混合诊断建模与故障检测率和隔离率算法解析

针对混合诊断建模中故障“有时影响”功能以及故障和功能可靠性数据冲突情况下的故障检测率和故障隔离率计算问题,研究了混合诊断建模与推理规则以及故障和功能可靠性数据冲突处理方法,通过分解故障并扩展故障－测试相关矩阵定义,将故障与功能间不确定性关联转化为确定性关联,归纳了故障和功能可靠性数据冲突处理计算公式,提出了基于扩展故障-测试相关矩阵和分别采用故障模式均分法、故障模式优先法、功能优先法的故障检测率和故障隔离率算法,给出了计算示例,并与eXpress软件运行结果相对照,验证了所提算法的正确性,深化了对eXpress软件功能原理的认识。     

一种模拟滤波器电路的故障诊断方法

针对模拟滤波器电路,提出了一种基于测前仿真和测后仿真相结合的故障诊断方法。在测前仿真环节,通过仿真获取电路正常状态及故障状态的幅频响应曲线,引入“区别度”计算电路故障状态和正常状态的区分程度,从而确定电路的可测故障集,并通过频率选择建立可测故障集的故障字典。在测后仿真环节,通过不同频率的激励获得电路故障状态的测试数据,再利用“区别度”计算测试数据与故障字典中各故障特征的区分程度,通过最小“区别度”实现故障检测及故障元件的定位。最后通过一个滤波器电路仿真实例,基于PSpice仿真和Matlab程序计算实现了基于测前仿真的可测故障集确定和故障字典建立,以及基于测后仿真的故障检测和故障元件定位,验证了本文提出方法的实用性。     

案例库故障定位方法

采用对网管告警信息的分析和筛选,整理出和故障一一对应的告警案例的方法,提出了案例库故障定位方法,该方法加快了故障定位的速度,简化了故障定位的进程.此外,用于故障定位的案例库是开放的,可以很方便地加入、删除和修改具体的案例,使故障定位便于管理和维护.     

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。     

基于电源电流和输出电压的模拟电路故障模型研究

基于模拟电路电源电流和输出电压的协同分析,研究了复数域的故障建模方法,提出了一种2D故障模型的数学表达式,该模型为复平面上的一簇圆轨迹。为了扩大故障轨迹之间的距离,在相同测量精度和元件容差条件下提高故障检测率和隔离率,进一步提出了3D复数空间的优化故障模型。两种故障模型都极大简化了测点选择算法和模拟故障状态仿真的复杂度,理论上对模拟电路单故障的覆盖率为100%。基于滤波器电路的实验仿真结果验证了两种故障模型的有效性。     

基于马氏距离的航空装备故障预测研究

故障状态类型的判别是航空装备故障预测系统的核心环节,它直接影响到故障预测的准确性;针对航空装备的故障状态类型判别问题,提出一种基于马氏距离的故障预测方法;首先介绍了马氏距离,其次建立了状态数据库矩阵及状态判别模型,并给出了基于马氏距离的故障预测流程;最后将该方法用于某型飞机火控系统的故障预测中,使得在线和离线的平均故障预测准确度分别达到98.48%和97.77%,表明马氏距离在航空装备的故障预测中有较好的应用和推广价值。     

基于多信号流图模型的等效故障注入样本选取

为了提高测试性故障注入试验的工程实践性,针对选取的故障样本不可注入或注入成本太高的情况,提出了一种基于多信号流图模型的等效故障注入样本选取方法。建立了系统的多信号流图模型,得到了故障-故障关联矩阵和故障-测试关联矩阵,并以提高故障样本注入率为目标,通过结合测试故障子集的概念,提出了等效故障注入样本的定义和选取方法。实例表明,该方法能够有效地提高故障样本的注入率,保证了测试性验证试验的顺利进行。     

