基于故障树和神经网络模型的航天器智能诊断研究

提出基于故障树和神经网络模型的诊断方法,提出面向故障树的基于框架和广义规则的知识表示方法及相应的确定性和可能性推理策略,对于可能性推理的结果,通过基于神经网络模型的学习诊断来进一步确定其状态。在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋实现了一个原型系统。通过对“实践４号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

基于神经网络模型的学习诊断

基于故障树模型的诊断把故障树的底事件分成三部分：必然的故障源集（ＣＦＳ）、正常底事件集（ＮＥＳ）和可能的故障源集（ＰＦＳ），及如何进一步确定ＰＦＳ中各元素的状态（正常或异常）。在存在大量训练样本的情况下，可采用基于神经网络模型的学习诊断方法来确定ＰＦＳ中各元素的状态，并通过对某卫星能源系统故障模拟原理性试验台的故障诊断验证了该方法的有效性。     

基于深度残差网络的模拟电路软故障诊断方

航天电子电路的故障诊断一直是航天领域可靠性与安全性的一个热点研究课题，航天电子电路的故障将直接影响航天任务是否成功。提出了一种基于深度残差网络的模拟电路故障诊断方法。该方法使用短时傅里叶变换将电路的时域输出信号转换为二维电路图像，并将其作为神经网络的输入，再利用ResNet提取模拟航天电子电路的性能特征，确定元件的故障类型，完成电路的故障诊断。通过仿真验证了该方法的故障诊断性能。仿真结果表明，该方法能够实现高达99.1%的诊断准确率。     

基于故障树分析法的故障诊断专家系统

介绍了一个应用于卫星控制系统的基于故障树分析法的故障诊断专家系统,并描述了此专家系统的基本设计构想及实现方法。该系统既能完成不精确性逻辑推理,又能实现动态知识的过程描述,还能完成必要的复杂的数值计算。该系统也可以应用于其他领域的故障诊断。     

基于对象关系模型的C＋＋程序静态分析器

面向对象程序设计技术给软件的测试和维护来了新困难。针对这些困难，提出了用于描述程序中对象类之间三种依赖的对象关系图模型，并研究了这一模型在软件测试和维护中的两个具体应用及其相应算法，为了从特定的面向对象程度设计语言Ｃ＋＋编写的程序中提取ＯＲＤ较信息，构造了一个逆向工程工具－Ｃ＋＋程序静态分析器，并对其实现上的一些关键技术进行了介绍。     

基于故障树和快照技术的无人机特情训练方法

针对无人机操作手在执行任务时不能有效地识别与处置特情的难题,提出了一种基于故障树遍历分析和快照技术的无人机特情模拟训练方法,并以样例无人机为研究案例进行了关键技术解析、通用化特情训练系统设计实现和试验.利用故障树理论,建立完备的无人机故障树模型,分析了需重点模拟训练的特情.利用快照技术,实现了不同飞行阶段训练的解耦;结合RTW（Real-Time Workshop）技术、数据库技术和视景仿真技术,完成了通用化无人机特情训练系统的开发,并成功应用于某型无人机的特情训练.给出了样例无人机操作手在不同方法下的训练结果,通过统计数据对比,表明该方法与常规的方法相比,训练效率更高,训练的完备度更好.     

对象状态测试

阐述了面向对象软件测试中对象状态测试的重要性，提出了对象状态测试模型，介绍了从Ｃ＋＋源程序构造模型的方法，最后给出了基于ＯＳＤ的面向对象状态测试的测试策略，测试标准和测试用例的生成方法。     

基于多Agent的卫星故障诊断融合技术研究

为提高基于多Agent的卫星故障诊断系统的诊断准确性，充分利用已有的各种诊断方法获取的诊断信息，在分析故障诊断原理的基础上，提出了将数据融合技术应用于多诊断Agent的思想；并根据卫星故障诊断的特点，将权重引入多诊断Agent的诊断结果融合技术中，给出了权重的具体确定方法和改进的D—S证据理论，最后举例验证了该方法的有效性。     

通用故障诊断专家系统开发工具

介绍一个基于可靠性分析方法的非实时故障诊断专家系统(FDES)的通用开发工具(FDEST),可用于建立各类武器装备和民用产品的故障诊断专家系统,具有很强的推理能力和良好的开放性.文中论述FDEST的逻辑结构、系统功能;基于可靠性分析方法——故障树分析(FTA)的故障诊断推理方法:正、反向动态推理逻辑,支持Bayes(概率)、Mycin(置信度)和Fuzzy(模糊)三种不精确推理算法和四种不同的故障逻辑关系;面向对象与规则相结合、具有很强表达能力的综合知识表达方式,支持多媒体的动态诊断推理解释机制和故障处理方法(文本、图像、语音和视频);应用面向对象技术的软件设计与实现:对象的划分(FDEST对象、知识对象和FDES对象)、对象通讯关系及系统接口等系统的关键技术.      

基于模糊关联分类器的民机超限事件诊断方法

现有的民用飞机超限事件智能诊断模型大多属于“黑盒”模型,不利于分析超限事件发生的原因.为此提出了一种基于模糊关联分类器(FAC,Fuzzy Associative Classifier)的民用飞机超限事件诊断方法.该方法抽取发生超限事件时对应的QAR(Quick Access Recorder)参数快照取值,采用模糊C均值(FCM,Fuzzy C-Means)聚类算法对抽取的QAR参数取值模糊预处理,然后基于Apriori算法生成模糊关联分类规则库,并由遗传算法对其进行裁剪,结合模糊分类推理方法形成FAC.采用B737-800实际样本数据进行了验证.实验结果表明,所提出的FAC能有效诊断超限事件,FAC识别超限事件的错误率与最小二乘支持向量机(LS-SVM,Least Squares Support Vector Machine)模型相当,但其解释性方面优于LS-SVM.     

