基于有色Petri网的机械系统故障诊断研究

故障诊断对于机械系统的使用与维护起着重要的作用;为了提高机械系统故障诊断的效率以及直观性,提出了一种使用基于知识的故障诊断方法,即使用有色Petri网诊断方法建立一种通用机械系统故障诊断模型并进行分析。针对数控机床液压元件故障这一案例,首先获取其故障来源建立故障树;其次在故障树基础上运用有色Petri网建模工具CPNTools建立有色Petri网模型;最后对模型进行了仿真分析以模拟故障的传递,进行状态空间分析以判断模型安全性,结果表明所提出的建模方法能够使得故障传递更加直观化,快速了解故障的发展趋势,并表明此模型有着较强的易用性以及通用性。     

基于故障树的地铁屏蔽门故障诊断专家系统的设计

在地铁屏蔽门系统的故障诊断中,传统方法存在效率低、人工负担重等缺陷。为此,设计了基于故障树的故障诊断专家系统。先用屏蔽门的资料构建出扩展故障树,然后使用早期不交化和模块化等方法将其简化成基本故障树,求出最小割集。在故障树的基础上,设计了专家系统的知识获取和表示机制,建立了知识库。在构建推理机时,采用了双向推理、全自动推理、半自动推理、人工回溯等策略,提高了诊断效率和可信度。该系统可与综合监控系统进行接口,能对相关信息进行推理分析,对潜在故障进行预警,对已发生故障进行快速定位和诊断,出具故障报告和处理建议书,并提供故障模拟及培训功能。试用者的反馈意见表明该系统具有较好的实用价值。     

故障树模块化在装甲车辆灭火系统故障诊断中的应用

为了实现装甲装备灭火系统故障的快速诊断,提出了一种故障树模块化分析方法;对灭火系统故障树进行深度优先最左遍历,并记录遍历过程,按照遍历顺序对故障树中的每个事件进行标定,并将灭火系统故障树划分为相互独立的模块,依据划分的模块可以通过故障现象对模块内的故障进行排查及修复;实验结果分析表明,该方法可以快速修复模块故障,恢复系统功能,简化了以往对灭火系统所有子事件遍历查错的繁琐过程。该方法同样可以计算故障模块的失效概率,并可以实现故障模块的整体更换,恢复系统性能;证明了故障树模块化方法在灭火系统故障诊断中具有较高的效率,简化了灭火系统诊断流程,在装甲车辆其他系统故障诊断中具有借鉴作用,符合现代作战对于装备保障的需求。     

测控装备协同故障诊断系统研究

掌握地面测控系统的技术状态、尽快排除装备故障,是保证发射活动顺利实施的关键;根据测控装备的使用特点提出了协同故障诊断系统保障需求,针对装备的组成特点及结构原理,采用虚拟仪器技术、DataSocket技术、LabVIEW以及PXI总线系统架构,提出了基于故障树诊断和基于案例的故障诊断的专家系统,设计了基于故障树和故障字典双模式统一存储结构的信息库;最后,通过对装备外测频综机柜的故障诊断实例,对系统协同条件下故障树诊断进行了验证;结果表明系统满足功能设计要求,诊断结果可靠,人机交互友善,操作方便。     

故障树分析法在装甲车辆电源系统故障诊断中的应用

为了能够准确地进行装甲车辆电源系统的故障诊断,深入地研究了故障树分析法在其中的应用;首先,以某型装甲车辆电源系统为研究对象,根据系统失效模型和故障机理,将故障树分析法运用于装甲车辆电源系统故障诊断中,建立电源系统故障树模型,进行故障分析与诊断;其次利用电源系统故障诊断平台对电源系统4个模块进行故障模拟仿真研究,可看出故障树分析法能够准确地诊断出电源系统各个模块的故障,检测精度可达94%,取得了预期效果。     

基于Petri网和故障树的电力系统故障诊断模型

电力系统元件发生故障后,继电保护动作发出信号使相连的断路器断开,有效地保护了元件,但是也为故障的诊断增添了困难。本文针对带有主保护和后备保护的电力系统故障诊断建模困难复杂等问题,提出用故障树分析法对核心故障建模,并将故障树模型转换为对应的Petri网模型,运用Petri网的状态转移方程进行矩阵运算,不仅清晰的表示了故障的发生和形成,也能快速准确的诊断出故障发生元件,降低诊断的复杂性。实例分析说明了该方法准确性和有效性。     

