基于虚拟测试仪器的诊断技术及在VMTS中应用

故障诊断是一门交叉学科,广泛应用于各个领域,在飞机维修虚拟训练系统(VMTS, Virtual Maintenance Training System)平台基础上,提出基于虚拟仪器进行测试、故障定位的仿真训练策略,构建了基于需求的虚拟测试仪器模型框架,并在VMTS系统中得到应用。通过虚拟测试仪器与推理模块协同配合的方法解决了维修虚拟训练过程中普遍存在的故障诊断类型套路化问题,并且能够完成复杂状态下的故障诊断任务,满足各种故障诊断训练要求,最后以尾桨故障诊断为例,证明该方法的可行性。     

基于航后QAR数据译码的APU故障诊断技术

APU系统由于其会直接影响飞机的运行安全性、经济性以及旅客的舒适度,因此无论是飞机主制造商还是航空公司都非常重视APU系统的故障诊断工作。但是,在APU设计之初又无法实现对其所有故障的准确探测和隔离。为了实现飞机投入运营后对APU系统疑难故障的探测问题,本文以B737飞机的APU启动电门故障以及APU启动时间异常为例,提出利用航后的QAR相关数据译码结果,查看相关参数的变化情况,提高APU系统的故障诊断水平。实践证明,利用航后QAR数据译码结果能够极大提高航空公司对APU系统以及飞机的故障诊断水平,方便航空公司日常的运营和维护工作,最终提高飞机的利用率。     

ACMS客户化编程技术在发动机故障诊断上的应用

发动机系统由于其内部结构复杂,工作环境恶劣,极易发生故障,而发动机在设计之初又无法实现对所有故障的准确探测和隔离。为了解决飞机投入运营后对发动机复杂故障的探测问题,本文以B737-700飞机的液压机械组件故障探测为例,提出利用机载的ACMS客户化编程技术,通过自定义相应的故障诊断报文来提高发动机的健康监控水平。实践证明,客户化ACMS编程技术能够极大地提高航空公司对发动机以及飞机的故障诊断水平,方便航空公司日常的运营和维护工作,最终提高飞机的利用率。     

基于案例和规则融合的民用客机故障诊断系统设计

目前很多工程应用中的飞机故障诊断方法,只考虑单一的基于案例或基于规则的诊断方法,故障诊断的效率有待提高。本文针对民用客机地面运营支持系统的特点和要求,将案例和规则融合的推理机制引入到飞机故障诊断系统的设计中。该方法采用规则推理为前导、案例推理后置补充的结合方式,最大化地利用飞机故障隔离手册知识和从维修记录中提取的案例知识,从而提高首次故障隔离效率、降低无效排故时间。以民用客机某系统的典型故障为例,阐述了该推理机制在故障诊断中的应用。通过历史飞行数据试验,验证了提出的基于案例与规则融合诊断方法的有效性,以此为基础设计的故障诊断方案可为航空公司构建更完善的专家系统提供参考。     

基于SOM算法和免疫神经网络的飞机燃油系统故障诊断

针对传统的飞机燃油系统故障诊断方法如硬件冗余方法和系统模型检测方法存在的飞机重量限制和难以建立精确数学模型的问题,设计了一种基于SOM算法和BP神经网络的故障诊断模型;首先,建立了系统故障诊断模型并对诊断原理进行了描述,然后,对故障征兆数据进行预处理,即先采用SOM算法进行连续属性离散化处理,再通过粗糙集互信息方法进行属性降维,以减少数据量和提高诊断效率;最后,建立了基于BP神经网络的故障诊断模型,为了进一步提高故障诊断精度,在采用免疫优化算法对BP神经网络故障诊断模型中的各参数即权值和阈值等进行优化的基础上,进一步采用BP反向传播算法进行参数调整,从而得到最终的故障诊断模型。通过飞机燃油系统故障诊断实例仿真实验证明了文中方法能较为精确地实现故障诊断,且与其它方法相比,具有较高的诊断精度和诊断效率,具有较大的优越性。     

基于Flowmaster的飞机燃油供油系统仿真研究

飞机燃油系统作为飞机不可或缺的功能和保障系统,对飞机的安全性有着重大的影响。针对飞机燃油供油系统的故障诊断问题,利用流体仿真软件Flowmaster建立了供油系统模型。仿真了飞机燃油系统增压泵供油、交输供油、重力供油的工作情况。分析了飞机燃油供油系统的故障模式,仿真了在几种典型故障模型下的工作情况,并对仿真结果进行了分析。结果表明利用Flowmaster所建立的供油系统模型能有效地仿真飞机燃油系统正常与故障工作情况,为飞机燃油系统的故障诊断打下了基础。     

