the system life cycle. The fault tree analysis method determines the probability of failure of the system using its equivalent failure rate. Furthermore, this paper compares the SIL result obtained by each model.

show abstract

“…Redundant systems are widely used in aerospace, nuclear power, train control system, and other high-risk fields. [1][2][3] Due to the restraint of complex structure and expansion, reliability test of redundant system is difficult, reliability prediction of redundant system is generally researched in probabilistic inference view. According to the failure distributions of units and the logical structure, the system's reliability is calculated.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Reliability prediction used dynamic Bayesian networks for redundant system with time‐lag correlation

Liu

Zhou

Jia

et al. 2022

Quality & Reliability Eng

View full text Add to dashboard Cite

In the reliability prediction process of a redundant system, active units and standby units are assumed independent generally. Due to the interaction among units, failure of the active unit gives the standby unit a potential interior shock, then the standby unit fails after a period of operation. Therefore, the correlation between the active unit and the standby unit is triggered by the failure of the active unit and also has time‐lag. In this paper, a correlation estimated method with two parameters is proposed based on cross‐correlation analysis, where the two parameters are time‐lag interval and time‐lag correlation coefficient, the discriminant conditions of independent, simultaneous correlation and time‐lag correlation are given. Subsequently, the Conditional Probability Table (CPT) of Dynamic Bayesian Network (DBN) is updated by adding time‐lag intervals and time‐lag correlation coefficients. Then, DBN is optimized into Time‐lag Dynamic Bayesian Network (TDBN). Meanwhile, the modeling process and calculated method of TDBN are given. To reduce the complexity of TDBN, the maximum time‐lag correlation coefficient and the time‐lag interval corresponding are regarded as the main parameters to estimate time‐lag correlation. Finally, through the simulation analysis and the case of Chinese train control system (CTCS‐3), it could be seen that the reliability prediction of TDBN is more accurate than DBN, TDBN improves the reliability prediction accuracy of train and driver interface module to 0.8135 either.

show abstract

Design and Analysis of Double One Out of Two with a Hot Standby Safety Redundant Structure

Cited by 7 publications

References 20 publications

Методи Відмовостійкості Резервування Пристроїв Iot

Методи Відмовостійкості Резервування Пристроїв Iot

Development and evaluation of a 2oo3 safety controller in FPGA using fault tree analysis and Markov models

Reliability prediction used dynamic Bayesian networks for redundant system with time‐lag correlation

Contact Info

Product

Resources

About