SpaceWire冗余网络故障检测恢复技术实现

为提高SapceWire网络可靠性,基于SpaceWire-D提出了一种应用于SpaceWire冗余网络的故障检测恢复技术。网络节点通过比较主、备份端口收到的时间码来判断链路故障状态,在确认主链路发生故障后,节点自动启用备份端口工作。通过引入时间码抖动容限参数,提高了节点对故障判断的准确性,避免了故障误判。测试结果表明,即使故障链路未与节点直接连接,节点也能够在一个时间槽长度内检测到链路故障并自动切换至备份链路。此技术保证了网络故障情况下的数据正确传输,提高了SpaceWire网络的可靠性,是一种稳定可靠的故障检测恢复技术。     

基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法

提出了一种基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法,该方法主要包括故障模型建立和故障识别两个步骤。在故障模型建立部分,首先依据滚动轴承不同故障状态下的振动信号,建立对应的自回归模型,作为故障模型;在故障识别部分,将正常状态下对应的模型,转化为状态空间模型,设计粒子滤波器,然后对不同的故障状态进行估计,提取其残差的相关特征,并结合模型参数特征应用BP神经网络识别算法进行故障识别。最后以美国凯斯西储大学的滚动轴承振动数据为例,验证了该方法的有效性。     

基于LSSVM的电子装备故障预测研究

针对电子装备的故障信息不足,故障发生率高等特点,通过故障预测有效的监测设备故障状态以及发展趋势,实现对设备的事先维修,避免重大事故的发生,提高电子设备的安全性。对电子装备故障预测进行了分析,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的故障预测方法。首先介绍了LSSVM故障预测算法的基本原理和预测流程;然后,对整个电子装备的故障预测研究可以从一个类似的模拟带通滤波器电路故障预测研究出发,将该元件容差设为不同范围来定义电路的不同故障状态,将LSSVM方法与最小二乘法、支持向量机法对电路的不同状态进行预测,可以得到不同状态的预测值,研究结果表明提出的方法能够实现模拟电路的缓变故障预测,且预测效果较好。     

基于迭代学习的离散切换系统故障估计

针对一类具有任意切换序列的离散切换系统的故障估计问题,提出了一种新的故障估计算法.该算法利用引入的虚拟故障信号构建出故障估计器,并利用残差信号通过迭代学习方法对引入的虚拟故障进行逐次修正.使虚拟故障随着迭代次数的增加逐渐逼近实际故障.利用压缩映射方法严格证明了算法在各个子区间上的收敛性,给出了算法的收敛条件.理论分析表明,所提算法能够在有限区间上精确估计出切换系统发生的不同类型故障.最后通过仿真实验进一步验证了所提算法的有效性.     

一种适用于飞行器航电综合的故障检测和重构方法

鉴于特殊的飞行任务需求,某型号航电综合单一的故障逻辑难以满足多元故障状态下自主重构需求,降低了系统容错性。为解决航电综合多元故障模式难以量化表征影响故障重构的工程难题,创新的提出了一种适用于航电综合的故障检测和重构方法,基于决策表数据挖掘技术的航电综合故障预测流程和多源信息故障检测技术确保常规故障检测率大于98%,航电系统重构状态的量化表征分类方式确保了系统快速重构设计,本文提出的故障检测和重构方法极大地提高航电综合系统的故障检测率与容错能力。     

多信号模型在虚拟故障建模与仿真中的应用

在分析虚拟维修训练需求和故障机理的基础上,提出基于多信号模型的电子装备故障建模方法,研究了虚拟环境中故障数据生成与实时检测、故障现象模拟及仿真运行流程等问题;在VC++环境下开发虚拟仪表,并借助实时通信模块获取Virtools环境中虚拟样机上的测试信号;最后,在Virtools中实现了某型无人机飞行指挥与控制系统故障建模与仿真,验证了该方法的可行性;多信号模型可以完整地描述故障的传递轨迹,高效、灵活地构建故障故障机理模型,为受训人员提供了一个实施诊断逻辑的良好训练环境。     