基于有色Petri网的工作流故障诊断方法

工作流系统的故障自动诊断和定位是云计算环境提供持续服务的基础。为了提高工作流系统的故障诊断准确性,本文提出了一种基于有色Petri网的故障诊断方法。首先,用开放世系模型对工作流进行建模。然后,提出了一种基于有色Petri网的故障模型。最后,将工作流的开放世系模型转化为有色Petri网故障模型,并提出了相应的多故障诊断方法。实验表明,本文提出的方法不仅故障定位的准确率和执行效率高于相关算法,还能有效的识别系统中的多个故障。     

遗传BP网络在雷达装备BIT虚警抑制中的应用研究

针对现有故障诊断方法不能有效抑制雷达装备BIT虚警的现象,提出一种遗传算法优化后的BP神经网络技术抑制雷达装备BIT虚警的方法;首先介绍经遗传算法优化后BP神经网络的基本结构和学习算法,再结合雷达装备BIT的特点,以某火控系统雷达发射机作为被故障诊断对象,采用9个具有代表性的雷达发射机故障特征和8个典型故障,以Matlab作为开发工具进行仿真实验;实验结果表明该方法能准确对故障进行定位,有效抑制BIT虚警,提高雷达系统故障诊断能力。     

基于并行禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断

飞机燃油系统是一个由许多相互联系的子系统构成的复杂总体,因而易于发生各类故障,当故障发生时会造成严重影响,为此,设计了一种基于禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断方法;首先,建立了飞机燃油系统的故障诊断模型,然后,建立了3层的BP神经网络故障诊断模型,并采用禁忌优化算法对BP神经网络进行参数优化,得到多个并行诊断的禁忌神经网络,输入样本数据对其训练并利用BP反向传播算法再次调优;最后将测试样本数据输入各禁忌神经网络,并将诊断结果作为证据采用DS证据理论进行融合,得到最终的故障诊断结果;实验结果表明:引入DS证据理论的故障诊断方法能有效克服单一故障诊断方法无法精确诊断故障的不足,诊断精度高,具有较大的优越性。     

基于CLIPS的激光驱动器故障诊断专家系统设计

针对大型激光驱动器故障定位难,诊断、处置效率低的基本现状,提出利用专家系统进行故障诊断的基本思路,并以自动准直子系统为例,介绍了专家系统的体系架构、故障树模型、知识库设计和基于CLIPS工具的实现方法。初步应用结果表明,该专家系统有助于提高装置的故障诊断效率和智能化水平,增强系统可用性。     

列车防滑器主机故障诊断系统设计

SAB型列车防滑制动系统应用于国内T型列车,数量多,为了提高列车防滑器主机故障检测和维修效率,针对SAB WABCO公司的SWKAS20C型列车防滑器主机,设计了元件级故障检测与定位专家系统。通过研究模拟电子电路故障诊断技术,设计了基于支持向量机的多故障分类器,用于主机模拟电路故障样本数据的训练和测试,并通过改进算法寻优向量机参数,提高了故障诊断的准确度。搭建了模拟列车运行环境的测试平台,用以模拟主机在多种状态下的故障模式;使用VS2010开发环境编写了MFC专家系统。     

机载位移传感器故障检测与信号重构

为了避免机载系统故障诊断与重构中单纯增加余度数目所带来的问题,针对电传飞控系统中应用较多的位移传感器,提出了一种基于特征的检测电路、检测方法以及信号重构方案。方案基于位移传感器工作时两次级线圈回路电压和值恒定的特征,实现了对初级、次级回路的一次断线检测,在检测到次级线圈一次断线时,又利用正常工作特征并根据另一次级线圈所获得的信息对断线信号进行重构。分析和测试表明,所提出的位移传感器故障检测以及重构算法仅需增加极少的硬件电路,且检测及重构方法实时性高,在不增加传感器余度数目的条件下,能大大提高系统的可靠性。     

基于LabVIEW与Multisim的火控系统半实物联合仿真方法

针对当前装甲装备火控系统电路组成与功能特点,对火控系统维修保养过程中的故障诊断方法与测试需求进行了研究,提出了一种火控系统半实物联合仿真方法,介绍了该仿真建模方法的设计思路与实现方法。该方法可充分发挥LabVIEW和Multisim软件的优势,通过半实物联合仿真的方法,以仿真模型代替部分或者全部火控系统部组件,能够很好地实现火控系统不同级别的电路功能模拟、故障复现,快速完成故障诊断分析,解决了当前装甲装备火控系统维修诊断设备通用性差、规范化程度低、开放性差,难以真实的模拟系统级、部件级功能、故障注入和故障检测等问题,为装甲装备火控系统故障诊断与测试设备开发提供了有效平台,为基层部队开展维修训练和维护保障提供了有效途径。     