基于LabVIEW和PXI的某装备组合故障诊断系统设计

为了解决某装备电子组合故障诊断过程中诊断效率低的问题,设计并研制了基于LabVIEW软件和PXI总线技术的电子组合故障诊断系统。首先,采用PXI总线技术和多通道转换测试技术,将大量被测参数送到固定的测试点;其次,使用LabVIEW编程语言,将组合的所有被测参数一次性全部获取、储存与显示,并依据技术指标给出故障诊断结果和故障排除方法。实验结果表明,该系统具有数据获取快、测试效率高、故障诊断准等优点;经实践应用证明,该故障诊断系统操作简单、携带方便,是对某型装备电子组合进行测试和诊断的理想工具。     

串口数据丢帧引起的雷达测试故障原因分析

为解决某雷达高度表试验过程中发生的动作高度测试异常故障,采用故障树分析法对雷达高度表和测试设备进行故障排查。经检测发现,测试设备上位机的串口通信卡接收下位机的数据中有几十帧数据帧出现CRC校验位错误,被应用程序丢弃。原因是下位机发出的数据信号存在一定程度的畸变,上位机串口通信卡的串口控制器芯片OX16PCI694适应性不足导致数据读取出错。而应用程序在健壮性设计上也存在缺陷,以数据帧数来计算时间及雷达动作高度,但丢弃数据帧时未作相应处理。采用兼容性好的串口控制器芯片16C554重新设计通信卡,在上位机与下位机通信协议中增加数据的帧序号。经试验验证故障定位正确,解决措施有效。     

无人机远程故障测试与诊断技术研究

为了确保众多无人机能够远程共享测试设备与技术人员等资源,设计了一种基于DataSocket技术和信息融合理论的远程故障测试与诊断系统;该系统采用PXI总线模块作为数据采集设备,利用DataSocket技术和虚拟仪器实现测试数据的远程传输;采用基于D-S证据理论的多智能诊断算法数据融合技术,提高故障诊断的准确率;同时为了便于故障信息的管理,把诊断出的结果存放在数据库中,远端使用B/S架构获取诊断数据;该远程故障测试与诊断系统可提高故障诊断正确率,实现故障信息的统一管理,节约成本提高效率,有一定的工程应用价值。     

基于ARM的嵌入式图像识别检测系统的设计

图像识别的主要目的是使用计算机作为工具对目标图像进行处理、解析与应用,通过数据分析检测出具有不同特征的目标和对象,发展至今其已成为了人工智能的基础。本文基于ARM嵌入式芯片提出了一种结合尺度不变特征变换匹配算法的图像识别检测系统,系统硬件部分采用模块化设计的思想以提高系统的兼容性,分为图像获取、数据采集、数据存储、图像识别等模块;软件部分采用斑点检测匹配匹配算法进行图像识别以提高图像识别速度与精度。实验结果表明所设计的系统具有识别速度快、精度高、可靠性高、故障少的特点。     

基于列车智能显示器故障记录处理的设计与研究

列车在外部环境的影响下导致各设备的软硬件产生缺陷从而引发故障,在一定程度上影响了列车的性能和安全。显示器是列车必不可少的重要部件,是人机交互的桥梁,也是列车各设备故障状态信息显示的窗口。针对传统列车显示器的故障误报和易产生故障空白记录的现象,文章设计和实现了基于故障码的列车显示器故障信息搜索和分析方法,大大提高了列车显示器应用设计人员的开发效率,减少了故障记录过程的工作量。并基于实际测试环境对该方法进行了实验,结果表明,该方法对列车显示器故障记录的处理具有高效性、健壮性,并保证了显示器故障信息显示的准确性。     

基于故障树的氧碘化学激光器故障分析

为方便快捷地查找出氧碘化学激光器故障发生的原因,以氧碘化学激光器常见故障为例,建立了其功率失常的故障树模型,用最小割集理论按下行法对模型进行了定性分析和定量分析。分析表明:氧碘化学激光器7个子系统中,碘供给子系统的可靠性最低,氯气供给子系统次之,这与实际情况相符。计算出的氧碘化学激光器出光不正常发生概率为3.99%,其可靠度为96.01%。     

