元动作单元故障树建模在复杂机电产品可靠性优化中的应用

针对传统的可靠性建模方法难以建立复杂机电产品的可靠性数学模型,提出一种结合功能分解(FMA,function-motion-action)和故障树(FTA,fault tree analysis)的建模方法,降低了复杂机电产品的可靠性优化模型的构造难度。针对遗传算法(GA,genetic algorithm)和粒子群算法(PSO,particle swarm optimization)在模型求解时存在的不足,提出构建混合GA-PSO算法来改善GA算法易陷入局部最优或全局搜索能力弱的现象。通过数控磨齿机的实例分析,验证了用混合GA-PSO算法构造优化模型的可行性,以及采用混合粒子群算法优化求解的有效性。     

基于模糊概率符号有向图的复杂系统故障诊断

通过分析复杂系统的故障信息传递特性,在符号有向图(SDG)中引入了状态关联概率和模糊信息,并结合面向对象技术提出了一种新的故障描述模型--模糊概率有向图.给出了基于此模型的建模方法和诊断流程.进一步引入消息节点和支路,通过连接各子实体对象的模糊概率SDG模型,构成整个复杂系统的模糊概率SDG系统.该模型能对复杂系统故障诊断中存在的复杂关联关系进行建模与故障诊断.利用该方法建立了某武器平台的故障诊断系统,实验结果表明提出的方法有效且实用.     

基于半定量SDG模型的化工过程故障诊断

符号有向图(SDG)能够直观地反映系统的复杂因果关系,可以看出故障传播的路径,但是定性SDG故障诊断模型缺少变量之间的定量信息,推理过程中会产生虚假解,分辨率不高。该文针对SDG的不足,引入模糊隶属度,形成半定量SDG模型,即模糊SDG模型。采用反向推理和正向验证相结合的混合推理方法,并把结论编写为"If-Then"形式的知识规则,以便于利用专家系统对系统进行在线诊断。     

基于定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法研究

首先从诊断对象的知识表示和处理诊断知识的能力两个方面对基于定性模型的故障诊断方法进行了分析,然后在此基础上提出了基于深浅知识集成的分层诊断策略,并基于符号有向图和模糊理论提出了一种定性模型和定量知识集成的智能故障诊断方法。仿真故障数据验证结果表明,该方法不仅具有较快的诊断速度,而且能有效地提高诊断的准确度。     

基于SDG和定性趋势分析的控制系统故障诊断方法

针对控制系统的故障诊断难以在早期发现,提出一种基于符号有向图(SDG) 和定性趋势分析相结合的故障诊断方法. 建立系统的故障诊断模型,通过定性趋势分析的方法对控制系统各个单元进行监测,提取当前趋势. 当故障发生时,通过基于定性趋势的反向推理算法,及时找到故障源. 通过在常压塔装置故障诊断上的实验,结果表明该方法能够及时有效地检测、识别控制系统的各种故障(人为误操作、控制器故障等),可应用到实际生产的故障诊断中.     

基于粒计算-SDG的故障诊断仿真平台

针对目前实际工业系统不允许在运行中进行实时的故障诊断试验及研究的问题,设计了基于Matlab中GUI的高温硝酸冷却系统的故障诊断仿真试验平台。本试验平台采用符号有向图的深层知识模型和反向推理方法,利用系统模型中的相容通路,推理基本故障的故障诊断规则,引入信息粒度和信息粒化原理,实现了粒矩阵的知识约简算法,构建了基于粒计算-SDG的故障诊断方法。最后通过实验验证了该仿真试验平台的有效性。     

基于SDG模型的AMT重型越野车离合器接合过程故障诊断

针对AMT重型越野车离合器接合过程中故障多发且不易诊断的问题,基于符号有向图(signed directed graph, SDG)模型,为离合器接合过程的故障诊断提出了一种新的方法. 以离合器接合过程中最复杂的车辆起步接合为例,建立了其工作过程的SDG模型,通过实际测得量以及对模型中节点和有向边的分析,查找出故障源,完成故障诊断功能. 结果表明,SDG模型对于AMT系统离合器接合过程故障诊断有效且实用.      

基于CRPN模型的复杂系统故障诊断

由于复杂系统的结构和运行环境复杂,传统方法无法对其进行故障诊断.文中将基于案例的推理方法和Petri网理论引入到复杂系统的故障诊断中,建立了基于案例推理和Petri网的CRPN(Case-based Reasoning Petri Nets)模型,研究了该模型的变迁规则和案例特征等关键技术.利用两层CRPN模型,可有效地解决已有复杂系统故障诊断方法中存在的模型难以建立、推理过程模糊等问题.最后以飞机的某系统为例,探讨了基于CRPN模型的故障诊断过程,结果表明文中方法是有效的.     