基于ANN的故障诊断专家系统的应用研究

介绍一种基于ANN的设备故障智能诊断专家系统模型,探讨了该模型的基本结构和相应的推理机制及故障诊断策略,提出将设备故障分为低层故障和高层故障的思想以及相应的分层诊断、分块进行的诊断策略,并以MK9-5卷接机组为诊断对象,研究了该模型及诊断方法在设备故障智能诊断中的具体应用.     

独立电源多智能体信息融合故障诊断方法

对独立电源系统进行故障诊断与预测研究是保证整个复杂运动装置系统安全性工程的重要环节.分析了目前独立电源故障诊断系统中存在的问题,提出采用多传感器信息融合和多智能体技术相结合的方法来提高故障诊断的可靠性和系统的扩展性.利用智能体的自主性、分布性和协作性,构建了独立电源多智能体信息融合故障诊断系统.根据独立电源故障征兆的特点,将D-S(Dempster-Shafer)证据理论引入到多神经网络的诊断结果融合技术中,阐述了多神经网络局部诊断智能体和D-S证据理论融合诊断智能体的具体实现方法.最后,以某型航空电源故障诊断为例,给出了故障实例的诊断仿真,结果表明该方法可有效提高诊断可信度.     

基于仿真模板的控制系统可靠性分析

提出面向对象的计算机辅助故障模式影响分析(CFMEA)方法,建立了控制系统仿真模板,将其数据、操作和性能封装成一个对象,对象间通过属性进行因果推理,实现FMEA向故障树(FTA)的自动转换.引入控制系统性能可靠性概念,建立控制系统性能和功能综合可靠性模型,开发相应的解算方法.实例分析证明了基于仿真模板的控制系统可靠性分析的有效性, 综合了功能和性能可靠性分析的优点.      

基于键合图模型的SHA/EMA余度系统的故障诊断

针对液压伺服作动器（SHA）和机电作动器（EMA）组合的余度系统中故障模式复杂的问题,采用基于键合图模型的故障诊断方法,可以诊断出系统中多种参数故障。首先建立SHA/EMA余度系统的行为模型,然后根据因果关系倒置法转换成诊断键合图模型,进而推导出计算残差的解析冗余关系式（ARR）,并创建故障特征矩阵（FSM）作为故障隔离的依据。联立行为模型和诊断模型对可隔离故障进行诊断,并通过ARR估计故障参数以诊断不可隔离故障。选取典型故障进行仿真验证,结果表明可隔离故障和不可隔离故障均被成功隔离,验证了所提方法对SHA/EMA余度系统的故障诊断是有效可行的。      

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

基于多信号流图与分支定界算法的故障诊断

针对实时在线故障诊断问题,提出了一种基于多信号流图和分支定界算法的故障诊断方法。通过建立多信号流图模型生成相关矩阵作为诊断知识,进而由相关矩阵以及观测向量产生冲突集,使最小诊断集的求解过程映射为整数规划问题;采用分支定界算法,通过对冲突集的分支、定界以及剪支得到故障诊断的最优解,从而避免了穷举问题造成的搜索"爆炸"。以某型机载燃油系统为对象对本文提出的算法进行了验证。结果表明:本文算法与常用的多信号流图诊断推理算法TEAMS-RT相比,算法速度相当,故障定位精度更高,很好地涵盖单故障以及多故障组合,可以胜任大规模复杂系统的故障诊断。      

空间实验室天地一体化故障诊断技术研究

航天器故障诊断不仅可以提高航天器安全性和可靠性，而且可以节约航天器安全寿命期成本。文中详细阐述了空间实验室天地一体化故障诊断系统方案。整个故障诊断体系由在轨诊断系统和地面诊断系统组成，在轨诊断系统具有部分自主诊断能力，地面诊断系统又分为系统级故障诊断和分系统级故障诊断。强调了基于模型推理技术(特别是多信号建模技术)在空间实验室天地一体化故障诊断系统中的重要性；最后指出了当前需要深入研究的建模技术及故障诊断系统的组件化和网络化等关键技术。     

一种网络环境中的故障诊断模型

结合故障诊断的需求和存在的问题,提出了一种以故障症状、故障假设、诊断操作和观测操作节点为基本元素,并具有网络结构的诊断模型.在该模型基础之上,遵循诊断过程独立的假设,解决实际诊断过程中操作依赖关系的问题,提出了一种基于诊断贝叶斯网络DBN(Diagnosis Bayesian Network)的故障诊断算法.同时通过引入观测操作,加快诊断的速度并且降低诊断代价.试验表明,与P/C更新算法比较,该算法能更有效地降低诊断代价,实现快速故障诊断,较好解决了操作依赖的复杂故障诊断问题.      

面向对象型有限元建模专家系统的设计与实现

介绍了运用面向对象原理与人工智能逻辑推理技术相结合的方法来构造航空结构有限元建模专家系统(OOFEMES).着重论述了系统的结构、功能设计与实现策略,包括领域知识的获取、分类、表达与组织,以及知识的推理与运算求解方式.给出了针对飞机结构不规则性(如开口、断接等情况)进行模型局部修正的任务处理流程,并通过应用实例,说明该系统应用的有效性.