Sensor and Actuator Fault Diagnosis for Robot Joint Based on Deep CNN

This paper proposes a data-driven method-based fault diagnosis method using the deep convolutional neural network (DCNN). The DCNN is used to deal with sensor and actuator faults of robot joints, such as gain error, offset error, and malfunction for both sensors and actuators, and different fault types are diagnosed using the trained neural network. In order to achieve the above goal, the fused data of sensors and actuators are used, where both types of fault are described in one formulation. Then, the deep convolutional neural network is applied to learn characteristic features from the merged data to try to find discriminative information for each kind of fault. After that, the fully connected layer does prediction work based on learned features. In order to verify the effectiveness of the proposed deep convolutional neural network model, different fault diagnosis methods including support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), conventional neural network (CNN) using the LeNet-5 method, and long-term memory network (LTMN) are investigated and compared with DCNN method. The results show that the DCNN fault diagnosis method can realize high fault recognition accuracy while needing less model training time.     

基于遗传算法的自动驾驶仪测试性分析

为了提高自动驾驶仪故障测试与诊断的快速性与准确性,提出了一种基于遗传算法的自动驾驶仪测试性分析方法;此方法解决了遗传算法应用于测试项目选择的难点,构建了最优的故障测试策略,能以最短时间完成测试并满足测试覆盖性的要求;利用故障测试获得的知识,简化故障与测试间的相关性矩阵,加快了故障诊断的速度;最终获得了故障测试与诊断一体化的方法;实验结果表明,此方法有效提高了故障测试与诊断的速度,并且易于实现。     

基于故障矩阵的贝叶斯故障定位方法

故障的准确诊断和定位是云计算系统提供持续服务的前提条件。为了提高系统故障诊断和定位的性能,本文提出了一种基于故障矩阵的贝叶斯故障定位方法。首先,对云计算系统的软件结构进行了抽象,对事物进行了定义,并描述了事务的执行路径。其次,将系统运行的多个执行路径表示为故障矩阵,并给出了组件健康状态的逻辑命题表达式。最后,应用贝叶斯概率分析了系统故障的概率。实验表明,本文提出的方法与其它相关方法相比,故障识别的准确性更高,所用的执行时间更短。     

某型飞机发动机故障诊断专家系统设计

针对某型飞机发动机故障诊断困难以及视情维修对维修技术提出的更高要求,利用专家系统人工智能技术设计了该型飞机发动机故障诊断专家系统。该系统利用自动检测技术获得发动机状态参数,通过智能诊断实现故障定位。系统利用模块化设计思想进行了人机交互界面设计、故障知识数据库建立、推理机制设计、获取知识程序设计、解释程序设计,实现了发动机故障的快速定位,提高了发动机诊断维修的时效性,保证了发动机的完好率。     

融入模糊推理的新型故障树诊断方法

在以预防为主、准确、高效武器装备故障诊断的指导思想下,针对故障树诊断法固有的优缺点属性,本文将产生式规则和模糊理论引入故障树中,设计了故障树的确定性诊断和不确定性推理的故障诊断推理方法,将模糊故障机理以“故障树”的方式进行表达,使故障树诊断从确定性诊断领域扩展到模糊诊断领域,并构建了相应诊断算法流程。通过仿真对比,说明了该故障诊断推理方法的正确性,同时还证明了该方法具备快速性、准确性,以及处理模糊故障机理问题的能力。     

基于云服务的统计测试非监督故障诊断预测

为了对系统中的潜在故障进行有效地预测,提出一种基于统计测试的非监督故障预测方法。首先,将云服务系统定义为运行在相同的软/硬件环境下,具有相同输入数据的并行系统。在数据预处理过程中,对性能计数器中的数据进行标准化,并选取了一定分位数下的计数器数据信息。最后根据具有相同软/硬件环境和输入数据的节点将产生相同的输出这一原则提出了一种统计测试方法用于系统故障的预测。实验表明,本文提出的基于统计测试的故障预测方法与其它相关算法相比,具有预测准确性高和执行效率快等优点。     

云计算中基于相似性图的故障自动诊断方法

故障的自动诊断和修复是云计算提供持续服务的关键。为了提高云环境下故障自动诊断的性能,本文提出了一种包含相似性替代图和检测图的故障诊断框架。首先,根据相似性将系统的运行指标和事件构成替代图,对替代图中的节点进行分组,使得同一组中的节点可以相互替代。其次,根据事件的时间关系将故障表示为事件的序列,通过排名的方法识别出关键事件并以此构成故障模式。最后,提出了一种基于贝叶斯方法的故障诊断算法。实验表明,本文提出的故障诊断方法与著名的fingerprints方法相比,故障诊断的准确性更高,诊断效率更快。