一种复杂系统的快速故障诊断方法

为提高复杂系统的故障诊断效率,基于故障诊断树原理,提出并实现了一种快速故障方法。实现该方法主要包括六个关键步骤,分别是故障诊断树的梳理、诊断节点代码的编写录入、Labwindows CVI软件与数据库的通信连接、故障诊断树显示及故障诊断推理、故障诊断节点的编辑、故障结论的存储与显示。在此基础上,设计开发了相应的故障诊断软件,并利用该软件对某型装甲车辆炮控系统进行故障诊断。结果表明,该型软件人机交互性好、操作便捷,基于故障诊断树原理的故障诊断方法可较大的提高故障诊断效率,工程应用前景广阔。     

基于重要度的分级贝叶斯网络诊断模型研究

为了提高复杂系统故障检测和诊断的准确性,从数据的不确定性、诊断的不确定性以及特征参数选择的不确定性三方面展开研究。在贝叶斯网络解决不确定性问题优势的基础上,提出了基于重要度的分级贝叶斯网络模型。以往基于贝叶斯网络的方法无法做到系统地选择参数,建立的模型都是全模型。虽然全模型没有遗漏关键的参数,但包含了很多不必要的参数,这些多余参数不仅会对诊断造成不良影响,导致拖尾效应。仿真结果表明,提出方法可以获得更佳的故障特征,有利于提高故障识别能力,验证了模型的有效性。     

一种通用测试系统故障诊断功能设计

为了解决运载火箭测试过程中测试项目多、测试流程复杂、测试时间长的问题,一般采用具有故障诊断功能的通用测试系统,实现自动化测试。通过综合分析运载火箭测试项目需求,研究通用测试系统运行过程对故障诊断功能需求,提出了一种通用测试系统故障诊断功能设计方案,包括故障诊断的系统架构、线路诊断、测试平台自检、测试流程监测、故障定位,以及信息应用等功能。通过该故障诊断功能设计,简化了测试项目,实现了运载火箭的快速自动化测试、性能监测与状态评估,保障火箭的安全可靠运行,并可为维修决策提供支持。     

基于邻域粗糙集和并行神经网络的故障诊断

针对目前使用神经网络诊断故障时出现的输入向量选择困难、网络结构复杂、对并发故障诊断效果不好等问题,提出了基于邻域粗糙集和并行神经网络的故障诊断方法。先利用邻域粗糙集对初始征兆进行约简,留下有价值的征兆作为神经网络的输入向量,然后针对每种故障类型设计一个神经网络。用多个训练好的神经网络来并行诊断故障,综合每个神经网络的结果给出最终的诊断结论。用转子实验台的实验数据对这种故障诊断方法进行验证,结果显示该方法能优化神经网络结构,且神经网络具有训练速度快、诊断正确率高的特点。     

基于SA-WNN模型的水电机组故障诊断研究

针对水电机组振动故障征兆和故障类型的非线性特性及传统小波网络在故障诊断中的缺陷,设计了一种基于模拟退火算法的小波神经网络(SA-WNN)故障诊断模型。将SA-WNN诊断模型应用到水电机组四种典型故障,验证其可行性。实例结果表明,与传统小波网络相比,基于模拟退火算法优化的小波神经网络训练次数少,收敛精度高,为水电机组故障诊断提供了新途径。     

模态分析在航空发动机振动故障分析中的应用

本文介绍了模态分析与数字谱分析技术在航空发动机振动故障诊断中的应用.具体研究了航空发动机故障信号分析、处理,发动机整机及零部件模态试验,以及根据实测频响函数的非线性特性诊断发动机零件裂纹的方法,并据此判断发动机产生故障的原因.     

基于知识约简的故障案例重用方法

案例重用是使用旧的经验去解决新的问题,可以提升基于案例推理的故障诊断系统解决问题的能力,本文提出一种基于知识约简的故障案例重用方法,主要包括针对静态案例的值约简算法（improved attribute value reduction algorithm based on discernibility matrix,IAVRADM）以及新增案例情况下的值约简增量式更新算法（incremental updating algorithm for attribute value reduction,IUAAVR）,其中,IAVRADM算法利用吸收律和互信息增量作为启发式信息,改进了已有算法中分辨矩阵构造和搜索过程,提高了决策规则的生成效率,IUAAVR算法分析总结出需要进行规则更新的3种情况.实验结果表明,IAVRADM算法的适应性强、时间开销低,IUAAVR算法在获得相同数量的决策规则情况下与案例的数量无关且更具时间优势.     

一种基于神经网络的传感器故障诊断方法

提出了基于两级神经网络结构的多传感器斜置组件的故障诊断方法,以消除传感器安装误差、刻度系数误差以及常值偏差对故障检测与隔离准确性的影响。与基于参数估计的奇偶向量补偿方法相比,这种方法不需要各项误差的动态模型和噪声的统计特性。     

基于遗传算法的信息融合在摩擦学组合故障诊断中的应用

根据8NVD48A－2u型柴油机现场运行油液监测试验结果和长期的实践经验,在600多个船舶柴油机故障诊断实例的基础上,总结出了各种零件磨损故障种类之间的关联度,结合D－S证据组合理论给出了零件磨损的摩擦学故障组合支持度;利用遗传算法搜索出了缸套活塞组的划伤、拉缸和腐蚀;轴承的擦伤、烧损、剥落和腐蚀、齿轮的点蚀、胶合和剥离等10种单一故障类型的5种组合故障,并确定了各种油液监测方法对这5种摩擦学组合故障的组合支持度。把遗传算法引入信息融合,为解决摩擦学组合故障问题提供了一种新的思路,对实际故障诊断具有一定的指导意义。     

能量系统故障诊断的热经济学模型

本文将建立在热力学第二定律基础上的 分析方法与热经济学方法运用于能量系统的故障诊断。通过与常规热力学方法的定量比较,证明了■分析方法与热经济学方法对系统中发生的故障具有更高的敏感度,并建立了进行能量系统故障诊断的 分析模型与热经济学分析模型,并以某 ２００ ＭＷ火电机组为例,分别采用这两种方法对机组在某一况时的故障情况进行了诊断,并对结果进行了分析比较。