SDG故障诊断模型的检验和验证

将定量模型检验和验证的思想应用于符号有向图（SG或SDG）定性故障诊断模型,以使其达到较高的完备性和分辨率。基于SDG HAZOP平台,提出了针对SDG定性模型检验和验证的非正式检验、静态检查、动态试验和诊断结果半定量风险分析的4个关键步骤,给出了静态检查中的操作点非正常原因可达性检验和不利后果可达性检验步骤的具体内容。以加热炉SDG故障诊断模型为例,验证了上述步骤的有效性。     

复杂机械系统实用故障诊断原则的研究

在总结现有诊断技术成功应用实例的基础上,提出了一种新的实用诊断原则-“最少试验故障模”原则,对于复杂的机械设备和系统,采用这种新的研究思路有利于降低研究难度,提高研究成果的实用性.还以滑动轴承为例,通过对滑动轴承主要失效形式和机理的分析,说明可将滑动轴承简化为-多输入（多种故障原因）-单输出（接触摩擦）的灰色系统模型,并以滑动轴承各种故障的共同特征-接触摩擦作为滑动轴承故障诊断研究的唯一故障基准模.根据上述研究思路,对静、动载荷工作条件下滑动轴承的故障诊断进行了大量的实验研究.实践表明,提出的诊断原则诊断效率高,实用性强,可借鉴用于许多领域的故障诊断.     

大规模复杂系统的递阶SDG模型描述及故障分析

讨论了3层结构的递阶SDG(signed directed graph)模型的描述方法,将单层的模型转化为多层递阶的模型,以提高推理效率而不丢失可能解,解决大规模复杂系统中图搜索计算复杂度高的问题.SDG模型的3层结构中顶层是独立或因果关系清楚的子系统,粗线条描述系统功能框架;中间层是主要变量和控制系统,描述系统的整体流程;底层是所有变量(过程变量、控制变量等),描述变量之间的因果影响关系.进行故障分析时,根据初始响应由上至下逐层进行搜索,寻找可能的故障源和后果.最后,对一个电厂发电机组的实例进行了建模和分析,证明了所提出方法的有效性.     

Probabilistic SDG model description and fault inference for large-scale complex systems

Large-scale complex systems have the feature of including large amount of variables that have complex relationships, for which signed directed graph （SDG） model could serve as a significant tool by describing the causal relationships among variables. Although qualitative SDG expresses the causing effects between variables easily and clearly, it has many disadvantages or limitations. Probabilistic SDG proposed in the article describes deliver relationships among faults and variables by conditional probabilities, which contains more information and performs more applicability. The article introduces the concepts and con- struction approaches of probabilistic SDG, and presents the inference approaches aiming at fault diagnosis in this framework, i.e. Bayesian inference with graph elimination or junction tree algorithms to compute fault probabilities. Finally, the probabilistic SDG of a typical example of 65t/h boiler system is given.     

调控流图与数据挖掘相结合的复杂过程故障诊断方法研究

采用调控流图与数据挖掘相结合的方法研究了原油蒸馏过程故障诊断问题。利用调控流图方法进行建模,通过对调控流图模型的定性仿真获得每个故障的传播途径及对每个观测变量的影响,形成故障-监测变量关系表,最后利用数据挖掘技术建立从监测变量推断故障的故障诊断模型。由于该模型结构简单,可以在生产过程中直接应用,具有速度快、判断直接的特点,在一定程度上解决了复杂过程实时故障诊断中的组合爆炸问题。     

基于EMD的复合故障诊断方法

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究. 该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function, IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征. 仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性.     

基于A*算法的机电产品管线自动敷设方法研究

研究了机电产品管线自动敷设,提出了一种改进的A*算法。该算法先采用离散的网格划分法建立敷设空间模型,以利于缩小搜索空间;再针对多路管线敷设引入最短通道约束、最短走线约束和最少折弯约束,建立敷设约束模型;然后结合这两个模型在A*算法估价函数中引入可行权值因子、通道权值因子和折弯评估项。实验表明,利用改进的A*算法驱动多路管线敷设路径搜索,可以得到合理的实现方案。     

复杂拓扑电力线故障信道建模方法

现有电力线故障信道研究主要致力于单根线缆的软故障、硬故障、擦伤故障,对于复杂拓扑下的电力线故障信道建模研究基本还处于空白.针对不同的拓扑结构、电力线种类、故障类型,需要通过一种行之有效的方法将电力线传输特性、拓扑结构节点分布特性、故障特性串接成方便计算机处理的有机整体.基于图论知识实现任意复杂拓扑结构的电力线故障信道响...