基于激光自混合传感器的齿轮局部故障振动信号分析

建立了齿圈局部故障调频现象模型,分析了故障轮齿啮合频率及其倍频两侧边频带的产生机理,给出了齿圈局部故障特征频率的计算公式,建立了倒频谱分析模型。采用激光自混合传感器,分别从径向和轴向两个方向采集齿轮箱振动信号波形。在齿轮箱1Hz和2Hz两种不同输出转频下,分别研究了无故障齿轮箱和故障齿轮箱的振动信号特征。通过实验研究验证了理论推导结果。     

基于小波分析的RAIM算法卫星故障检测研究

作为一种传统的卫星故障诊断方法,RAIM在卫星故障监测中发挥着重要作用;文中基于奇偶矢量RAIM算法,提出一种基于小波分析的RAIM算法的卫星故障检测方法;首先利用Haar小波分解,对卫星故障信号进行小波变换处理,提取故障信号特征,通过在不同尺度的奇异性变化找到信号突变点,然后将检测结果反馈给RAIM算法进行故障检测,对不同条件下的卫星故障进行故障检测性能进行分析;仿真实验表明,该算法提高了系统故障检测的准确性,降低了误警率。     

基于最大-最小蚂蚁系统优化ELM的电解槽故障诊断

针对铝电解槽故障特征种类繁多,难以快速准确的实现故障类型诊断,设计了一种基于最大-最小蚂蚁系统(MMAS)优化的极限学习机(ELM)故障诊断方法。介绍了电解槽常见的故障类型及其对槽电压的影响,对采集到的故障情况下的槽电压信号进行降噪处理,根据对降噪后故障信号的局域均值分解(LMD)结果得到故障特征。采用ELM算法辨识故障类型,针对ELM算法存在的参数问题,采用MMAS对ELM隐含层参数寻优。结果表明,MMAS优化的ELM既保证了较快的训练速度,同时获得了更高的故障测试正确率。     

基于OTDR和光功率测试的光纤故障监测应用方法

为了降低光纤光缆故障率和缩短光缆网络故障诊断时间,提出了一种基于光功率测试和光时域反射仪的光纤故障监测方法;利用光功率测试技术对光缆性能进行实时监控并预警光缆故障;分析光纤功率衰减的原因,计算得到光缆修理增加的长度,设计了修正故障地点的算法;当光缆网络发生故障时,利用光时域反射仪测试故障位置,并利用误差检测算法对电缆衰减进行分析排除,对故障地点进行故障位置修正以便快速抢修;结果表明,该方法可以降低光缆网络故障率,在故障定位中可以提高光缆故障定位的精度,计算的故障位置与实际故障位置的误差不超过10 m,可以进行实时快速的维修,对于运营时间较长的光缆网络的效果更明显,具有较好的应用价值。     

模糊Petri网在车电系统总线故障诊断中的应用

针对车电系统总线故障现象和故障原因之间存在复杂模糊关系而无法实现快速故障诊断这一难题,提出采用模糊Petri网(fuzzy petri net,FPN)建立车电系统总线的故障诊断分析模型,并给出了相应的形式化推理算法;以某型车电系统总线为例,分析比较了各种故障原因的可信度;分析表明:所建模型有效地描述了车电系统总线故障现象和故障原因之间的模糊关系,能够实现故障的快速诊断,该模型可以作为车电系统总线快速故障诊断的理论支持工具。     

光纤激光器故障模式分析

为满足实际工程、生产应用中专业及非专业人员对故障光纤激光器快速修理、修复的需要,研究了一种能够实现快速故障模式及故障原因分析系统。首先,采集实际使用与实验中损坏激光器的故障模式与故障原因记录为数据样本。接着,利用故障树与故障模式影响及危害性分析模型建立光纤激光器扩展故障树,即构建起故障模式与故障原因的对应关系。然后,利用贝叶斯网络分析并得出各故障模式与故障原因的先验概率与后验概率计算方法,再使用Python语言编写交互式窗口,并完成对数据库数据的调用与相应概率计算。最后,通过交互式界面输出当前故障对应的可能故障原因及发生概率,从而实现对光纤激光器故障的快速分析。程序模拟耗时小于1 s,模拟结果与统计结果相吻合,基本满足指导相关人员对故障快速排查并修理的要求。     

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。