基于多信号流模型的电子设备故障诊断方法

为了提高产品的可靠性,并且在电子设备发生故障时迅速地确定故障源,保障设备的正常运行,基于多信号流模型的诊断建模方法,在多信号流基础上引入了以故障重要先验知识为主的多信号流故障诊断策略,通过引入故障模式的故障概率改进了多信号流诊断技术。该方法已应用于BEPCⅡ磁铁电源接口控制设备故障诊断系统,使用TEAMS测试工具箱建模实现了快速准确的故障诊断和定位,提高了磁铁电源控制设备的故障诊断检测率和隔离率,并且可以方便地扩展到其他设备和系统上。     

基于免疫遗传算法改进的BP神经网络在灭火系统电路板故障诊断中的应用

针对装甲车辆灭火系统电路板规模较大,功能日趋多样与完善的同时,其复杂程度也日益提高,故障层次越来越多,故障现象与故障原因的映射关系更加复杂,组合故障频发,传统的故障诊断方法已不能满足灭火系统电路板故障诊断的要求。设计了基于免疫遗传算法优化的BP神经网络对灭火系统电路板进行故障诊断,并在免疫和遗传过程中保留了部分训练最优解。实现了神经网络收敛速度的提高,使用Matlab编程优化算法并完成了电路板仿真故障的诊断。通过实验验证了该诊断模型的准确性和可靠性,为电气系统通用检测设备的神经网络诊断方法实现提供了理论支撑。     

一种容差模拟电路的分级故障诊断方法

In this paper, a tolerance analog circuit fault diagnosis method based on hierarchical fault dictionary is proposed. During the simulation before test, firstly, the Worse-Case Analysis is used to get the normal characteristics output interval of the circuit under test and the output interval is saved as the first class fault dictionary, which will be used to fault detection; secondly, node-voltage sensitivity sequence is used as fault characteristics to build the second class fault dictionary for locating fault component; thirdly, based on simulation before test according to dividing the component parameters into seven segments, the third class fault dictionary is built to identify the parameter interval of components. In the fault diagnosis stage, based on the established three-class fault dictionary, fault detection, fault locating and component parameter interval identification can be realized respectively according to practical application. The proposed method can improve the efficiency of diagnosis after test and the solution will be a meaningful reference for practical applications. Finally, the simulation experiment demonstrates the effectiveness of the proposed method.     

基于概率盒的电网故障诊断方法研究

针对电网故障信息存在丢失、误动、拒动等不确定性问题,文章采用概率盒理论和支持向量机相结合的方法对电网故障进行诊断,充分利用概率盒在处理不确定问题上的优势。首先利用概率盒对故障录波、电气量等数据建模,然后利用融合规则将得到的多个概率盒进行融合,并提取特征向量。最后,利用支持向量机进行分类,并得出诊断结果。为了验证方法的有效性,采用仿真线路进行概率盒的故障诊断,实验验证该方法合理可行,且有较高的诊断率。     

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。     

复杂自动化控制系统故障诊断方法研究与改进

近年来,自动化在工业生产、航空航天等不同领域得到了广泛运用,自动化控制系统随之孕育而生;自动化发展不断推进,长期生产使用中,传统自动化控制系统故障诊断方法出现多数据环境下故障诊断率低、多因素分析算法跟进力不足等问题;针对问题出现原因根源,提出复杂自动化控制系统故障诊断方法改进设计;采用数据罩筛引擎(GEP),对复杂自动化控制系统数据进行收集、整理、分析、模型创建;通过运行单元动态判断模块(DNGF)与多因素基准库(VSFVR)配合,完成对传统复杂自动化控制系统复杂环境下故障诊断方法的改进;通过仿真实验证明,复杂自动化控制系统故障诊断方法的改进,各项测试参数优于传统方法。     

基于全局灵敏度的电路系统激励与测点优选

针对模拟电路系统级故障诊断问题,提出一种基于全局灵敏度的测试点与测试频率优选方法。利用Pspice软件进行参数分析,避免了电路的拓扑分析和冗繁的计算过程,节省了时间开销,综合考虑元件参数变化影响,定义了网络全局灵敏度的概念,并以此为依据比较不同频率下测点的故障诊断能力,实现测点与测试频率的优选。通过实验仿真验证了方法的有效性,结果表明新方法提高了对系统的故障识别率。